根據美國公共電視台在2016年1月6日的新聞,指出生物支付將可能成為新興支付工具。生物支付之定義為利用生物辨識(biometric)技術驗證個人生物特徵,諸如:指紋、虹膜等進行支付。採用生物支付技術,未來將無須使用信用卡或行動裝置,僅需要個人生物特徵之辨識即可完成交易。此轉變將使未來交易更加快速、便利,但同時,生物支付的安全性卻也不無疑義。
即便生物辨識屬於高層級的資訊安全保護機制,但水能載舟,亦能覆舟。生物辨識利用生物不可變之特性進行身分識別,涉及高度個人隱私,為妥善保護個人資訊安全,需訂立生物辨識相關規範加以管制,否則將衍生許多法律問題。
例如:在2015年6月,美國線上出版商Shutterfly公司被控訴違法蒐集個人資料。原告稱其並非Shutterfly公司之註冊使用者,也從未同意其生物辨識資訊被該公司蒐集,但其面紋(Face print)卻被上傳至該公司網站,並標註姓名,儲存在自動針對相片標記臉部辨識系統之資料庫。
依據BIPA針對生物辨識定義及蒐集規範:
1.第10條:
生物辨識之態樣,包含視網膜、虹膜掃描、指紋或是手部、臉部外觀之掃描,但不包括簽名、照片、用於科學檢測之人體樣本、頭髮顏色等。
2.第15條(a):
規定公司蒐集個人生物特徵資訊應有相關規範供公眾查閱,並應提供生物辨識資訊之保管及銷毀日期及相關資訊。
3.第15條(b)(1):
蒐集生物辨識資訊應告知當事人。
Shutterfly公司提出要求法院不受理之抗辯,主張BIPA規定之臉部外觀,其文意解釋應為物理上個人親自接受掃描所得之資訊,並非原告所主張以照片辨識之臉部外觀,但法院認為Shutterfly之主張並不合理,因此同意受理此案。
觀察該案可發現,儘管生物辨識提高資訊安全之保護,但相關法規範解釋仍待實務完備。另一方面,生物特徵資訊極易被他人蒐集,因此,如何建置蒐集個人辨識資訊及完善相關措施,也是推行生物支付措施所需突破的關口。
日本內閣於2018年6月15日決議組成跨部會之統合創新戰略推進會議,並於2019年3月29日發布AI戰略,其中的倫理面向為以人為本之AI社會原則(下稱AI社會原則),希冀藉有效安全的活用AI,推動「AI-Ready 社會」,以實現兼顧經濟發展與解決社會課題的「Society5.0」為最終目標。 為構築妥善應用人工智慧的社會,AI社會原則主張應尊重之價值理念如下: (一) 尊重人類尊嚴的社會:AI應作為能激發人類發揮多樣能力和創造力的工具。 (二) 多元性和包容性的社會(Diversity & Inclusion):開發運用AI以共創多元幸福社會。 (三) 永續性的社會(Sustainability):透過AI強化科技,以創造能持續解決社會差距與環境問題的社會。 而AI社會原則核心內容為: (一) 以人為本:AI使用不得違反憲法或國際保障之基本人權。 (二) AI知識(literacy)教育:提供必要的教育機會。 (三) 保護隱私:個人資料的流通及應用應妥適處理。 (四) 安全確保:把握風險與利益間之平衡,從整體提高社會安全性。 (五) 公平競爭確保:防止AI資源過度集中。 (六) 公平性、說明責任及透明性任。 (七) 創新:人才與研究皆須國際多樣化,並且建構產官學研AI合作平台。
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 營業秘密之秘密保持命令所謂營業秘密相關的秘密保持命令(或稱保密令),指訴訟中當事人所提示的證據內含有營業秘密時,為防止該些證據所涵括的特定營業秘密在民事或刑事訴訟程序進行中,可能因他造請求閱覽或當事人之證據揭示義務等事由,造成該當營業秘密洩漏,得在當事人釋明後,由司法機關依當事人或第三人聲請而採取的制度性保密措施。營業秘密的核心價值與保護法益,在於其秘密性的維持,無論為技術性或業務經營上的秘密,若因相關訊息的揭露導致該資訊獨占性喪失,也將連帶使其市場價值大幅減損,基此,立法者將應實施防止秘密資訊外洩之相關措施的領域,自社會經濟活動場域擴張至訴訟場域,避免漏洞產生。 經司法機關發秘密保持命令所生之主要效果,包含限制該特定營業秘密僅得被使用於實施該當訴訟程序之目的,以及禁止揭露給未接受該秘密保持命令之人。此規範一方面係為確保該訴訟之當事人得有效行使防禦權,另一方面,則是考量到因訴訟程序進行中,關於營業秘密保護的規範相對完善,基於實施該當訴訟為目的之使用導致洩密的可能性較低而設。制度設計上,如我國智慧財產案件審理法第11條至15條中,針對涉及營業秘密的民事與刑事訴訟程序所制定的秘密保持命令相關規範,即為適例。