簡析WTO綠色能源管制爭端案例

刊登期別
第25卷,第6期,2013年06月
 

※ 簡析WTO綠色能源管制爭端案例, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6208&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/16)
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取締盜版有成 台灣改列特301一般名單

  美國貿易代表署公布最新特別301名單,我國從優先觀察名單降級成為一般觀察名單,經濟部智慧財產局長蔡練生表示,我們的目的是希望能除名,儘管這次只是降級,還是積極爭取希望在5月的年度報告能夠獲得除名。蔡練生表示,美國貿易代表署去年5月3日公布2004年特別301名單,我國列為優先觀察名單,並宣布去年秋季會進行不定期檢討,當時同樣被列為不定期檢討對象還包括馬來西亞和波蘭,不過這次只有台灣獲得降級。   台灣已經連續四年名列美國特別301優先觀察國家名單,近年來政府修法,加強取締盜版,獲得美國方面認同,今年終於獲得降級,並在美東時間1月18日正式公布我國降級。   蔡練生指出,優先觀察名單和一般觀察名單之間的差異是層次問題,列為優先名單者美國會給予六個月的觀察期,讓其改善機會,如果沒有改善就會採取貿易報復手段;一般觀察名單的觀察期,則延長為一年。

美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件

美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。

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