美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2013年8月29日對位於亞特蘭大的一家小型醫療測試實驗室LabMD提出行政控訴,指控LabMD怠於以合理的保護措施保障消費者的資訊(包括醫療資訊)安全。FTC因此依據聯邦貿易委員會法(Federal Trade Commission Act, FTC Act)第5條展開調查,並要求LabMD需強化其資安防護機制(In the Matter of LabMD, Inc., a corporation, Docket No. 9357)。
根據FTC網站揭示的資訊,LabMD因為使用了點對點(Peer to Peer)資料分享軟體,讓客戶的資料暴露於資訊安全風險中;有將近10,000名客戶的醫療及其他敏感性資料因此被外洩,至少500名消費者被身份盜用。
不過,LabMD反指控FTC,認為國會並沒有授權FTC處理個人資料保護或一般企業資訊安全標準之議題,FTC的調查屬濫權,無理由擴張了聯邦貿易委員會法第5條的授權。
本案的癥結聚焦於,FTC利用了對聯邦貿易委員會法第5條「不公平或欺騙之商業行為(unfair or deceptive acts)」的文字解釋,涉嫌將其組織定位從反托拉斯法「執法者」的角色轉換到(正當商業行為)「法規與標準制訂者」的角色,逸脫了法律與判例的約束。由於FTC過去曾對許多大型科技公司(如google)提出類似的控訴,許多公司都在關注本案後續的發展。
2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。
強化政府橫向協調,提升AI治理—澳洲擬於2026年初設立AI安全研究所澳洲政府於2025年11月25日宣布,將於2026年初設立AI安全研究所(AI Safety Institute)。澳洲AI安全研究所的設立目標,為提供相關的專業能力,以監管、測試與共享AI在技術、風險、危害層面的資訊。經由辨識潛在的風險,提供澳洲政府與人民必要的保護。AI安全研究所將以既有之法律與監管框架為基礎,因應AI風險,協助政府各部門調整相關規範。其主要業務如下: .協助政府掌握AI技術的發展趨勢,動態應對新興的風險與危害; .強化政府對先進AI技術發展及潛在影響的理解; .共享AI資訊與作為協調政府各部門的樞紐; .經由國家AI中心(National AI Centre,NAIC)等管道,提供事業、政府、公眾與AI相關的機會、風險和安全的指導; .協助澳洲履行國際AI安全協議的承諾。 AI安全研究所並為2025年12月2日,工業、科學與資源部(Department of Industry, Science and Resources)發布的國家AI計畫(National AI Plan,下稱澳洲AI計畫)中,保障應用AI安全性的關鍵項目。澳洲AI計畫指出,AI安全研究所將關注AI的上游風險(upstream AI risks),與下游危害(downstream AI harms)。所稱之上游風險,係指AI模型和系統的建構、訓練方式,與AI本身的能力,可能產生的疑慮。下游危害,則係指使用AI系統時,可能的實質影響。 AI安全研究所將支援與國際、政府各部門間之合作;並共享新興的AI技術能力,以及對AI上游風險的見解,發布安全研究成果,提供產業與學術界參考。AI安全研究所監測、分析與共享資訊,提出政府各部門,對AI下游危害,可採取的一致性應對建議。 綜上所述,澳洲政府提出國家AI計畫,於既有的法制體系,滾動調整相關規範,以應對AI風險。並成立AI安全研究所,追蹤國際AI發展脈動,及時提供澳洲政府應對建議,協調各部門採取一致性的行動。澳洲政府對新興AI技術,所採取策略的具體成效,仍有待觀察。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國藥品學會建議調整HIPAA隱私權規範以兼顧醫療研究及隱私保護隸屬美國科學院(National Academy of Sciences)之藥品學會(Institute of Medicine)於2009年2月4日發表一份研究報告,指出美國醫療保險可攜及責任法的隱私權規範(HIPAA, Privacy Rule),對於醫療研究中有關個人健康資訊之取得及利用的規定未盡周全,不僅可能成為進行醫療研究時的障礙,亦未能完善保障個人健康資訊。 在目前的規範架構下,是否允許資訊主體概括授權其資料供後續研究利用,並不明確;另外,在以取得資料主體之授權為原則,例外不需取得授權但必須由審查委員會判斷其妥適性的情況下,亦未有足夠明確的標準可資審查委員會判斷依循,此些問題不僅使得醫療研究中之資料取得及運用,產生若干疑慮,亦突顯個人相關健康資料保護之不足。 該報告建議國會應立法授權主管機關制訂一套新的準則,將個人隱私、資料安全及資訊運用透明化等標準,一體適用於所有醫療相關研究的資料取得及利用上;在未來的新準則中,應促進去名化醫療資訊之運用,同時對於未取得資料主體授權的資料逆向識別(re-identification)行為,應增設罰則;此外,審查委員會在判斷得否不經資料主體授權而以其資料進行研究之妥適性時,亦應納入道德考量因素,倘若研究係由聯邦層級的組織所主導,則研究團隊應先證明其已採取充分保護資料隱私及安全的措施,藉以平衡隱私權保護與醫療研究的拉鋸。
哈佛研究者以私募基金展開人類胚胎複製哈佛大學的醫學研究人員最近公開表示,他們已經展開複製人類胚胎、創造幹細胞的工作,由於布希政府在數年前即已頒布禁令,禁止聯邦政府資助新的幹細胞系,故哈佛幹細胞研究所的這項計劃將以私人募集的基金進行。 人類胚胎幹細胞的研究一直具爭議性,因為抽取細胞需要破壞人類胚胎。哈佛幹細胞研究計劃以創造特定疾病的幹細胞系為目標,希望研發出多種不治之症的療法。哈佛大學認為這項計劃的潛在好處,大於人類生命神聖遭挑戰的關切,蓋其長期目標是,創造從病患細胞組織取得的胚胎幹細胞,修正基因缺陷,將修復細胞植回病患體內。校長薩默斯在聲明中說:「雖然我們了解且尊重反對此項研究者所持的信念,我們同樣誠摯地面對我們的信仰,相信攸關無數受苦孩童與成人生死的醫學需要,賦予這項研究繼續前進的正當性。」