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).
美國總統拜登於2024年2月28日簽署了防止特定國家存取美國人大量敏感個人資料與美國政府相關資料之第14117號行政命令(Executive Order on Preventing Access to Americans’ Bulk Sensitive Personal Data and United States Government-Related Data by Countries of Concern,E.O. No. 14117),目的是為了防止敏感個人資料與政府資料大規模轉移至「受關注國家」或其所涉人員,主要以「受關注國家」、「受規範對象」、「資料類型」、「禁止行為」與相關豁免規定等項目,進一步授權司法部訂定規範,而美國司法部已於2024年3月5日在〈聯邦公報〉公布行政命令之擬制法規制定預告(Advance Notice of Proposed Rulemaking,下稱ANPRM),並於公布後45日內蒐集意見,內容簡述如下: 1.受關注國家:中國(包括香港及澳門)、俄羅斯、伊朗、北韓、古巴、委內瑞拉等可能造成美國國家安全重大風險之國家。 2.受規範對象:由受關注國家所掌控之實體及具有契約關係之人或實體,或以該等國家為主要居住地之外國人等皆屬之。 3.資料類型:本次ANPRM定義了大量敏感個人資料與政府相關資料,並公布「大量」(bulk)之參考值,將受規範個人識別指標、地理位置和相關感測器數據、生物特徵識別指標、基因組資料、個人健康資料、個人金融資料等6大類資料,用以詮釋敏感個人資料;而資料涉及美國聯邦政府(含軍方)所控制之敏感位置皆屬政府相關資料。 4.禁止行為:涉及受關注國家、受規範對象以及符合上述資料類型之資料交易行為,皆被列為禁止行為,例如:透過簽訂服務或投資協議、供應或僱傭契約而進行之資料交易行為等情形,但也由於適用範圍較廣,因此訂有豁免規定,例如:美國政府為履行公務而由僱員、承包商因公務所為之資料交易行為則可受豁免。 我國作為全球重要的高科技產業供應鏈之一員,因地緣關係與部分受關注國家進行產品製造供應或貿易往來,故可能受此行政命令之影響,ANPRM未來修訂方向值得我國持續關注其後續發展。
英政府推動開源碼計劃由英國政府所資助成立的一項計畫,希望透過開放原始碼廠商目錄及程式碼資料庫的建立等措施,加速公家單位對開放原始碼軟體的採用。這項名為「開放原始碼學院」( Open Source Academy )的計畫,是由副首相辦公室( Office of the Deputy Prime Minister )的電子創新投資計畫所贊助,預計在本月內將正式宣佈。 參與該計畫的開放原始碼協會( Open Source Consortium )執行總監表示,英國的公家機關在開放原始碼的採用上落後於歐洲各國,而這項計畫將改變目前的現況。地方政府已經可以透過網站開始分享程式碼,例如「地方政府軟體協會」( Local Authority Software Consortium )的網站。這項計畫裡的其他專案還包括了政府機構的入口網站計畫,可藉以尋找開放原始碼供應商的資訊;以及開放原始碼顧問的專業鑑定模式。
加拿大全力降低廢氣排放加拿大政府十三日宣布,將在未來七年內投入百億元資金,達成京都議定書的二氧化碳減量目標。根據這項計劃,加拿大將在二○○二年至二○一二年之間,把全國溫室廢氣減少二億七千萬公噸,但其中對本國實際減少的排放量,以及透過向窮國購買排放權扣抵的比例,並未提出具體說明。 計劃中雖要求大型排廢單位在此期間內必須把廢氣排放量減少三千六百萬公噸,但也遠低於加國當初在簽署京都議定書時所承諾的五千五百萬公噸。此外,計劃中也還有很大一部份,仍待聯邦與各省及產業界進一步談判,其中也未訂出產業和民眾各需負擔的減量責任額。 加國主要環保智庫大衛鈴木基金會氣候變化計劃主任卡特則批評,這項計劃的最大缺點在於把排廢減量主要責任都推到一般民眾身上。卡特指出,加國每年產生的溫室廢氣中,只有二成三來自一般民眾,但依據該會的分析,加國政府在這項計劃中,將把高達七成四的減量責任都壓到民眾身上。 加國政府同時也計劃撥款,資助清潔能源和減少排廢相關科技研發,並致力推動宣導,呼籲、教育民眾和社區一起投入減少排廢。新公布的減排溫室氣體環保計劃主要包括三個部分:氣候變化基金、伙伴合作基金和研究基金。氣候變化基金將幫助加拿大企業在國內外購買和出售廢氣排放量的指標數。伙伴合作基金將主要用於各省之間的相關合作項目,如建立從東部到西部的電網,使各省都能利用清潔的水電能源,盡量減少煤電使用量等。研究基金主要用于開發能減少溫室氣體排放量的新技術。
德國擬提出風險資本參與法(Wagniskapitalbeteiligungsgesetz)協助創新與科技公司籌資德國聯合內閣最近就研議中的風險資本參與法(Wagniskapitalbeteiligungsgesetzes, WBG)之規範重點達成共識;聯邦經濟及技術部部長隨即對外表示,本法對於德國年輕的創新型企業意義非凡,蓋風險資本乃是創新與科技公司籌資的重要管道,WBG之制定是希望能創設成一個可以吸引國際風險資本在德國投資的法規環境。 根據協議內容,WBG以資本額在2千萬歐元以下、設立年限十年以下的公司為適用對象,據此,不僅是設立初期的公司可以籌募到風險資本,處在成長期需要大量資金的公司亦將可以獲得風險資本的挹注。此外,WBG也將規定,提供風險資本的創投公司(Wagniskapitalgesellschaften)未來將被視為資產管理者,其對於創投基金(Beteiligungsfond)提供資產管理服務之行為,將不會被課徵營業稅。 根據德國政府規劃,從法制面鼓勵創新與科技公司之設立,應採三軌並行:首先是創設吸引國際風險資金的投資環境,使創新與科技公司更容易取得所需資金,此即WBG之立法目的所在;其次,未來將進一步藉由開放投資管道,確保中小企業籌資之機會,因此有必要修正現行之投資企業法(Gesetz über Unternehmensbeteiligungsgesellschaften);最後將進一步制定投資風險規制法(Gesetzes zur Begrenzung der mit Finanzinvestitionen verbundenen Risiken),管控投資風險。透過上述措施,可望為創新與科技公司之設立奠定良善之基礎,增加此類型公司設立的數目。 德國內閣預計將在今(2007年)夏正式提出WBG之草案,與此同時,也將配套提出投資風險規制法之規範重點,並一併修正投資企業法,若WBG可順利經國會審議通過,最快將可自明(2008)年1月1日起生效適用。