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).

※ 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, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9050&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/15)
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英國金融科技未來政策展望

  英國為眾多國家中致力發展金融科技的佼佼者,其相關政府部門-英國金融行為監理總署(Financial Conduct Authority, FCA)早於2016年即推出世界首例金融監理沙盒(Financial Regulatory Sandbox)制度,同時也與英格蘭銀行致力發展開放銀行業務、金融創新項目以及監管措施改革等等。也因為英國為金融科技提供了良好的環境以及養分,使目前英國金融科技佔全球市場總額10%,並有71%的英國公民至少接受一間金融科技公司提供服務;2020年金融科技為英國吸引了41億美元的投資,遠超德國、瑞典、法國、瑞士和荷蘭的總和。   為使英國金融科技持續成長,英國財政大臣於2020年要求針對英國金融科技現況及未來發展進行獨立性研究,該研究並於2021年2月公布。根據研究報告指出,英國金融科技正面臨下述三大問題: 其他國家紛紛仿效英國之成功模式,致使英國金融科技不再具有獨占地位。 英國脫離歐盟導致監管措施的不確定性。 新冠肺炎的來襲,迫使各國均快速發展並靈活運用金融科技,導致英國金融科技優勢地位逐漸喪失。   為了解決上述三大問題,研究報告提出了五項建議計畫: 針對政策以及監管方式之持續進步 雖然英國目前仍處於金融科技政策以及監管的領先地位,但隨著業務、科技等發展,必須確保政策以及監管方式繼續保護金融消費者,同時創造鼓勵創新和競爭的環境。因此建議的方案包含:實施新型態監理沙盒(Scalebox);建立一個數位經濟工作小組以確保政府各部門之一致性;確保金融科技成為貿易政策的一部分。 培養人才 英國需要確保金融科技擁有充足的國內和國際人才供應,以及因為預計在2030年,英國有90%勞動者需要學習新技能,因此也需要培訓和提升現有和未來勞動力技能的方案。因此建議的方案包含:辦理針對成年人進行再培訓和提高技能之短期課程;創建一個新的簽證類型,以提高獲得全球人才的機會;為學習金融科技的學生以及創業者建立媒合平台,設置金融科技人才管道。 建立友善的投資環境 英國雖然透過私募基金成功地為英國金融科技事業募資,但英國仍應該持續加強金融科技事業從初創到公開發行的一系列融資過程,尤其是融資的後期階段。因此建議的方案包含:擴大金融科技獎勵措施以及便利金融科技事業籌資(包含:擴大研發稅收抵免額度、企業投資計畫、風險投資信託);英國應該另行增設一個約10億英鎊之基金供金融科技發展使用;放寬英國上市公司限制(例如:雙層股權結構);創設一個全球金融科技指數以擴大金融科技事業知名度。 與國際合作 雖然英國目前取得金融科技的成功和未來數位貿易崛起的機會,但仍應採取更多的措施用以獲得更多國際支持,這將會成為英國在脫離歐盟後針對國際開放性作出的重大表態。因此建議的方案包含:針對金融科技提出國際行動方案;推動設立金融、創新和技術中心,並成立國際金融科技工作小組;推出國際金融科技認證組合。 英國國內整合 金融科技在國家的支持下,英國各地皆分布大量的金融科技人才。為了保持英國作為金融科技中心的地位,英國須注重規模和支持區域專業,尤其是大學正在創造的重要的智慧財產權。因此建議的方案包含:培育十大金融科技重鎮,而每個重鎮均應設置一個以強化金融科技、培養專家以及增加國家競爭力為目的的三年目標;通過金融、創新和技術中心協調國內金融科技發展策略;通過進一步的投資計畫加快金融科技重鎮的發展以及成長。

循環型採購(Circular Procurement)

  相較於綠色採購(Green public procurement, GPP)所揭櫫的於採購產品、服務或勞務時選擇於其生命週期中對於環境造成衝擊較小者,循環型採購(Circular Procurement)可說是在綠色採購的基礎上,加入循環經濟(Circular Economy)強調最大化資源利用效率的概念,使對於環境的影響與衝擊並非唯一的標準,而應考量產品、服務或勞務對資源的利用效益。   歐盟執委會於2017年10月發布《循環經濟公共採購範例與指引》(Public Procurement for A Circular Economy: Good Practice and Guidance),其中指出循環型採購的意義在於促進歐盟邁向循環經濟轉型,藉由循環型採購所創造的需求,達成循環經濟所強調封閉資源循環(Closing the Loop)以最大化資源利用效率的概念,並肯認政府採購為推動循環經濟轉型的重要誘因之一。   具體的循環型採購做法,包含選擇具高度資源循環利用性的產品,例如可維修、再利用或利於回收再循環的產品,以及以採購服務代替採購硬體等,透過循環型採購對於資源利用效率的重視,支持符合循環經濟概念的產品設計、研發技術與商業模式等創新成果,與提出這些解決方案的企業或團隊,進而達成促進社會邁向循環經濟轉型與永續發展的目標。

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