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).
全球多個國家目前正在促進企業推動「環境、社會和公司治理」(Environment, Social Responsibility, Corporate Governance, ESG)事務,以瑞士為例,有關ESG的新法規於2022年1月1日正式生效。 在2022年1月1日生效的提案中,主要是對《瑞士債法典》(The Swiss Code of Obligations, CO)提出修正,包含「涉及公共利益(public interest)的企業應提出ESG事項報告」與「企業應就有無使用童工及衝突地區的礦物金屬進行盡職調查(Due Diligence)」,分別說明如下: 一、公共利益企業應提出ESG事項報告 依《瑞士債法典》第32章新增的第6節「非財務事項之透明度」(Transparency on Non-Financial Matters)規定,符合條件的上市公司或受監管實體等公共利益企業,每年應提出一份單獨的非財務事項報告,內容須涵蓋環境事項、社會問題、員工相關問題、尊重人權和打擊腐敗等議題,以及公司對該等議題所提出的政策措施、風險評估和實施績效等資訊。此報告經企業內部最高管理層與治理機構批准後,須立即於網路上公開,並確保至少十年內可供公眾存取。 二、企業應就有無使用童工及衝突地區的礦物金屬進行盡職調查 依《瑞士債法典》第32章新增的第8節「與來自受衝突影響地區的礦物金屬以及童工相關的盡職調查和透明度」(Due Diligence and Transparency in relation to Minerals and Metals from Conflict-Affected Areas and Child Labour)規定,所在地、總部或主要營業地點位於瑞士的企業,如在瑞士自由流通或加工來自受衝突影響和高風險地區(conflict-affected and high-risk areas)的特定礦物或金屬,抑或產品或服務被合理懷疑是使用童工製造或提供而成,原則上即須遵守供應鏈中的盡職調查義務,每年亦應將其遵守情況編制成報告。此報告應在會計年度結束後的六個月內於網路上發布,並確保至少十年內可供公眾存取。
日本發布2020年統合創新戰略,聚焦疫後科研與創新政策日本內閣府在2020年7月17日發布「2020年統合創新戰略(統合イノベーション戦略2020,下稱創新戰略2020)」政策文件。創新戰略為內閣府轄下綜合科學技術與創新會議(総合科学技術・イノベーション会議)依據日本科學技術基本計畫,自2018年起固定於每年度發布。其目的係自全球性的觀點出發,提出含括科研創新之基礎研究至應用端的整體性策略。本年度創新戰略著眼於COVID-19疫情流行與世界各地大規模災害頻仍下,日本科研與創新政策所面臨的課題以及應採取的對策,並擴大科研領域,納入人文社會科學。 創新戰略2020指出,因COVID-19疫情影響,醫療體系、社經生活與研發活動皆受到程度不等的衝擊,包含零接觸經濟興起、社交方式改變與實體研究室關閉等。與此同時,美中科技對抗、GAFA數位壟斷爭議、極端氣候與天然災害等國內外情勢變遷快速。在此背景下,日本的首要課題為建構不間斷且強韌的醫療、教育、公共事業等社會服務體系,維繫國內外社會的鏈結。為此,應透過加速數位化,促成創新活動,同時強化研發能量,實現以人為本的「Society5.0」之社會。 基此,創新戰略2020提出了以下四項具體對策: (1)建立足以應對疫情困境、具韌性的社會經濟體系:在公衛醫療體系,進行疫苗與醫療儀器之研發,並運用數位科技傳遞訊息;因應科研創新與產學合作受疫情影響停擺,給予及時資助,如培育年輕創業者、提供推動引導研發補助(開発研究促進助成金,通稱Gap Fund)等;推動教育、研究、物流等各領域的數位化,同時自經濟安全保障的觀點,強化供應鏈韌性。 (2)創新創造:透過官民合作,實踐智慧城市的構想;同時持續推動「STI for SDGs路線圖(STI for SDGsロードマップ)」政策;藉由實踐研究誠信(研究インテグリティ),加強與國際網路合作;另一方面,應發展post 5G與Beyond 5G等前瞻數位基礎技術,並持續建置各領域的資料流通基礎設施。 (3)強化科研與創新之研究能量:建立能充分吸引年輕人才挑戰、進行創新研發的研究環境,同時成立基金以建構世界級的研究基礎設施;以充分活用大學研發成果為目標,檢討智財制度發展的願景;結合人文社會科學領域研究,並活用射月型研發(ムーンショット型研究開発)制度,發展社會問題解決方案。 (4)重要科技發展項目:於基礎技術層次,包含AI、生化科技、量子技術、材料等,對此應優先投入研發、培育相關人才;於應用科學層次,則包含防災、防疫、資安、能源、健康醫療、航太、糧食、農漁產業等。
英國最高法院Unwired Planet v Huawei案認定英國法院有權決定FRAND全球專利組合授權條款英國最高法院於2020年8月26日,駁回華為與中興通訊在Unwired Planet v Huawei和Conversant v Huawei and ZTE案的上訴決定。美國公司Unwired Planet和Conversant控訴華為及其他智慧手機製造商,侵害其所擁有的英國專利技術,其中包含由國際標準制定組織(Standard Setting Organization, SSO)與歐洲電信標準協會(European Telecommunications Standards Institute, ETSI)所制定的2G、3G及4G無線通訊標準必要專利(Standards Essential Patents, SEP)。依據ETSI智慧財產權政策(Intellectual Property Policy, IPR),SEP權利人必須以公平、合理和無歧視條款(Fair, Reasonable and Non-discriminatory, FRAND)向實施者進行授權。英國最高法院根據ETSI政策所制定的契約內容,應賦予英國法院管轄權,更能決定多國專利組合的全球授權條款。若華為拒絕支付法院認定的FRAND全球授權金,法院將會頒布禁制令,禁止華為在英國銷售侵權產品。 首先,關於本案管轄權爭議,最高法院認為,在沒有雙方協議管轄的情況下,英國法院具有本案管轄權,得發給禁制令並確定專利授權費率等授權條件。原則上,專利有效性與侵權爭議,應由授予專利的該國法院決定,然而本案依據ETSI智慧財產權政策所訂定的契約,已約定由英國法院管轄,並得決定包括外國專利在內的專利組合授權條款。 另外,本案關於FRAND無歧視爭議,係源於華為主張Unwired Planet先前給予Samsung較低的授權費率,對華為構成歧視性授權。最高法院認為,Unwired Planet未違反FRAND無歧視承諾,蓋依據ETSI智慧財產權政策,FRAND無歧視並非硬性(hard-edged)要求前後授權費率完全一致,而是指所有市場參與者,基於專利組合的市場價值,都能取得專利授權使用的合理權利金價格表,絕非強制SEP所有人對類似條件的被授權人提供相同的授權條件。本案法院也認同,基於經濟或商業實務上的習慣,調整個別授權金,並未違反ETSI智慧財產權政策的無歧視要求。
歐盟網路暨資訊安全局發布「重要基礎設施資訊安全培訓需求盤點報告」加強重要部門資訊安全作業歐盟網路暨資訊安全局於2017年12月7日發布「重要基礎設施資訊安全培訓需求盤點報告」(Stocktaking of information security training needs in critical sectors)之文件,點出各重要基礎設施之「電腦安全事件反應小組」(Computer Security Incident Response Teams, CISRT)所必須接受之資安訓練種類。 歐盟之網路與資訊系統安全指令(The Directive on security of network and information systems, NIS Directive)規範各成員國之重要服務營運者(operator of essential service)必須確認出哪些服務於維繫社會與經濟活動上具備重要性。被認定具備重要性之部門如下:能源、運輸、銀行業、金融市場基礎設施、健康照護部門、飲用水供應與分配、數位基礎設施。 此份報告指出,該重要性部門之資安等級需求並不盡相同,因此導致各部門面對資安事件之準備無法相提並論。例如,能源產業會用到SCADA系統,而金融市場基礎設施則普遍沒有相關需求。而由於NIS指令將上述七種部門列為資訊安全維護最高層級,故此份報告目的係確認該部門當前的處境,並與現階段可取得之網路安全訓練對照,進一步具體檢視各重要部門是否有其他額外的網路安全訓練需求。 我國行政院於民國106年4月公布之資通安全管理法草案要求關鍵基礎設施提供者應訂定、修正、實施資通安全維護計畫,並向中央目的事業主管機關或直轄市、縣(市)政府提出該計畫之實施情形,在未來實際落實各重要性設施之資安維護以及資安小組訓練時,須意識到各重要性設施之資訊安全需求差異性,及相關人員必須針對不同單位而受不同之訓練。