| 篇名 |
大型語言模型對個人資料與營業秘密保護的挑戰──風險識別與應對框架 |
| 作者 |
宋皇志 |
| 中文摘要 |
自2022年底起，大型語言模型所建構的生成式人工智慧為人類社會帶來天翻地覆的改變，除了大幅提升人們工作的品質與效率外，也帶來許多法律與倫理問題，其中很重要但較少被關注的課題是對個人資料與營業秘密的威脅。大型語言模型在模型訓練、使用及生成等三階段都有可能對個人資料與營業秘密帶來風險，例如：訓練資料有時蘊含個人資料、使用者於使用語言模型時經常不經意地輸入個人資料或公司機密，以及大型語言模型所生成之內容可能包含個人資料或公司機密而被誤用或濫用等。其次，本文探討現行法制在面對語言模型對個人資料與營業秘密威脅時所生之困境，包含個人資料保護法所要求的「知情同意（informed consent）」甚難落實，及個人資料或公司機密一旦成為大型語言模型之參數後難以請求其開發者停止使用或刪除等。為在人工智慧創新與機密資訊保護之兩難中求取平衡，本文依序從落實既有法規、藉由政策框架促進業界自律、持續開發語言模型的「解除學習（unlearning）」技術及法律規範之持續優化等四面向進行論述，期盼一方面有明確的原則與規定作為業者的行為準繩，另一方面讓個人資料及營業秘密獲有充足的保障。 |
| 起訖頁 |
42-59 |
| 關鍵詞 |
大型語言模型、生成式人工智慧、個人資料、營業秘密、風險識別 |
| 刊名 |
月旦法學雜誌 |
| 出版單位 |
元照出版公司
|
| 期數 |
202510 (365期) |
| DOI |
10.53106/1025593136504 複製DOI DOI申請 |
| QRCode |
 |
| |
