2021年4月26日,歐盟商標協會(European Communities Trade Mark Association,以下簡稱ECTA)針對3D列印設計保護修法方向,向歐盟提交一份立場意見書(position paper)。歐盟自1998年發布《設計指令》(Directive 98/71/EC on the legal protection of designs)及2002年發布《設計規則》(Council Regulation(EC) No 6/2002 on Community designs)以來,已多年未進行修正;為了能對設計提供更有效的法律保護,歐盟從2018年起開始進行修法的公眾諮詢,並於2020年11月提出修法評估報告。
ECTA一直以來都很關注3D列印技術發展涉及的智慧財產議題,在意見書中列出了修法時應納入評估的重點。例如ECTA指出,雖然3D列印所使用的CAD模型檔案僅是列印過程中的媒介,檔案本身不能受到設計法律的保護,但檔案中包含了設計藍圖及其設計特徵,為了讓以數位形式呈現的設計能受到保護,建議應考慮修改《設計規則》第3條(b)及《設計指令》第1條(b)中對於產品(product)的定義,將CAD模型檔案及其他任何含有以數位形式呈現設計的物件(items)也納入產品的定義之中。
其次,ECTA認為應針對任何明知有侵權事實,但仍提供幫助的行為人課予輔助侵權責任(contributory infringement),以提供設計權人更有效的武器來捍衛自身權利。如行為人未經設計權人同意,自行利用3D儀器掃描物體,根據所得數據製作成CAD模型檔案,並將該CAD模型檔案提供給直接侵權人時,應成立輔助侵權。
最後,ECTA認為目前沒有針對3D列印技術制定專法的必要,僅需要在現行智財法律體系中進行修法調整即可,以避免法律體系過於複雜。
大學技術經理人協會( The Association of University Technology Managers, AUTM)是一個專門贊助並增進全球學術科技移轉的非營利組織,成立於1974年,其前身為大學專利管理協會(Society Of University Patents Administrators),至今已經擁有超過3000位來自超過300間大學技術轉移室的經理人成為會員,為美國產學合作的重要組織。 該協會運作之目的為充實成員對於技術轉移的知識、贊助技術轉移活動的進行、增進產業及學界的合作與交流,以及打造友善的跨國技轉環境。 該協會每年對美國及加拿大的大學、教學醫院,以及研究機構進行問卷調查,以了解各大學級研究機構的技術授權情形,並發布年度授權活動調查報告 (AUTM Licensing Activity Surveys)。其亦每年舉辦年會,提供來自全美各地的大學、研究機構、營利及非營利組織,以及全球對技術轉移議題有興趣的單位一個資訊交流的場合,會中除了舉辦針對技術轉移議題的研討會以外,並會提供相關企業或組織展示其技術移轉之服務及成果的機會,提供與會者認識技術移轉之世界趨勢的機會。
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).
WHO發布《2019‑nCoV戰略準備和應對方案》呼籲全球加速研發創新以對抗疫情2020年2月3日,世界衛生組織(World Health Organization, WHO)發布《2019新型冠狀病毒戰略準備和應對方案》(2019 Novel Coronavirus: Strategic Preparedness and Response Plan),呼籲全球合作以加速研發創新,對抗新型冠狀病毒(2019 novel coronavirus, 2019-nCoV)。WHO提出的戰略目標包含六大項:限制人與人間的傳播防止疫情擴散、盡速發現並隔離以便提供患者最佳照護、查明並減少動物來源的傳播、加速診斷治療和疫苗開發、傳達重要且正確的風險與事件資訊、透過合作夥伴關係減少疫情對社會經濟影響。而WHO設立的戰略目標,可以透過以下方式實現:(1)加速建立國際協調方案,透過現有機制及合作夥伴關係提升防疫戰略、技術及業務支持。(2)擴大各國家的災難準備與緊急應變行動方案,包括加強準備、迅速發現、診斷並進行治療;在可行的情況下發現並追蹤感染者;強化醫療機構中的感染預防及控制;實施旅行者的健康管理措施;提升人民對疫情風險認識、減少社區交流風險等。(3)加速對2019‑nCoV的研究及創新,優先推動快速篩檢追蹤與擴大研發創新規模、開發候選療法、疫苗及診斷方法,確保醫療資源的公平可用性。藉由防疫標準化流程與知識平台的建立,促進並匯集學界合作的研究成果。 另外,WHO在本戰略中明列出八大衡量指標,用以評估各國因應2019-nCoV的計畫準備與成效,以便WHO能與政府合作,共同改善全球防疫系統。該八大指標分別為:流行病學症狀分析與疫情規模判斷能力、戰略準備及預算管理計畫、防疫物資供應程度、研究開發與臨床實驗比例、國家公共衛生系統疫情準備能力、建構檢驗與快篩的即時通報系統、完善診斷流程與安全隔離措施、疫情報告與資訊分享機制等。
日本總理公布「推展氫(水素)燃料基本方針」並加速落實再生能源計畫日本首相安倍晉三於2017年4月11日出席「第一次再生能源及氫(水素)燃料內閣會議」,在會議中進行加速引進再生能源及落實氫燃料社會等議題探討,並公布「推展氫(水素)燃料基本方針」,以達成2020年具有4萬台電動汽車之目標,並推展相關氫燃料之相關規範及準備,謹對於相關重點政策綜述如下: 一、為擴大再生能源之使用,5年內中央及各級政府共同展望12項計畫: 風能、地熱環境影響評估迅速化,並支援該地區之行政推廣。 透過地熱等開發,促進鄉鎮觀光發展。 擴大中小型水利之開發,統一提供及利用全國之資訊等。 林業及廢棄物處理、下水道政策之共同合作,促進生質能源發電。 促進海上風力發電,並檢討相關制度及環境規範。 為確保長期安定的太陽能發電,審視法規及相關制度。 引進低成本及遠距離控制之蓄電池。 以分散型能源系統,促進再生能源之利用。 相關行政程序之迅速化,以一站式窗口提供服務。 1與當地及環境共榮共存。 1低成本化及先端技術之研究開發。 可再生能源技術之海外支援。 二、邁向氫燃料社會之無碳排放目標: 首先,擴大電動車燃料電池、家用燃料電池等相通之氫燃料之利用,中長期於2020年以氫發電及大規模國內外氫原料之供應鏈,最終希望建立無碳排放之氫燃料電力供應系統目標。 在有擴大引進再生能源,並兼顧國民負擔之目標下,日本於2016年5月修正電氣事業再生能源電氣(FIT法)相關特別措施,且於2017年4月開始引進相關新的事業計畫及措施。