數百萬計個人資料遭竊取 引起美國重視資料保護
鑑於個人資料保護的重要性，美國國會議員 Charles Schumer ( 紐約州 ) and Bill Nelson ( 佛羅里達州 ) 仿照 SB1386 加州立法，於 2005 年 4 月 12 日舉辦了「 2005 年個人資料保護風險通知義務法案」（ Notification of Risk to Personal Data Act of 2005 ）的公聽會。草案建議成立聯邦性法律，要求企業或政府，一旦其持有之個人資料遭到竊取，即需通知當事人。本草案同時明訂企業或政府應通知的事項；並擬允許，讓資料遭竊的個人，可於其信用報告中顯示其 7 年內可能遭受詐欺警告的紀錄。
本法案中除了包含 SB1386 的規定外，也對販賣個人敏感資料進行規範，並要求聯邦貿易委員會（ Federal Trade Commission ）設立相關組織，以協助資料遭竊之被害者。
美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）於2023年1月提出一項提案，將使所有競業禁止條款無效，惟提案尚未確定。儘管FTC同意該提案將影響對雇主的保護，但也指出營業秘密法已為雇主提供了保護其營業秘密的配套，其中「不可避免揭露原則」（the “inevitable disclosure” doctrine）或許將成為競業禁止協議之替代方案。 不可避免揭露原則是指當公司認為前僱員於新公司任職，將不可避免地使用前公司之營業秘密時，可向法院聲請禁止前僱員至新公司任職。法院通常會考慮下列三個因素，以決定是否基於不當使用營業秘密之「威脅」而授予禁制令救濟，包括： 1.前後雇主是否為提供相同或非常相似服務的直接競爭對手； 2.前僱員的新職位是否與原職位雷同，以至於無法合理地期待該僱員在不利用其前雇主之營業秘密的情況下，能履行其新的工作職責； 3.所涉及的營業秘密對於前後雇主是否都具有相當之價值。 雖然部份州法院指出根據其州法，得適用不可避免揭露原則，但各界對於雇主能否向聯邦法院根據《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act, DTSA）援引該原則仍未達成共識。儘管如此，部份聯邦法院強調雇主須明確說明前僱員為何將不可避免地使用或揭露其營業秘密，僅證明前僱員在工作期間獲得機密資訊，並隨後於競爭公司擔任類似職位，不足以證明前僱員將不可避免地使用前公司之營業秘密。 綜上所述，不可避免揭露原則可以防止前僱員不當使用其營業秘密的威脅，但由於聯邦法院對於能否援引該原則的標準仍不明確，僅指出不可避免揭露原則將使雇主面臨較高的舉證要求，故其是否能成為競業禁止協議的替代方案，仍有待觀察。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
美國指控中國兩大電信通訊商威脅國家安全，呼籲各機關及私人企業拒絕向其購買設備及技術美國眾議院情報委員會終於發佈了對中國兩大電信通訊商「中興」(ZTE)和「華為」（Huwei）的調查報告，報告結論指出，「中興」和「華為」確實危及美國的國家安全。 情報委員會呼籲美國政府機關和企業，尤其是政府機關，不應該讓「中興」、「華為」成為資訊系統相關設備或零組件的供應商，因為他們會安裝「後門程式」（backdoor）為中國政府和軍方進行間諜活動和網路攻擊，並敦促美國企業的經營者，應該阻絕未來收購、購併「中興」、「華為」的可能性。情報委員會亦呼籲美國國民不要購買任何由「中興」、「華為」製造的任何電子設備，包括手機、平板電腦、數據機等，否則個人資料將在不知不覺中全數洩漏給中國。 「華為」的建立者任正非（Ren Zengfe），同時也是「華為」執行長，1987年離開中國軍方創立「華為」，情報委員會認為他始終與中國政府和軍方保持密切聯繫，而「華為」拒絕配合情報委員會的調查，「中興」也不願提供完整的內部資料，報告指出：「中興」和「華為」應該讓公司內部架構、組織和財務管理及經營運作更加透明化，盡到美國法制要求的應盡義務」。 但英國政府表明支持「華為」，只是會採取必要的保護措施維護國家安全。「華為」在英國具有相當龐大的影響力，2001年在英國正式營運，投資了一億五千萬英鎊，並創造了650個工作機會，主要提供英國電信業者於寬頻服務的相關硬/軟體設備。另外英國手機營運商EE（Everything Everywhere）所發行英國首套的4G商用網，當中的行動作業系統便是使用「華為」的技術，EE的發言人表示：「我們有一套嚴格的安全檢查程序，確保合作伙伴和合作內容都符合EE的要求和標準，而「華為」是值得信賴和尊敬的伙伴」。 其他國家如加拿大和澳洲，則採取保守態度，評估這兩家電信通訊商的可信度和可用性。
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》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。
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