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).
歐盟為提升網路數位化產品之安全性,解決現有網路安全監管框架差距,歐盟執委會於2022年9月提出《網路韌性法案》(EU Cyber Resilience Act)草案,對網路供應鏈提供強制性網路安全標準,並課予數位化產品製造商在網絡安全方面之義務。該法案亦提出以下四個具體目標: 1.確保製造商對於提升產品之網路安全涵蓋整個生產週期; 2.為歐盟網路安全之合法性創建單一且明確之監管架構; 3.提高網路安全實踐之透明度,以及製造商與其產品之屬性; 4.為消費者和企業提供隨時可用之安全產品。 《網路韌性法案》要求製造商設計、開發和生產各種硬體、有形及軟體、無形之數位化產品時,須滿足法規要求之網路安全標準,始得於市場上銷售,並應提供清晰易懂之使用說明予消費者,使其充分知悉網路安全相關資訊,且至少應於五年內提供安全維護與軟體更新。 《網路韌性法案》將所涵蓋之數位化產品分為三種類別(產品示例可參考法案附件三):I類別、II類別,以及預設類別。I類別產品之網路安全風險級別低於II類別產品、高於預設類別,須遵守法規要求之安全標準或經由第三方評估;II類別為與網路安全漏洞具密切關連之高風險產品,須完成第三方合格評估始符合網路安全標準;預設類別則為無嚴重網路安全漏洞之產品,公司得透過自我評估進行之。法案另豁免已受其他法律明文規範之數位化產品,惟並未豁免歐洲數位身份錢包、電子健康記錄系統或具有高風險人工智慧系統產品。 若製造商未能遵守《網路韌性法案》之基本要求和義務,將面臨高達1500萬歐元或前一年度全球總營業額2.5%之行政罰鍰。各歐盟成員國亦得自行制定有效且合於比例之處罰規則。
美國職業安全及健康研究院﹙NIOSH﹚在奈米風險控管上的突破性進展美國職業安全及健康研究院﹙NIOSH﹚是美國發展奈米科技的重要政府單位之一。近來,其頻頻透過國際組織的運作來處理與奈米科技有關之職業安全與健康影響問題。NIOSH首長John Howard表示,在國際層次上,科學家及決策者皆明瞭處理與奈米材料製造及產業使用所引致之職業病或職災,是當下最重要的工作之一。而由於NIOSH在促進世界性科學對話上,始終扮演者厥功甚偉的角色,因而在奈米科技發展初期,其亦積極協助此一科技能夠充分考慮安全及健康問題,發展出具全球協調性的技術方法,並有助於美國在國際市場的領先地位。而其近期主要成就在於以下三個部分: 1.今﹙2007﹚11月29日,經濟合作暨發展組織﹙OECD﹚人造奈米材料工作小組通過NIOSH-Led計畫,負責執行奈米材料暴露控制與測量等相關資訊之交換,同時透過領導小組,與會員國共同聚焦商討一些足以引起公眾意識的議題,例如在職業環境中之暴露測量與減輕。 2.其次,在今年12月4日至同月7日的國際組織會議中,ISO TC229表決通過有關奈米科技在職業環境之安全與健康規範的報告初稿,此報告係以NIOSH所發表一份名為“Approaches to Safe Nanotechnology”的報告作為基礎,而繼續由其發展與修正。本報告初稿送至ISO技術委員會審查,委員會認為報告內容涵蓋完整的技術性工作,且其未來影響將遍及全球,而為全球組織所關切。 3.此外,在今年12月2日,NIOSH另參與世界衛生組織﹙WHO﹚之職業健康合作中心全球聯網會議,當次會議之焦點在於奈米科技,會中NIOSH代表負責報告工程奈米粒子在職業安全及衛生上所遭遇之挑戰現況。本次會議中將決定WHO合作機制如何發展運作,以避免暴露於可能有害的工程奈米粒子。 整體而言,關於奈米科技之安全與健康影響及其相關應用的研究,NIOSH統整建置了一套策略性工作計畫,透過這些研究專門處理一些重要問題,包括某些對於評估風險及控制暴露極為有效的科學資訊。除了研究之外,NIOSH亦積極參與國際組織活動,可以預見其對奈米科技未來發展之影響將無遠弗界。
日本健康保險擴大遠距醫療適用對象並提高支付標準日本厚生勞動省對於利用電話、視訊等資通訊機器所為之遠距醫療,因應明年修正健康保險診療報酬,提高遠距醫療服務給付項目及支付標準,為了明確適用健康保險之相關要件與規定,成立研究委員會以作成相關適用指引。隨著資通訊技術發展,利用資通訊機器所為之遠距醫療漸漸普及。在擔保醫療之安全性、必要性及有效性下,為了更進一步普及並推進適當之診療,有必要整備相關法令規定。厚生勞動省於11月設置研究委員會,預定在2018年3月底前訂定「遠距醫療適用指引(情報通信機器を用いた診療に関するガイドライン)」。 日本1948年制定之醫師法第20條規定醫師非親自診療,不得為治療等行為。此一規定迄今未修正,遠距醫療並非當時所能想像與規範。目前,厚生勞動省以函釋通知方式,對於該條之適用為相關通知與事務聯絡,以擴大遠距醫療適用之可能性。厚生勞動省於1997年第一次發出之通知(平成9年12月24日健政發第1057號厚生省健康政策局長通知),對於遠距醫療與醫師法第20條的適用關係提出基本見解,認為醫師法第20條親自診療原則規定,不一定等於直接見面診療,以代替方式而對於病患身心狀況得以獲得有用資訊下,使用遠距醫療並非違反本條親自診療規定。在本號通知「留意事項」中,對於遠距醫療之適用對象地區與病患,有以下規定:1. 初診原則上必須為面對面診療;2.直接面對面診療有困難之離島及偏遠地區;3. 對於病況穩定之病患,在確保緊急對應處理及聯絡體制下,以「別表」列舉適用之慢性疾病(例如:居家氧氣治療病患)為對象。但是本來只是例式規定的「非初診」「離島及偏遠地區」、「特定慢性疾病」,卻被解釋成限定列舉規定,導致遠距醫療適用範圍非常狹窄,變成原則禁止之情形。 直至2015厚生勞動省再發出通知(平成27年8月10日厚生勞動省事務連絡),明確非初診、離島及偏遠地區、「別表」所列舉之慢性疾病等,僅是例式規定,對象地區及病患不限於此,以及就算是初診,直接為親自診療有困難時,基於病患要求下充分考量病患有利條件下,依據醫師之判斷,活用各種可能之工具,結合社交網路服務(SNS)、視訊影像以及電子郵件等方式組合而為適當之遠距醫療。於「別表」列舉遠距醫療之九種病患對象為,居家氧氣治療病患、居家罕見疾病病患、居家糖尿病患、居家氣喘病患、居家高血壓病患、居家過敏性皮膚炎病患、褥瘡居家療養病患、居家腦血管病患以及居家癌症病患等。 2015年通知使得遠距醫療之適用對象範圍大為擴大,因此日本醫療院所積極整備資通訊設備環境。同時,厚生勞動省在2017年底提出之2018年度福祉預算中,明確修正健康保險診療報酬,提高遠距醫療之醫療服務給付項目與支付標準,使得利用遠距醫療為診療服務之利益大為提高,更加速提高遠距醫療之利用可能性。惟,前述2015年通知之內容,對於適用對象與診療內容,尚有不明確之處,因此邀集醫療、法學、遠距醫療專門等12名專家成立研究委員會,以訂定明確適用規則,防止未來對於病患造成不利益之判斷。
英國發布「2017年資料保護法」草案,以符合數位時代之需求數位技術改變人們的生活,為使英國人民、企業及組織接受數位時代的變革,並確保英國做好脫離歐盟(European Union)的準備,英國數位文化媒體及運動部(Department for Digital, Culture Media & Sport)修正1998年的資料保護法(Data Protection Act 1998),於2017年9月14日,提交2017資料保護法草案(Data Protection Bill 2017)(以下簡稱:本草案)予上議院審議,以因應數位時代的來臨。 此次本草案修正的方向為: 一般資料處理(§3-26): 一般資料處理係依歐盟的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)為標準,將歐盟GDPR一般資料處理的相關規範之標準制定於此次修正之資料保護法中,並確保健康、社會安全與教育資料等個人資料之安全維護。另對於個人資料的近用與刪除予以規範以強化公共政策,並維護國家安全。 執法程序(§27-79): 拜科技進步所賜,網路世界如遠弗屆,透過網路跨境傳輸、分享、蒐集資料,並非難事,因此,更需要一個強而有力且一致性的個人資料保護規範框架。警方、檢方或司法刑事機關為偵查犯罪行為,而蒐集、處理或利用個人資料,須有明確、正當、合法的執法目的,對於國際間個人資料的交流利用須依明確的程序規範並賦與相當之保護措施,確保英國退出歐盟後,仍可繼續與歐盟各成員國間聯手偵辦重大犯罪案件,以維護國際間之資訊安全。 國家安全(§80-111): 因國家安全事項不在歐盟法(EU Law)規範範圍之列,故GDPR或指令法律(Law Enforcement Directive,LED)之效力不及於各成員國對於國安全之情資蒐集。故英國本次修法參採個人資料保護公約(Convention for the Protection of Individuals with regard to Automatic Processing of Personal Data,又稱現代化公約108(modernised Convention 108))之精神,將情報單位基於維護國家安全之必要蒐集個人資料之規範,明文納入個人資料保護法之適用,以符合國際間的資訊安全規範標準。 資訊委員與執行(§112-168): 資訊委員(Information Commissioner)係指保護資訊權之公共利益、促使公務機關公開資訊與維護個人資料隱私權之獨立政府官員,得主動偵查犯罪,並得通知或教育廣泛的資料管理者,以提高資料保護之標準。繼2010年賦與資訊委員針對金融犯罪之執法權限之後,本草案亦增列意圖還原已去識別化之個人資料、禁止不當揭露個人資料兩種犯罪類型,賦與資訊委員更廣的處理權責。違反資料保護法(如不當揭露個人資料),將處以行政罰責(最高可處1,700萬英鎊/2,000萬歐元罰鍰)。 本草案除建制一個一般資料處理、執法程序及國家安全的資料保護體系外,更加強對於學術研究、金融服務及兒童保護等領域的資料保護,以因應數位時代之變革。