法商Parrot商標侵權及商業秘密洩漏案對外商於中國大陸規範人員管理的啟發
林宜臻
法律研究員 編譯整理
因為生物科技（Biotechnology）、奈米科技（Nanotechnology）、微（奈）米電子與半導體（Micro- and nanoelectronics, including semiconductor）、光電（Photonics）、及先進材料（Advanced materials）等五大科技，能夠被廣泛的應用在各種產業上，並可協助現有科技作出重大的改善，故在2009年9月歐盟委員會（European Commission）所公布的一份溝通文件（Communication）當中，被認定為是可以加強競爭力，並協助經濟永續發展的關鍵促成技術（Key Enabling Technologies, KETs）。 在該份名為「為我們的未來做準備：發展歐洲關鍵促成技術促進總策略」（Preparing for our future: developing a common strategy for key enabling technologies in the EU）的文件中，歐盟委員會指出，KETs的技術外溢效益和其所能產生的加成效果，可以同時提昇其他領域的表現，如通訊技術、鋼鐵、醫療器材、汽車、及航太等領域，故將對歐盟地區未來的經濟永續發展有著重大的影響，也可以協助面對社會與環境的重大挑戰。 該文件指出，雖然歐盟擁有許多KETs的相關研發成果，對促進研發成果產業化之措施卻有所不足。在此溝通文件中所規劃的發展策略，配合歐盟持續的在研發作出更多的投資，將會協助歐盟充分應用這些可提高歐盟未來競爭力的KETs。 因為KETs的推展須注意系統性的相關聯性，所以數個不同的政策必需被同時考慮。在溝通文件中提出了十項應被考慮的面向，包括（1）將研發政策專注於KETs；（2）促進境內產學研單位間以及產業供應鏈間的技術移轉；（3）促進歐盟與會員國間發展共同的策略方案和操作專案；（4）運用各會員國境內之補助政策；（5）結合KETs的應用與氣候變遷政策；（6）創造市場需求並配合公共採購；（7）與國際間高科技政策相比較並加強國際合作；（8）透過雙邊或多邊貿易談判創造KETs有利的貿易條件；（9）促進歐洲投資銀行（European Investment Bank, EIB）給予高科技產業優惠貸款；以及（10）透過高等教育與在職訓練提昇技術水準。 歐盟委員會將會建立一個獨立的高階專家團體，去繪製歐盟有關各KETs的長期策略藍圖，並將於2010年年底向部長會議（Council of Ministers）報告。
FCC將電力線寬頻上網（BPL, Broadband over Power Line）服務分類為資訊服務FCC經過討論與投票，正式發佈命令將電力線寬頻上網服務分類為跨州資訊服務（interstate information service），而非電信服務，其他寬頻上網科技包括DSL、有線電纜線數據機寬頻上網亦被FCC分類為資訊服務。 過去幾年來，FCC一直大力支持電力線寬頻上網服務，期望電力線寬頻上網服務可以進入寬頻服務市場，與DSL和有線電視纜線數據機寬頻上網服務競爭，以增加寬頻服務市場之競爭，提高美國之寬頻普及率。而就此次所發佈之命令，FCC認為，將電力線寬頻上網分類為資訊服務將可使電力線寬頻上網服務受到較低的管制，有助於達成隨時隨地提供所有美國民眾寬頻接取之目標。其次，FCC在數位匯流時代之管制乃是期望能對於各種不同技術之寬頻接取平台給予一致的管制措施，並且對於相同之服務採取相同的管制方式。基於上述原因，FCC此次將電力線寬頻上網分類為資訊服務並不讓人感到意外。 FCC主席Kevin J. Martin進一步在其聲明中表示，雖然目前電力線寬頻上網人口並不多，然在2005年其成長率卻將近200％，顯見電力線寬頻上網服務之市場潛力不容忽視，將可幫助達成美國總統定下於2007年底前隨時隨地提供全國民眾寬頻網路接取之目標。
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。
淺析英國建築能源效率政策—Green Deal之融資運作政策研究