歐盟執委會於2023年7月6日更新《軍民兩用貨品與優先技術出口相關限制》(Export-related restrictions for dual-use goods and advanced technologies)一般性指引,本指引彙整制裁俄羅斯與白俄羅斯的常見問答,針對歐盟2014年第833號規則(Council Regulation (EU) No 833/2014)第2條、第2a條以及第2b條等規定進行說明,提供相關主管機關、利害關係人(包括出口商)參考。
本指引此次更新「高度優先戰場項目清單」(List of High Priority Battlefield Items)以供相關主管機關密切追蹤相關貨品是否有違法輸往俄羅斯的狀況,分別公布四組HS稅號以監控貨品的進出:
(1)積體電路相關項目,分別為HS稅號854231、854232、854233以及854239。
(2)通訊及被動電子元件相關項目,分別為HS稅號851762、852691、853221、853224以及854800。
(3)半導體裝置等項目,分別為HS稅號847150、850440、851769、852589、853669、853690、854110、854121、854129、854130、854149、854151、854159、854160、880730、901310、901380、901420以及901480。
(4)自動資料處理機器元件等項目,分別為HS稅號847180、848610、848620、848640、853400、854320、903020、903032、903039以及903082。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日前有新聞報導,google將推出「+1」按鈕功能,用戶可以點擊該按鈕,向好友推薦特定的搜尋結果,市場上普遍預測google新增此「+1」按鈕功能,主要是用來跟facebook「讚」按鈕(Like Button)競爭。facebook「讚」按鈕功能已成為時下潮流新用語,諸如「給你一個讚」;而且還可以將facebook「讚」按鈕安裝在個人的部落格網頁、文章中。惟facebook的這項功能,一直以來也存在著侵害用戶個人隱私之疑慮。 德國柏林地方法院於今年(2011)03月14日針對facebook「讚」按鈕功能作出一則判決(LG Berlin, Beschluss vom 14.03.2011 - 91 O 25/11)。本案被告經營一項與原告相同的電子商務業務,並在其線上商店網頁中,安裝facebook「讚」按鈕(Gefällt-mir-Button)功能。判決中指出,安裝facebook「讚」按鈕,須運用facebook內建框架(iframe)語法,一旦安裝後,只要是登錄facebook的用戶,同時瀏覽被告網頁時,即使未點擊被告網頁上的「讚」按鈕,用戶的使用記錄都會回傳至facebook。但被告網頁上並未刊登任何有關提醒用戶注意該項資料蒐集、回傳之訊息。 原告因而主張,被告未盡到告知用戶有關個人資料蒐集、加工資訊之義務,已經違反電信服務法(Telemediengesetz,以下簡稱TMG)第13條規定,因而構成不正競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb,以下簡稱UWG)第4條第11款規定之不允許交易行為。UWG第4條第11款規定「違反本質上涉及交易相對人(Marktteilnehmer)之利益的市場行為(Marktverhalten)有關之法律規定,亦屬於不允許的交易行為(unlautere geschäftliche Handlungen)。」 柏林地方法院認為,TMG第13條本質上係與個人資料保護有關之規定,與涉及交易相對人之利益的市場行為無關,故本案無UWG第4條第11款規定之情形,與不正競爭行為無關,原告之主張因欠缺請求權基礎而敗訴。 然而,值得注意的是,本案法院並未進一步針對被告行為是否違反TMG第13條「有關個人資料保護」之規定提出其見解。TMG第13條係依據「歐盟1995年個人資料保護指令」轉換而來,TMG第13條規定,若網站涉及個人資料的蒐集、加工行為,電信服務提供者(Diensteanbieter)有義務明確告知用戶相關訊息(包括明確告知用戶其可隨時撤回許可相關資料蒐集之表示等)。 爰此,被告於個人網頁安裝facebook「讚」按鈕功能,卻未告知用戶個人資料蒐集、加工之相關訊息,是否違反TMG第13條規定之告知義務,尚有待上級審加以定奪。而判決出爐後,也有專家建議,為避免有侵害個人資料之虞,在社群網站安裝facebook「讚」按鈕時,宜加註個人資料處理、保護之相關聲明。
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).
「挑戰智慧美國」(the Smart America Challenge) 計畫美國聯邦政府於2013年12月啟動「挑戰智慧美國」(the SmartAmerica Challenge)計畫,目標是匯集產官學研以呈現網實整合系統(Cyber-Physical System, CPS)與智慧聯網如何能夠創造就業機會、新的商業機會、以及為美國帶來社經上之利益。2014年6月,24個技術團隊及超過100個組織機構共同於華府進行智慧聯網應用展示,藉此展現智慧聯網如何促進運輸、緊急服務、健康照護、安全、節能、以及製造。於整合性之解決套案上,「挑戰智慧美國」計畫選定加州的聖荷西市(The City of San Jose),由聖荷西市政府與Intel公司共同建立「智慧聯網智慧城市示範平台」(IoT Smart City Demonstration Platform)。研究團隊於城市各處廣泛裝置感測器,蒐集空氣品質、噪音、交通流量、能源效率等相關資料,藉此試驗城市如何利用智慧聯網技術來改善在地市民的整體生活。在我國,2014年則可稱為智慧城市發展元年,經濟部技術處與工業局等中央政府機關與新北市、桃園縣、新竹市、台中市等地方政府皆相繼投入並推動智慧城市計畫。搭配軟硬體之技術整合與相關產業之參與、以及法人與學術機構之投入,我國透過智慧聯網與網實整合系統以發展智慧城市之未來值得期待。
國際海事組織公布自駕船規則制定期程表國際海事組織(International Maritime Organization, IMO)於2018年6月5日第99次海上安全委員會(MSC 99)上,根據日本等國提案,開始進行監理範圍之界定與檢討等相關工作(Regulatory Scoping Exercise, RSE)。於MSC 99之會議上,IMO已暫定自駕船之定義與自動化等級,並於2018年12月3日至12月7日於英國倫敦召開之MSC 100會議上進一步確定RSE框架,公布自駕船規則之制定期程表,具體措施將分為兩階段實行。第一階段預計在2019年9月前釐清可能妨礙自駕船航行,或者有修正和確認必要之IMO規定。第二階段則規劃在2020年5月召開之MSC 102前,檢討為實現自駕船所需修正及制定之IMO規則。此外,MSC 100亦批准2018年5月IMO人為因素、訓練和值班小組委員會(Sub-Committee on Human element, Training and Watchkeeping, HTW)提出之船員「疲勞指引」(Guidelines on Fatigue)修正案,並預計在2019年6月召開之MSC101上,進一步針對燃料油品質所引發之安全問題進行討論。