美國馬里蘭州法案禁止雇主近用(access)其員工及應徵者之社群網站資訊

  日前報導指出,在美國有部分的企業在面試時要求應徵者交出其臉書(Facebook)帳號及密碼,以供企業做為評估是否錄取之參考。企業這樣的舉動,遭論者類比為要求應徵者交出自家大門的鑰匙。據悉,企業此一傾向在九一一後有明顯增加之趨勢。

 

  為因應此一趨勢所帶來的隱私疑慮,馬里蘭州在四月初已立法(撰稿時,此法尚待該州州長簽署)禁止雇主要求瀏覽或進入員工與應徵者的臉書或其他社交網站頁面,當然也包括禁止雇主取得員工或應徵者的臉書或社交網站帳號與密碼,或企圖成為員工及應徵者的「朋友」。

 

  馬里蘭州此一立法,除了在保護員工或求職者的隱私之外,也是為了保障言論自由;且此一看似亦在保護應徵者及員工之法律,其實對企業亦有助益:其使原本處於法律灰色地帶的爭議問題明朗化,因而可使企業瞭解應如何因應,而可避免許多不必要的訴訟。

 

  雖然輿論對此立法有許多贊同之聲,但亦不乏反對此一立法者,例如馬里蘭州的許多商業團體即認為瞭解求職者的社交活動,對於剔除不適任的應徵者,有其必要。

 

  馬里蘭州此一立法乃率全美之先,其他各州可能亦陸續會提出類似法案。

相關連結
※ 美國馬里蘭州法案禁止雇主近用(access)其員工及應徵者之社群網站資訊, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5727&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2025/10/30)
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日本經產省修正《輸出貿易管理令》對南韓出口之電子原料實施嚴格管制審查

  2019年7月1日,日本經產省依據《外匯及對外貿易法(以下簡稱外匯法)》,對於產品技術的輸出與輸入進行適當之進出口管制,要求日本國內向南韓進行輸出之行為,必須通過嚴格的出口管制審查。日本經產省表示,進出口管制制度係建構在國際信賴關係的基石之上,近年來有相關產品技術輸出南韓管制不當之案例,已造成日韓兩國間信賴關係嚴重損害(例如二戰強徵勞動力的訴訟案件爭議,以及日本提供的材料可能從南韓非法轉運至北韓、被轉為軍事用途之風險等),故提出兩項政策以為反制,包括將南韓從白色國家名單移除,及提升對南韓出口管制審查標準等,具體說明如下。 1.修正日本對南韓之輸出貿易管理列表   基於《外匯法》第48條,擬修正外匯法之政令《輸出貿易管理令》附件三類別表,將南韓從日本安全保障、友好貿易夥伴的「白色國家」列表中刪除,透過監管改革嚴格審查對南韓的出口管制制度。 2.針對向南韓出口之電子原料實施嚴格管制審查與核發特定出口許可證   自2019年7月4日起,針對日本向南韓出口的三項半導體關鍵電子原料,含氟聚醯亞胺(Fluorine Polyimide)、光阻劑(Resist)、蝕刻氣體(Eatching Gas)以及轉讓相關連的製造技術等,均被排除於綜合出口許可證制度範圍外,須額外單獨申請特定出口許可證並進行出口審查。   針對日本管制措施,南韓產業通商資源部(Ministry of Trade, Industry and Energy, MOTIE)表示強烈抗議,認為日本在未提供任何具體證據的情況下逕行對南韓實施出口管制,並將南韓從白色國家名單中刪除,已違反WTO自由與公平貿易原則(Free and Fair Trade),構成貿易壁壘與歧視性差別待遇,嚴重威脅日韓經濟夥伴關係,恐將引發兩國企業及全球產業供應鏈動盪,對自由貿易造成負面影響。南韓政府已強烈要求日本取消對於出口管制的不公平措施,撤銷將南韓從白色國家名單移除之《輸出貿易管理令》修正案,同時積極尋求聯合國安全理事會介入調查。

世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書

  世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。   包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。   在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。   綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。

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