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=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/08)
引註此篇文章
你可能還會想看
昇陽進入開放原始碼 Solaris 時代

  昇陽公司本月十四日把 500 多萬行 Solaris 核心 (kernel) 的原始碼張貼在 OpenSolaris 網站上。不過,一些原始碼元件,像是安裝程式與管理工具,因為仍在逐行檢視以免專利侵權問題,稍後才會推出。   Solaris 是使用率相當廣的一種 Unix 衍生版本,在一九九○年代末期網路泡沫時期大行其道,但後來隨開原碼作業系統 Linux 竄起而式微。同時,微軟的 Windows 作業系統,也蠶食著昇陽的市占率。為了讓 Solaris 成為開放原始碼軟體,昇陽積極拉攏軟體開發人員,軟體開發人數增多,可能引來更多的使用者、更多的合作夥伴,以及更多的軟體開發者。然而,要與氣勢正旺的 Linux 競爭,並非易事。 Solaris 開發工程僅傾昇陽一家公司之力,但 Linux 幕後卻有廣大的開發人員社群支持。   Quandt Analytics 分析師 Stacey Quandt 說,與外部程式設計師分享權力,是昇陽必須通過的考驗。對昇陽來說,真正的挑戰是,昇陽是否真能容納局外人貢獻的修補程式,而且不叫昇陽經驗老到的工程師加以改寫。   OpenSolaris 是昇陽自行研發的專屬計畫,但不表示一定會失敗。 IBM 即曾經以 Eclipse 程式設計工具為中心,建立起活力十足的開原碼社群,就是成功的例子。昇陽雖來不及按原訂計畫在二○○四年推出 OpenSolaris ,但已推動一些配套措施,包括在今年一月發布稱為 DTrace 的元件,提供詳細的效能分析;吸引一百五十位外部程式設計人員參與 OpenSolaris 測試計畫;並成立由五人組成的社群顧問委員會,其中兩席是昇陽的代表。

新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路

新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月9日   2021年2月,日本經濟團體聯合會(以下簡稱「經團聯」)發布其所舉辦有關「後疫情時代的數位政府與數位經濟」之座談會研討內容。該座談會於2020年12月舉辦,主旨為探討日本持續推進數位轉型與邁向社會5.0目標之過程中,面對新冠肺炎疫情之擴大,有何待解決之課題[1]。 壹、主要問題   數位轉型之層面所涉甚廣,本文認為可初步分為政府面、企業面及個人面。首先,就政府面而言,可探討如何建立e化政府並提供民眾便捷服務。其次,就個人面而言,則可能涉及消費者資料之蒐集與個人隱私資料保護之議題。最後,就企業面而言,則包含同種企業或不同企業間彼此蒐集到的資料共享、利用及分析。   針對企業間,擔任數位經濟推進委員長之篠原弘道於會中指出,數位轉型致力於價值創新,然而,日本業界間的數位轉型存在一極大的待突破問題,即是彼此對於資料資源之分享,尚存不信任甚且互相猜疑,此將不利於資料共享之發展。篠原弘道進一步說明,數位轉型以突破空間與距離之屏障為特色,欲突破此一屏障有賴於民間企業彼此間的合作與信賴,僅只單一企業的資料本身無法有效達至此目標,呼籲日本國內企業能協力合作,強化數位流通與交流[2]。   執此,如何促進企業間的資料分享,建立互相信賴的關係,突破業界間彼此藩籬,即為官方及民間所應努力的目標。 貳、具體案例   就民間而言,日本已有民間發起之企業共享平台,例如2018年5月至12月,三菱房地產於東京車站周邊之大丸有地區進行實驗性的OMY(大手町、丸之內到有樂町一帶的區域,日本俗稱Daimaruyu,簡稱OMY))資料活化計畫,驗證跨行業別企業間的資料利用分配與有效性,期盼能將資料應用於促進該地區的經濟成長、帶動觀光發展,甚至規劃災害措施[3]。   提供該計畫資料服務平台的富士通有限公司經理池田榮次指出,該計畫為了建立彼此信任感,而非一味地僅關注於資料的分析,進行了多達12間公司之間的對談,並也得到了一定的成效。 參、事件評析   有關企業面的資料活用,本文認為可大致分為「單一公司」、「同業種內」及「異業種間」三者。單一公司之資料活用,以壽司郎為例,其將每盤菜餚均以IC標籤管理,藉以蒐集每盤菜餚之新鮮度、銷售情況。從而,累積之資料即可運用於掌握消費者喜好,並避免食材之浪費等[4]。同業種內則涉及相同類別的企業間,藉由共享資料以減低成本。例如不同藥物研發公司,藉由樣本試驗共享,從而擴增實驗母群體之數量[5]。異業公司則可能由位於同一地區之不同企業所構成,例如前揭大丸有OMY資料活用計畫。   經團聯所提出之議題,乃著眼於同業種內及異業種間的跨公司間資料交流不易,因而提出民間企業積極跨越藩籬之呼籲。我國於推動資料共享平台等相關政策時,亦可思考政府端可提供何種支持及資源,以側面促進同種或不同種企業間之資料共享意願;同時,如何令企業理解到彼此間的合作協力,將是新興價值得以開拓的寶貴契機,亦是一大值得省思之重點。 參考連結 日本經濟團體聯合會2月份月刊特集〈後疫情時代的數位政府與數位經濟〉https://www.keidanren.or.jp/journal/monthly/2021/02_zadankai.pdf [1]〈ポストコロナのデジタルガバメントとデジタルエコノミー〉,《経団連月刊》,2月号期,(2021)。 [2]同前註,頁15。 [3]〈異業種データ活用で、東京のビジネスエリアが生まれ変わる【前編】〉,Fujitsu Journal,https://blog.global.fujitsu.com/jp/2019-07-26/01/,(最後瀏覽日:2021/03/09)。 [4]〈15社のビッグデータ活用事例から学ぶ、成果につながる活用の方法〉,https://liskul.com/wm_bd10-4861#3_IC(最後瀏覽日:2021/3/9)。 [5]独立行政法人情報処理推進機構,〈データ利活用における重要情報共有管理に関する調査 調査実施報告書〉,頁9(2018)。

紐西蘭通過數位身分服務信任框架,如經簽署將於2024年施行

紐西蘭眾議院(New Zealand House of Representatives)於2023年3月通過數位身分服務信任框架法案(Digital Identity Services Trust Framework Act,以下稱本法案),旨在建立數位身分信任制度。本法案為數位身份服務商提供自願認證計畫,政府將授予符合信任框架規範之服務商認證。數位經濟與通訊部(Minister for the Digital Economy and Communications)指出,數位身份目前缺乏一致的辨識標準,而信任框架的訂定將有助於緩解身份盜用、詐欺與隱私資料外流之風險。茲所附言,本法案如經總督簽署將於2024年生效。 蓋紐西蘭針對政府數位化與數位轉型已擬定多項計畫、策略,其中包含建構安全、分散且以用戶為中心的數位身份管理制度,而本法案的通過與施行將為上述制度奠定基礎,其特性說明如下: 一、去中心化資料儲存:數位身分資料傳遞是由資訊提供者(如政府、銀行或公用事業公司等持有個人資訊者)、用戶(資料所有者)與服務商三方形成連結網絡,而非源自集中保存身分資料之數據資料庫。 二、以用戶為中心:若用戶有驗證或提供身分資訊之需求,經過政府認證符合信任框架規範的服務商,可在用戶的許可與請求下,傳送相關資料給用戶指定之第三方(需求者)。 三、非強制性機制:紐西蘭政府將不會強制服務商、用戶及需求者使用依本法案所建構之數位身分信任機制。 四、交互認證:基於紐西蘭與澳洲的單一經濟市場議程(Single Economic Market, SEM),本法案將符合對應英國、澳洲與加拿大有關數位信任之規範,減少因法規差異產生之成本和歧視。

加拿大上訴法院判決”iPod tax”違法

加拿大上訴法院判決MP3播放器不在空白錄印媒體複製著作權物課稅的範疇,本案仍有上訴最高法院之可能。   根據本案審判法官Mr. Justice Marc Noel之見解,其認為雖然加拿大著作權法允許加拿大著作權委員會(Copyright Board of Canada)對空白可複製媒體(Blank Media)課稅,然法條中並未允許其可課徵MP3播放器製造商類似的費用。   Noel法官坦承其亦認知到,著作權委員會是本著希望補償著作權人因為點對點網路下載而致生損害的立場,惟重點在於「主管機關仍應依法行政。」就此而論,對 MP3播放器交易加以課稅仍非合法。   2003年12月加拿大開始針對可複製媒體課稅,而著作權委員會進而主張,MP3播放器製造業者每賣一部少於1GB容量的播放器應被課以2美元、1至10GB容量者課以15美元,以及超過10GB容量之播放器課以25美元,以補償著作權人因為點對點網路複製音樂所生的損失。   根據加拿大著作權法,著作權委員會可針對空白重製媒體進行課稅以補償著作權人因為個人目的重製(Private Copying)所生之損失,2000年開始針對可複製CD媒體課稅,包括空白影音帶。   播放器業者想當然並不接受這項義務的課予,因此起訴,而 本案判決的結果可預見將造成MP3播放器業者的降價行為。同時,一些將課稅所得分配與著作權人(包括演奏家或唱片公司)的機構,如加拿大個人重製組織(Canadian Private Copying Collective),已在評估是否將上訴至最高法院。不過至少,他們有可能將遊說加拿大政府以修正著作權法之方式,將MP3播放器的情形納入,以及若有可能,將未來類似性質之商品一併納入考量。

TOP