有鑑於加密資產(crypto-asset)投資交易潛在風險與市場波動性,美國聯邦準備理事會(Federal Reserve Board)、聯邦存款保險公司(Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC)與通貨監理局(Office of the Comptroller of the Currency, OCC)於2023年2月23日發布聯合聲明,提出加密資產增加銀行流動性風險情境,例如穩定幣因市場狀況之變動,導致銀行擠兌使大量存款流出,由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性,加密資產相關資金恐造成流動性風險提高,提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。
依據聲明內容,有效風險管理作法包括:(1)了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素,以及這些存款易受不可預測波動影響的程度;(2)銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險,並建立有效的風險管理控制措施;(3)應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃(contingency funding planning),例如流動性壓力測試;(4)評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度,以因應加密資產高流動性風險,確保經濟金融穩健發展。
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).
美國法院判定新聞報導中嵌入來自第三方、含受著作權保護攝影著作之發文屬合理使用網球選手「丹麥甜心」Caroline Wozniacki在2019年底於社群媒體Instagram發布退休文章並附上一張其青少年職業賽之發球特寫照片,該爭議照片為丹麥攝影師 Michael Barrett Boesen(後稱Boesen)所拍攝,爾後聯合體育出版社United Sports Publications(後稱USP)以嵌入含有該爭議照片之發文截圖報導該選手退休的新聞並刊載於長島網球雜誌(Long Island Tennis Magazine)之網站上,然而USP並未獲得Boesen之允許或授權使用,因此Boesen於2020年3月對USP提出著作權侵權訴訟。 美國紐約東區聯邦地區法院法官根據美國著作權法第107條(17 U.S.C. § 107)之合理使用原則:(1)使用的目的和性質、(2)受著作權保護作品的性質、(3)實質使用原始作品的比例、以及(4)該著作權物的使用對市場的影響等四項判斷要素,逐一檢視本爭議。 針對要素一,法官參酌相似前案,認為USP之新聞並非單純使用Boesen的照片,而是嵌入該爭議照片之發文截圖,且未針對該爭議照片內容描述該選手之青少年網球生涯,已賦予既有著作新的或不同元素或有其他使用目的,而非替代既有著作之原始用途,而認定USP充分地轉化該攝影著作、屬合理使用;而要素二,法官認為該爭議照片同時具資訊性與創造性元素,而該爭議照片除了在網球選手發文中公開之外,Boesen亦已公開於其社群媒體與網站中,使該爭議照片之資訊性成份相對較高、其合理使用範圍較大;至於要素三,USP之新聞係嵌入網球選手之退休發文,且保留選手頭像簡介、發文內容等社群媒體之所有標記,並未直接對該爭議照片進行編輯,因此使用該攝影著作之比例相對低;最後要素四,USP之報導非單獨呈現該爭議照片而係連同網球選手退休發文一同展現,此外該爭議照片係經過裁切且解析度低,實質上難以取代原始攝影著作之市場價值。綜上所述,法官最終於同年11月初作出判決,認定USP嵌入具Boesen攝影著作發文之報導屬合理使用。
歐盟部長理事會通過第16輪對俄羅斯制裁規定,持續打擊規避管制行為歐盟部長理事會(The Council of the European Union)於2025年2月24日通過第16輪對俄羅斯的制裁規定,以因應俄羅斯持續滿三年非法侵略烏克蘭的行為。第16輪制裁針對俄羅斯經濟中具有系統重要性的部門,例如能源、貿易、運輸、基礎建設和金融服務加強管制,並且加強打擊規避制裁的行為。 第16輪制裁中有關出口管制的黑名單交易對象、物流與金流的措施概述如下: 1.實體名單更新與反規避 (1)制裁名單新增管制理由,包括制裁支持不安全油輪(unsafe oil tankers)營運者。 (2)將74艘貢獻俄羅斯能源收入的船隻,列入制裁名單。 (3)對53家支持俄羅斯軍工複合體(military-industrial complex)或從事規避制裁的新公司(其中包括俄羅斯以外國家的34家公司),實施針對性的出口限制。 (4)實體名單新增83個實體(包括48名自然人及35個法人實體),例如支持俄羅斯軍工複合體、積極從事規避制裁、俄羅斯加密資產交易所,以及海事領域的公司。 2.軍民兩用項目出口管制 (1)違反化學武器公約,用於生產氯化苦(chloropicrin)和其他用作化學武器的防暴劑(riot control agents)的兩用化學前驅物(precursor)。 (2)用於製造武器的電腦數控(Computer Numerical Control,即CNC)工具機相關軟體,以及俄羅斯軍隊在戰場上駕駛無人機時使用的視訊遊戲控制器。 (3)鉻礦石及化合物。 3.金融業措施 (1)將13家提供專門金融訊息服務的金融機構列入實體名單。 (2)對於使用俄羅斯中央銀行金融訊息系統(Financial Messaging System of the Central Bank of Russia)規避歐盟制裁者,在交易禁令(transaction ban)中增加3家銀行。
日本因新冠肺炎而將修正著作權法關於線上教學之著作利用部分提前施行日本著作權法在2018年修正時,在第35條針對教育相關資通訊(利用網路進行線上教學與傳送預複習資料)之權利對應規定進行增修。修正前,利用人在每次利用時,均需獲得個別權利人之同意並支付授權金;而修正後,僅需一站式的支付補償金即可,無須得到權利人之許可。 然而本條規定原訂於2021年4月施行,但因為新冠肺炎疫情蔓延影響,許多學校、教學機構因停課而使得線上教學之需求提高。日本文化廳為防止感染並考量停課措施有可能長期化,宣布將文學作品、論文及新聞記事等作為線上教學教材,自本月開始無須得著作權人之許可即可使用,亦即將修正施行日期大幅提前。 而作為日本著作權人補償金分配窗口之「教學目的公眾放送補償金管理協會」,也在今年(2020年)4月6日決定本年度相關作品之補償金以特例無償之方式處理。依據上開規定,本年度的線上教學,不論是文學或是音樂等作品,均無須取得著作權人之同意,即可免費使用。