紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案,未來將禁止雇主使用未通過偏見審計(bias audit)的「自動化聘僱決策工具(Automated Employment Decision Tools)」,避免因為自動化工具導致的偏見與歧視,不當反映於雇主的最終聘僱決策。
於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」,係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算,以實質性協助或取代決策過程,影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試,藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響,例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下,始得使用自動化聘僱決策工具,包括:
一、通過審計義務:自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計(bias audit)。在使用該工具前,應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定,如未有公告,應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。
二、通知義務:如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時,雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者,且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數,並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。
如雇主或職業介紹機構違反上開規定,第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰(civil penalty),如連續違反者,對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署,該法案如經市長簽署通過,將於2023年1月1日生效。
為了減少美國專利訴訟泛濫,及防止專利蟑螂輕易向他人提起專利訴訟,美國最高法院在2014年6月 對兩件專利訴訴訟案進行判決,此決定也對專利權人及專利蟑螂不利。 首先,最高法院針對Limelight Networks v. Akamai Technologies否決聯邦上訴法院的判決。聯邦法院認為Limelight雖然沒有使用Akamai商業方法中每一個過程步驟之專利,但其使用其方法專利之其中方法就算造成間接侵權(induced infringement)。然最高法院認為,聯邦法院的判決對於間接構成侵權有誤解,Limelight所使用的商業方法並沒有引導間接構成侵權。此決定對於現今網路科技盛行之時代有很重要的影響,更防止不實施專利體及專利蟑螂隨意對潛在對象提起專利訴訟。 另一個案件為Nautilus, Inc. v. Biosig Instruments, Inc,最高法院亦駁回聯邦上訴法院之判決,對於專利說明(patent claim)的內容清楚性作出新的說明。聯邦上訴法院在此案中對於專利法第112條中專利說明的要求作出解釋,認為凡是專利說明不會難以解釋且模糊(insolubly ambiguous),專利說明皆可符合專利法規定。但最高法院採不同見解,認為聯邦法院的見解不符合專利法之規定,規定專利說明的內容必須要合理且明確,使可符合專利法的要求。此決定對於專利蟑螂尤其是一大打擊,過往專利蟑螂多以模糊的專利說明來進行專利訴訟,但今後要求明確的專利說明,讓雙方有更清楚的專利說明依據進行專利訴訟。
美國Farmers Insurance Group在加州以竊取營業秘密為由控告前員工以及Automobile Club of Michigan2017年10月,美國知名保險公司Farmers Insurance Group(下稱Farmers)在加州法院提訴,控告前員工Venkatesh Kamath(下稱Kamath)、前資訊長Shohreh Abedi(下稱Abedi)和競爭對手American Automobile Association(下稱AAA協會)旗下的Automobile Club of Michigan(下稱Auto Club)竊取營業秘密。 Farmers聲稱,於2015年起使用Guidewire Software(下稱Guidewire),以更新其理賠處理和保險服務系統。Kamath因Guidewire業務,接觸到Farmers高度敏感與機密資訊。Abedi前為Kamath上司,曾監督Guidewire計畫初期階段。之後Abedi至Auto Club任職,協助Auto Club轉換使用Guidewire,並挖角包括Kamath在內許多Farmers員工。Kamath離職前,從Farmers電腦中拷貝超過6400份檔案,其中包括與Guidewire計畫及Famers核心業務相關的營業秘密資訊。 Farmers控訴Kamath、Abedi及Auto Club違反加州營業秘密法(California Trade Secret Act)、從事不公平競爭、違反忠實義務及其他事由,除訴請賠償外,也請求法院禁止被告使用其營業秘密。 本案非Farmers與AAA協會首次因營業秘密事宜而對訟。2010年間,Farmers曾控告AAA協會旗下Auto Club Group竊取其投保客戶機密資訊,惟該案當時經法院以Farmers未能證明有何損失或損害為由,駁回其訴。Farmers公司於2017年10月對Auto Club提起的本件訴訟,法院實務的發展為何,值得後續觀察。
新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。 指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討: 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間) 共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。 指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素: 共享目的為何?是否適當? 共享的個資類型為何?是否與預期目的相關? 在該預期目的下,匿名資料是否足以代替個資? 共享是否需要得同意?是否有例外? 即使無須同意,是否需通知共享目的? 共享是否涉及個資跨境傳輸? 上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。 指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。
日本政府將於東京都及愛知縣成立「自駕車實證一站式中心」日本政府於2017年9月4日所召開之國家戰略特區區域會議(下稱戰略區域會議),決定由政府、東京都及愛知縣,共同成立「自駕車實證一站式中心」,協助企業及大學之自駕車相關實證研究。在自動駕駛實驗開始前,中心接受道路交通法等各程序相關諮詢,必要時可將相關程序以其他方式置換,將複數程序整合為一,推動相關實驗。 戰略區域會議並決定將窗口設置於東京都及愛知縣,欲進行實驗之企業可至前述窗口諮詢,東京都及愛知縣應與相關省廳及所管轄之警察、交通部門進行協調,並將所需之資訊彙整後回覆予企業,如此一來,企業可減輕實驗前繁瑣程序所帶來之負擔,進而降低啟動實驗之門檻。 東京都小池百合子知事於會後向記者們表示「自駕系統於汽車產業中,已是國家間之競爭」,且東京都將致力於「沙盒特區」體制之推動,於必要時可暫時停止相關現行法規之限制。愛知縣大村秀章知事則期待「透過實證實驗累積技術,促使愛知縣能維持引領世界汽車產業聚集地之地位」。 針對上述特區的設置,未來實際落實情況以及法規排除作法與範圍,值得我國持續投入關注。