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).
中國大陸北京知識產權法院於2016年10月26日作成(2015)京知行初字第6058號判決,依中國大陸商標法第41條第1款認定中國尚藍體育用品有限公司之「黑子的籃球」商標(商標號:11226352),係以不正當手段取得,應維持商標評審委員會對其之無效裁定。 法院認為,尚藍公司大量註冊100多個與日本集英社動漫作品《黑子的籃球》相關聯之商標,且無法證明予以實際使用,此行為擾亂商標註冊秩序。《黑子的籃球》在尚藍公司註冊商標前已於中國具有一定知名度,尚藍公司係攀附他人地位而謀取不正當利益。 據中國大陸商標法第41條第1款,已註冊之商標若以欺騙或不正當手段取得註冊,由商標局撤銷之,其他單位或個人得請求商標評審委員會裁定撤銷之。所謂不正當手段,按中國大陸最高人民法院之解釋,指擾亂商標秩序、損害公共利益、不正當占用公共資源及其他謀取不正當利益的手段。本案法院審理時,參酌系爭商標之實際使用情況,並以《黑子的籃球》在中國動漫展、漫畫出版、動畫撥放、網路討論等,認定其在中國具有高度知名度,且先於系爭商標,故對尚藍公司之訴訟主張不予支持。 此判決,可窺見中國大陸法院判斷商標知名度之標準,我國廠商在中國大陸對抗商標蟑螂時,應不可忽略品牌推廣之重要性。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
智慧財產權管理標準之建立-由管理系統標準談起(下) 美國FDA發佈食品安全現代化法(FSMA)之產品安全建議規則(PSPR)最終版在農產品業,食品安全在所有人的心中佔了極重要的位置。美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration,下稱FDA)在2015年9月發佈了食品安全現代化法(Food Safety Modernization Act;下稱FSMA)之產品安全建議規則(Produce Safety Proposed Rule;下稱PSPR)的最終版(final rule)。該規則的發布,預將使零售商尋找供應商的方向,轉變為以有遵守FSMA的供應商作為交易的對象。 PSPR主要是在規定人類消費之蔬果產品生長、繁殖、包裝、販售之規則。新增規範重點如下: 1. 農業用水(Agricultural Water):針對農業用水之品質標準、水質測試方式,作出規範。 2. 生物土壤改良(Biological Soil Amendments):對於改良土壤可能使用到之肥料或相關之微生物,作出規範。 3. 抽芽(Sprouts):對於植物在抽芽時相關預防微生物汙染、微生物測試,作出規範。 4. 馴養動物與野生動物(Domesticated and Wild Animals):針對在農場內放牧之動物,或用來幫助耕作動物之管理,作出規範。 5. 人員訓練、健康與衛生管理(Worker Training and Health and Hygiene):針對相關人員之教育訓練、衛生管理以及健康,作出規範。 6. 設備、工具與建築物(Equipment, Tools and Buildings):為了預防生產過程中可能遭受汙染之情況,對於硬體設備作出規範。 FSMA是美國第一個關於食品安全之立法,美國農業部(Department of Agriculture;USDA)為了讓零售商或中盤商更了解其自身對食品安全之需求以找尋適合之供應商,更預計在2016年春季推行集團優良農業作業準則前導計畫( Group Gap Pilot Program),提供第三方認證服務,以確認農產品所有之作業都有遵守FSMA及FDA之建議。
歐盟公布人工智慧法,建立全球首部AI全面監管框架歐盟公布人工智慧法,建立全球首部AI全面監管框架 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年07月12日 歐盟理事會於2024年5月22日正式批准《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA)[1],該法於2024年7月12日公告於歐盟的官方公報上,將自8月1日起生效,成為全球首部全面性監管AI的法律框架。 壹、事件摘要 人工智慧技術的應用廣泛,隨著使用情境增加,潛在的風險也逐一浮現。歐盟於2018年就提出「可信任的人工智慧」(Trustworthy AI)的概念[2],認為透過妥善的制度管理人工智慧的研發與使用,即使人工智慧具有多種風險,也可以使民眾享受人工智慧帶來的福祉。因此,歐盟執委會提出全球第一部全面監管人工智慧的法案,為人工智慧的設計、開發、部署、及使用建立適當的規範,希望法律的確定性能促進該技術的創新,並建立各界對於該技術的信心,擴大其採用,使該技術能造福人群。 自從歐盟執委會於2021年4月提出人工智慧法草案以來,其後續發展備受全球矚目,也吸引歐洲的人權組織、學術團體以及大型科技公司的關注。在多方利益關係者的遊說與介入下,該法案一度陷入僵局,其中生成式人工智慧(Generative AI)亦為爭議焦點。歐洲議會和理事會的AIA草案修正版本中,曾經納入生成式AI的定義與監管條款,然最後拍板定案以AI系統與基礎模型為監管對象,並未針對生成式AI。理事會、執委會和歐洲議會經過多次三方會談,終於在2023年12月8日就內容達成協議[3],草案在2024年3月13日交由歐洲議會大會表決,最終以壓倒性的票數通過該法。[4] 貳、重點說明 AIA全文分為13個章節,總計有113個條文以及13個附件。[5]AIA採分階段實施的方式,該法在生效三年後才可能完全實施。[6]本文擬就該法建立的AI監管框架,包括其適用範圍與規範、管理方式、治理組織、實施和配套措施等規定,擇重點說明如下。 (一)規範對象 AIA的規範對象分為兩類,其一為AI系統;另一為通用人工智慧模型(General Purpose Artificial Intelligence Model, GPAI,下稱通用AI模型)。 1. AI系統 為與國際接軌,歐盟修改AIA有關AI系統的定義,使其與「經濟合作暨發展組織」(Organisation for Economic Cooperation and Development,OECD)的定義一致,令該法更具國際共識基礎。AI系統被定義為「一種機器的系統,它以不同程度的自主性運作,在部署後可能展現適應性,並且對於明確或隱含的目標,從接收到的輸入推斷如何產生預測、內容、建議或可能影響實體或虛擬環境的決策等輸出。」[7] AIA設有豁免規定,涉及國安和軍事領域、科學研究和開發目的、純粹個人非專業活動使用的AI系統、以及大部分的免費及開源軟體並不適用AIA規範。免費及開源軟體只有屬於高風險或生成式AI系統、或涉及生物特徵和情緒識別目的,才須遵守AIA規範。[8] 2. 通用AI模型 執委會的草案原本不包含通用AI模型,在歐洲議會和理事會的建議下,AIA最後亦將通用AI模型納入監管。所謂通用AI模型,係指具有顯著通用性的AI模型,它可以勝任各種不同任務的執行,並且可以與下游的系統或應用程式整合。[9] 值得注意的是,AIA只約束已經在歐盟上市的通用AI模型,在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型並不包括在內。 (二)以風險為基礎的分級管理方式 AIA採取風險途徑監管AI系統和通用AI模型,視潛在風險和影響程度決定義務內容,對於兩者建立不同的分類規則,並針對AI系統整個生命週期進行規劃、建立AI系統和通用AI模型在各階段應符合的要求,由AI價值鏈的參與者分別承擔相應責任,其中以提供者(provider)和部署者(deployer)為主要的責任承擔者。[10] 1. AI系統的分級管理 根據風險程度對系統進行分類,以具有高風險的AI系統為主要規範對象,該類系統在投入市場或使用前必須通過合格評估,並遵守嚴格的上市後規範;而具有不可接受風險的AI系統則禁止使用。另外,AIA還訂有透明性義務,舉凡與人互動、具生成內容能力之AI系統提供者皆應遵守;如果AI產生內容具有深偽(deep fake)效果,其系統部署者還應遵守額外的規定,揭露該內容係人工生成或操縱的結果[11]。 2. 通用AI模型的分級管理 AIA訂有通用AI模型的共通義務[12],並根據模型的能力判定其是否具有系統性風險(systemic risks)。[13]所有的通用AI模型提供者都須公開模型訓練內容的詳細摘要,並遵守歐盟著作權法的規定[14];而具有系統性風險的通用AI模型提供者,還須負擔額外的義務。[15] (三)治理組織 1. AI辦公室 為順利實施AIA,執委會已成立一「人工智慧辦公室」(AI Office,下稱AI辦公室),負責促進、監督AIA落實,它同時也是通用AI模型的監管機構。[16]AIA框架下,會員國市場監管機構僅負責AI系統的監管工作。 2.人工智慧委員會 除了AI辦公室外,還設有一「人工智慧委員會」(AI Board),由歐盟會員國派代表成立,主要負責協調各國的作法、交換資訊、以及提供各國市場監管機構建議。[17] 3.「獨立專家科學小組」與「諮詢論壇」 歐盟層級還有兩個支持性的組織:「獨立專家科學小組」(Scientific Panel of Independent Experts)和「諮詢論壇」(advisory forum),可提供落實AIA規範所需之專業技術知識與實施建議。 獨立專家科學小組的成員係由執委員會指定,執委會將視任務所需的最新科學或技術專業知識進行挑選,該小組最重要的任務在於支援通用AI模型和系統相關規定的實施和執行,包括向AI辦公室通報存在系統性風險的通用AI模型、開發通用AI模型和系統能力評估的工具和方法等。[18] 諮詢論壇成員亦由執委會指定,執委會應顧及商業和非商業利益間的平衡,從AI領域具有公認專業知識的利害關係人當中,尋找適當的人選。諮詢論壇主要任務是應理事會或執委會的要求,準備意見、建議和書面報告,供其參考。[19] 4.會員國內部各自之市場監管機關 在會員國層級,由各國市場監管機關負責督導AIA規定之實施[20],各國並將成立或指定公告主管機關(notifying authority),負責進行公告合格評估機構(notified bodies)評選與指定事宜,日後將由各公告合格評估機構負責AIA下的第三方合格評估業務。[21] (四)實施與配套措施 1.分階段實施 AIA的規定將在該法生效24個月後開始實施,然考慮到歐盟和會員國的治理結構尚在討論中,且業界在法遵上也需要時間調適,因此AIA的部分條文將分階段實施。 (1) AIA通則以及不可接受風險的AI系統禁令在該法生效6個月後即實施; (2) 通用AI模型、第三方認證機構和會員國公告合格評估機構、以及違反AIA的罰則等相關規範,於該法生效12個月後開始實施; (3) AIA附件III清單之高風險AI系統相關義務,要等該法生效36個月後才開始實施; (4) 而AIA生效前已上市之通用AI模型提供者,應在該法生效36個月內,採取必要行動使其模型合乎AIA規定。[22] 2.罰則規定 AIA訂有罰則,在AIA措施正式實施後,違規者可能面臨鉅額罰款[23]。 3.配套措施 由於AIA以建立監管框架為主,相關規定之實施細則或標準,這仍待執委會逐步制定。因此,在AIA各配套辦法提出之前,AI辦公室將以「實踐守則」(codes of practice)[24]和「行為守則」(codes of conduct)之訂定與推動為主,另外又提出「人工智慧公約」,希望藉由此些配套措施協助受AIA規範的各方,使其在最短時間內能順利履行其應盡義務。 (1) 「實踐守則」 實踐守則(codes of practice)針對的是通用AI模型提供者。AI辦公室將鼓勵所有通用AI模型提供者推動和參與實踐守則的擬定,AI辦公室亦將負責審查和調整守則內容,確保反映最新技術及利害關係各方的觀點。實踐守則應涵蓋通用AI模型和具系統性風險的通用AI模型提供者的義務、系統性風險類型和性質的風險分類法(risk taxonomy)、以及具體的風險評估和緩解措施。[25] (2) 「行為守則」 行為守則(codes of conduct)之目的在於推動AIA的廣泛適用,由AI辦公室和會員國共同推動,鼓勵高風險AI系統以外的AI系統提供者、部署者和使用者等響應,自動遵循AIA關於高風險AI的部分或全部要求。AI系統的提供者或部署者、或任何有興趣的利害關係人,都可參與行為準則。[26] (3) 「人工智慧公約」 AIA中的高風險AI系統以及其他重要規定需待過渡期結束才開始適用[27],因此執委會在AIA的框架外,另提出「人工智慧公約」(AI Pact,下稱AI公約)計畫,鼓勵企業承諾在AIA正式實施前,即開始實踐該法規範。 AI公約計畫有兩個行動重點,其一是要提供對AI公約有興趣的企業有關AIA實施流程的實用資訊,並鼓勵這些企業進行交流。AI辦公室將舉行研討會,使企業更了解AIA以及如何做好法遵的準備,而AI辦公室也可藉此收集企業的經驗反饋,供其政策制定參考。 另一個重點是要推動企業承諾儘早開始實踐AIA,承諾內容包括企業滿足AIA要求的具體行動計畫和行動時間表,並且定期向AI辦公室報告其承諾進展;AI辦公室會收集並發布這些報告,此作法不僅有助提高當責性和可信度,亦可增強外界對該些企業所開發技術的信心。[28] 參、事件評析 執委會希望透過AIA提供明確的法律框架,在推動AI創新發展之際,也能確保民眾的安全權利保障,並希望AIA能夠複製GDPR所創造的「布魯塞爾效應」(Brussels Effect),為國際AI立法建立參考標竿,使歐盟成為AI標準的領導者。然AI技術應用的革新發展速度驚人,從AIA草案提出後的兩年內,AI技術應用出現顛覆性的變革,生成式AI的技術突破以及該技術已顯現的社會影響,使得歐盟內部對於AIA的監管格局與力度有了更多的討論,看法莫衷一是。因此,AIA最後定案時,內容有多處大幅調修與新增。 (一)AI系統定義與OECD一致 首先,執委會的原始草案中,強調AI系統的定義方式應根據其關鍵功能特徵,並輔以系統開發所使用之具體技術和方法清單。[29]然AIA最後捨棄詳細列舉技術和方法清單的作法,改採與OECD一致的定義方式,強調AI的技術特徵與運行模式。採用OECD的定義方式固然係因OECD對AI系統的定義更具彈性,更能因應日新月異的AI新技術發展;這樣的作法亦有助AIA與國際接軌、更為國際社會廣泛接受。 (二)規範通用AI模型並課予生成式AI透明性義務 其次,生成式AI衍生的眾多問題和潛藏風險引發全球熱議,在AIA的三方會談過程中,生成式AI的管制也是談判的焦點議題。原本外界以為歐盟應該會在AIA嚴加控管生成式AI的應用,尤其是「深偽」(deep fake)技術的應用。然而「深偽」技術在AIA的分類方式下,卻僅屬於有限風險的系統,雖負有透明性義務,卻僅需揭露若干資訊即可。「深偽」的問題暴露出生成式AI系統的監管難題,最後AIA拍板定案,僅在透明性義務的章節中提及生成式AI,並且以技術描述的方式取代一般慣用的「生成式AI」(Generative AI)一詞。 歐盟另闢途徑管理生成式AI。AIA的原始草案僅針對AI系統,並無管制AI模型的條文[30],然有鑑於生成式AI模型係以通用AI模型開發而成,因此AIA新增「通用AI模型」專章,從更基礎的層次著手處理生成式AI的問題。在AIA生效後,歐盟境內的通用AI模型將統一由歐盟的AI辦公室負責監管。考慮到生成式AI應用的多樣性,歐盟從通用AI模型切入、而不針對生成式AI進行管理,可能是更務實的作法。 (三)推出多項配套措施強化AI治理與法遵 最後,歐盟在AIA框架外,針對不同的對象,另建多項配套措施,鼓勵非高風險AI系統提供者建立行為守則、推動通用AI模型提供者參與「實踐守則」的制定和落實、並號召AI業者參與「AI公約」提早遵循AIA的規定。這些措施可指導相關參與者採取具體的步驟與作法達到合規目的,俾利AIA之實施獲得最佳成效。 AIA眾多執行細則尚待執委會制定,包括高風險AI清單的更新、通用AI模型的分類方式以及標準制定等,這些細節內容將影響AIA的實際執行。我國應持續關注其後續進展以因應全球AI治理的新格局,並汲取歐盟經驗作為我國AI監管政策與措施的參考。 [1]Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, 2024, OJ L( 2024/1689), http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj (last visited July. 12, 2024). [2]High-Level Expert Group on AI of the European Commission, Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence, April 8, 2019. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). 該小組在2018年12月提出草案並徵求公眾意見,並於2019年4月正式提出該倫理指引。 [3]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI, Dec. 9, 2023, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited June 25, 2024). [4]European Parliament, Press Release: Artificial Intelligence Act: MEPs adopt landmark law, March 13, 2024, https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20240308IPR19015/artificial-intelligence-act-meps-adopt-landmark-law (last visited June 25, 2024). [5]European Parliament, Position of the European Parliament adopted at first reading on 13 March 2024 with a view to the adoption of Artificial Intelligence Act, https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-9-2024-0138_EN.html# (last visited June 25, 2024). [6]AIA, art. 113. [7]AIA和OECD對AI系統的定義的差異僅在於用字遣詞及語句編排方面,兩者在意涵上其實是一致的。See AIA, art. 3(1). [8]AIA, art. 2. [9]AIA, art. 3(63). 執委會原先認為,AI模型無法獨立使用,僅需鎖定AI系統監管即可,然而生成式AI衍生的諸多問題,令人擔憂放任通用AI模型發展可能產生無法預期的後果,因此歐盟最後決定在AIA條文中加入通用AI模型規範。 [10]但AIA訂有豁免適用的規定,包括國安和軍事領域、科學研究和開發目的、以及純粹個人非專業活動使用的AI皆不受AIA約束。AI價值鏈的其它參與者還包括進口商、授權代表、經銷商等。See AIA, art. 2. [11]AIA, art. 50. [12]AIA, art. 53. [13]AIA, art. 51. 「系統性風險」是指通用AI模型特有的高影響力所造成的風險。由於其影響範圍廣大,或由於其對公共健康、安全、公眾的實際或合理可預見的負面影響,進而對歐盟市場產生重大影響。See AIA, art. 3(65). [14]AIA, art. 53. 在上市前用於研究、開發和原型設計活動的通用AI模型除外。 [15]AIA, art. 55.例如進行模型評估、進行風險評估和採取風險緩解措施、確保適當程度的網路安全保護措施。 [16]Commission Decision On Establishing The European Artificial Intelligence Office, C(2024) 390 final, 2024, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/101625 (last visited June 25, 2024). [17]AIA, art. 65. [18]AIA, art. 68. [19]AIA, art. 67. 該條款規定,歐盟的基本權利局(The Fundamental Rights Agency)機構、歐盟網路安全局(The European Union Agency for Cybersecurity)、歐洲標準化委員會 (CEN)、歐洲電工標準化委員會 (CENELEC) 和歐洲電信標準協會 (ETSI) 應為諮詢論壇的永久成員。 [20]AIA, art. 70. [21]AIA, art. 28 & 29. [22]AIA, art. 113. [23]AIA, art. 99. [24]AIA, art. 56. [25]AIA, recital 116 & art. 56. [26]AIA, art. 95. [27]AIA有關治理組織、罰則、通用AI模型的規定於該法生效12個月後才開始實施,屬於附件二範圍的高風險AI系統的相關規定則遲至該法生效36個月後才實施。AIA, art. 113. [28]European Commission, Shaping Europe’s digital future: AI Pact, (last updated May 6, 2024) https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/ai-pact (last visited June 25, 2024). [29]Proposal for a Regulation Of The European Parliament And Of The Council Laying Down Harmonised Rules On Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) And Amending Certain Union Legislative Acts, COM(2021) 206 final, recital (6). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52021PC0206 (last visited June 25, 2024). [30]執委會的原始草案中,僅於第四章關於AI系統透明性的條文中提及具有「深偽」(deep fake)能力的系統應負揭露義務。