ePrivacy指令修正背景
原資料保護指令將於2018年由一般資料保護規則所取代,在此一背景下,電子隱私指令除補充資料保護指令外,亦訂定關於在電子通訊部門的個人資料處理的具體規則。具體作法,如在利用流量和位置資訊於商業目的之前,應徵得用戶的同意。在ePrivacy指令未特別規定的適用對象,將由資料保護指令(以及未來的GDPR)所涵蓋。如,個人的權利:獲得其個人資料的使用,修改或刪除的權利。
歐盟執委會為進行ePrivacy指令(Richtlinie über den Datenschutz in der elektronischen Kommunikation)改革,於2016年8月4日提出意見徵詢摘要報告,檢討修正ePrivacy指令時著重的的幾個標的:
(1)確保ePrivacy規則與未來的一般資料保護規則之間的一致性。亦即評估現有規定是否存在任何重複、冗餘、不一致或不必要的複雜情況。(如個人資料洩漏時的通知)
(2)指令僅適用於傳統的電信供應商,而在必要時應該以新市場和技術的現實的眼光,重行評估更新ePrivacy規則。對於已成為電子通信行業新興創新的市場參與者,如:提供即時通訊和語音通話(也稱為“OTT供應商”),由於目前不需要遵守ePrivacy指令主要規定,而應納入修正對象。
(3)加強整個歐盟通訊的安全性和保密性。ePrivacy指令在規範上,確保用戶的設備免受侵入、確保通信的安全性和保密性。本指令第5條第3項,儲存資訊、或近用已存儲在用戶設備之資訊,需得其的同意。該條款的有效性已有爭論,因為新的追踪技術,如:指紋識別設備可能無法被現有的規則所涵攝。最後,有認需得同意的例外規定列表,有必要延伸到對資訊之其他非侵入性的儲存/近用:如網路分析等。這些都是應予以仔細評價和檢視之對象。
公眾諮詢摘要報告內容
經過4月13日到7月5日的公眾諮詢,歐盟執委會於8月4日提出報告。
諮詢意見主要來自德(25.9%)、英(14.3%)、比(10%)、法(7.1%)的回覆。
一、是否有必要在電子通訊部門訂定隱私特別規定?
市民與公民團體咸認有必要在電子通訊部門,甚至流量資料和位址資訊也應該訂定新規(83%)、企業則認為無甚需要,只有在秘密性規則(31%)與流量資料(26%)有需要訂定;主管機關則咸認需要特別規定。
二、現行指令是否已足達成其立法目的?76%市民和公民團體認為未達立法目的,理由如下:
三、是否應為新通訊服務訂定新規?
76%市民和公民團體認為適用範圍應該涵蓋到OTT上。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國聯邦通信委員會(Federal Communications Commission,FCC)於2022年9月29日以4票對0票通過新的軌道碎片(太空垃圾)規則,以求解決軌道碎片碰撞的成本風險,促進低地球軌道區域經濟利用。 新軌道碎片規則將大幅縮短原本長達 25 年的衛星任務後處置指南,要求運行於低地球軌道區域(高度低於2,000公里)之太空載具,營運商應於其任務結束5年內進行「脫軌」處置,例如將衛星脫離軌道,使其落入地球大氣層並燃燒殆盡,或開發新的太空垃圾清理技術進行衛星回收,以降低衛星碰撞風險。且新軌道碎片規則除以美國許可發射的衛星為其適用對象外,同樣適用於欲進入美國市場之衛星系統營運商,因其向FCC之申請流程中,包含衛星任務長度及衛星脫軌時間表,故受系爭新規則拘束。 FCC主席Jessica Rosenworcel表示,目前太空中有數千噸的軌道碎片,為了開創新的太空時代,解決軌道碎片問題是必要的,尤其是低地球軌道區域,新的5年軌道碎片規則即是旨在透由縮短任務結束後太空載具的處置時間;FCC專員Athan Simington亦表示,美國約代表50%的國際太空經濟,新軌道碎片規則將擴展到所有尋求進入美國市場的營運商,預期可成為全球營運商默示且無法抗拒之規則。 考量系爭新規則將增加營運商之負擔及成本,FCC定有2年過渡期間,即2024年9月29日後發射的太空載具,方適用新的5年軌道碎片規則。
暴雪公司告《刀塔傳奇》遭駁回,修正訴狀後再提告2015年3月,暴雪公司(BLizzard Entertainment)在官網上公開宣稱,手機遊戲《刀塔傳奇》並未經過其授權,而其角色場景均涉嫌抄襲「魔獸爭霸」與「魔獸世界」多項重要角色,其後在美國、大陸台灣等地對《刀塔傳奇》開發商莉莉斯公司提出告訴。而 Courthouse News Service近來指出,美國地方法院於2015年12月17日駁回暴風公司對莉莉斯公司的訴訟。 美國的著作權法不保護虛擬角色,但仍有例外。依據上訴法院在1978年的Halicki Films訴Sanderson Sales and Marketing一案標準,若該虛擬角色具有特別特色(especially distinctive)則可例外予以保護,而特別特色需要有相當證據證明設計者為原告且具有獨特的特徵,方得予以主張。美國地院目前認為而暴雪公司目前提出角色姓名、服裝、武器、背景設定等證據資料,尚無法說明暴雪公司所創角色具有獨特性,故予以駁回。而暴雪公司則於12月22日發出正式聲明,認為現階段並非侵權主張不成立,而是訴訟資料不齊全,並著手提交更詳盡的證據清單,暴雪公司會於修正訴狀後,再提起訴訟。 雖然暴雪公司在美國對莉莉斯訴訟遭受駁回,但其在中國大陸對《刀塔傳奇》代理商與莉莉斯公司所提告訴,已讓蘋果公司(Apple, Inc.)讓《刀塔傳奇》從App store下架;而美國法院判決是否使蘋果公司在中國大陸重新上架《刀塔傳奇》,則有待觀察。
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).
Google提供免費大量的專利及商標資料美國專利商標局(下稱USPTO)於6月2日和Google簽訂一協議,為期兩年Google將免費協助USPTO提供超過10TB(terabytes)大量的專利及商標相關資訊,提供使用者一次下載大量資料。其下載網站為http://www.google.com/googlebooks/uspto.html,該網站載明,所有的原始資料都來自於USPTO,Google未修改任何資料,只將檔案轉為zip壓縮檔。 早期專利及商標的資料是由使用者付費後方可由政府的DVD取得,所以公司往往花費龐大的費用在於取得所需要的資料。 USPTO表示,IP群體渴望USPTO可提供大批機器可閱讀的格式,然而USPTO未具備相關的技術能力。目前此協議是過渡的解決方案,USPTO正發展策略,希望未來能讓合作承包商獲得大量專利商標相關資料,並提供給大眾使用。 Google工程經理Jon Orwant表示,Google非常高興能與USPTO合作,以促進專利及商標資料更具存取性(accessible)及有用性,更重要的為,使公開的資料更容易蒐集與分析。 為可經由Google下載相關專利及商標資料,包括已獲證圖像(grant images),已獲證全文(grant full text),已獲證目錄資料(grant bibliographic data),已公開申請案(published applications),轉讓(assignment),維護費用事項(maintenance fee events),USPTO Red Book及分類資料(classification information)等。USPTO表示,未來將與Google再合作提供額外的資料,包括專利及商標申請歷史檔案及其相關資料。