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).
歐盟部長理事會(Council of Ministers)已於今(2010)年4月27日要求執委會檢視其網路犯罪防制目標,並調查是否有需要設立一中央機構,以儘速達成下列幾項目標,包括:提高調查人員、檢察官、法官及法院相關人員的專業標準、鼓勵各國警方資訊分享以及協調歐盟27個會員國間打擊網路犯罪所採取之方式。 部長理事會提議由執委會進行設立專責機構之可行性調查研究,擬由該專責機構負責前述目標之達成,亦須評估並監督預防性與調查性措施之實行。該調查研究中應特別考量欲設立專責機構之目的、範圍及可能的經費來源,另外亦需考慮是否將其設置於位於海牙的歐盟刑警組織(European Police Office, Europol)中。考量網路犯罪跨國界之特性,為使打擊網路犯罪之相關措施更有效,必須有良好的國際合作及司法執行互助配合。部長理事會認為藉由專責機構之設立,不僅能夠協助培訓法官、警方及檢察官,亦能做為聯繫網路使用者、受害者組織及其他私部門的常設機構。 本部長理事會將歐盟現有之網路犯罪防制相關計畫分成短、中、長期計畫,要求執委會定期追蹤各項相關計畫之執行情況,亦將設立網路犯罪防制專責機構列入執委會後續四年所持續執行有關犯罪與安全治理的斯德哥爾摩計畫(Stockholm Programme)中。 此外,部長理事會也呼籲歐盟各國追蹤用於網路犯罪之IP位置及網域名稱,同時要求執委會協助建立共通的廢止機制,以進行網路犯罪防制。 位於希臘的歐盟網路與資訊安全機構(European Network and Information Security Agency, ENISA),是現階段歐盟網路犯罪防治的研究機構,其進行資訊安全威脅行為之調查,並提供相關建議,但僅是資訊服務單位,未實際投入打擊犯罪行動。
美國聯邦通訊委員會提出規範修正及法規預告,改革太空與地球電臺執照制度美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)於2026年7月22日通過「21世紀太空現代化」(Space Modernization for the 21st Century)報告與命令暨進一步法規預告(Report and Order and Further Notice of Proposed Rulemaking (FNPRM)),全面改革太空局(Space Bureau)主管之太空與地球電臺許可程序。 FCC指出,現行〈聯邦規則彙編〉(Code of Federal Regulations, CFR)第47編第25部分規則(47 CFR Part 25)未能因應產業創新且規則架構不易理解,因此制定全新之第100部分規則(47 CFR Part 100),指出申請案如能證明符合FCC規範與政策,即推定符合公共利益而可簡化審查,以建立更快速、明確且可預測之許可機制。 另在FNPRM部分,FCC就多項議題徵詢公眾意見,以作為後續法制研議基礎。簡要列舉如下: (1)太空實驗申請:提議建立新型實驗執照,為實驗性技術提供明確之短期執照取得途徑。 (2)地球電臺:因應衛星直連手機、物聯網設備等發展,研議另設設備分類,使同型設備得透過設備許可程序統一核准,免逐部取得電臺許可。 (3)衛星間鏈路通訊:針對美國與外國許可衛星間尚缺乏通訊許可規範之現況,研議兼顧程序簡便與安全風險之監理機制。 整體而言,此次改革反映美國太空法制正朝簡化程序、強化可預測性,以及提升業者運作彈性之方向發展,並透過FNPRM持續徵詢意見,逐步建立更貼近技術與產業發展需求之監理框架。
何謂「專利審查高速公路」?「專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway, PPH)」係指專利審查機關加速專利審查之程序。藉著各國專利局間合約之簽署,當某專利申請在第1間專利局取得至少1請求項(claim)之核准後,申請人得請求加速第2間專利局就該已經核准之請求項之審查程序。申請人得縮短取得專利之期間,參與之專利局亦得藉著利用第1間審查之專利局已有資料,降低審查工作之負荷。但此並不代表於第1間專利局獲准之專利之發明於第2間專利局亦會當然獲准。 台灣目前已與美國、日本、韓國及西班牙簽署備忘錄進行專利審查高速公路之計畫,日後專利申請人得利用此機制,縮短取得專利之時程,專利局的審查速度亦會加快。根據智財局之統計,至2016年6月底,平均首次OA(office action)期間(自PPH文件齊備至首次OA平均期間)為57.6天,平均審結期間(自PPH文件齊備至審結平均期間)則為136.6天。
歐盟EDPB認為防範Cookie疲勞應確保資訊透明及簡化歐盟資料保護委員會(European Data Protection Board, EDPB)於2023年12月13日回覆歐盟執行委員會(European Commission, EC)有關Cookie協議原則草案(Cookie Draft Pledge Principles)之諮詢。該草案旨在處理「Cookie疲勞」(Cookie fatigue)所造成的隱私權保護不周全之處。 在電子通訊隱私指令(ePrivacy Directive)以及GDPR規範下,由於現行同意機制複雜,造成用戶對Cookie感到疲勞,進而放棄主張隱私偏好。 為了避免「Cookie疲勞」,EDPB提出以下原則和建議,大致可以分為三點: 一、簡化Cookie不必要的資訊 1.基本運作所需之Cookie(essential cookies)無需用戶同意,故不必呈現於同意選項,以減少用戶需閱讀和理解的資訊。 2.關於接受或拒絕Cookie追蹤的後果,應以簡潔、清楚、易於選擇的方式呈現。 3.一旦用戶拒絕Cookie追蹤,一年內不得再次要求同意。 二、確保資訊透明 1.若網站或應用程式的內容涉及廣告時,應在用戶首次訪問時進行說明。 2.不僅是同意追蹤的Cookie,用於選擇廣告模式的Cookie,仍需單獨同意。 三、維持有效同意 1.應同時顯示「接受」和「拒絕」按鈕,提供用戶拒絕Cookie追蹤的選項。 2.在提供Cookie追蹤選項時,除了接受全部的廣告追蹤或付費服務外,應提供用戶另一種較不侵犯隱私的廣告形式。 3.鼓勵應用程式提前記錄用戶的Cookie偏好,但強調在用戶表達同意時必須謹慎處理,預先勾選的「同意」不構成有效同意。 EC表示,該草案目的在於簡化用戶對Cookie和個人化廣告選擇的管理,雖然為了避免Cookie疲勞而簡化資訊,仍應確保用戶對於同意Cookie追蹤,是自願、具體、知情且明確的同意。將於後續參考EDPB之建議,並與利害關係人進行討論後,制定相關法規。