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).
美國第二大連鎖商塔吉特（Target）在12月19日正式發出郵件通知客戶，表示公司資訊系統因遭駭客入侵，從2013年11月27日至12月15日期間內的刷卡記錄可能遭竊，約莫共4千萬筆，遭竊內容包含姓名、卡號、卡片到期日和卡片驗證碼。目前美國的塔吉特連鎖店推出全面9折的優惠來挽回消費者的信心，並對資料外洩的個別民眾提供免費的信用監督作為補償。 每當資安事件發生時，所有防毒軟體公司及資安管理服務都會跳出來大肆評論，並宣稱這是因為沒有購買自家資安服務或產品的關係，但在塔吉特事件，此番事後諸葛的批判方式顯然不再行得通。 塔吉特的資訊系統先前接受過檢驗，完全符合「支付卡產業資料安全標準（PCI DSS）」，有專家評析不太可能是在銷售點管理（POS）設備上（指擁有收銀、進銷存作業功能的機器）植入惡意軟體，比較可能是從授權與結算的交換系統竊取資料。 塔吉特的信用卡資料外洩事件，引發了一連串的訴訟案件及犯罪調查，目前加州提起了兩件團體訴訟、奧勒岡州一件，損害賠償額估計高於5百萬美元；另外，目前至少有四州的州檢察長（Attorney General）展開了聯合調查，直接要求塔吉特配合提出信用卡資料遭竊事件的相關資訊，民眾和調查機關最關注的在於塔吉特何時得知資料遭竊事件的發生、花了多久時間進行應變以及是否有盡到立即通知當事人的義務。同時間，從塔吉特流出去的數百萬筆信用卡和簽帳卡資料已經開始在黑市中販售每筆價格20至100美元不等。
歐洲議會通過「關於著作權與生成式人工智慧－機會與挑戰」決議，向執委會提出政策建議歐洲議會於2026年3月10日通過「關於著作權與生成式人工智慧－機會與挑戰」決議（European Parliament resolution on copyright and generative artificial intelligence – opportunities and challenges）。有鑑於生成式 AI 經常發生未經授權在網路上抓取作品、無視權利保留或使用非法來源作品等侵權行為，歐洲議會特別通過本決議，闡明其就生成式 AI 相關著作權議題之立場，並就歐盟未來在此領域之政策方向與法制建構，向執委會提出具體作法建議。其重點摘要如下： 一、保障權利人對 AI 作品利用之完整掌控權 權利人對其作品用於 AI 訓練或後續應用（如推論與 RAG）應擁有完全控制權。執委會應建立保障機制，並針對新聞媒體遭大規模抓取利用之困境，研擬專門的保護措施。 二、推動自願性集體授權協議，衡平權益保障與資料需求 為兼顧權利人獲得公平報酬與 AI 業者取得高品質訓練資料之需求，執委會應推動自願性集體授權協議，平衡雙方利益。 三、落實退出權（opt-out） 執委會應評估可行的技術方案，以識別並尊重權利人拒絕其作品被用於AI訓練的權利保留聲明，並指定歐盟智慧財產局（EUIPO）擔任受信任之中介機構(trusted intermediary)，負責管理相關opt-out事項。 四、完善透明度架構，並導入「可推翻推定」機制強化執行 執委會應建立全面的透明度架構，在溯源管理方面，要求通用 AI 模型和系統業者提供受保護作品清單及來源證明，以及網路爬蟲紀錄，且網路爬蟲需具備可識別性；在內容識別方面，執委會應制定AI生成內容標註行為準則，落實AI生成內容之偵測與告知義務，強化對提供創意內容之平台履行透明度義務狀況之監督。執委會應建立「可推翻推定」（Rebuttable Presumption）機制，相關業者如未遵守上述透明度義務，即推定其已使用受保護作品，權利人於訴訟中勝訴時，訴訟費用將由AI業者承擔。 五、落實著作權授權報酬制度，強化自主授權 歐洲議會反對以「總額支付」（Flat-rate）方式進行全球授權；權利人對授權條件與報酬應擁有自主決定權。執委會應建立相關框架，鼓勵業者尋求合法授權並支付合理報酬；同時，應針對業者「過去」利用受著作權保護作品之行為，研究具體補償方案。 六、完善補充性法律框架以強化監管 歐盟現行著作權法規已不足以應對生成式AI之挑戰，尤其《數位單一市場著作權指令》（CDSM 指令）針對 AI 訓練之規範仍存在模糊地帶，執委會應建立補充性法律框架（Supplementary Legal Framework），明確生成式AI相關著作權授權規則，以有效遏阻AI開發者違規行為。 歐洲議會之決議案並不具法律約束力，然依歐盟立法程序，執委會所提出之立法草案，須經歐洲議會與理事會共同審議通過始能生效，本決議暨已揭示歐洲議會於相關議題上之政策立場與建議，執委會於後續研擬立法草案時，勢必將其納入重要考量，以利後續立法程序之推進。是以，本決議內容實具重要之實務參考價值。
中國大陸重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準中國大陸國家發展改革委員會及財政部重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準，擴大相關試驗範圍，並於去（2005）年12月29日公告實施，有效期2年，而農業部2003年的第303號公告同時廢止。2003年的公告僅針對「環境安全檢測」與「食用安全檢測」訂定收費標準，但是隨著基改作物種植面積與種類逐年增加，因此增列了中間試驗、環境釋放、生產性試驗在進行安全評價時，也需要收取相關費用。