所謂的技術研究組合乃以試驗研究為目的,以「開發業界共同關鍵技術」為主要目的之非營利性質法人,日本至今共成立了兩百多個研究組合,主要透過專法創設之特殊性質法人制度,並賦予技術研究組合諸多稅賦優惠。在組織上,賦予技術研究組合亦有組織變更、分割及合併之可能,技術研究組合得以分割或轉換為公司,將研究成果直接轉化為產業化應用,技術組合之特色有以下幾點:
1.研究組合須至少二人以上之組合員發起:除企業公司外,日本國立大學法人與產業技術研究法人亦可為組合員 ,凡從事產業技術研發政府研究單位與國立大學,皆可將人力資源、研發成果投入與產業合作之技術研發活動,並從事進行試驗研究管理成果、設施使用與技術指導等事業活動
2.研究組合研發活動可運用「產業合作」、「產官學共同研發」兩種模式進行:未來技術研發組合進行組織變更成為股份有限公司時,大學或產業技術研究法人組合員亦可獲得公司股份,增加學研界加入技術研究組合誘因。3.研究組合組織型態彈性利於研發成果事業化應用:技術組合可視情況進行組織變更、合併與分割,就組織型態有更大變更與調整彈性。著眼於技術研究組合若產出相當之研發成果,則可以透過變更為公司型態,迅速將其研發成果予以產業化,亦可透過變更組織型態,而在籌措資金上有更為靈活運用方式使產業活動穩健持續地經營。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
藥品監管機構負責人組織(Heads of Medicines Agencies, HMA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)聯合巨量資料指導小組(HMA-EMA joint Big Data Steering Group, BDSG)於2021年8月27日發布「巨量資料指導小組2021-2023年工作計畫」(Big Data Steering Group Workplan 2021-2023),將採以患者為焦點(patient-focused)之方法,將巨量資料整合至公衛、藥物開發與監管方法中,以提高巨量資料於監管中之效用。指導小組將利用「資料分析和真實世界訊問網路」(Data Analysis and Real World Interrogation Network, DARWIN EU)作為將真實世界資料整合至監管工作之關鍵手段; DARWIN EU諮詢委員會(Advisory Board)已於2021年建立,DARWIN EU協調中心(Coordination Centre)亦將於2022年初開始運作。 為確保資料品質與代表性,未來工作計畫將與「邁向歐洲健康資料空間–TEHDAS」(Towards A European Health Data Space – TEHDAS)合作,關注資料品質之技術與科學層面,並將於2022年提出第一版「歐洲監管網路資料品質框架」(data quality framework for the EU Regulatory Network)、「真實世界資料來源選擇標準」(criteria for the selection of RWD sources)、「詮釋資料優良規範指引」(metadata good practice guide)、「歐盟真實世界資料公用目錄」(public catalogue of European RWD)等規範。 此外,工作計畫將於2021年底舉辦「學習計劃」(learnings initiative)研討會,討論包括EMA人用藥品委員會(Committee for Medicinal Products for Human Use, CHMP)對於真實世界證據於藥品上市許可申請(Marketing Authorization Application, MAA)、適應症擴張(extensions of indications)之審查,以及過去真實世界資料分析試點於委員會之決策等議題,以利後續指引之修正。 最後,工作計畫預計於2021年底完成「健康照護資料二次使用之資料保護問與答文件」(question and answer document on data protection in the context of secondary use of healthcare data),以指導利益相關者與促進公共衛生研究,並發布由歐盟監管網路(EU Regulatory Network)同意之對於藥品監管(包括巨量資料)之資料標準化戰略。
美國商務部、財政部以及司法部發布遵循美國出口管制與制裁規範聯合指引美國商務部(Department of Commerce)、財政部(Department of Treasury)以及司法部(Department of Justice)於2024年3月6日發布出口管制與制裁法令遵循指引,以避免邪惡政權(malign regimes)與其他不法人士試圖濫用商業與金融管道,取得有危害美國國家安全與外交政策利益、全球和平與繁榮風險的貨品、技術以及服務,特別提供「非美國公司」(non-U.S. companies),降低相關風險的遵循指引。 該指引分享3則違反制裁法規的案例,重點如下: (1)某家總部位於澳洲的國際貨運代理和物流公司,運送貨品至北韓、伊朗以及敘利亞(皆為被制裁之目的地),且透過美國金融系統發起或收受交易款項,導致美國金融機構與被制裁之對象交易,並向受制裁的司法管轄區輸出金融服務。該公司最終繳納6,131,855美元罰款。 (2)某阿聯酋公司與杜拜以及伊朗公司共謀,透過在出口文件中將一家杜拜公司錯誤地列為最終使用人,然後從一家美國公司出口「儲槽清洗裝置」(storage tank cleaning units)到伊朗,構成違反出口管制規定行為。後與主管機關達成行政和解,繳納415,695美元罰款。 (3)某家總部位於瑞典的國際金融機構的子公司,因其客戶從被制裁的司法管轄區的IP位址,使用子公司的網路銀行平台,透過美國代理銀行向位於被制裁司法管轄區的交易對象付款,因此繳納3,430,900美元罰款。
歐盟有條件批准Meta對Kustomer的併購案歐盟執委會於2022年1月27日宣布批准Meta(原Facebook)對Kustomer的併購案。Kustomer公司本身為向企業銷售客戶關係管理(customer relation management, CRM)整合軟體之公司,故本項併購可能影響Meta對消費者資訊的掌握能力,進而提升廣告市場影響力。因之,歐盟執委會基於自去(2021)年8月起深入調查本併購案有無影響公平競爭的結果,作成批准本併購案之決定,但要求Meta應遵守其提出的條件。 依據歐盟執委會的調查結果,主要擔憂本併購案可能阻礙CRM整合軟體之供給市場、以及CRM整合軟體售後客戶服務之供給市場的公平競爭。同時,調查中亦確認到Meta限制Kustomer公司的潛在競爭對手、以及新參與上述市場的業者近用Meta的訊息傳遞路徑應用程式介面(message channel API)。上述潛在競爭對手與業者和Kustomer公司相同,以中小企業為其主要銷售客群。而Meta採取此種經營方式,則可能會劇烈減少CRM整合軟體供給市場、以及CRM整合軟體售後客戶服務供給市場的競爭,導致相關軟體產品或服務的價格上揚,並伴隨品質與創新能量的下降,更可能將之轉嫁予消費者。 對上述調查結果所提出違反公平競爭秩序的疑慮,Meta則提案追加以下約款,作為條件以圖本併購案能夠獲准:(1)Meta保證於10年內,將其訊息傳遞路徑應用程式介面以無償、非歧視的方式,公開予存在競爭關係之客戶服務CRM整合軟體供應商、與新參與市場的業者取用;(2)Kustomer公司之客戶所使用Messenger、Instagram之私人通訊服務,以及WhatsApp之功能未來有進行改良或更新時,Kustomer公司之競爭對手與新進業者同樣得使用該些更新的功能。歐盟執委會最終認為Meta若踐行上述約款,將能消除其違反公平競爭秩序的疑慮,而以Meta履行該些約款為條件批准本併購案。
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).