「巨量資料應用」
當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後，智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中，巨量資料(Big Data)是重要的一環，以製造業為例，傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用，鮮少做為改善整體操作流程的基礎，但在生產力4.0推進之後，則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理，並經過分析取得改善行動方式，使生產最佳化，再結合訂單需求預期分析，依市場變化調整製造產量，達成本控制效果。
在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」，亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發，使製造業、商業服務業、農業產品服務等，提升其附加價值。除此之外，經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資，落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而，巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用，因此，未來應著重於如何將資料去辨識化，顧及隱私與個人資料之保護。目前，針對此部分，法務部將研擬個人資料保護法修正案，制訂巨量資料配套法規。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
莊晏詞
法律研究員 編譯整理
法國國家資訊自由委員會（CNIL）於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」（AI how-to sheets）（下稱本指引）公眾諮詢，並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則（GDPR）之作法，以期在支持人工智慧專業人士創新之外，同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下： 1.指引涵蓋範圍：本指引限於AI開發階段（development phase），不包含應用階段（deployment phase）。開發階段進一步可分為三階段，包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立，以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用：當資料處理過程中包含個人資料時，人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的：CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則，由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的，因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何，方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分：可能會是GDPR中的為資料控管者（data controller）、共同控管者（joint controller）以及資料處理者（data processor）。 5.確保資料處理之合法性：建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料，必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估（DIPA）。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮：包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護：具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的，以及設定明確的資料保留期限，實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說，更新AI相關規範知識非常重要，CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。
歐洲單一專利與單一專利法院2012年歐盟國家和歐洲議會就「單一專利包裹法案Unified Patent Package，簡稱UPP」達成共識，並為創建歐洲單一專利保護制度奠定基礎。具體內容包括：制定具有統一效力的歐洲專利法規（單一專利Unitary Patent）、建立適用於單一專利的語言制度（歐洲專利局EPO現行官方語言即英文、法文、德文）、於歐盟成員國間建立單一專利管轄權協定（單一專利法院Unified Patent Court）。 其中，單一專利和單一專利法院為歐洲專利授權制度的基石。單一專利使發明者（個人、公司或機構）透過向歐洲專利局EPO提交一份專利申請，保護其在26個歐盟國家的發明，授予專利後不需再於各個國家進行驗證。單一專利將改變現有歐洲專利體系，為發明者提供更好更簡便且成本更低的保護模式，降低複雜的驗證需要與昂貴的翻譯費用。預計將刺激研究、開發和創新投資，促進歐洲經濟成長。 單一專利法院（Unified Patent Court，簡稱UPC），則是由歐盟成員國設立的國際法院。UPC目標是建立有效機制以面對歐洲專利的實施與挑戰、解決不同國家專利訴訟的需要、為歐洲共同市場內專利有效性及侵權與否提供穩定而單一的判斷機制以增強法律明確性、提供更簡單快捷和高效的司法程序、協調有關專利授予的權利範圍與限制，侵權案件的補救措施等。EPO並預計將再2018年期間啟動單一專利與單一法院制度。
日本對於中小企業之智財協助措施—以知的財產推進計畫2018之具體實施內容為例日本對於中小企業之智財協助措施—以知的財產推進計畫2018之具體實施內容為例 資策會科技法律研究所 陳昱宏 法律研究員 107年11月12日 一、前言 日本知的財產戰略本部在2013年6月決定「知的財產政策願景」，作為日本推動智財計畫之政策主軸。5年來，隨著時間推移，社會環境及科技亦快速變化，日本知的財產戰略本部即於2018年6月12日推出新版「知的財產政策願景」。不論新舊版「知的財產政策願景」，均以強化中小企業智財戰略作為計畫推動目標之一，此係因日本內閣認為中小企業肩負起地方經濟之重責大任，為能使其活用智財能量，從2016年起即推出各種協助措施，如「活化地方智慧財產行動計畫」、「智財綜合協助窗口」等等。本文即欲以「2018知的財產推進計畫」中第5、8項之內容，介紹日本對於中小企業智財協助措施，提供我國未來在協助中小企業智財發展政策措施上不同思維。 二、中小企業等專利費用減免制度 2018日本知的財產推進計畫第5項為「為促進中小企業活用智財，除加強對於中小企業宣傳專利法修正後中小企業專利費用減半，及申請流程」。 日本特許廳官網即於2018年7月公布了「專利費等減免制度」之相關措施[1]，該制度係以個人、法人、研發型中小企業及大學為對象，在滿足一定要件之前提下，就專利申請費用及專利費（第1至10年）及與申請國際專利有關之調查手續費用，可申請減免。特許廳除附上相關規定之連結外，亦整理減免對象一覽表如下： 減免對象 法源依據 措施內容 中小新創企業 及小規模企業 產業競爭力強化法第66條 〈專利[2]〉 專利申請費用：減免1/3 專利費（第1至10年）：減免1/3 調查手續費、送件手續費：減免1/3 預備調查手續費：減免1/3 研發型中小企業 產業競爭力強化法第18條 中小製造業高度化法第9條 〈專利[3]〉 專利申請費用：減免1/2 專利費（第1至10年）：減免1/2 研發型中小企業 （亞洲據點化推動法） 亞洲據點化推動法第10條 〈專利[4]〉 專利申請費用：減免1/2 專利費（第1至10年）：減免1/2 經認定能帶動地方 經濟發展中小企業 促進地方發展強化法第21條 〈專利[5]〉 專利申請費用：減免1/2 專利費（第1至10年）：減免1/2 經認定之重點 推動計畫中小企業 福島再興條例第84條 〈專利[6]〉 專利申請費用：減免1/2 專利費（第1至10年）：減免1/2 針對相關措施特許廳製作手冊及問題集[7]供中小企業參考。然而減免措施琳瑯滿目，且減免條件多有不同，中小企業未必能確知自己是否符合減免條件，故特許廳設計了簡易選單協助個人及中小企業[8]及研發型中小企業自行檢視[9]。 三、智慧財產商業性評價書 知的財產推進計畫2018第8項說明「為了使金融機構在對企業進行商業性評估時，能充分考量企業所擁有之智財能量，所以在『智慧財產商業性評價書』，應考量金融機關之意見，強化對於中小企業製作評價書之支援」。 日本金融廳在2016年之年度金融行政方針中提及，為使金融機構充分發揮融資之機能，確保金融制度完善。所以希望建立一套不過度依賴擔保品或保證人之制度，透過往來企業之業務及發展性，為適當之評價（商業性評價），以此為融資或佐證之制度。如此除了提供金融機關一個持續可能之新型態業務選擇外，亦可活化地方經濟。企業所擁有之智慧財產權所具有之隱性價值，常為經營者所忽略，為能將此等資產加以活用，智財商業性評價書相關業務交由智慧財產主管機關特許廳主責辦理，並設有智財金融入口網站[10]，供金融機構查詢，評價書製作流程如下： 金融機構就往來之中小企業客戶，向特許廳委託機構申請評價。 特許廳委託機構(三菱UFJ研究及管理顧問股份有限公司)將評價書作成費用交付與有合作之調查公司（多家）及下達相關指示。 合作之調查公司向中小企業為調查，並聽取相關意見。 合作之調查公司將做成之調查評價書交予特許廳委託機構。 特許廳委託機構將調查評價書交予金融機構。 金融機構將調查評價書加以活用於融資 資料來源：圖1 圖解智財評價書 以下有幾個注意事項[11]： 重點一：只有金融機關（包括地方創投基金）可以申請。 重點二：金融機關申請前應向往來企業說明。 重點三：以持有商標、專利(發明、新型、設計)等智慧財產權之企業為評價對象 重點四：金融機關可於申請時，選擇調查公司 重點五：評價書在提供予金融機關一段時間後，相關事務局可向金融機關為事後追蹤。 該入口網站亦說明，此制度之優點在於手續簡單（無須檢附任何資料），無須費用費用完全由特許廳負擔。 四、我國展望 我國中小企業相對於大型企業而言，在智慧財產權之意識或保護上均屬相對弱勢，政府除持續宣導智慧財產制度之重要性及優點之外，亦應考慮是否能有相關之協助措施，幫助其充分活用智財能量。本文所介紹日本2018知的財產推進計畫中兩項政策措施，前者透過專利費用之減免，使中小企業在不過度負擔之情形下，能善用專利制度，保障自己智慧財產之結晶，後者透過評價書之製作，使中小企業能獲得銀行在資金上之挹注。 我國對於中小企業雖已有專利費用減免措施，惟限於專利年費，且僅有6年[12]優惠期間；另，我國雖已形成無形資產評價產業，但金融機構對於智財融資，仍處於觀望階段，中小企業未必能透過無形資產評價取得資金需求，故若能適當取法日本對於中小企業在智慧財產取得面及融資面之協助，應能使我國中小企業對於智慧財產加以活用，提升我國整體競爭力。 [1] 〈特許料等の減免制度〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/genmensochi.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。 [2] 〈中小ベンチャー企業、小規模企業を対象とした審査請求料・特許料・国際出願に係る手数料の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho_keigen.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。 [3] 〈研究開発型中小企業に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chusho24_4.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。 [4] 〈研究開発型中小企業（アジア拠点化推進法）に対する審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chushoasia24_11.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。 [5] 〈地域経済牽引事業の促進による地域の成長発展の基盤強化に関する法律に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/chiiki_kenin_shinsaryo_tokkyoryo.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。 [6] 〈福島復興再生特別措置法第84条に基づく審査請求料及び特許料（第1年分から第10年分）の軽減措置について〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/fukushima_genmen.htm（最後瀏覽日：2018/10/25）。 [7] 〈リーフレット「特許関係料金減免制度のご案内 概要版（対象：個人・中小企業等）〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/pdf/panhu/exemption_info.pdf（最後瀏覽日：2018/10/25）。 [8] 〈個人・中小企業向け特許料等減免制度の簡易判定ページ〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani.htm （最後瀏覽日：2018/10/25）。 [9] 〈簡易判定ページ〉，特許廳網站https://www.jpo.go.jp/tetuzuki/ryoukin/hantei_kani/kenkyu_00.htm （最後瀏覽日：2018/10/25）。 [10] 〈智財金融ポーダルサイト〉，智財金融入口網站http://chizai-kinyu.go.jp/ [11] 〈平成30年度中小企業等知財金融促進事業の意義・事業紹介〉，平成30年度中小企業等知財金融促進事業知財金融基礎研修会・公募説明会第二部，頁12（最後瀏覽日：2018/09/05）。 [12] 〈專利Q&A〉，經濟部智慧財產局網站https://www.tipo.gov.tw/ct.asp?xItem=504276&ctNode=7633&mp=1
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).