美國能源部(Department of Energy, DOE)所屬之電力傳輸與能源可靠度辦公室(Office of Electricity Delivery and Energy Reliability, OE)與聯邦智慧電網工作小組(Federal Smart Grid Task Force)對於由智慧電網技術所生之資料相關隱私保護問題,經過一系列包括相關業者在內的公眾意見徵集與專家學者討論後,於2015年1月12日所發布之「自願行為守則」(Voluntary Code of Conduct, VCC),係屬美國總統歐巴馬同日宣示政策,公布對於強化消費者安全、處理身分盜用(identity theft)、並促進線上隱私保護之總體策略方向中的重要部份。
「自願行為守則」的適用對象是供電業者與第三方,目的在於保護包括能源使用資訊(energy usage information)在內的電業消費者資料,並提高消費者的隱私意識與相關資料在提供與近用上所須行使的同意與控制。「自願行為守則」揭示其三大目標,包括:(一)於鼓勵創新的同時,適切地保護消費者資料的隱私與機密性,並提供可靠與不致於無法負擔之電業與能源相關服務;(二)提供消費者對其自身資料的適當近用(appropriate access);以及(三)不生違反或取代任何聯邦、州、或地方主管機關之法令或管制措施之效果。
而為求取前揭目標之達成與實現,「自願行為守則」訂有五大步驟。此五大步驟包括:(一)「消費者之注意與意識」:透過相關規定向消費者解釋資料蒐集的相關政策與程序,並聚焦於消費者的選擇與責任,藉以讓消費者了解其所必須行使之同意;(二)「消費者之選擇與同意」:透過相關規定讓消費者能為非原始目的(Secondary Purposes)——例如向數個第三方為差別化之近用授權、限制近用之期間、留存資料釋出之記錄、取消授權、以及於授權終止或不再需要相關資料時之資料處置或去識別化等——對其資料之近用進行相關管控、確認有哪些類型的資料與揭露無須消費者同意、以及要求特定資料應直接由消費者處取得;(三)「消費者資料近用」:透過相關規定允許消費者近用其資料、確認可能的錯誤、以及要求更正的相關程序,其中包括在特定情況下就非常態性要求收取費用的可能性;(四)「資料的完整性與安全性」:透過相關規定規範網路安全管理計畫,以及聚合性資料(Aggregated Data)或匿名性資料的建立方式;(五)「自發性執行、管理、與矯正」:透過相關規定對自願採納本「自願行為守則」之服務提供者的行動作出規範,以確保其遵守行為守則。「自願行為守則」雖屬自律規範,但其制定過程有包括電力業者在內之利害關係人的充分參與,並經充分之專家與公民意見徵集,被預期在公布之後將有相當程度之約束力量,並能令因智慧電網與能源資通訊技術所生之相關隱私權保護問題得到更進一步的解決。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
科專研發成果運用證券化模式之法制實踐 「智慧財產報告書」:開啟企業與市場之間的對話工具 美國駭客使用殭屍網路 遭判刑57個月鑑於網際網路發達,日常生活中之購物、儲匯業務均能透過網路完成,為生活增加許多的便利,然犯罪行為亦隨著科技之發展,悄悄的從傳統社會轉移到虛擬世界。根據美國司法部公佈的資料顯示,目前因違反美國 18 U.S.C. §1030 電腦詐欺法規定( Fraud and Related Activity in Connection with Computers )而進入司法程序的電腦犯罪案件,主要包括:竊取私人資料、線上非法交易(網路詐欺等)、駭客攻擊行為、製作或散佈病毒、遙控僵屍網路、竄改信用卡資料等行為。其中 Jeanson James Ancheta 案是一個具指標意義的案件。 今年五月洛杉磯 R. Gary Klausner 法官做出 Jeanson James Ancheta 案的判決,該案是美國境內第一起因為使用僵屍網路( botnets )而被判刑的案件。 Ancheta 被控攻擊政府網站、對數千台電腦主機進行駭客攻擊,並利用被攻擊的電腦串聯成僵屍網路,進行寄發廣告信或具破壞性的駭客攻擊以牟利而遭起訴。本案判決 Jeanson James Ancheta 因散佈電腦病毒、違反電腦詐欺法( Computer Fraud Abuse Act )、違反垃圾郵件法案( CAN-SPAM Act )被判以 57 個月的有期徒刑。 根據助理檢察官 Aquilina 表示,該案件是美國近年來處理電腦犯罪案件中,量刑最重的一個判決,希望透過此一判決,對僵屍網路操控者( botmasters )及居心不良的駭客產生嚇阻之效果。