英國自2020年1月31日正式脫離歐盟後,即成為歐盟跨境傳輸的「第三國」。能否持續和歐盟國家進行個資傳輸,就須視歐盟對英國跨境資料保護方式和《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation,GDPR)有無認定雙方具有本質上相同的保護程度,又稱為「適足性」(adequacy)的認定。目前,歐盟給予英國跨境傳輸過渡期到2021年7月,在此之後若希望持續不受限制的交流,就須經歐盟執委會(European Commission, EC)通過適足性認定後才得以進行。
2021年2月19日,歐盟執委會提出草案,認為英國的個資保護標準與歐盟的「GDPR」、「執法機關資料保護指令」(Law Enforcement Directive,LED)有適足性之適用。又在4月14日,歐盟個資保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)針對歐盟執委會於2月19日所做的認定草案提出兩項意見:
一、肯認英國現行國內資料保護的核心架構中有關個資保護、處理及控制者的要件及處理方式和GDPR的保護程度並駕其驅。另,肯定英國「2018年資料保護法」(Data Protection Act 2018)中有關GDPR及LED的適用及對「英國資訊委員辦公室」(Information Commissioner’s Office, ICO)所賦予的權利及義務。
但同時,EDPB也向歐盟執委會提出以下幾點注意事項:
二、 認為英國法律框架中的核心要件實質上與LED的基礎原則具有高度一致性。因此建議歐盟執委會引入四年的日落條款(four-year sunset clause)方式,並密切觀察英國資料保護的發展,在必要時得以要求修改或終止LED適足性的決定。
針對以上問題,歐盟執委會希望能在6月底前廣納各國意見並做出決定。屆時,若通過適足性認定,其效期將延續4年,之後再進行適足性評估。並可能在英國開始制定相關的適足性及資料保護架構時,歐盟執委會得將其納入定期審查的項目中,以確保歐盟的個資跨境傳輸進入英國後,仍受適當的保護。
英格蘭與威爾斯法律委員會(The Law Commission of England and Wales)與蘇格蘭法律委員會(The Scottish Law Commission)於2022年1月26日聯合提出¬「自駕車修法建議報告(Automated Vehicles: joint report)」,總結其自2018年來三次公眾意見諮詢之回應分析,提出75項法律修正建議,提交英格蘭及蘇格蘭議會決議是否採納並修法。 修法建議範圍涵蓋廣泛,重要突破性建議包含: (1)整合英國原有之《2018自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018)》中自駕車之認定標準,訂定一套雙階段自動駕駛認證許可制度,於第一階段審驗「整車」之規格是否符合國際或國內車輛型式安全審驗標準,並於第二階段審驗¬¬¬「個別自駕功能」是否能符合國內交通法規。 (2)提出「主責使用者(User-In-Charge, UIC)」概念,若車輛設計為在某些情形下需要人工接手駕駛,則自動駕駛系統(Automated Driving System, ADS)啟動時,坐在車內駕駛座之自然人即為UIC。 (3)對於不需要UIC車輛(No User-In-Charge, NUIC)營運平台業者,以及合法自駕車業者(Authorized Self-Driving Entities, ASDE),提出資格條件要求,包含必須具備良好名聲、財務穩健,必須向主管機關提交安全案例(safety cases)等。 (4)因《2018自動與電動車法》中已有要求自駕車均須投保保險,因此當自駕車造成車禍及損傷,不需先經確認有無人為故意過失,即可先行以保險進行賠償。事後若保險公司認為自駕車設計製造者有責任,得再依商品責任規範轉向車廠求償。 (5)而為了幫助事故調查、釐清責任,自駕車相關資料之持有者(如ASDE)應將相關資料保存3年又3個月,以配合侵權行為之法律請求權時效。 本分報告綜合各方意見,以務實之態度提出具體修法建議,深具參考價值,值得我國深入研析。
美國聯邦資料戰略〈2020年行動計畫〉美國白宮於2018年3月發布〈總統管理方案(President’s Management Agenda)〉,其中發展「聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)」,將資料作為戰略資產,藉以發展經濟、提高聯邦政府效能、促進監督與透明度,為方案中重要之工作目標之一。「聯邦資料戰略」之架構上主要包括四個組成部分,以指導聯邦資料之管理和使用:1.使命宣言:闡明戰略之意圖與核心目的;2.原則:有十大恆定原則對於機關進行指導;3.實作規範:有四十項實作規範指導機關如何利用資料之價值;4.年度行動計畫:以可衡量之活動來實踐這些實作規範。 於2019年12月23日,〈2020年行動計畫〉之最終版正式發布,其將建立堅實之基礎,在未來十年內支持戰略之實踐。詳言之,〈2020年行動計畫〉之內涵主要包含三大部分與二十個行動: 機關行動:旨在支持機關利用其資料資產,包括六大行動:(1)行動1:確認用於回答對於機關而言具有優先性之問題所需之資料;(2)行動2:將機關之資料治理制度化;(3)行動3:評估資料與相關基礎設施之成熟度;(4)行動4:確認提高員工資料技能之機會;(5)行動5:確認用於機關開放資料計劃之優先資料資產;(6)行動6:發布與更新資料庫存。 實踐共同體之行動:由特定機關或一群機關就一共通主題所採取之行動,可加速並簡化現有要求之執行,包括下列四大活動:(1)行動7:成立聯邦首席資料官委員會;(2)行動8:改善用於AI研究與發展之資料與模型資源;(3)行動9:改善財務管理資料標準;(4)行動10:將地理空間資料實務整合至聯邦資料事業中。 共享解決方案行動:為所有機關之利益、由單一機關或委員會試行或發展之活動:(1)行動11:開發聯邦事業資料資源儲存庫;(2)行動12:創建美國預算管理局聯邦資料政策委員會;(3)行動13:制定策畫之資料技能目錄;(4)行動14:制定資料倫理框架;(5)行動15:開發資料保護工具組;(6)行動16:試行一站式之標準研究應用程序;(7)行動17:試行一種自動化之資訊收集評論工具,該工具支持資料庫存之創建與更新;(8)行動18:試行用於聯邦機構之增強型資料管理工具;(9)行動19:制定資料品質評估與報告指引;(10)行動20:發展資料標準之儲存庫。 〈2020年行動計畫〉確定機關之初步行動,其對建立流程、建立能力、調整現有工作以更好地將資料作為戰略資產至關重要。未來之年度行動計畫將會在〈2020年行動計畫〉之基礎上進一步發展出針對聯邦資料管理之協調方案。
音樂出版業者控告LimeWire侵害著作權國家音樂出版組織(National Music Publishers’ Association,簡稱NMPA)中8家音樂出版業者在2010年6月16日對LimeWire提起著作權侵權訴訟。8家出版業者包含EMI Music Publishing, Sony/ATV Music Publishing, Universal Music Publishing Group(環球), Warner/Chappell Music, Inc.(華納), Bug Music, MPL Music Publishing, Peermusic and The Richmond Organization.等唱片公司,被告LimeWire是知名的檔案共享線上服務網站。原告指出被告大量的侵害原告的音樂著作,因此要求賠償。 NMPA表示本案和上個月13家音樂公司和美國唱片業協會(Recording Industry Association of American,簡稱RIAA)對LimeWire的著作權訴訟是相關聯的案件。美國地方法院法官於上個月就RIAA和LimeWire一案作出判決,法官認定LimeWire公司及負責人侵害著作權,且構成不公平競爭。13家公司要求凍結LimeWire的資產並且要負擔近十億美金賠償,RIAA要求LimeWire立即關掉網站,但法官於6/8說明LimeWire至少可持續營業兩週。 NMPA的負責人及執行長Israelite表示,LimeWire提供的網路平台有助於網路著作權侵害的產生。每首音樂產出的背後都有一群龐大的網路,包含出版者、作曲家、表演者、錄音者,唱片公司,並非無中生有的,LimeWire檔案分享網站利用提供販賣音樂平台,使他人可以接觸音樂,但拒絕支付合理的音樂授權金。 LimeWire釋出善意歡迎NMPA進行協商談判,並表示將有許多與出版業者、作曲家、表演者、唱片公司的會談,就如同LimeWire新的音樂服務機制與商
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).