2024年1月24日,歐盟執委會(European Commission)推出了人工智慧創新計畫(AI innovation package),支持新創公司和中小企業開發符合歐盟價值觀的人工智慧。該計畫包含以下重要事項:
1.推動歐洲高效能運算聯盟相關之法規修正案(An amendment of the EuroHPC Regulation)。
(1)歐洲高效能運算聯盟是歐盟在2018年依法(Council Regulation (EU) 2021/1173)建立之組織。依該法內容,組織主要目標是在歐盟開發、部署具有極高運算能力的運算系統,為公部門和私人提供強大的運算和資料服務,以支持科學和工業的雙重轉型。
(2)本次法規修正案為歐洲高效能運算聯盟添加了新目標,新目標為建立人工智慧工廠,以促進歐盟對人工智慧的採用和創新。目標細節包含令歐盟取得、推廣人工智慧專用的超級電腦,建立一站式服務以支持歐盟各界開發人工智慧服務、產品及應用程式等。
2.在歐盟執委會下設立人工智慧辦公室,制定歐洲層級的人工智慧政策,並監督政策執行。
3.透過跨國論壇推動以下工作:
(1)藉歐洲地平線計畫、數位歐洲計畫,向試圖開發、應用人工智慧的組織提供財政支援。預估將在2027年帶來四十億歐元投資額。
(2)過教育擴張人工智慧人才庫。
(3)鼓勵政府及民眾投資人工智慧新創企業。
(4)加速開發歐洲共同資料空間,供人工智慧社群使用。
(5)支持工業生態系統及公共部門應用人工智慧。應用領域包含機器人、健康、生物技術、製造、行動設備等。
4.歐盟執委會與部分成員國組織了兩個歐洲數位基礎設施聯盟如下:
(1)語言科技聯盟(ALT-EDIC): 該聯盟主要工作之一為收集、開發歐洲各國語言模型,供公共部門、企業及未來人工智慧創新計畫使用。聯盟目標為增加歐洲語言資料可用性、維護歐洲語言及文化的多樣性。
(2)城市宇宙聯盟(CitiVERSE EDIC): 主要目標之一是支援城市利用人工智慧,優化各項管理流程。例如交通管理方面,可利用人工智慧模擬空氣品質變化對城市交通狀況的影響,以利政府提出相應解決方案。
目前人工智慧創新計畫的下一步,是先推動歐洲高效能運算聯盟相關之法規修正案。嗣後,透過執行該計畫各項內容,執委會將為歐盟人工智慧政策的實施做好準備。執行該計畫的過程中執委會不僅會支援歐盟各國公共部門採用人工智慧,也會積極推動民間開發、應用人工智慧技術,以提升歐盟競爭力和促進歐盟的永續發展。
歐洲央行(European Central Bank, ECB)於2020年3月18日提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」(Pandemic Emergency Purchase Programme),紓困金額占歐盟年GDP之7.3%,以協助歐盟面臨新型冠狀病毒(covoid-19)所帶來之經濟衝擊,同時也減緩再生能源產業因疫情所帶來之影響。 就此,歐洲央行總裁Christine Lagarde表示,對於紓困對象及方法,歐洲央行將採取不分產業類別自市場購買公債或私人債券之方式,以因應疫情所帶來之影響,其中也包含歐盟投資銀行(European Investment Bank, EIB)所發行之「綠色債券」(Green Bond)。又綠色債券係歐盟投資銀行於2007年所發行,又名「氣候意識債券」(Climate Awareness Bond),職是故,歐洲央行針對歐盟投資銀行綠色債券進行紓困將使再生能源產業蒙受其利。 依歐洲央行之「緊急債券收購計畫」,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買,亦即歐洲央行僅得自價證券買賣之交易市場購買債券,而不得直接購買首次出售之有價證券,此項限制,也包含歐盟投資銀行所發行之綠色債券。 以歐盟投資銀行綠色債券為例,歐洲央行之操作機制在於透過此項購買手段,提升歐盟投資銀行綠色債券之市場價格,同時讓歐盟投資銀行面對投資人時,可以享有較為優渥之議價空間,以降低歐盟投資銀行未來所要付給投資人之利率。同時歐洲央行可再進一步降低對於歐盟投資銀行之利息,進一步降低歐盟投資銀行因發行綠色債券所帶來之利息壓力,促使綠色產業得以因應疫情之衝擊。 如此歐洲央行即達成其目的,減緩投資市場之震盪,同時達到振興經濟產業效益。這也是為何,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買債券之原因。
美國能源關鍵基礎設施議題觀察 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).
歐盟發布《歐洲資料治理規則》草案歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」(Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act))草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」(European data strategy)所提出之立法規劃,針對該戰略所揭示的資料治理政策願景,於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後,首次提出的具體性措施。其制定的主要目的,在於透過強化資料中介機構(data intermediaries)的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制,來提升資料的可取得性(availability)。 依草案條文內容,其主要立法面向如下: (1)界定本法的立法目的,在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件,確立資料共享服務的通報與監督框架,並針對基於利他(altruistic)目的蒐集處理資料之實體(entities),建構自願註冊的制度;另一方面則進行本法的名詞定義。 (2)公部門資料再利用機制:整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提,確立該些資料再利用的標準作法(如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用)。有意再利用上述資料的公部門,應於技術面保護其隱私與機密性。 (3)針對資料共享服務供應商的通報機制:要求提供資料共享服務的供應商,於正式對外提供其服務前,應先向各成員國的權責機關通報其業務,藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度,同時降低資料共享的交易成本。同時,資料共享服務供應商於資料交換應保持中立,不能為其他目的使用資料;其共享服務應以開放及協作的方式進行,並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境,藉以強化個資自主權。 (4)資料利他主義(data altruism)的明文化:定義非營利、具普遍性共同目標之組織,得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度,增加組織公信力,以推動個人或公司出於公共利益,自願提供資料。同時,授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書(European data altruism consent form),減少個別收集資料使用同意書之成本。 (5)成員國資料共享權責機關之職責:其應公正、透明、一致、及時履行其職責,監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如,其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息,以確保其作為是否符合本法要求。同時,權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 (6)歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board):此為一專家小組之設置要求,負責協助成員國權責機關之作法,遵循資料治理法所訂標準。