在今(2021)年1月21日,歐洲數個科技公司、非營利組織與研究機構等民間單位共同發起「現今資料主權」聯盟(Data Sovereignty Now,DSN),宣布將向歐洲各級決策者施加壓力,以確保資料(data)之控制權掌握在生成資料的個人和組織手中。該聯盟認為歐盟執委會應採取決定性之措施,對於在歐洲所生成之資料,應以資料主權原則為基礎,以確保生成資料之個人和組織對其有控制權,以利數位經濟。
而在2020年12月初,澳洲政府首開全球先例提出一新法案,要求Google與Facebook等平台應向澳洲在地媒體支付新聞內容費用,要求雙方進行協商,商討在其平台上顯示之新聞內容所應支付之費用,倘無法達成協議,則由政府之仲裁員決定應支付之金額。此法案引發Google與Facebook高度反彈,不惜以不繼續在澳洲提供服務或停止連結(link)當地媒體之新聞報導作為反擊,要求澳洲政府撤回或修改該法案;然DSN聯盟則認為,Google與Facebook利用其市場主導地位來向澳洲政府施加壓力,正是濫用其資料壟斷權(data monopoly)與壟斷地位之典型例子,為防止科技巨擎將來繼續以此方式勒索政府之唯一方法,即是恢復使用者與平台間之「數位利益平衡」。而Google似有讓步之跡象,根據路透社報導,Google分別已與兩家當地媒體達成協議,將各支付每年3000萬澳幣之費用。該法案是否會如期通過,進而改變或影響此類大型平台與各國政府間資料主權之角力關係,值得持續關注。
用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).
基因改造食品標示問題有新進展加拿大目前對基因改造產品的政策是採取自願標示制度。然而魁北克省的消費者贊成應對含有機因改造成份之食品實施強制標示。本月初,該省農林廳長在一項會議中指出,基因改造產品可能存有環境方面的風險並且有消費者疑慮的問題,因此應嚴謹以對,改採取強制性標示制度,讓消費者可以自行選擇。雖然目前聯邦官員以及其他省份仍贊同現行的自願標示制度,首長們 ( 大部分反對強制標示的立法 ) 同意繼續討論此議題。 此外,目前近日美國阿拉斯加州亦通過 Bill 25 法案,強制對基因改造魚類及相關魚類產品作明顯標示。這項法案通過後,該州成為美國第一個針對基因改造食品標示問題作明確立法的一州,該法案更成為美國第一個要求標示基因改造食品的法案。有關觀察家預期這個法案將會帶動美國各州對基因改造食品之標示進行必要的規範。根據美國 Rutgers 大學於 2004 年 11 月所作的民調顯示,約有 89 %的美國民眾希望基因改造食品應有明確的標示。
英國政府將設置兩個新的網路安全機關,以維護國家網路安全英國政府在考量保護政府機關及民眾免於網路安全之威脅下,設置了網路安全辦公室(Office of Cyber Security,OCS)及網路安全營運中心(Cyber Security Operations Centre,CSOC)兩個新的網路安全機關,並將於2010年3月正式運作。同時,內閣辦公室(Cabinet Office)發出聲明表示,英國政府將網路安全訂為21世紀政府的安全防護重點,並認為透過設置這兩個新的機關協助維護國家安全,將是達成這個目標的重要步驟。 在英國政府的規劃下,OCS設於內閣辦公室下,負責提供政府跨部會的資訊安全策略,並整合協調政府部門間網路安全之工作;CSOC則是設置於英國政府通信總部下(Government's Communications Headquarters,GCHQ),負責有效的監測網路空間之健全性並針對緊急事件提出應變措施、瞭解攻擊英國政府及使用者之技巧、提供對於企業及大眾有關網路安全風險應變之忠告與建議。內閣辦公室也表示,OCS將與移民署(Home Office)及警察局長協會(Association of Chief Police Officers,ACPO)合作,盡快制訂出有關防範網路犯罪之相關策略。 英國政府肯認網路安全對於政府在安全防護上的挑戰。因此內閣辦公室強調,網路安全防護策略之整合是重要的,其將透過企業,國際合作伙伴及民眾的力量,藉由專業知識及能力的提升、以及更為完善的策略,降低安全風險及發掘安全防護機會,發揮英國在網路安全防範之優勢。
何謂「Spitzencluster-Wettbewerb」?Spitzencluster-Wettbewerb由德國聯邦教育與科學部(Bundesministerium für Bildung und Forschung,BMBF)自2007年起開始推行,屬該國高科技戰略2020(hightech-strategie 2020)之政策配套措施之一,更是歐盟發展歐洲研發區位計畫(European Research Area)之一環。所謂聚落係建立在德國傳統工業區位分布上,利用群聚效應因應產業技術發展的複雜問題(產業問題非單一技術可解決),使各具專長之學研機構與企業共同分享產業問題研議出解決方案,分擔研發風險與成本等,增強合作效率,促進產業創新及升級。聚落多以成立協會(association)為主,平均每一聚落有近70個企業參與,原則上開放跨國參與者參與聚落之產學合作,並對會員收取會費。 本計畫作為重要的區域產學研合作計畫,乃承襲自德國過去不斷推動的區域產學研合作計畫,其特色是採取競爭方式選出德國境內優秀之聚落,並補助其相關研發計畫。自2007年至2015年間,已有三次選拔,並選出共15個領先聚落,分別涉及領域橫跨航太、資通訊、能源、生技等技術發展。至2015年為止總計已補助超過1300個計畫。2015-2017年將規劃有三次選拔,每回合挑選至多10個聚落獲得補助。目前本計畫已補助3.6億歐元預算,至2017年底將再投入5億歐元預算。