## 台灣人工智慧共識協作工作坊 AI Assembly - 資料分享與模型授權專家工作坊

講者： [Lee Tiedrich](https://scienceandsociety.duke.edu/lee-tiedrich-2/)
講者介紹：Lee Tiedrich 教授是杜克大學 Pratt School of Engineering 的 Executive in Residence，也是杜克大學科學與社會倡議中法律與科技道德研究員。
作為杜克大學電子工程的校友外，Lee Tiedrich 教授也擁有超過30年法律經驗的全球律師事務所 Covington & Burling LLP 的合夥人的資歷，也曾擔任該事務所之全球多學科人工智慧倡議的聯合主席，並為機構提供廣泛的數據和技術問題的諮詢，涵蓋政策、治理、智慧財產權、監管、交易和數位轉型等事宜。
演講主題： GPAI Work on Creating Contracts to Help Foster Responsible AI Data and Model Sharing.
主辦單位： AIA 台灣人工智慧學校基金會, 聯發科技, 台大國家發展研究所
地點： 台大學新館四樓（馮紐曼會議室)
實體活動報名連結： https://forms.gle/dDs63Z6zz72KMzy2A
線上直播連結： https://www.facebook.com/aiacademy.tw/live_videos/
活動公開共筆連結：https://hackmd.io/@TaiwanAIForum/B1b5WRTVp
參考資料：[Fostering Contractual Pathways for Responsible AI Data and Model Sharing for Generative AI and Other AI Applications](https://gpai.ai/projects/innovation-and-commercialization/)

議程：
09:30 - 10:00 報到
10:00 - 10:10 Opening 介紹
10:10 - 11:00 Professor Lee Tiedrich 演講
11:00 - 12:00 Q&A 與 Discussion

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### 活動紀錄

* 我們是否能夠建立一種公共資料責任險，去保護合約，讓理賠與有限責任被明確定義。舉例來說在醫療場與會有藥害救濟制度，所以我們想像是否有一種使用 AI 的損害救濟制度。
* 我們是否能擴展現有的授權模式，定義新的授權去制約 AI 閱讀/萃取/融會/被檢索/附加來源/尊重人格權/符合著作權。

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### GPAI專家報告-文件摘要

**[Fostering Contractual Pathways for Responsible AI Data and Model Sharing for Generative AI and Other AI Applications.pdf](https://gpai.ai/projects/responsible-ai/IC_Intellectual%20Property%20project.pdf)** (November 2023)

> GPAI 專家報告：促進生成式人工智慧和其他人工智慧應用的負責任的人工智慧資料和模型共享的合約途徑 - 智慧財產權專案 （2023 年 11 月），這份報告內容是關於如何促進人工智慧（AI）數據和模型的負責任共享的合約途徑，由全球人工智慧夥伴關係（GPAI）的創新與商業化工作組（I&C WG）的專家和專家撰寫。

每個章節的重點如下：

- 第一章：介紹了這個倡議和報告的共同領導者，他們是杜克大學的Lee J. Tiedrich和馬克斯普朗克創新與競爭研究所的Josef Drexl，他們都是人工智慧和知識產權的領導者。
- AI數據和模型共享倡議和報告的共同領導者：介紹了 Lee Tiedrich 和 Josef Drexl 兩位專家的背景和資歷，他們是全球人工智慧夥伴關係（GPAI）創新與商業化工作組（I&C WG）的知識產權（IP）顧問委員會的共同領導者，也是本報告的共同撰寫者。
- 主要內容和目的，即提供一個平台，幫助利益相關者制定標準化的合約條款，以促進人工智慧數據和模型的負責任和自願共享。報告指出了這種共享的需求和挑戰，並介紹了一些正在進行的合約標準化的倡議，如 Linux Foundation、RAIL 和 Creative Commons 等。報告還強調了合約條款需要配合適當的技術工具、商業行為準則、教育和法律，以提高其有效性。報告最後提出了下一步的計劃，即啟動一個AI合約條款孵化器（AI CTI），為利益相關者提供一個分享想法和獲得反饋的論壇。

- 第二章：是專案執行的摘要，概述了報告的主要發現和建議，包括以下幾點：
- 生成型AI和其他AI應用的興起增加了負責任的AI數據和模型共享的需求和挑戰。
- 標準化的合約條款可以幫助解決一些法律不確定性和交易成本等問題，並促進公平、安全和符合法規的AI數據和模型共享。
- 合約條款需要配合適當的技術工具、商業行為準則、教育和法律來提高其有效性。
- 開發共同的合約定義可以幫助制定標準化的合約條款，並與相關的AI法律和政策保持一致。
- 這個倡議計劃在2024年繼續進行，並推出一個AI合約條款孵化器（AI CTI），為利益相關者提供一個分享想法和獲得反饋的平台。

- 第三章：是簡介，說明了這個倡議的背景和目標，以及在2022年發表的初步報告的主要內容。這個報告強調了AI數據和模型共享的法律、技術和商業挑戰，並提出了一些潛在的解決方案和未來的行動。
- 背景和目標：這個倡議旨在提供一個平台，幫助利益相關者開發標準化的合約條款，以促進人工智慧（AI）數據和模型的共享。這個倡議認為，許多組織希望自願和負責任地共享數據和AI模型，但由於法規的不協調和不清晰、技術工具和合約工具的不足、以及評估數據和AI模型價值的困難，而面臨挑戰。
- 2022年的初步報告：這份報告總結了委員會在2022年的發現，包括對各利益相關者的訪談和咨詢，以及對AI數據和模型共享的法律、技術和商業挑戰的分析。這份報告還確定了需要進一步研究的領域，並提出了一些潛在的解決方案和未來的行動。
- 多方利益相關者的參與：這份報告強調了多方利益相關者參與的重要性，並計劃在2023年舉辦兩個多方利益相關者的研討會，與馬克斯普朗克創新與競爭研究所（MPI）和杜克大學（Duke）合作，探討如何制定標準化的合約條款，以促進AI數據和模型的共享。

- 第四章：介紹了一些正在進行的合約倡議，旨在促進AI數據和模型共享，以及相關的安全考慮。這些倡議包括Linux Foundation的社區數據許可協議2.0、負責任的AI許可協議（RAIL）、創意共享許可協議和歐盟的數據法案等。
- 這一部分介紹了一些正在進行的合約倡議，旨在促進AI數據和模型共享，以及相關的安全考慮。這些倡議包括 Linux Foundation 的社區數據許可協議2.0、負責任的AI許可協議（RAIL）、創意共享許可協議和歐盟的數據法案等。
- Linux Foundation 的社區數據許可協議2.0是一種簡單的許可協議，旨在促進數據共享。這個許可協議沒有涉及AI的可信度、倫理和負責任的使用，而是保持簡潔和一致性。Linux Foundation 建議在許可協議之外，通過技術工具、標準、其他協議或認證來處理這些問題。
- 負責任的AI許可協議（RAIL）是一系列的許可協議，包括模型和源代碼許可協議、AI終端用戶許可協議、AI源代碼許可協議和BigScience開放RAIL-M許可協議。與 Linux Foundation 的許可協議不同，RAIL的許可協議包含了行為使用條款，使開發者能夠允許或禁止特定的使用場景。RAIL認為這對於促進AI的負責任的下游使用是重要的。RAIL的許可協議可以稍微修改，以提供一些靈活性。它們的方法是基於“強制相似的使用限制”的原則。
- 創意共享許可協議是一種廣泛使用的數據共享許可協議。然而，創意共享在博客文章中強調，它們的許可協議是為版權作品而設計的，可能無法解決與數據共享相關的所有問題，例如隱私和倫理問題。此外，一些數據可能不符合版權保護的條件。
- 歐盟的數據法案是一項立法提案，旨在通過公平的原則來增強數據的可用性和利用。這一原則也體現在關於數據訪問和使用的合約規則中，特別是要解決談判權力不平衡的風險。該法案包含了一些機制，旨在確保合約數據共享實踐的公平性，包括對不公平合約條款的控制、關於數據處理服務提供者的最低義務的強制性合約法，以及模型合約條款。後者對本委員會的工作尤其有興趣。歐盟委員會有權提出非約束性的模型合約條款，關於數據訪問和使用，包括合理的補償和商業秘密的保護，以及關於雲計算合約的標準合約條款。這些條款預計將反映行業的特殊性，幫助中小企業在合約談判中，並在廣泛採用時，促進更公平的數據訪問和共享協議。

- 第五章：強調了合約條款需要由適當的技術工具、商業行為準則、教育和法律來補充或支持。報告列舉了一些可能有助於促進負責任的AI數據和模型共享的技術工具，例如水印、去識別化、數據卡和AI模型卡等。
- 技術工具的種類和作用：報告提到了一些可能有助於促進負責任的AI數據和模型共享的技術工具，例如水印、去識別化、數據卡和AI模型卡等。這些工具可以幫助識別AI生成的內容，保護個人數據的隱私，追蹤數據和模型的來源和屬性，以及提供機器可讀的許可協議。報告鼓勵利益相關者繼續開發這些類型的工具，並考慮如何幫助推進合約和其他方面的工作。報告也建議從網絡安全和其他領域借鑒經驗，例如開發軟件材料清單。
- 商業行為準則的重要性和範例：報告也強調了商業行為準則在促進負責任的AI數據和模型共享方面的作用，並提到了一些正在進行的相關工作，例如 OECD 和英國信息專員辦公室的工作。此外， G7 的廣島AI進程也產生了一些國際指導原則和行為準則，供開發先進AI系統的組織參考。報告建議在制定合約條款時要考慮這些重要的倡議。
- 教育的作用和挑戰：報告還指出了教育在提高利益相關者對AI數據和模型共享的法律和道德問題的認識方面的作用，並提到了一些數據保護機構在這方面發表的聯合聲明。報告也提到了教育方面的一些挑戰，例如如何提供適合不同層次和背景的利益相關者的教育內容，以及如何確保教育內容與快速變化的AI技術和法律環境保持同步。
- 法律的遵守和協調：報告最後強調了遵守適用的隱私、知識產權和其他法律的重要性，並指出了在不同司法管轄區之間實現法律協調的困難和必要性。報告認為，增加國際法律協調可以促進負責任和自願的AI數據和模型共享。

- 第六章：認為開發共同的合約定義可以幫助制定標準化的合約條款，並應考慮相關的AI法律和政策、OECD的AI系統分類框架等來源。報告建議制定一些涵蓋AI數據、AI提示、未訓練的AI模型、訓練過的AI模型、權重、AI輸出和各種類型的處理過的數據的定義。
- 這一部分的目的是為了促進AI數據和模型共享的標準化合約條款的制定，並認為有必要制定一些共同的合約定義，以便在不同的情境下使用。
- 這些合約定義應該考慮到相關的AI法律和政策的來源，例如不同國家或地區的AI法規、OECD的AI系統分類框架、以及可能的採購規則。這樣可以確保合約實踐與法律和政策保持一致。
- 這些合約定義可以涵蓋AI數據、AI提示、未訓練的AI模型、訓練過的AI模型、權重、AI輸出和各種類型的處理過的數據等概念。這些定義可以幫助合約方明確自己的權利和義務，以及數據和模型的來源、品質、用途和限制等信息。
- 這些合約定義可以為制定更廣泛的標準化合約條款奠定基礎，也可以幫助合約方在需要的時候進行定制化的合約協商。這些合約定義應該通過多方利益相關者的參與來制定，以便促進廣泛的採用。

- 第七章：分析了不斷變化的法律環境對AI數據和模型共享帶來的新挑戰和標準化合約條款的潛在好處。報告舉例說明了標準化合約條款如何可以幫助解決以下問題：
- 談判權力的不平衡，例如通過歐盟的數據法案提出的模型合約條款和不公平合約條款的控制等。
- 責任和合規問題，例如通過合約條款和技術標準來分配複雜的AI價值鏈中的責任和責任，以及考慮法律發展對免責聲明和責任限制的影響等。
- 權利分配的不確定性，例如通過合約條款來幫助確定AI生成和AI輔助輸出的版權所有權和責任，以及保護人的肖像或公眾權利等。

- 第八章：探討了標準化合約條款如何可以幫助解決涉及公開可用數據和代碼的抓取或吸收的實踐，例如通過合約條款、商業行為準則、技術工具、教育和法律來促進更負責任和清晰的數據和代碼的吸收和使用。
- 第八章探討了標準化合約條款如何可以幫助解決涉及公開可用數據和代碼的抓取或吸收的實踐。這些實踐在生成AI和其他AI應用的發展中非常普遍，但也帶來了知識產權、隱私、消費者保護、“肖像”和其他法律問題。相關的法律規定在不同的司法管轄區之間也存在差異。
- 作者認為，標準化合約條款可以在遵守適用法律的前提下，通過合約條款、商業行為準則、技術工具、教育等方式，促進更負責任和清晰的數據和代碼的吸收和使用。
- 作者也強調了任何解決方案必須對所有利益相關方公平，包括中小企業和歷史上代表性不足的群體。
- 作者還提出了一些需要進一步研究和考慮的問題，例如如何界定公開可用數據和代碼，以及如何確保數據和代碼的質量和安全性。

- 第九章：強調了多方利益相關者參與的重要性，認為這是制定廣泛採用的標準合約條款的必要條件。
- 標準化合約條款可以幫助處理涉及公開可用數據和代碼的攝取的實踐。許多AI應用需要訪問大量的AI數據，包括用於訓練、測試和驗證的數據。利益相關者通過各種方式聚合AI數據，包括從第三方網站和社交媒體屬性中抓取或攝取數據。此外，組織越來越多地抓取開源和其他公開可用的計算機代碼，以用於開發AI模型。這些實踐隨著生成式AI的迅速發展而飛速增長。不出所料，訴訟和執法也隨之而來，並出現了解決至少一些數據抓取或攝取的政策建議。數據和代碼抓取和攝取的實踐涉及知識產權、隱私、消費者保護、“肖像”和其他法律問題。相關法律也因司法管轄區而異。正如在 WIPO 關於生成式AI和IP的對話中所強調的，跨司法管轄區協調法律仍然具有挑戰性。雖然需要進一步的研究和考慮，但一些研討會參與者認為，標準化的合約條款——結合商業行為準則、技術工具、教育和法律——可能有助於促進對公開可用數據和代碼的攝取和使用的責任和清晰。委員會認為，這些努力值得進一步研究和考慮，因為這些實踐的普遍性和訴訟和執法的高成本和其他挑戰。任何結果解決方案必須遵守適用的法律，並對所有利益相關者，包括中小企業和歷史上代表不足的群體，都是公平的。
- 多方參與是必不可少的。研討會參與者普遍認為，多方參與對於起草廣泛採用的標準合約條款是必不可少的。
- 國際監管協調。研討會參與者普遍認為，增加國際監管協調可以促進負責任和自願的AI數據和模型共享。

- 第十章：介紹了委員會的下一步工作，包括在2024年推出一個AI合約條款孵化器（AI CTI），為利益相關者提供一個分享想法和獲得反饋的平台。
- AI CTI的目標是增加利益相關者之間的協作和溝通，並促進標準化合約條款的制定和採用。AI CTI 將開放給全球所有感興趣的參與者，包括學術界、民間社會、政府和產業。AI CTI 還在規劃階段，委員會希望AI CTI 能夠通過虛擬會議和至少一次混合工作坊的方式，提供以下服務：
- 讓參與者分享他們的草案合約條款或條款，並從其他參與者那裡獲得評論和建議。
- 讓參與者徵求反饋，關於可能用於制定標準合約條款的想法和方法。
- 讓參與者了解最新的法律和政策發展，以及其他相關的倡議和資源。
- 如果您有興趣參加 AI CTI，請聯繫 Kaitlyn Bove ( [e-mail] )。