2017年12月14日美國聯邦通信委員會(Federal Communications Commission, FCC)以3票對2票表決通過,廢止自2015年來所採取網路寬頻服務的高壓監管規定,並恢復了原來所採取低管制監管框架。支持者與反對者分別來自兩個不同的黨派。
經過詳細的分析以及對消費者和利益相關者的評論廣泛審查後,委員會認為自2015年來對網路寬頻服務採取的高壓規定,對整個網路生態系統施加了巨大的成本。為了取代這個嚴格的框架,FCC重新採用2015年之前的傳統低管制監管框架。
FCC 特別要求行動寬頻服務業者應公開揭露其網路管理政策例如:如何處理網路安全與壅塞問題、服務內容與商業條款等,以利於消費者與業者進行有效選擇,並促進政府對寬頻業者的行為進行有效的監督。此外 ,FCC恢復了聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)的管轄權,以便在寬頻業者從事反競爭、不公平或欺騙行為時採取行動。
在對消費者的影響方面,自由市場的支持者認為,付費優先的作法,意味在寬頻基礎建設上會有更多投資,使得上網和整體資料傳輸速度大為增加。
為達上述目標,委員會所採取之具體措施如下:
此外FCC又禁止各州限制擴建寬頻網路服務的法律。據FCC統計,大約20個州有限制社區寬頻網路服務活動的法律,這些州的法律不公平地限制政府部門與有線電視和電信寬頻服務提供商的競爭。 FCC通過該案後引發不少如Google、Facebook及Netflix等科技公司,與消費者保護環體齊力撻伐,認為ISP業者在FCC力挺下,將可隨意限制民眾上網瀏覽的內容,大企業因此具優先權,不利新創網路公司生存發展,且投下反對票的政黨表示,將率領各州對聯邦傳播委員會這項決定提出法律挑戰,透過訴訟尋求翻盤機會。
不爽貓(Grumpy Cat)於2012年於社群網站曝光後爆紅後,不爽貓主人辭去工作成立「不爽貓公司(Grumpy Cat Limited)」,專心經營不爽貓事業並推出馬克杯、服飾等週邊產品,以及參與各類跨界合作等。 2013年「手榴彈飲料公司(Grenade Beverage)」以15萬美元合約取得不爽貓圖像之授權,得以販售以「Grumpy Cat Grumppuccino」為名且印有不爽貓圖像之冰咖啡品項。然而在2015年「不爽貓公司」發現該圖像進而印製在烘焙咖啡與T恤上,已超出原本約定之使用範圍,而對「手榴彈飲料公司」提出著作權及商標之侵權及違約訴訟。 「手榴彈飲料公司」負責人桑福德父子(Nick and Paul Sandford)反訴主張「不爽貓公司」未如當初規畫盡公司營運之協助,造成「手榴彈飲料公司」潛在之營收損失而求償1,200萬美元,包括:未讓不爽貓與喜劇演員威爾法洛(Will Ferrell)及傑克布萊克(Jack Black)參與電影演出、「不爽貓公司」僅在社群網站張貼17則冰咖啡之行銷貼文、「不爽貓公司」不重視冰咖啡事業因而在脫口秀節目中脫稿演出等。 然而,加州南區聯邦地方法院陪審團並未因以上指控而猶疑,認定「手榴彈飲料公司」負責人侵害「不爽貓公司」之著作權與商標,應支付71萬美元作為賠償,至於違反授權約定部分則以1元作為象徵性賠償。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
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。
中國大陸於最高人民法院內新設立知識產權法庭近期美國與中國大陸雙方針對貿易問題展開激烈攻防,起因為美國冀望透過「貿易戰」扭轉中美龐大的貿易逆差,而其中一個主要爭議點即為中國大陸日趨嚴重之侵權仿冒等問題。 中國大陸於第十三屆全國人大常委會表決通過最高人民法院提請審議的《關於專利等案件訴訟程式若干問題的決定》,批准最高人民法院設立知識產權法庭,主要審理專利等專業技術性較強的知識產權民事及行政上訴案件,以達成知識產權案件審理專門、集中及人員專業化之目的,提供更為專業之司法服務及保障。由最高人民法院知識產權法庭統一審理發明和實用新型專利為主之上訴案件,有利於對中外企業知識產權之保護,實現知識產權效力判斷與侵權判斷兩大訴訟程式和裁判標準的對接,以利解決機制上之裁判尺度不一問題,提高知識產權審判品質效率,提升司法公信力。 值得注意的是,最高人民法院知識產權法庭審理之案件,僅以不服知識產權一審判決、裁定中發明和實用新型專利等案件,其他上訴案件,仍由智慧財產權法院所在地的高級人民法院審理。中國大陸最高人民法院院長周強表示,知識產權法庭之設立,宣示平等保護中外市場主體知識產權,該知識產權法庭並不會處理與不正當競爭、商標或營業秘密有關之案件。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。