日本經產省和總務省共同發布AI業者指引草案，公開徵集意見
因應生成式AI（Generative AI）快速發展，日本經產省和總務省彙整及更新自2017年起陸續發布之各項AI指引，於2024年1月19日共同公布「AI業者指引草案」（AI事業者ガイドライン案，以下簡稱指引），公開向民眾徵集意見。上述草案除提出AI業者應遵守以人為本、安全性、公平性、隱私保護、透明性、問責性、公平競爭、創新等共通性原則外，並進一步針對AI開發者（AI Developer）、AI提供者（AI Provider）及AI利用者（AI Business User）提出具體注意事項，簡述如下：
（1）AI開發者：研發AI系統之業者。由於在開發階段設計或變更AI模型將影響後續使用，故指引認為開發者應事先採取可能對策，並在倫理和風險之間進行權衡，避免因重視正確性而侵害隱私或公平性，或因過度在意隱私保護而影響透明性。此外，開發者應盡量保留紀錄，以便於預期外事故發生時可以進行說明。
（2）AI提供者：向AI使用者或非業務上使用者提供AI系統、產品或服務之業者。提供者應以系統順利運作及正常使用為前提，提供AI系統和服務，並避免侵害利害關係人之利益。
（3）AI使用者：基於商業活動使用AI系統或服務之業者。使用者應於提供者所設定之範圍內使用AI，以最大限度發揮AI效益，提高業務效率及生產力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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周晨蕙
組長 編譯整理
〈AI事業者ガイドライン案」の意見公募手続（パブリックコメント）を開始します〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/press/2023/01/20240119002/20240119002.html (最後瀏覽日：2024/03/23).
沈娟娟，〈OECD發布「促進人工智慧風險管理互通性的通用指引」研究報告〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2024年3月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=9134&no=64 （最後瀏覽日：2024/03/23）。
毛定瑜，〈以色列發布人工智慧監管與道德政策〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2024年3月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=9133&no=64（最後瀏覽日：2024/03/23）。
陳郁潔，〈法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引（AI how-to sheets）〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2024年1月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=9109&no=64 （最後瀏覽日：2024/03/23）。
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).
美國參議員提案修改股票選擇權（stock option）租稅處理優惠美國參議員Carl Levin最近提出一項名為「終止公司股票選擇權租稅優惠法」（Ending Corporate Tax Favors for Stock Options Act, S. 2116，以下簡稱：股票選擇權租稅優惠終止法）的草案，主要目的是希望改變公司對於股票選擇權費用化的租稅處理（tax treatment of corporate stock option deductions）。 就租稅意義而言，公司發給員工（包括高階經理人及一般員工）的股票選擇權為薪資的一種，而根據美國內地稅法規定，目前公司在申報股票選擇權的薪資支出（compensation expense）減項時，可以申報的費用比公司帳簿上所登載的更高。由於此一稅法上獨厚股票選擇權的處理，使得近年來許多美國企業支付給主要高階經理人的薪資，有一大部分是股票選擇權，此現象在科技產業亦甚為顯著，其結果造成公司高階經理人與一般員工的薪資差距越益擴大。 「股票選擇權租稅優惠終止法」要求公司於薪資支出項下申報的股票選擇權費用，必須與公司帳簿所記載的數目一致，同時，股票選擇權也應與其他類別的公司薪資費用一樣，同樣受到1百萬美元的費用上限之申報限制，至於股票選擇權申報費用的時點，則不須要等到選擇權行使（exercise）的年度。
《2022年保護美國智慧財產法》公布至今，所造成的影響仍有待觀察繼2023年1月5日美國總統拜登（Joe Biden）簽署《2022年保護美國智慧財產法》（Protecting American Intellectual Property Act of 2022）並生效後，至今尚未見任何根據該法規展開行動的報告，不過各界仍相當關注該法案的動向，因為其與過往的經濟制裁措施有著顯著的差異。 《2022年保護美國智慧財產法》與其他經濟制裁措施之差異包括： 1.僅針對營業秘密之重大竊盜，不包括其他智慧財產權如專利、著作權等； 2.未要求行為人主觀是為他國政府之利益而竊取營業秘密； 3.法規中使用到關鍵術語的標準及定義較少； 4.某些制裁措施具有強制性； 5.制裁的對象不僅包括竊取美國營業秘密者，也包括從他人竊取美國營業秘密中獲利者； 6.營業秘密盜竊行為須有合理可能性或已經對美國國家安全、外交、經濟、金融穩定構成重大威脅。 雖然《2022年保護美國智慧財產法》即將成為重要的政府工具，以解決營業秘密損失及其對國家安全之影響，且允許當事人面臨營業秘密訴訟或威脅時，將制裁措施武器化，但仍有部分問題有待解決，包括： 1.營業秘密受各州法律管轄，各州之管理機構是否會制定自己的營業秘密定義標準？ 2.若在訴訟進行期間實施制裁措施，將產生甚麼影響？ 3.是否產生《經濟間諜法》（Economic Espionage Act）之待審案件？美國司法部（US Department of Justice）是否必須參與？ 4.判斷是否制裁的標準與美國司法部所採用的《經濟間諜法》之標準是否相同？若不同，則差異為何？ 5.當事人或法院是否知道判定營業秘密盜竊行為時該適用什麼證據標準？（法規僅規定由總統決定） 6.法院能否將此類制裁措施作為其決策的一部分？ 儘管《2022年保護美國智慧財產法》所衍生的問題及將產生的影響尚有待觀察，但建議企業採取下列合規措施，以避免成為美國新制裁措施的目標，包括： 1.制定並實施合規的營業秘密保護政策與程序； 2.對員工進行教育訓練，使其瞭解有關《2022年保護美國智慧財產法》的基礎知識以及對營業秘密之管理要求； 3.對有可能被盜竊營業秘密的流程進行稽核審查。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
歐洲創新計分板（European Innovation Scoreboard）歐洲創新計分板（European Innovation Scoreboard, EIS）為針對歐盟成員國以及其他歐洲國家的研究與創新績效、創新體系等進行的評比報告，由歐盟執委會（European Commission, EC）每年發布，協助了解各國創新力態樣與市場競爭優勢。 EIS以綜合創新指數（Summary Innovation Index）作為整體評估標準，區分為四大類指標、10個創新構面，並細分為27個評估子標。四大類指標及相關架構如下： 創新環境指標：其中包含3種創新構面分別為人力資源、國家研究系統和友善投資環境； 投資指標：包含財務支援與企業投資創新構面； 新創活動指標：其創新構面包含創新者、連結度（linkage）和智財； 影響力指標：囊括就業影響力和銷售市場影響力兩種構面。 2019年6月發布歐洲創新計分板報告，歐盟創新發展連續四年均有進步。報告將歐盟會員國創新表現分為四組，分別為：1.創新領導者：包含丹麥、芬蘭、挪威等國；2. 優秀創新者：包含奧地利、比利時、德國等；3.中等創新者：包含希臘、匈牙利、義大利等；最後一組4.適度創新者（Modest Innovators）：包含羅馬尼亞及保加利亞等。該報告亦個別在特定領域上進行排名，例如在創新研究體系領域，盧森堡和丹麥表現最好，友善創新環境則以丹麥及芬蘭為最優，企業投資由德國和芬蘭領先，智財領域應用上則以中等創新組的馬爾他居冠。