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).
「安全、韌性、高效、永續的數位基礎設施」，是歐盟「數位十年計畫」（Digital Decade Policy Programme 2030）所擘劃的政策目標之一。執委會於2024年2月21日發布「如何掌握歐洲的數位基礎設施需求？」（How to master Europe's digital infrastructure needs ?）白皮書，詳細盤點歐盟數位基礎設施的發展現狀及所面臨的挑戰，提出可能的政策方案並公開諮詢各界意見。 其中有關頻率管理的部分，執委會認為成員國間各自為政的頻率釋出與管理政策拖累了整體歐盟的5G布建進程，目前5G的涵蓋率與普及率仍不如預期，成員國間的數位發展程度也參差不齊，法規環境差異對跨境提供服務所造成的障礙亦導致數位單一市場難以成形。為避免相同困境在6G重演及因應發展衛星通訊服務帶來的跨境頻率管理議題，歐盟將更進一步同調各成員國的頻率管理政策與規範環境，提高歐盟對頻率政策的掌控，確保歐盟通訊網路的安全性、獨立性和完整性。 海纜的安全性亦受到關注，歐盟既有電子通訊網路和服務的監管架構並未就雲端服務業者規範相關的義務，但隨著大型雲端服務業者持續投入海纜建設，歐盟已經有超過60% 的國際流量透過非公眾網路業者建設的海纜傳輸，監理上的漏洞已經形成歐盟通訊網路的安全隱患。 執委會將與各界展開廣泛的討論與磋商，研議能確保安全與韌性之數位基礎設施的政策工具及監理框架。在頻率管理方面，希望能提高歐盟的一致性與協調性，為地面通訊、衛星通訊及其他新興應用的頻率使用提供更統一甚至單一的授權流程及選擇條件，以促進數位單一市場的形成；在海纜方面亦規劃建立歐盟層級的聯合治理體系，將針對海纜的風險、弱點及依賴性做全面性的評估，亦將資助既有海纜的升級與新海纜的設立，同時確保供應鏈的安全性及降低對高風險第三國的依賴。
歐盟將推出「數位綠色證書」，促進疫情期間成員國內人員之安全入出境為防止新冠肺炎之傳播，欲入境歐盟的旅客被要求提供各式健康證明文件，然而在判斷該文件的真實性時，缺乏標準化的格式，導致旅客在入出境歐盟時產生各種問題，也容易產生欺詐或偽造文件的風險。為解決上述問題，歐盟委員會於2021年3月17日表示將推出「數位綠色證書」（Digital Green Certificate），證書分為三種，分別是：「已接種新冠肺炎疫苗證書」、「新冠肺炎檢測結果呈陰性證書」及「已從新冠肺炎痊癒證書」。透過綠色數位證書，希望能解決歐盟在疫情期間，各成員國人員入出境之安全問題。此證書預計將於所有歐盟成員國間通用，並對冰島、列支敦斯登、挪威和瑞士開放。 證書將免費以數位或紙本兩種形式提供，證書上之QR碼中將包含旅客必要個人資訊：姓名，出生日期，簽發日期，有關疫苗、檢測、恢復等等，並含有數位簽名，以確保證書之真實性及安全性。歐盟委員亦將成立一項計畫，使成員國開發特定的驗證軟體，以驗證某證書是否為歐盟所核發。 數位綠色證書不具強制性，將由成員國各自決定具體執行措施，且各成員國對持有數位綠色證書之旅客應公平待之，例如：成員國若接受某非數位綠色證書之疫苗接種證明而得免除某些檢疫或隔離，在相同條件下，成員國亦應接受數位綠色證書發出之疫苗接種證書而同樣免除該項檢疫或隔離。然而，歐盟目前僅接受下列四種被歐盟許可之疫苗：輝瑞（BioNTech Pfizer）、莫德納（Moderna）、AZ（AstraZeneca），及楊森製藥（Janssen Pharmaceutica），其他疫苗目前不被認可。此外，委員會並保證，持證人之個資並不會被成員國所留存。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
澳大利亞提出政府資料共享法案澳大利亞總理及內閣部（The Department of the Prime Minister and Cabinet，PM&C）之國家資料委員辦公室（Office of the National Data Commissioner）於2020年12月9日提交「澳大利亞資料可用性及透明度法案」（Data Availability and Transparency Bill 2020）至澳大利亞國會（Parliament of Australia），國會並已完成一讀及二讀 。 該法案旨在建立一個新的公部門資料共享方案，將原先未開放的公部門資料，透過本法案所設計的共享公部門資料相關管理制度，以促進公部門資料的可存取性及保障措施的一致性，藉此提高公部門資料透明度和大眾利用公部門資料的信心。 該法案所設計的資料共享機制，係由作為「資料保管者」（Data custodians）的各聯邦部門和州政府，自行或透過「被認證的資料服務提供者」（Accredited data service provider，下稱ADSP）共享其所保管的政府資料，使「被認證的利用者」（Accredited user，下稱利用者）得以利用之。 另外，該法案要求資料保管者必須在符合資料共享要件的情況下，才能共享資料，要件包含： 1、資料共享目的：係指該法案只允許資料保管者基於「提供政府服務」、「通知政府政策和計畫」、「研究與開發」等三個目的分享資料。倘涉及國家安全及犯罪調查等需要特殊監督利用機制的政府資料，則不包含在內。 2、資料共享原則：包含符合公共利益或道德評估之計畫；具備適合共享資格的人員；安全環境；資料最小化；合目的產出等五個原則。 3、資料共享協議：資料保管者與利用者之間，必須簽定「資料共享協議」，該法案有規定資料共享協議的應記載條款。 滿足上述要求時，該法案使原先被法律限制共享，或單純未積極開放的資料，都得以在利用者提出要求後，於符合要件及資訊保密相關法規後共享。反之，若不符合法案的要求，則不得共享資料，回復到原先的法律狀態，適用原先的資料保護框架。 最後，該法案授權獨立監管機構「國家資料委員」（National Data Commissioner），負責認證ADSP及可利用共享資料之利用者，並監管所有的資料共享計畫，以及提供諮詢、指導和倡導資料共享計畫的最佳方案。