美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試

  《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。

  《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:
  1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;
  2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;
  3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;
  4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;
  5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);
  6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;
  7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;
  8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;
  9.自透明度的角度評估消費者之權利;
  10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;
  11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;
  12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;
  13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;
  14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。

  當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。

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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).

逐漸式微的「不可避免揭露原則(Inevitable Disclosure Doctrine)」

在2023年,多個美國法院判決拒絕採納「不可避免揭露原則(Inevitable Disclosure Doctrine)」,顯示出該原則將不再是原告於營業秘密訴訟中的一大利器,原告亦無法僅透過證明前員工持有營業秘密資訊且處於競爭狀態,便要求法院禁止該名前員工為其競爭對手工作。 在2023年2月,美國伊利諾伊州北區法院於PetroChoice v. Amherdt一案中指出,法院在適用「不可避免揭露原則」時會遏制競爭對手之間的員工流動,故將評估個案事實並嚴格限制其適用。在2023年6月,美國伊利諾伊州北區法院於Aon PLC v. Alliant Ins. Services一案中指出,根據2016年美國國會所通過的「保護營業秘密法案(Defend Trade Secrets Act, DTSA)」,該法案拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,並禁止法院僅憑他人所知悉的資訊,阻礙其尋求新的工作,因此駁回了原告的損害賠償主張。在2023年9月,美國密蘇里州東區法院於MiTek Inc. v. McIntosh一案中同樣拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,儘管該州的州法並未明確表達採納或拒絕該原則。 除此之外,美國聯邦法院在去年度的每一份報告意見中(Reported Opinion),皆未顯示出根據「不可避免揭露原則」申請禁令或取得救濟是合理的。換言之,大多數的美國法院都拒絕採納「不可避免揭露原則」或嚴格限制其適用。 綜上所述,儘管「不可避免揭露原則」能有效防止來自前員工不當使用其營業秘密的威脅,但其不再是未來營業秘密訴訟中的勝訴關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

台韓生技數位內容產業 將正面衝突

  南韓及台灣在產業界的競爭日趨激烈,南韓十大新一代成長動力產業,多數與我國產業重點發展項目重疊,尤其我國全力發展兩兆雙星產業半導體、影像顯示、數位內容及生技產業及近期政府大力推動第三兆通訊及第四兆數位電視產業,也都是南韓十大主力產業,未來將面臨南韓產業嚴厲挑戰。    南韓選定十大新一代成長動力產業,包括生物科技、數位電視/廣播、影像顯示、智慧型機器人、未來型汽車、新一代半導體、新一代行動通信、智慧型家庭網路、數位內容/軟體產業、新一代電池;這些產業都以二○一二年為目標,以建立全球產業霸主或強國為期許,顯現南韓的民族性具強烈挑戰性及好勝心。    南韓的十大產業中的新一代半導體、影像顯示、數位內容及生物科技,與目前我國大力發展的半導體、影像顯示、數位內容及生物技術產業完全相同,目前兩國在影像顯示及半導體產業已展開激戰,未來在生技及數位內容產業也將正面衝突,其中又以TFT─LCD(薄膜電晶體液晶顯示器)為主的影像顯示產業,競爭最為激烈,我國希望在二○○六年搶下全球第一大TFT顯示器供應國,南韓也以全球第一為目標,雙方都將搶攻全球寶座。

中國大陸布局推動智慧城市建設,發布「2013年測繪地理信息藍皮書」

  中國大陸近年來積極布局智慧城市建設,並逐步將智慧城市的概念發展為具體的地理空間,2014年2月14日智能系統國家測繪地理信息局測繪發展研究中心--社會科學文獻出版社,發布2013年測繪地理信息藍皮書—《智慧中國地理空間智能體系研究報告(2013)》(以下簡稱「藍皮書」),揭示提出打造2030年智慧中國地理空間智能體系的具體目標。係以巨量地理資訊資源為基礎,透過新一代網際網路,以智慧聯網(Internet of Things, IoT)、雲端計算(Cloud Computing)和巨量資料(Big Data),實現地理資訊的智慧化應用,並透過相關政策形成以地理資訊獲取、處理及應用為主的雲端產業鏈。   自2013年起,中國大陸國家測繪地理信息局每年選擇10個城市作為智慧城市建設試點,目前已有太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等試點城市完成初步項目,正進行設計論證及完善基礎設施等工作。該局副局長李維森並指出,大陸將在2015年全面完成數字城市地理空間框架建設,並於此基礎升級為智慧城市。 中國大陸國土資源部亦從2013年底配合「十二五規劃」逐步推動以雲端運算、巨量資料以及智慧聯網等新一代資通訊技術所建構之「國土雲」,以滿足國土資源資訊利用、查詢、監管的需求,並透過資訊數位化,為其他領域重大工作提供基礎資訊。   從中國大陸近年來對於國家地理資源之蒐集、調查與管理手段觀察,可探知其對於國土資訊產業發展的高度重視,並欲在維護國土安全的前提下,加強推動有助於促進資訊流通效率以及資源廣泛利用的公共服務平台建設;對於此等具有國家安全戰略意義之新興科技領域,目前仍以國家投資為主要推動手段,後續相關法規發展殊值注意。

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