工業局預計明年和財政部研商修改海關進口稅則,給予廠商進口國內無產製的半導體、面板設備的關鍵零組件時,免課關稅的優惠,以提升國內兩兆產業自給率,在2008年分別提升至25%和50%的水準。包括奇美、彩晶、華映等面板廠都對提高設備自給率很有興趣。工業局指出,全球面板業市場,已成為我國和韓國互相較勁的局面,韓國目前設備自給率已達40%,並計畫在2008年達到80%水準,但我國面板設備自給率目前只有12%,不但主控權掌握在外國設備廠手裡,利潤也被賺走。如果國內面板廠可以提高設備自給率,可以節省成本30%至50%,獲利將可以大幅提高。
工業局表示,由於我國半導體與平面顯示器兩兆產業在晶圓代工帶動下及筆記型電腦與LCD顯示器的大量需求下持續成長,除產值大幅成長外,在設備需求上,台灣將分別占有15%及40%以上的全球市場,國內每年設備投資總額也將高達2,000億元以上,但是卻有九成以上仰賴進口。除了以租稅減免,提高國內面板及設備業者投入設備研發、生產的誘因外,工業局明年起每年也將投入近億元的經費,以科專計畫、主導性新產品研發補助等,協助國內設備業者提升研發及生產能力。
由於我國已成為全球半導體及面板的重要生產廠商,每年進口設備金額十分龐大,工業局也將運用此優勢,吸引國外大廠來台設立研發中心或與國內設備業者合作,投資生產製程設備。為鼓勵兩兆產業中心廠使用國產設備,對使用國產設備達一定比例之廠商,工業局也將研議相關的獎勵措施。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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).
歐盟航空安全局發布全球首件《最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南》,有助於環境保護與防止噪音危害歐盟航空安全局(European Union Aviation Safety Agency, EASA)於2022年10月13日發布全球首件「最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南」(Guidelines on Noise Measurement of Unmanned Aircraft Systems Lighter than 600 kg Operating in the Specific Category),適用於各式各樣的無人機設計,包括多旋翼機(multicopters)、固定翼航空器(fixed-wing aircraft)、直升機與動力起降航空器(powered-lift aircraft)等。 該指南旨在提供低度與中度風險(Low and Medium Risk)特定類別無人機運行時,具一致性的噪音量測程序與方法。該方法係考量實際層面與心理聲學(psychoacoustics),即有關人類對於無人機聲音的感知,設計為提供可重複且準確量測噪音,可量測最大起飛重量(Maximum Take-Off Weight, MTOM)小於600公斤的無人機,以落實歐盟環境保護的高度水準,並防止噪音對人體健康的重大影響。而所謂特定類別(specific category)包括包裹遞送、電力巡檢、鳥類管制(bird control)、測繪服務(mapping services)、空中監視(aerial surveillance)等活動。 此份指南雖不具強制性,亦非無人機認證規範,然而噪音是許多歐洲民眾所關注的問題,各國航空主管機關仍可以該指南為基準要求營運商,使之在自然公園或人口稠密區域等敏感環境運行無人機時可降低噪音。同時,無人機製造商、營運商或噪音量測組織,亦可依據該指南確立與特定設計及操作相關的噪音水準。此外,可將由此而生的噪音水準報告提供給EASA,以建立可供營運商與主管機關使用的線上公眾資料庫(online public repository)。
全球創新指數顯示創新活動在疫情期間仍持續增長今(2021)年10月發布的2021年全球創新指數(GII)報告反映了創新如何塑造和維持世界的運作,最明顯的例子就是COVID-19疫苗的快速發展。此外,數位創新也提供了公部門和私部門應對大流行病浪潮的解決方案,例如接觸者追踪工具、應用程序和診斷方法等。 實際上在2020年9月,也就是COVID-19被宣佈為大流行病的六個月後,第13屆年度GII就預測了未來一年的研發支出將保持強勁。儘管大流行病造成了毀滅性的人員傷亡和經濟衝擊,但研發支出、智慧財產權申請和創業投資(VC)交易都在大流行病前的高峰上持續增長。 在2021年的GII報告中提到,在全球研發支出前2,500名的企業中,約有70%已發布了2020年的研發支出數據,從數據中可發現在2020年整體大約有10%的研發支出增長,且大約60%的企業聲稱其研發支出增加。在智慧財產權方面,向世界智慧財產權組織(WIPO)提交的國際專利申請在2020年創下歷史新高。2020年專利申請在醫療技術、製藥和生物技術呈現明顯增長,與前幾年形成鮮明對比,當時數位通信和電腦技術是增長最快的領域。與健康相關領域的專利活動反映了大流行病期間科學活動的持續增長,且鑑於最近醫療保健與加速數位化的研發突飛猛進,可以預期這些領域的專利申請將在未來幾年繼續強勁增長。
加拿大公布新的企業個資保護自評工具加拿大聯邦政府與亞伯達省(Alberta)及英屬哥倫比亞省(British Columbia)的隱私委員會針對一般企業,聯合推出新的個人資料保護自我評量線上工具,該線上工具之內容包括風險管理、政策、記錄管理、人力資源安全、物理安全、系統安全、網路安全、無線、資料庫安全、作業系統、電子郵件和傳真安全、資料完整性和保護、存取控制、信息系統獲取,開發和維護、事件管理、業務連續性規劃、承諾等項目之評估測驗。 聯合制定該線上自我評量工具的隱私委員辦公室表示,該線上工具可用於任何私人組織,特別是小型及中小型企業,而且新的線上工具是針對企業為一全面性的評估,並且該評估的內容十分鉅細靡遺。另外,為了提供使用者於使用該線上工具時的靈活性,故使用者亦可以將重點放在最切合自己的企業的部分,亦即僅選擇其中一項或數項為自我評估的內容即可。 又,該線上自我評量工具會將使用者的自我評估和分析過程的結果做成結論,而使用者可以獲得該分析得出之結論,並將作成之結論用來有系統地為評估組織本身的個人資料保護安全性,並藉以提高個人資料保護的安全。