「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。
新加坡陸路交通管理局(Land Transport Authority, LTA)與南洋理工大學NTU及JTC共同宣布建立新加坡的第一個自駕車測試中心,在裕廊東創新特區(Jurong Innovation District)。 其中心設立的目的為協助2016年建立的卓越自駕車測試與研究中心(Centre of Excellence for Testing & Research of AVs–NTU, CETRAN)建立自駕車試驗標準與認證。自2015年來新加坡已逐步建立道路駕駛場域,但此為第一個自駕車測試中心。 此自駕車測試中心的特點在於其充分模擬道路之建設,使自駕車輛可測試與其他車輛或道路基礎設施間的通訊與互動,因此此中心設計並複製模擬真實道路環境。 包含具有1. 道路燈光;2. 專用短距通訊信號發射器; 2. 下雨模擬器;3.洪水模擬器;4. 模擬大樓阻隔,以模擬衛星受干擾的情況; 5. 彎道;6. 道路突起與斜坡;7. 巴士站等設備。其中並設置360度的閉路電視監視系統(CCTV):提供LTA監督與研究自駕車行為,並會將資訊回傳至陸路交通局的智慧交通系統中心,以分析並評估自駕車的上路可行性。
Google被控不當蒐集蘋果公司Safari瀏覽器用戶的個人資料案件緣於Judith Vidal-Hall等三人對Google提告,主張Google規避蘋果公司Safari瀏覽器預設之隱私設定,在未取得用戶同意前,逕行使用cookies追蹤其網路活動,蒐集瀏覽器產生的資訊(the Browser-Generated Information, or ‘BGI’),並利用其對用戶發送目標廣告。原告認為這些作法可能使用戶的隱私資訊被第三人所探知,而且與Google保護隱私之公開聲明立場相違。此案於2015年3月27日由英國上訴審法官做成判決,並進入審理程序(裁判字號:[2015] EWCA Civ 311)。 本案主要爭點包含,究竟用戶因使用瀏覽器所產生的資訊是否屬於個人資料?濫用隱私資訊是否構成侵權行為?以及在沒有金錢損失(pecuniary loss)的情形下,是否仍符合英國資料保護法(Data Protection Act 1998)第13條所指損害(damage)的定義,進而得請求損害賠償? 法院於判決認定,英國資料保護法旨在實現「歐盟個人資料保護指令」(Data Protection Directive,95/46/EC)保護隱私權的規定,而非經濟上之權利,用以確保資料處理系統(data-processing systems)尊重並保護個人的基本權利及自由。並進一步說明,因隱私權的侵害往往造成精神損害,而非財產損害,從歐洲人權公約(European Convention of Human Rights)第八條之規定觀之,為求對於隱私權的保障,允許非財產權利的回復;倘若限縮對於損害(damage)的解釋,將會有礙於「歐盟個人資料保護指令」立法目的的貫徹。 法院強調,該判決並未創造新的訴因(cause of action),而是對於已經存在的訴因給予正確的法律定位。從而,因資料控制者(data controller)的不法侵害行為的任何損害,都可以依據英國資料保護法第13條第2項請求損害賠償。 本案原告律師表示:「這是一則具有里程碑意義的判決。」、「這開啟了一扇門,讓數以百萬計的英國蘋果用戶有機會對Google提起集體訴訟」。原告之一的Judith Vidal-Hall對此也表示肯定:「這是一場以弱勝強(David and Goliath)的勝利。」 註:Google 在2012年,曾因對蘋果公司在美國蒐集使用Safari瀏覽器用戶的個資,與美國聯邦貿易委員會(United States Federal Trade Commission)以2,250萬美元進行和解。
營業秘密管理概要 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).