經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告(Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data),探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響,並提出政策建議,協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。
資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法,OECD將其定義為「透過自動化方式,從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為,可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權(database rights)等智慧財產及相關權利。對此,報告分析各國政策法律的因應措施,提出四項關鍵政策建議:
一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」
訂定適用於AI生態系的準則,明確AI資料彙整者(aggregators)與使用者的角色,統一術語以確保共識。此外,準則可建立監督機制(如登記制度),提供透明度與文件管理建議,並納入標準契約條款。
二、 提供標準化技術工具
標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理,包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制,同時簡化企業合規流程。
三、 使用標準化契約條款
由利害關係人協作訂定,可解決資料抓取的法律與營運問題,並可依非營利研究或商業應用等情境調整。
四、 提升法律意識與教育
應提升對資料抓取及其法律影響的認知,協助權利人理解保護機制,教育AI系統使用者負責任地運用資料,並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。
歐盟於2022年5月30日正式簽署通過「資料治理規則」,同時引入(EU)2018/1724修正案(REGULATION (EU) 2022/868 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on European data governance and amending Regulation (EU) 2018/1724),針對資料中介組織及資料利他主義組織業務啟動、營運等註冊程序進行補充。 資料治理規則也通稱為資料治理法(Data Governance Act, DGA)。DGA以建立一個可信賴的資料流通環境,達成資料的可利用性,以促進資料可用於各項研究以及創新的商品和服務為目標。 DGA中,特別引人注意的是第四章「資料利他主義」(Data altruism)的提出。依據資料治理規則第二條,所謂的資料利他主義係指資料主體基於自願且無償的情況下,同意他人得處理或利用其所持有的個人資料;或資料持有者在不尋求補償的情況下允許他人得利用其所有的非個人資料(non-personal data)。而這些資料利用的目的是以實現公共利益為目標,例如醫療保健、解決氣候變化、改善交通、促進公部門統計資料的產製與應用、改善公共服務、制定公共政策,或是科學研究等。 為利於資料利他主義的落實,歐盟希望有明確的的制度設計,藉以促成更多資料主體或資料持有人,在有足夠信任的基礎下,願意將資料無償提供並進行公益目的之利用,進而實現改善生活的目標。 因此,DGA中提出以下作法: 制訂「歐洲資料利他主義同意書」(European data altruism consent form):該法授權歐盟執委會應在諮詢過歐盟資料保護委員會(European Data Protection Board)以及考慮過DGA新設之歐盟資料創新委員會(European Data Innovation Board)的意見後,制定統一的「歐洲資料利他主義同意書表格」。以此增加資料主體對於資料授權的信任,提高資料主體同意將資料釋出與流通再利用之意願,並為授權或撤銷同意建立法遵明確性。 資料利他主義組織(data altruism organisations)管理機制: (1) 資料利他主義組織採自願註冊制度,而非許可制。在資料利他主義於符合形式登記要件後,並符合非營利、透明性以及滿足保障民眾權利等要求後,於其所屬會員國中註冊以成為公認(recognised)的資料利他主義組織。採自願註冊而非許可制的目的,是希望先以管制密度較低的方式,鼓勵更多組織投入資料利他主義的推動。 (2) 給予已註冊之資料利他主義組織識別標誌:透過相關的認可機制並授予識別標誌,藉此提高資料利他主義組織的可辨識度與信賴度,讓民眾在選擇合作的組織時有所依循。 (3) 透明度要求:為了增加資料主體或資料持有者對該組織的信任度,歐盟也將對資料利他主義組織進行一定程度的監督管理,例如年報編列與管理、是否以清晰易懂方式通知資料主體或資料持有者其資料被利用的目的、需保留資料利用之所有紀錄等。此外,也需要遵守DGA授權歐盟執委會未來訂定的相關補充規範。 整體而言,歐盟將資料利他主義的公益精神經由法制化的方式納入歐洲資料治理規則,透過歐洲資料利他主義同意書以及資料利他主義的相關管理規範,降低溝通成本以及建立信任基礎,以增加資料釋出的可能性,進而提升資料被利用的程度,最終達成改善人類福祉的目標。
德國大學研發成果商業化模式初探— 以拜揚專利聯盟為例德國大學研發成果商業化模式初探— 以拜揚專利聯盟為例 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 余承穎 2018年07月30日 壹、背景 「研發成果商業化」向來為我國政府關注議題。自2000年起,我國積極推動技轉中心設立,並在2002年後,宣導技轉業務推動以績效為導向,同時進行相關配套之獎助[1]。科技基本法下放政府資助之研究計畫成果下放予計畫執行單位,並允許執行單位可自行運用其研發成果將技術知識擴散於業界,且也開始有技轉金的收入,只是真正能技轉的技術件數並不多,還需要強化技轉中心的功能,以利未來更能聚焦學校的研發能量並有效的商業化。 近年來,德國聯邦政府在高等教育產學合作上,提出《知識創造市場》(Knowledge Creates Markets)[2]之報告,並提出四個行動方案,主要支持知識與技術的移轉在國家政策中給予最高的優先性。也因政府的支持下,德國聯邦政府斥資46.2百萬歐元建立專利利用局 (Patentverwertungsagentur,以下簡稱PVA),截至2016年止已成立29間PVA[3],每一間PVA對於區域性大學進行商業化的服務。 本篇就以德國各區的PVA中,技轉成績最好的拜揚專利聯盟(BayPat)進行介紹,並了解德國大學在國家政策支持下的專利聯盟運作機制。 貳、德國大學商業化困境及解決方案 西元2000年初,德國大學和我國一樣面臨研發成果無法商業化的問題,其主因可分為兩部分來說[4]: 大學教授以學術發表論文為主要目標且大學也擁有很多的研發成果,卻無法轉化成專利或推廣至市場上運用。 德國大學很早就開始推產學合作和技術移轉,由於技轉人員沒經驗,無法強化技轉人員的職能,導致校內研發成果無法集中管理而妥善的運用。 基於德國聯邦政府積極想讓高等教育的研發成果能夠商業化,並可以和產業建立溝通橋樑,因此德國聯邦政府推出了《知識創造市場》四個行動方案,其中一個行動方案Exploitation Offensive(市場開發)[5]的目標是希望將科學研發成果快速推至市場,其所採取的策略主要包含:建立專業的專利利用開發之基礎建設和大學教授特權之改革。 依據此策略目標,聯邦政府首先於1998年修訂高等學校框架法(Hochschulrahmengesetz,簡稱HRG) [6],擴大大學 (Hochschule)的任務與增加大學促進技術移轉之規定,但此修法的成效不佳,未見各大學技轉中心的研發成果運用有逐漸轉好;另一方面《知識創造市場》報告也指出因大學教授特權的規定,大學教授研發成果屬於自由發明,不須告知大學,則可自由運用,除大學教授接受大學資助外,原則上大學無法向教授請求研發成果。因此,教授特權使得大學無法從研發成果運用中受到利益,而許多教授發明也都沒有申請專利,這確實影響成果運用之推廣。因此聯邦政府於議會修訂受雇人發明(Arbeitnehmererfindungsgesetz, cf. ArbEG, 2002) [7]第42條規定,其主要能落實前述的策略目標之一,主要廢止「教授特權」的規定,原本屬於教授可自由運用之研發成果歸屬於大學,讓大學教授享有研發成果商業化所得淨利之30%為收益[8],這樣的改革可讓大學教授願意投入研究和申請專利,進而達到商業化的發展。 行動方案Exploitation Offensive(市場開發)的另一個策略目標就是其能建造一個有效的專利利用基本設施。因此聯邦教育與研究部(Bundesministerterium für Bildung und Forschung,簡稱BMBF)挹注大筆的經費以支持改革大學的結構措施。前期依據高等學校框架法(HRG)的改革,而大學紛紛設立技術移轉中心,但專利申請件數和商業化的比率沒有因此提高。 因此2002年起,聯邦政府以「商業利用創業保護」(Schutz für Ideen für die gewerbliche Nutzung, 簡稱SIGNO)計畫中以補助對象為大學的分項計畫延伸出「SIGNO高等學校-專利開發資助的計畫」建設專利利用的專業機構。其計畫資助重點在於對高等學校、企業以及發明者的創新發明構想提供智慧財產等法律保障與經濟利用,進而達到技術移轉[9],也因如此,造成德國各邦設立獨立的PVA[10],針對區域性大學進行智財服務和商業化規劃。 自2008年, BMBF將部分技轉業務交由經濟及科技部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie,簡稱BMWi)負責,原則上還是以「SIGNO高等學校-專利開發資助的計畫」持續補助成立PVA,針對各邦的PVA之補助比率由100%,逐漸降至50%,2011年起更不超過40%,BMWi的補助從全額補助逐年遞減來觀看,可促使各邦的PVA能集中研發成果的能量,強化與產業界的媒合進而達到合作夥伴或新創公司,進而達到自足營運,所得的收益可以自給自足。 藉由政府資助成立PVA,截至2016年左右已有29 家PVA成立[11],而其中拜揚專利聯盟(BayPat)內的三間夥伴大學連續兩年被評鑑(Technical University of Munich, Friedrich-Alexander University of Erlangen-Nuremberg , Ludwig-Maximilians-University of Munich )是全歐洲最具創新性的學校[12],這也代表拜揚專利聯盟的運作機制是有目共睹的,本文以下將提供進一步介紹。 参、拜揚專利聯盟的發展 德國高等教育框架法修正後,德國聯邦政府亦交由各邦制定高等教育法規。拜揚邦政府於2007年修正高等教育法(Bayerisches Hochschulgesetz, BayHSchG),增加學校運作的自由[13]。拜揚邦於2000年制定創新及知識經濟政策,並策劃新創資助、協助技術移轉、及創業孵化器空間等技轉系列政策;其中即包含拜揚專利聯盟(BayPat)。 拜揚專利聯盟(BayPat)源自拜揚邦政府技轉計畫中的拜揚大專院校專利計畫(Die Bayerische HochschulPatentinitiative)[14],也是由拜揚邦政府主導拜揚邦內大學進行技術移轉服務的完整機構,即專利利用局(PVA)。整體計畫是由拜揚邦政府與當時德國三大科研機構之一的弗勞恩霍夫爾協會(Fraunhofer-Gesellschaft zur Forderung der angewandten Forschung e.V.)[15]協助邦內大學進行技術移轉,一開始參加學校有8所,之後陸續累積至33所大學及科技大學[16]。 (一)弗勞恩霍夫爾協會輔導時期 拜揚專利聯盟一開始是由弗勞恩霍夫爾協會的慕尼黑技術移轉中心(Die Fraunhofer-Patentstellefür die DeutscheForschung,PST)[17]撥出10名人員擔任拜揚大專院校專利計畫的技術經理,各校內建1~2名校內技轉人員窗口,PST處理弗勞恩霍夫爾協會的技轉案件,累積相當的經驗,所以他們培育拜揚專利聯盟的技轉人員,以強化大學技術移轉人才的職能。以下分別說明聯盟在專利申請以及專利技術商業化流程的運轉機制: (1)專利申請:發明人提出技術揭露,校內技轉人員初步判斷可專利性。隨後校內技轉人員將技術揭露文件提供給拜揚聯盟,經聯盟評估後給予專利佈局策略建議。後續專利申請流程(包含答辯、費用)都是由專利聯盟主導。 (2)專利技術商業化的流程:提出專利申請之後,聯盟開始進行技術行銷推廣以及後續授權合約草擬、談判和最後的收益分潤等事務。 值得一提的是,德國修訂受雇人發明法第42條後,專利所有權歸屬於大學,雖然大學專利申請的所有費用都是由拜揚專利聯盟所負擔,但專利的所有權人還是隸屬於大學。 至於專利商業化所得的收益分配比率,拜揚專利聯盟分得25%,大學分得52.5%,大學教授分得22.5%。拜揚專利聯盟執行長佛茲堡大學校長Axel Haase曾表示,雖然2002年修法後教授僅能保障收益分配,但透過集中資源讓教授最終獲得的利潤比當初教授完全擁有成果時更多[18]。 (二)拜揚專利聯盟公司之成立 因為拜揚專利聯盟內部逐漸累積技術移轉經驗,2007年弗勞恩霍夫爾協會退出營運,由拜揚邦內所有33所大專院校(拜揚大學及應用科技大學)共同創立拜揚專利聯盟公司[19],而拜揚專利聯盟公司仍沿襲當初弗勞恩霍夫爾協會所建立的專利聯盟制度[20],仍以技術移轉及商業化為主要任務。 自拜揚專利聯盟在大學成立公司之後,截至2015年,聯盟公司累積2263件技術揭露評估,559件專利申請,連結1800位潛在的被授權人,締結共223份合約,並累積收益達6.7億歐元(約240億台幣)[21]。 肆、結論 綜上所述,德國聯邦政府為強化大學產學合作及技術移轉能商業化,促使產業推動,政府將此議題列入國家重要政策並積極推動,從高等教育框架法鬆綁,受雇人發明法修正以及德國各邦建立PVA等,將原來大學技轉中心的職能藉由PVA而強化,協助邦內大學專利申請、佈局、尋找技轉對象或是以新創公司進行研發成果商業化,這樣一站式的服務,將周邊大學的技術集中整合,提供產業更多方面的技術資訊[22]。 我國目前各大學技轉中心皆獨立處理各大學研發成果商業化作業,可學習德國模式進行區域型技轉聯盟,以聯盟的方式來進行專利佈局以及商業化推廣,以達到規模經濟,並建立明確的商業化推廣模式,確定每項研發成果商業化皆能得到有效率的行銷推廣。 [1] 余曉雯、鍾宜興,<德國聯邦政府高等教育產學合作政策之探究>,《教育研究及刊》,第61輯第3期,頁47-79(2015)。 [2] BMBF/BMWi, Knowledge Creates Markets Action Scheme of the German Government (2001) [3] Czarnitzki, Dirk and Doherr, Thorsten and Schliessler, Paula and Toole, Andrew A., Knowledge Creates Markets: The Influence of Entrepreneurial Support and Patent Rights on Academic Entrepreneurship, European Economic Review, 86, 131–146 (2016) [4] 同前註2 [5] 同前註2。 [6] 1999年德國修正《高等學校框架法》(Hochschulrahmengesetz)第58條第1項:「高等學校是公法社團法人,同時也是國家設施,或以其他法律形式設立……」,在修正文中增加了「或以其他法律形式設立」之規定,賦予各邦具有較大的組織法形成自由,得以其他法律形式設置大學,以此開始鬆動了大學之法律地位,且國家開始從大學的具體管制中抽離出來。 [7] ArbEG (Employee Invention Act) 2002, Gesetz zur Änderung des Arbeitnehmererfindungsgesetzes. Berlin: Bundesgesetzblatt - Bundesministerium der Justiz, January 24th 2002. [8] 陳麗娟,<從德國受雇人發明法第42條論國立大學研究人員研發成果歸屬>,《科技法律透析》,第20卷第1期,頁48-61(2008) [9] 同前註1。 [10] Weyand, Haase, Der Innovationstransfer an Hochschulen nach Novellierung des Hochschulerfindungsrechts – eine Zwischenbilanz in rechtspolitischer Absicht, GRUR, S.28, 2007 [11] Czarnitzki, Dirk and Doherr, Thorsten and Schliessler, Paula and Toole, Andrew A., Knowledge Creates Markets: The Influence of Entrepreneurial Support and Patent Rights on Academic Entrepreneurship, European Economic Review, 86, 131–146 (2016) [12] 〈THREE BAYPAT PARTNER UNIVERSITIES AMONG THE TOP 12 MOST INNOVATIVEUNIVERSITIES IN EUROPE〉, Bayerische Patentallianz GmbH https://www.baypat.de/newsroom-de/three-baypat-partner-universities-among-the-top-12-most-innovative-universities-in-europe (最後瀏覽日:2018/07/04). [13] 由於德國大學具有公法上的人格權,學校可以在其權利範圍內創設公司,另一方面,拜揚邦政府引入基金董會制度,讓大學在此制度之下,可以增加學校的決策效率。 [14] 〈Presentation of the Bayern Patent Initiative - Promotion of Patenting and Exploitation of Inventionsby Bavarian Universities 〉, World Intellectual Property Organization,http://www.wipo.int/edocs/mdocs/innovation/en/wipo_inv_mty_02/wipo_inv_mty_02_10.pdf(最後瀏覽日:2018/06/11) [15] 〈60 years of fraunhofer-Gesellschaft〉, FRAUNHOFER GESELLSCHAFThttps://www.germaninnovation.org/shared/content/documents/60YearsofFraunhoferGesellschaft.pdf (最後瀏覽日:2018/06/10). [16] 〈Volljurist (m/w) Vertragsrecht / gewerblicher Rechtsschutz〉, Bayerische Patentallianz GmbHhttps://www.baypat.de/newsroom-de/volljurist-m-w-vertragsrecht-gewerblicher-rechtsschutz-in-teilzeit-bis-20-stunden-woche (最後瀏覽日:2018/07/04). [17] 佛勞恩霍夫研究院技轉中心(Fraunhofer-Patentstelle),資訊工業策進會科技法律研究所,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=4&i=65&d=194 (最後瀏覽日:2018/06/10). [18] Axel Haase, 30 Prozent besser als 100, ERFINDUNGEN AN HOCHSCHULEN, 7(8), 461 (2008). [19] 同前註16 [20] 值得注意的是,雖然統稱為拜揚專利聯盟(BayPat),拜揚專利聯盟在此階段時仍就以政府計畫的形式存在,由各校技轉人員分別與德國發明專利辦公室內歸屬該計畫的人員合作,未有正式的法人格基礎 [21] 同前註14 [22] 跨領域科技管理研習班(MMOT),<大學研發成果歸屬對產學合作之影響-以德國制度為觀察對象>,跨領域科技管理與智財運用國際人才培訓計畫-103年海外培訓成果發表會,頁 1-63( 103 )
歐洲議會表決通過碳邊境調整機制草案之議會版本,增修管制範圍、施行時間、主管機關和收入利用等規範歐洲議會於2022年6月22日表決通過碳邊境調整機制(Carbon Border Adjustment Mechanism, CBAM)草案之議會版本,為該次決議通過三項草案中之一項,而包含CBAM在內之三者皆屬歐盟去年7月所公布「Fit for 55」溫室氣體減量包裹法案中的一部份,正式施行後將要求進口商向歐盟購買「CBAM憑證」,繳交進口產品對應之碳排放量費用,希望促進非歐盟國家減少碳排放以及防止碳洩漏(carbon leakage)的風險,並避免氣候政策不積極國家的企業擁有不公平優勢,以進一步降低全球碳排放。而在此次議會通過之版本中,有幾點作了調整: (1)擴大管制範圍:在產品方面,除原先歐盟執委會所提出之水泥、鋼鐵、鋁、肥料及電力等5大類產品外,歐洲議會亦希望納入有機化學品、塑膠、氫氣和氨等產品。為確保順利實施,委員會將對有機化學品和聚合物進行技術特性之評估;同時歐洲議會也計畫將管制擴大至間接排放,即包含製造商使用電力所產生之排放,以更能實際反映歐洲工業的二氧化碳成本; (2)逐步實施CBAM並提前終止歐盟排放交易系統(Emissions Trading Scheme, ETS)的免費配額:CBAM預計從2023年1月1日開始試運行,原草案規劃試運行至2025年底,現延長至2026年底;在2023年至2026年過渡期間,歐盟出口商保有100%的歐盟ETS免費配額;而自2027年起則正式施行向進口至歐盟產品之碳含量進行定價,並要求進口商購買與繳交相對應之CBAM憑證。雖然出口商仍有ETS免費配額,但該配額將逐步遞減,並於2032年之前終止免費配額制度,由CBAM完全取代之,以避免對歐盟產業有雙重保護的情形; (3)設立CBAM集中管理機構:歐洲議會認為與其在各會員國內分別指派共27個個別之主管機關(competent authorities),應設立歐盟單一機構集中管理,以提升實施效率、透明度及成本效益;同時,也可避免第三國進口商在各會員國間因管制密度之差異而有挑選法院(forum shopping)的情況; (4)CBAM收入之應用:歐洲議會建議CBAM之收益應歸入歐盟預算,以對最低度開發國家(LDCs)提供至少相當於CBAM收入的財務援助,協助其製造業脫碳,以共同落實歐盟氣候目標,以及《巴黎協定》等國際承諾。
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).