歐洲資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2021年1月18日發布《個資侵害通知範例指引》(Guidelines 01/2021 on Examples regarding Data Breach Notification)草案,並進行為期六週之公眾諮詢。該指引針對2017年10月所發布之《個資侵害通知指引》(Guidelines on Personal data breach notification under Regulation 2016/679)透過案例分析進行補充說明,對於資料控制者如何識別侵害類別以及評估風險提出更詳細的實務建議,協助資料控制者處理資料外洩及風險評估考量因素之認定。
個資侵害係指違反安全性規定而導致傳輸、儲存或以其他方式處理之個資,遭意外或非法破壞、遺失、變更、未獲授權之揭露或近用之情形,由於個資事故將對資料主體可能造成重大不利影響,該指引首先要求資料控制者進行侵害類別之辨識,依據2017年指引將個資侵害分為機密性侵害(confidentiality breach)、完整性侵害(integrity breach)以及可用性侵害(availability breach)。而資料控制者最重要的義務在於主動識別系統漏洞,評估侵害對資料主體權利所產生之風險,制定適當計畫及程序採取適當因應措施,確定侵害事件之問題根因及安全漏洞,加強員工認知培訓及制定操作手冊,並確實記錄各項侵害行為,以提升個資事故因應效率及降低時間延誤。
此外,該指引彙整自GDPR實施以來個資侵害通知具體案例,分為勒索軟體攻擊、資料外洩攻擊、內部人為風險、硬體設備或紙本檔案失竊、誤發郵件以及電子郵件內容外洩,共六大主題十八件案例,針對不同程度風險提供最典型的正確及錯誤作法,並提出資料控制者有關預防潛在攻擊及減輕影響之措施建議。
為避免數位科技轉換所可能發生的權利保護缺口,美國眾議院司法委員會主席 James Sensenbrenner Jr. 與議員 John Conyers 於本月 16 日共同提出了「 Digital Transition Content Security Act 」( DTCSA , H.R.4569 ),要求業者應在次世代的數位影像製品中加入反盜版技術。該草案的提出,無疑地為飽受盜版所苦的好萊塢注入一劑強心針。 原本可受到著作權法保護的數位內容,一旦由數位轉換為類比( analog )形式,再由類比轉換回數位後,其品質上雖稍受影響,但此一新的數位內容即不再受著作權法的保障,眾議員 John Conyers 將之稱為「類比漏洞」( analog hole ), DTCSA 的提出即在於因應此一棘手問題。未來草案若能順利通過,除非業者能提出有效阻斷違法複製的策略,否則在一年緩衝期過後,業者凡有製造或販售可將類比影像訊號轉換為數位訊號之設備,均將被宣布為違法。可能因此受到影響者,包括了電腦調頻器( PC-based tuner )與數位錄影機( digital video recorder )等。 全美電影協會( MPAA )對此新法大表歡迎,主席 Dan Glickman 認為 DTCSA 的提出,不僅保護了權利人,同時也將提供消費者更多的選擇。但另一方面,在 DTCSA 賦予商業部( Commerce Department )更大的權力以監視家電製造業者之下,草案無可避免地將遭致來自業者一方強大的反彈力量。
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).
一名挪威學生提供違法音樂下載連結被判侵權一名挪威學生,因執行校內某項計畫而在2001年架設了一個名為Napster.no的網站。該網站和知名的Napster.com並無關聯。由於Napster.no提供了可免費下載MP3音樂的連結,因而使該名學生遭到Universal Music AS等的著作權侵權指控,並被判賠15900美元。案經上訴,日前挪威最高法院已做出判決,下級法院的判決仍被維持。
數位著作權侵權監控公司Rightscorp, Inc.之爭議Rightscorp, Inc.成立於2011年,總部位於美國洛杉磯,該公司與網際網路服務提供者合作(Internet Service Provider, ISP),監控以P2P方式所進行之非法下載行為,並依數位千禧年著作權法(Digital Millennium Copyright Act)之規定,代理權利人與當事人和解(下載一非法檔案的和解金額是20美元)或透過訴訟以保護權利人之智慧財產權,近年越來越多大學甚至是華納兄弟(Warner Bros.)、唱片公司BMG使用Rightscorp這樣第三方公司的服務來監控非法網路活動。 年初(2015)在喬治亞州(City of Monroe, Georgia),該公司因未得消費者同意以電話留言或者發送簡訊、email的方式威嚇消費者達成非法著作權下載之和解,被控訴違反「電話消費者保護法」(Telephone Consumer Protection Act),原告Brown和Ben Jenkin主張針對每一筆非法之通訊連絡請求損害賠償,總額估算可能會超過千元美元。 去年(2014),Rightscorp在加州聯邦法院(California federal court)面臨之集體訴訟仍在進行中,原告方指出Rightscorp並未提供非法下載之債務有效證明且濫用美國千禧年著作權法(DMCA)的通知機制,控訴該公司違反「電話消費者保護法」(TCPA)、「公平債務催收行為法案」(Fair Debt Collection Practice Act )和「濫用訴訟權利」(Abuse of Process)。 Rightscorp的商業模式,對權利人來說,確實可以有效追蹤侵權行為人,某種程度上可適當地遏止非法下載行為,但手段上也影響到當事人的權利,妥適性有待商榷。惟可預見的是,後續判決結果將可能影響類似公司在防範網路非法下載時的相關反制措施。