由於新冠肺炎疫情爆發,反應了歐盟對非歐洲國家數位技術的依賴,歐盟為扭轉此局勢,於2021年3月9日提出「2030數位羅盤」(2030 Digital Compass)計畫,擬定至2030年歐洲成功實現數位轉型的願景、目標和途徑。
歐盟預計在2030年前將計畫中4個核心目標轉化為具體政策:
(一)擁有數位知識之公民及數位專家:
1.具備基本數位知識之人口至少達到80%。
2.應有2000萬名以上的資訊通訊技術專家,且促使更多女性進入此產業。
(二)安全和永續發展的數位基礎設施:
1.所有歐洲家庭都應擁有Gigabit網路,且所有人口密集區都應被5G所覆蓋。
2.歐洲半導體的產量應占世界的20%。
3.歐盟應部署1萬個氣候中立的高度安全邊緣節點(edge node)。
4.於2025年前開發出歐洲第一台量子電腦。
(三)企業數位化轉型:
1.75%的歐洲企業應使用雲端運算服務,大數據和人工智慧。
2.超過90%的歐洲中小企業應達基本數位密集強度。
3.擴大創新規模並改善融資管道,使歐盟的獨角獸企業數量翻倍。
(四)公共數位化服務:
1.於線上提供所有主要的公共服務。
2.所有歐洲公民均能使用電子病歷。
3.80%的歐洲公民應使用電子身份證。
歐盟委員會將基於上述目標,期於2021年第3季前提出相關數位政策計畫,並於2021年底前與其他相關機構取得決定性進展。
he Active Network Inc. 設立於美國德拉瓦州,主要營運項目為提供整合性資訊平台、市場行銷服務、及線上媒介;另,其主要線上營運項目還包含提供運動訓練服務、休閒活動及運動項目等行程安排,即提供個人健身訓練之建議及服務。 美商藝電(Electronic Art Inc.)設立於美國德拉瓦州,為全球互動娛樂軟體公司之領導者,主要營運範疇為研發、發行、及銷售個人電腦及電視遊樂器相關軟體,其軟體可提供包含PC, PS3, XBOX360, NDS, 及Wii…等平台使用。美商藝電所提供的遊戲軟體之一—活力健身房 (EA Sports Active),目前該軟體僅提供予任天堂Wii遊戲平台,軟體內容為透過遊戲所提供的運動及健身活動,提供虛擬私人教練,給予技巧建議及健身時間表、消耗熱量建議…等功能。 依據Active Network公司所主張之起訴狀內容,未來美商藝電發展EA Sports Active 系列產品,EA Sports Active 2.0,會提供線上個人健身訓練建議及服務功能;如此,相較於Active Network自1999年開始提供的線上健身運動建議等服務項目看來,EA此款遊戲將和Active Network所提供之線上服務內容類似,故主張此款遊戲名稱中的active係侵害Active Network公司所註冊的「ACTIVE®」、「ACTIVE.COM®」、「THE ACTIVE NETWORK®」等商標權。 本案係Active Network於2010年5月28日於加州南區地方法院提起之民事訴訟,主張排除侵害並要求美金75,000-元之賠償金額;目前美商華藝(Electronic Art)尚未提出任何公開意見。未來可視後續法院意見暸解遊戲之部分名稱是否會造成商標權侵權之可能。
不畏經濟衰退,歐盟企業增加研發經費根據歐盟執委會(European Commission)之聯合研究中心(Joint Research Centre, JRC)於今(2012)年初針對歐盟境內之1000間企業所做的「歐盟產業研發投資趨勢調查」(The EU Survey on R&D Investment Business Trends)結果指出,目前歐盟境內之頂尖企業期待自2012年至2014年止,以每年平均4%的成長率投注資源於研究發展領域。 儘管目前全球經濟局勢仍不明朗,多數的歐盟企業依舊認為,投注研究發展乃為企業追求未來成長和繁榮的重要關鍵要素。而該現象主要於軟體和電腦服務產業最為明顯。除了企業自身投注研發資源以進行創新研發、市場調查、和新產品的推行等相關活動外,多數的企業亦認為藉由國家補助經費、成立公私部門夥伴合作模式,此類外部激勵方式對於企業創新活動的進行,具有相當之助益。此外,透過簽署各項合作協議,企業與學研機構間得以相互授權合作,進而促進知識分享,此皆目前強調開放式創新(open innovation)概念的具體實踐之例,實值得肯認。然而,歐盟企業亦普遍認為,現行歐盟智慧財產權機制仍有智慧財產權保護申請時程過長,以及申請智慧財產權保護所需費用過於昂貴等不足之處,而該不足之處乃為目前歐盟企業進行創新研發活動時的絆腳石。 如何促進企業之創新研發能力,乃為目前全球各國於規劃推動各項相關策略時之主要討論標的之一。儘管當前歐盟智慧財產機制仍有待改善之處,然就歐盟企業所肯認之跨機關構合作模式、合作協議之簽署、國家經費之補助等措施,仍值得進行進一步的探討與觀察。
用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用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).