德國聯邦經濟事務暨能源部(Federal Ministry for Economic Affairs and Energy)於2020年1月24日提出反競爭-數位化法草案(GWB-Digitalisierungsgesetz),主要係針對競爭法相關規範進行修正、調適,意在解決數位經濟中濫用市場地位、權力不平衡之問題。因大型數位公司和營運平台往往擁有大量的用戶資料而居於市場優勢支配地位,將阻礙、影響到其他新進公司的整體競爭和創新發展。
從而,數位經濟時代的競爭政策需要有適當的競爭規則和監管手段,以便強化有效的市場競爭,本草案進一步擴大德國競爭監管機關(Bundeskartellamt)的職權,目的在嚴格監管濫用市場力量之大型數位公司和平台營運商(如FACEBOOK、GOOGLE等),同時增加競爭對手的市場創新和共享資料存取的機會,確保相關規定與執法達到適當平衡。
茲將該草案擬修正之主要內容,重點整理如下:
該草案目前預計將於2020年下半年通過,使德國競爭監管機關在數位經濟領域針對數位公司和平台營運商的執法上有所變化,後續值得留意。
2009年,馬里蘭州立法通過去氧核醣核酸(下稱DNA)採集法(DNA Collection Act),允許警方向已經被起訴但尚未定讞之犯罪嫌疑人採集DNA樣本,其適用對象主要在於暴力犯罪或一級竊盜案件。對此問題,美國大約有26州立有與馬里蘭州類似的法案,例如維吉尼亞州的執法單位對於暴力犯罪在經過逮捕後即可進行DNA採集。然而,該法案卻引發了隱私權利與公眾安全之平衡的爭論。 此次爭議爆發於Alonzo Jay King Jr. v. State of Maryland案,案件中Alonzo Jay King Jr.在2009年被起訴暴力攻擊,且因此被警方採集DNA,而後又在經過DNA比對之後,發現與2003年一宗強制性交案件所遺留下的DNA樣本符合,並據此判決Alonzo Jay King Jr.強制性交罪。本案經Alonzo Jay King Jr.上訴高等法院後,高等法院認為調查人員採集其基因資料並以之與舊案件進行比對,已經侵犯了美國憲法第四修正案所賦予人民的合理隱私期待,屬於不合法的搜索,並據此判決禁止向犯罪嫌疑人採集DNA樣本。本案目前正在最高法院上訴中,而最高法院首席法官John Roberts日前發布了一份命令,阻止了高等法院判決的生效,並使得馬里蘭州在最高法院作出判決之前仍然能夠採集DNA;全案預計將在10月進行聽證,未來,最高法院將如何判決,值得吾人注意。
何謂日本「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書」?「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書(産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック)」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出,期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀,進一步實現正式的產官學連攜活動。 該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊,2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報,擴充並更新了該概況調查書的內容,包含:1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等;2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項;3.產學連攜之本部機能的相關情報;4.面向正式共同研究的配套措施,如平均交涉期間、跨領域型共同研究;5.各大學之專精領域及其實例;6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況;7.大學發起的創投事業數及其支援體制;8.混合僱用制度的狀況。
歐美貿易與技術理事會發表第6次聯合聲明,確保雙方於新興技術及數位環境之領導地位歐美貿易與技術理事會(EU-U.S. Trade and Technology Council,TTC) 2024年4月4日至5日在比利時魯汶舉行第6屆部長會議,依據會後聯合聲明,雙方針對數位轉型所帶來的機遇與挑戰,同意在新興技術和數位環境等面向促進雙邊貿易和投資、進行經濟安全合作,並捍衛人權價值。未來雙方將針對AI、半導體、量子技術和6G無線通訊系統等制定互通機制及標準,簡述如下: (1) AI技術:採取「風險基礎方法」(risk-based approach)實施「可信任人工智慧和風險管理聯合路徑圖(Joint Roadmap for Trustworthy AI and Risk Management),提高透明度以降低公民及社會使用AI的風險;更新關鍵AI術語清單(a list of key AI terms),減少雙方於概念認知上的誤差;承諾建立對話機制,以深化雙邊合作。 (2) 半導體:為促進半導體供應鏈韌性(resilience)與協調(coordination),將延長實施「供應鏈早期預警機制」(joint early warning mechanism)及「透明機制」(transparency mechanism)兩項行政安排,共同解決半導體產業市場扭曲、供應鏈過度依賴特定國家等挑戰。 (3) 量子技術:雙方將成立量子工作小組(Quantum Task Force),以制定統一量子技術標準,加速技術研發。 (4) 6G技術:雙方通過「6G願景」(6G vision),並對於未來研究合作簽署行政安排(administration arrangement),建立6G技術開發共同原則。 歐美雙方期望透過上述作法,促進半導體和關鍵技術研發和供應鏈多元化,以確保經濟安全及落實數位轉型,確保歐美於新興技術和數位環境之領導地位。
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。