歐盟法院判決二手軟體銷售合法
歐盟法院在UsedSoft GmbH v. Oracle International Corp.（Case C-128/11）一案中，認定軟體開發商之散佈權在第一次銷售後即耗盡，不得限制其後二手軟體之再銷售。此一判決發展將影響軟體開發商之市場銷售策略。
本案軟體開發商Oracle以授權合約中的禁止移轉條款為據，起訴欲終止UsedSoft的二手軟體銷售模式。在此商業模式中，原始被授權人書面說明其被授權使用某軟體，同時聲明後續不再使用，相關文件經公證後，UsedSoft即以此文件及合約進行二手軟體的銷售，新的使用者可直接由UsedSoft取得軟體。
本案的關鍵點在於著作權是否隨著軟體第一次銷售而權利耗盡，如權利耗盡則合約中的禁止移轉條款將無任何效力。在傳統軟體光碟銷售的情形，被授權人可以將軟體再轉賣給任何人，權利耗盡是被確認的，但網站下載的軟體販售模式，權利是否隨之耗盡，則不無疑問。
歐盟法院在本案判決中表示，不管是負載於光碟或網站下載的軟體銷售，一旦開發商售出軟體，其權利即隨之耗盡；但同時也指出，如果原授權使用數量較多，權利耗盡並不得作為後續二手軟體切割販售授權的依據，開發商也不因此判決而必須提供軟體支援給二手被授權人。
此一判決可能刺激二手市場的成長，但同時也可能對軟體開發商帶來負面影響，開發商無法再掌握確實的被授權人，也無有效的方法確認原始授權人是否仍使用軟體。建議軟體開發商應檢視其授權作業，並嘗試從授權合約中處理，例如增加授權轉讓時應通知開發商的條款等。
硬碟製造商日立全球儲存科技公司（Hitachi Global Storage Technologies）聲明該公司已於2004年12月28日於北加州地方法院對中國大陸硬碟製造商南方匯通微型硬碟科技股份有限公司（GS Magicstor of China）及其位於加州Milpitas之聯合研究機構GS Magic and Riospring of Milpitas, CA提起專利侵權訴訟，主張南方匯通侵害日立對於生產硬碟所擁有的多項專利權，並希望獲得財產上損害賠償並永久禁止GS Magic繼續於美國製造、利用、進口、販售該侵權產品，求償額度目前尚未公佈。 日立所生產的一吋硬碟已被裝配於Apple的iPod Mini MP3隨身聽，該公司更計畫於今年開發更小的微型硬碟。
日本經產省發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）》之綱要草案徵求意見2021年7月中旬，日本經濟產業省（下稱經產省）發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）（データによる価値創造（Value Creation）を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク（仮））》之綱要草案（下稱資料管理框架草案），並公開對外徵求意見。 近年日本在「Society5.0」及「Connected Industries」未來願景下，人、機器與科技的跨界連接，將創造出全新附加價值的產業社會，然而達成此願景的前提在於資料本身須為正確，正確資料的自由交換，方能用於創造新資料以提供附加價值，因此正確的資料可說是確保網路空間連結具有可信性的錨點。為此，經產省提出資料管理框架草案，透過資料管理、識別資料在其生命週期中可能發生的風險，以確保資料在各實體間流動的安全性，從而確保其可信性。 該框架將資料管理定義為「基於資料的生命週期，管理各場域中資料屬性因各種事件而變化的過程」，由「事件（資料的產生／取得、加工／利用、轉移／提供、儲存和處置）」、「場域（例如：各國家／地區法規、組織內規、組織間的契約）」和「屬性」（例如：類別、揭露範圍、使用目的、資料控制者和資料權利人）三要素組成的模組。經產省期望未來能透過三要素明確資料的實際情況，讓利害關係人全體在對實際情況有共同理解的基礎上，能個別確保適當的資料管理，達成確保資料正確之目的。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
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).
G7發布金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點由於近年來勒索軟體對國際金融帶來重大影響，七大工業國組織G7成立網路專家小組CEG（Cyber Expert Group），並於2022年10月13日訂定了「金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點」（Fundamental Elements of Ransomware Resilience for the Financial Sector），本份要點是為因應勒索軟體所帶來之危脅，提供金融機關高標準之因應對策，並期望結合G7全體成員國已施行之政策辦法、業界指南以及最佳之實踐成果，建立處置應變之基礎，加強國際金融的韌性。該份要點內容著重於民營之金融機關（private sector financial entities），或關鍵之第三方提供商（critical third party providers），因其本身有遵守反洗錢和反恐怖主義之融資義務，但也可依要點訂定之原意，在減少自身受到勒索軟體之損害上，或在處置與應變上有更多的彈性。而日本金融廳於2022年10月21日公布該份要點之官方翻譯版本，要點所提列之重點如下： 1.網路安全策略與框架（Cybersecurity Strategy and Framework）： 將因應勒索軟體威脅之措施，列入金融機關整體的網路安全策略與框架之中。 2.治理（Governance）： 支付贖金本身可能於法不容許，也可能違背國家政策或業界基準，金融機關須在事件發生前，檢視相關法規，並針對潛在的被制裁風險進行評估。 3.風險及控制評估（Risk and Control Assessment）： 針對勒索軟體之風險，應建立控制評估機制並實踐之。因此可要求金融機關簽訂保險契約，填補勒索軟體造成的損害。 4.監控（Monitoring）： 針對潛在的勒索軟體，金融機關有監控其活動進而發現隱藏風險之義務，並向執法與資通安全機關提供該惡意行為之相關資訊。 5.因應處置、回覆（Response）： 遭遇勒索軟體攻擊之事件，就其處置措施，須依原訂定之計劃落實。 6.復原（Recovery）： 遭遇勒索軟體攻擊之事件，將受損之機能復原，須有明確的程序並加以落實。 7.資訊共享（Information Sharing）： 須與組織內外之利害關係人共享勒索軟體之事件內容、資訊以及知識。 8.持續精進（Continuous Learning）： 藉由過往之攻擊事件獲取知識，以提高應變勒索軟體之能力，建立完善的交易環境。 此要點並非強制規範，因此不具拘束力，且整合了2016年G7所公布的「G7網路安全文件之要素」（G7 Fundamental Elements of Cybersecurity document）之內容。綜上述CEG所提列重點，針對我國金融機關在抵禦網路攻擊之議題上，應如何完善資安體制，與日本後續因應勒索軟體之政策，皆值得作為借鏡與觀察。