歐盟法院裁定連結未授權影音串流網站之多媒體播放器違反著作權指令 歐盟法院於2017年4月26日就Stichting Brein v Wullems案作出裁定,依據2001年的「歐洲議會與執委會關於資訊社會中著作權及著作鄰接權調和指令(Directive No. 2001/29/EC of the European Parliament and of the Council of 22 May 2001 on the harmonisation of certain aspects of copyright and related rights in the information society)」,認定販售多媒體播放器,其上安裝附加軟體使用戶可透過建立好的選單,連結到含有未獲著作權人同意影音授權的第三方串流網站之行為,符合著作權指令中「對公眾傳輸(communication to the public)」的定義。歐盟著作權指令第3條第1項並規定,會員國應提供著作權人授權或禁止任何對「公眾傳輸」其作品的權利,包含使用有線或無線的途徑使公眾可以任意地在任何時間地點接觸這些著作。
歐盟法院指出「公眾傳輸」的概念應包含兩個部分:「傳輸行為」以及「公眾。「傳輸行為」包含了各種形式的傳輸或再次傳輸,不管是透過有線或是無線;並且只要是讓公眾可得接觸作品的行為,即構成「傳輸行為」。至於「公眾」的意義為不特定的多數人,並應考慮潛在接觸用戶的可能性,且不僅是從單一時點接觸用戶多寡評斷,而是應觀察連續性累積的情況。
歐盟法院認定此販售多媒體撥放器之行為,考量該行為對於該著作一般利用的影響,對著作人合法權益產生不合理的侵害因而不符合該指令的重製權例外,故對著作權產生侵害。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本政府曾於2017年6月9日閣議公布之《未來投資戰略2017》(未来投資戦略2017),以及5月19日「小型無人飛行載具相關部會連絡會議」(小型無人機に関する関係府省庁連絡会議)公布之《空中工業革命時程表》(空の産業革命に向けたロートマッフ)中,提出「2018年運用於山間地區運送貨物、2020年可正式在都市內安全運送貨物」之目標。故國土交通省與經濟產業省於同年10月4日共同設立「無人飛行載具於目視範圍外及第三者上空等飛行檢討會」(無人航空機の目視外及び第三者上空等での飛行に関する検討会),並於2018年9月18日公布《無人飛行載具運送貨物自主指引》(無人航空機による荷物配送を行う際の自主ガイドライン,以下稱「本指引」)。本指引目的係制定安全運輸貨物所應遵守事項、提高社會對無人機運送貨物之信賴,以求提升運輸效率、節省人力成本。適用對象為非屬航空法第132條規定須申請許可之空域,但於目視範圍外飛行並運送貨物之無人機。 本指引公布後,國土交通省與環境省於相關提案中選出5個人口非密集區,以進行之無人機運輸貨物(ドローン物流)實驗。首先,在2018年10月22日長野縣白馬村,無人機自海拔1500公尺處運送最重達8公斤的食品至海拔1850公尺處的山莊,單程耗時6分鐘,共往返3次,皆無發生明顯失誤。日本郵政之提案則在同年11月7日,從福島縣小高郵局成功運抵位於南方約9公里處的浪江郵局,耗時16分鐘。本次實驗係首次成功於目視範圍外運輸物品,實驗途中均未設置監看人員,僅以電腦掌握兩地衛星定位資訊,並監看無人機上搭載相機傳回的畫面。日本郵政計畫未來1年內,每個月將有6天以無人機運送2公斤內的傳單等物品。國土交通省與環境省計畫於年底前完成另外3個地區的實驗,並統整結果驗證是否能解決山間等人口非密集區,因貨物乘載率低而運輸效率低落,以及降低排碳量等課題。
英國資源與廢棄物策略英國環境食品與鄉村事務部於2018年12月18日提出「英國資源與廢棄物策略」(Resources and waste strategy for England),以全面性的角度提出英國對資源與廢棄物的處理政策,包含如何最有效利用資源與最小化廢棄物的產出,追求在2050年達到加倍資源生產力,並禁絕包含塑膠廢棄物在內之可避免廢棄物產生,作為英國推動循環經濟的政策藍圖。 這份政策文件可以區分為三大部分,第一部分為產品的生命週期,包含從製造、消費到生命週期的完結;第二部分為主要議題,聚焦在論證環境犯罪(waste crime)與食物浪費(food waste)此兩大議題並不適用於前述的產品生命週期;並且在第三部分的未來展望上,提出三大面向突破傳統的產品生命週期觀點,包含國際領導(international leadership)、研究創新(research & innovation)與監管措施(data, monitoring and evaluation),建立起資源與產品生命週期的循環,以達到追求最大化資源利用效益與最小化廢棄物產生的目標。 在政策文件當中特別呼應了歐盟塑膠對策(EU Plastic Strategy),強調在英國針對塑膠議題提出的2025指引(The UK Plastics Pact – A Roadmap to 2025)當中,目標在2025年達到消滅無法處理或一次性使用之塑膠廢棄物,使用100%可再利用、回收或可分解之塑膠包材,達成70%的塑膠包材可回收或分解效率,並於塑膠包材中使用30%以上的可再生原料。
幹細胞研究 麻州亮綠燈美國麻薩諸賽州州長 Mitt Rom-ney 在五月二十七日否決一項允許在麻州擴大胚胎幹細胞試驗研究法案。州長支持使用成年人的幹細胞或從治療不孕症診所剩餘冷凍胚胎提取細胞的研究,但他呼籲州議員禁止複製,因為提取幹細胞會摧毀胚胎。他說,這相當於創造人類生命只是為了摧毀它,在道德上不具有合理性。此外,他還呼籲州議員在法案中增設一項條款,規定懷孕那一刻即為生命開始,禁止為了其他研究製造胚胎,並限制給捐獻卵子婦女的補償,但州議會拒絕他了的所有這些要求。該州參眾兩會在同月三十一日以壓倒性的票數,推翻州長先前在二十七日所為之否決,並使該法案立即生效。 根據舊州法,若麻州科學家想進行胚胎幹細胞研究,必須獲得地區檢察官批准。新法實施後,科學家不需等待地區檢察官同意後才能進行研究,但州衛生廳將有權管制過程。除此之外,這項新法和聯邦法一樣,禁止複製嬰兒。 美國各州對幹細胞研究的態度迥異,甚至可以說處於分裂狀態。有七個州禁止任何複製研究,十一個州禁止幹細胞研究。但是,加州在二○○四年率先透過法案支持胚胎幹細胞研究,還計劃在十年內從州預算中撥款三十億美元資助這項研究。麻州緊隨其後。紐約、康涅狄格、賓州等也準備放寬對幹細胞研究的限制。 支持胚胎幹細胞研究者紛紛希望,麻州能成為治療脊椎受傷和糖尿病、柏金森氏症等疾病的科學先進研究中心。
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).