新加坡正式推動金融服務與市場法案，加強對新型態金融服務產業之監管力度
新加坡為全球性商務金融重鎮，影響全球金融市場甚鉅，其法制變革具有指標性意義，近年來新加坡政府針對電子支付、數位代幣領域加強監管，於2017年新加坡金管局（Monetary Authority of Singapore, MAS）發布「數位代幣發行指引」；2019年通過「支付服務法」（Payment Service Act），規定從事付款業務之單位，皆須先取得許可執照。新加坡國會更於2022年4月5日三讀通過「金融服務與市場法」 （Financial Services and Markets Act），旨在促使金管局得更有效率因應、監管當今變化快速、逐漸數位化之金融市場。
該法規主要著眼於金管局對於金融業中數位代幣及加密貨幣業者之控管，並使合法之加密貨幣業者更具競爭優勢。首先明定受規範之相關金融機構或特定個人，若其具違法情事，金管局得對其發布禁制令（Prohibition Order）；對於得受禁制令之主體及其涵蓋範圍，相較於過去其他法案更為擴張。
在主體方面納入「數位代幣服務供應商」（Digital Token Service Providers），以防止洗錢、進行資助恐怖主義之活動或其他金融犯罪行為，禁制令可視違法者之情節嚴重程度，而區分禁制期間為特定時間或至永久。此外，金管局亦得於特定情形下，評估要求相關金融機構進行強制股份轉讓或重組。
綜上，可以知悉新加坡當局有意對新興型態之金融模式進行有效監管，雖可能被認定與過去寬鬆、開放市場之控管機制背道而馳，惟面臨如此多元且發展快速之金融市場，著實有不斷將法規進行修正，以靈活配合當下金融趨勢及發展之必要性。
趙奕縣
法律研究員 編譯整理
Explanatory Brief for Financial Services and Markets Bill 2022, MAS.GOV, https://www.mas.gov.sg/news/speeches/2022/explanatory-brief-for-financial-services-and-markets-bill-2022 (last visited Aug. 23, 2022).
LENA NG, New Omnibus Act for Singapore's Financial Sector – Financial Services and Markets Act 2022, Clifford Chance, Apr. 18, 2022, https://www.cliffordchance.com/briefings/2022/04/new-omnibus-act-for-singapore-financial-sector.html (last visited Aug. 23, 2022).
Hagen Rooke, Nina Carlina Sugianto, Johnny Lim, Bryan Tan, Bernice Tian, The Singapore Financial Services and Markets Bill – what you need to know, ReedSmith, Mar. 16, 2022, https://www.reedsmith.com/en/perspectives/2022/03/the-singapore-financial-services-and-markets-bill (last visited Aug. 22, 2022).
今年(2014)3月6日美國號稱蕃茄醬巨人的H.J. Heinz Co. (以下簡稱Heinz)於美國德州聯邦法院向一家德州公司Figueroa Brothers Inc. (以下簡稱Figueroa)提起商標侵權訴訟，主張Figueroa製造販售的蕃茄醬採用與其設計幾近相同的瓶身(ketchup bottle)，侵害其極具識別性、代表性的商業表徵(trade dress)。 Heinz目前針對該玻璃瓶設計已註冊取得3個聯邦商標，其除了主張聯邦商標法保護外，亦基於普通法(common law)提起商標侵權主張。然而，Heinz表示，在提起訴訟前，已數次嘗試與Figueroa私下解決此爭議，但未果，所以最後才會訴諸法律途徑，提起訴訟。 Heinz於訴狀中表示從1890年代開始，便開始行銷販售有名的蕃茄醬產品，該產品的包裝即為系爭具有高度識別性的玻璃瓶設計。Heinz認為被告Figueroa未經同意擅自使用此瓶身設計的行為會造成消費者混淆，搭便車利用Heinz花費大量心力、時間和費用所累積的良好商譽來牟利。此外，Heinz並注意到Figueroa其他醬料產品例如莎莎醬、辣醬皆使用不相似的包裝，惟獨蕃茄醬產品包裝跟其有名的玻璃瓶設計幾乎完全相同。 自Heinz提起訴訟過了近一個禮拜，案情有了變化，Figueroa於4月初與Heinz和解，雖然Figueroa並未承認其侵害Heinz商標權，但同意從今年12月開始停止使用該玻璃瓶設計，並從此不再侵害Heinz的商業表徵(玻璃瓶設計)。然而，和解金額相關條款並未揭露。 此案之後，對於其他欲仿冒或剽竊Heinz的玻璃瓶設計者，是否會有遏阻影響，值得後續觀察。
惠普 : 軟體專利是必要之惡智慧財產權議題涉及專利、著作權和商業機密，近年來因開放原始碼軟體而備受矚目。開放原始碼軟體可共享、修改和重新發布，和傳統專屬軟體的保密性和發布限制迥然不同。 許多開放原始碼與自由軟體倡議人士都痛批軟體專利，相形之下，惠普以擁有大量的專利為傲。2004年惠普一共獲頒1,775項美國專利，在美國排名第四。 惠普Linux負責人表示，開放原始碼程式設計師或許厭惡軟體專利的概念，但最好還是試著自我調適，因為軟體專利是不會消失的。且開放原始碼軟體是在著作權法的基礎上發展而成的，而專利比較麻煩，是因為程式設計師把專利視為削弱他們的自由。另一方面，企業則把專利看待成自家珍貴創意的保護傘。 惠普Linux副總裁Martin Fink批評開放原始碼促進會(Open Source Initiative；OSI)核准開放原始碼授權證書的作法太草率。去年8月，Fink曾指出，開放原始碼授權證書多達52種，實在太多了。現在數目變得更多，因為他抱怨OSI核准任何符合開放原始碼定義的申請案，卻不試著加以整併以強化開放原始碼業的基礎。只基於符合規格就核准授權證書，而未顧及進一步鞏固開放原始碼經營模式的能力，這會構成明顯而迫切的危險。 一家銷售智財權法律免責保險的公司說，調查顯示，Linux作業系統的核心(kernel)可能涉及283項專利侵權。惠普2002年也提醒眾人，微軟可能醞釀對開放原始碼軟體提出專利訴訟。但目前為止這些威脅尚未發生，而紅帽公司（Red Hat）和Novell揚言運用自家專利反制那類威脅，IBM和昇陽也表明不會針對開放原始碼侵犯的數百項專利提出告訴。
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).
伊利諾伊州通過人權法修正案，致力解決人工智慧可能造成之就業歧視風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 54px;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 54px} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 伊利諾伊州通過人權法修正案，致力解決人工智慧可能造成之就業歧視風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年12月09日 伊利諾伊州人權法修正案（Amendment to the Illinois Human Rights Act）於2024年8月由伊利諾伊州州長簽署並通過，成為繼科羅拉多州人工智慧消費者保護法（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act）之後美國第二部監管私部門使用人工智慧的法律。 本法規範重點在於解決人工智慧導入就業市場而衍生之就業歧視議題，伊利諾伊州透過修訂伊利諾伊州人權法，增加人工智慧（Artificial Intelligence）與生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence）之法律定義[1]，以及增加伊利諾伊州的雇主使用人工智慧的相關義務，使員工在就業法律方面獲得更完善之保障。 壹、事件摘要 近年來人工智慧大量被使用在就業市場，例如：雇主使用人工智慧自動篩選履歷、績效管理等等。[2]人工智慧所伴隨的就業歧視議題，遂成為美國聯邦政府與各州政府近年來之人工智慧法制重點。 2023年2月，伊利諾伊州眾議員Jaime M. Andrade, Jr.將伊利諾伊州人權法修正案提交給議會書記官（Clerk）[3]，伊利諾伊州人權法修正案在一系列的審議之後，終於在2024年5月通過參眾議院同意，並於2024年8月9日由伊利諾伊州州長簽署，使伊利諾伊州人權法案成為美國第二部監管私部門使用人工智慧的法律[4]，修正部分將於2026年1月1日生效。[5] 貳、重點說明 伊利諾伊州人權法（Illinois Human Rights Act，775 ILCS 5）由伊利諾伊州人權部（The Illinois Department of Human Rights，IDHR）負責執行。其宗旨為確保伊利諾伊州內之所有人免受歧視，並就主要領域訂定規範，包含「公平住宅」、「金融」、「公共場所」、「教育領域之性騷擾」以及「就業」[6]，其中有關就業歧視之議題為第5節所規範。 伊利諾伊州人權法修正案之目的為解決雇主使用人工智慧工具導致的就業歧視問題，因此主要修訂伊利諾伊州人權法案第5節有關「就業」之規定[7]。而有關本修正法案之執行細節，如通知方式、期限，由伊利諾伊州人權法授權伊利諾伊州人權部訂定並執行。[8] 一、法案修正內容 （一）增訂人工智慧與生成式人工智慧之定義 伊利諾伊州人權法修正案所修訂之範圍涵蓋人工智慧與生成式人工智慧之定義與使用，將新增於伊利諾伊州人權法第5節第2-101小節M款與N款： 1. 人工智慧（Artificial Intelligence）定義 伊利諾伊州人權法修正案將人工智慧定義為一種機器系統，該系統根據其接收之輸入資訊，為目標（不論明確或模糊）推論輸出結果，例如預測、內容、推薦或決策，這些輸出結果能夠影響真實與虛擬環境。[9]須注意此處所指人工智慧包含生成式人工智慧。[10] 2. 生成式人工智慧（Generative Artificial Intelligence）定義 新增之第5節第2-101小節N款將生成式人工智慧定義為一種自動化計算系統，當接受人類的提示、描述或問題，能生成模擬人類所創作之內容加以輸出，其生成內容包含且不限於文字、圖像、多媒體等。[11] （二）雇主不得因使用人工智慧導致員工權利受侵害 所謂「雇主」（Employer），根據伊利諾伊州人權法第5節第2-101小節B項之規定，係指在伊利諾伊州內雇用員工（Employee）者，其員工數目只要達一名即符合雇主之定義。[12]而依據伊利諾伊州人權法修正案之修訂內容，雇主所使用之人工智慧不得導致員工在招聘、僱用、晉升、續聘、培訓、解僱、紀律處分、任期或雇用條件等方面受到歧視。[13] 例如根據1964年《民權法》（Civil Rights Act of 1964）第七章，雇主在僱用、解雇、晉升等方面，不得因種族、膚色、國籍、性別或宗教信仰表現出就業歧視行為。[14]而民權法第七章所認定之歧視範圍包含了歧視性編碼（discriminatory coding），例如郵遞區號（Zip Codes），因為有許多少數族群會居住在特定區域。[15] 有鑑於此，伊利諾伊州人權法修正案也規範雇主於使用人工智慧時，不得使用郵遞區號作為本條款的替代指標[16]，避免因郵遞區號造成就業歧視。 （三）雇主負有主動通知員工使用人工智慧工具情形之義務 伊利諾伊州人權法修正案新增雇主之通知義務，凡有使用人工智慧從事招聘、僱用、晉升、續聘、培訓、解僱、紀律處分、任期或雇用條件者，不得於未通知員工的情況下使用人工智慧為上述目的。[17]意即雇主應該主動應告知其員工有使用人工智慧進行前述行為之情事，至於通知的方式與時限則有待伊利諾伊州人權部訂定。 二、違法效力與救濟方式 （一）雇主可能需要負擔損害賠償費用與民事罰款 違反伊利諾伊州人權法修正案有關就業歧視禁止規範者，等同違反伊利諾伊州人權法。根據伊利諾伊州人權法第8-108條與第8-109條，違反者需要負擔相應的損害賠償，包含財產與非財產上的損害賠償費用[18]，以及復職等補救措施。[19]除此之外，違反之雇主也可能面臨民事處罰。[20] （二）權利受侵害者得向伊利諾伊州人權部提起申訴或向法院提起訴訟 伊利諾伊州人權法案賦予民眾得以尋求救濟之權利，其方式大致有二，一為向伊利諾伊州人權部提出申訴，二則是直接向法院提起訴訟。 向伊利諾伊州人權部申訴者，將由人權部進行調查與調解[21]。調查後，伊利諾伊州人權部將提供申訴人調查報告[22]，該調查報告將就申訴人遭受違法權利侵害之實質證據提出建議。[23]在伊利諾伊州人權部完成調查後，申訴人仍可至法院提起訴訟。[24] 參、事件評析 一、人工智慧就業歧視為美國當前優先處理之法制議題，雇主應加強法遵意識 演算法偏見所導致的歧視問題，正是美國各州政府所欲立法解決之議題。雖然尚未出現聯邦層級之法律，但各州卻於今年陸續通過相關法案。例如科羅拉多州州長於今年5月17日所簽署之《科羅拉多州人工智慧消費者保護法》（Consumer Protections for Artificial Intelligence Act，Colorado AI Act）[25]、猶他州以及本文介紹之伊利諾伊州人權法修正案，皆已針對人工智慧就業歧視訂定相應規範。 在人工智慧的監管趨勢中，雇主應善加注意人工智慧之應用是否符合當地法規範，以避免遭受處罰。 二、立法方式採修訂既有法律，執行細節另行訂定 伊利諾伊州人權法修正案將有關使用人工智慧之規定增訂於《伊利諾伊州人權法》，其執行細節則授權伊利諾伊州人權部訂定，尤其伊利諾伊州人權法修正案之部分條文僅說明雇主使用的人工智慧不得導致員工在招聘、聘用、晉升、解僱、紀律或僱用條款、特權或條件等方面受到基於受保護類別的歧視，並未詳細規定雇主應以何方式避免之，因此仍有持續關注之必要。 三、本法賦予當事人申訴管道，較完整保障就業權利 伊利諾伊州人權法可以作為民眾權利之請求基礎，向伊利諾伊州人權部提出申訴或至法院訴訟。因此當伊利諾伊州雇主違反伊利諾伊州人權法時，其員工得依法主張權利，可以請求復職或損害賠償，而非只是由主管機關對雇主裁罰。故對於當事人之就業權利，有相對完整之保障。 [1]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). [2]Illinois Enacts New Law Regulating Employer Use of Artificial Intelligence, Lexology, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=dfebd021-1398-41eb-92ee-9631183fa8ce (last visited Sep. 9, 2024). [3]IL HB3773 | 2023-2024 | 103rd General Assembly, Legiscan, https://legiscan.com/IL/bill/HB3773/2023 (last visited Sep.9, 2024). [4]IL HB3773 | 2023-2024 | 103rd General Assembly, Legiscan, https://legiscan.com/IL/bill/HB3773/2023 (last visited Sep.9, 2024). [5]IL HB3773 | 2023-2024 | 103rd General Assembly, Legiscan, https://legiscan.com/IL/bill/HB3773/2023 (last visited Sep.9, 2024). [6]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §§1-5(2024). [7]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5 (2024). [8]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). The Department shall adopt any rules necessary for the implementation and enforcement of this subdivision, including, but not limited to, rules on the circumstances and conditions that require notice, the time period for providing notice, and the means for providing notice. [9]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Artificial intelligence" means a machine-based system that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments. [10]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Artificial intelligence" includes generative artificial intelligence. [11]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Generative artificial intelligence" means an automated computing system that, when prompted with human prompts, descriptions, or queries, can produce outputs that simulate human-produced content, including, but not limited to, the following: (1) textual outputs, such as short answers, essays, poetry , or longer compositions or answers; (2) image outputs, such as fine art, photographs, conceptual art, diagrams, and other images; (3) multimedia outputs, such as audio or video in the form of compositions, songs, or short-form or long-form audio or video; and (4) other content that would be otherwise produced by human means. [12]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-101 (2024). "Employer" includes: (a) any person employing one or more employees within Illinois during 20 or more calendar weeks within the calendar year of or preceding the alleged violation. [13]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). [14]Civil Rights Act of 1964, title VII, 29 CFR Part 1601. [15]Civil Rights Act of 1964, title VII, 29 CFR Part 1601. [16]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). [17]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/2-102 (2024). [18]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/8-108 (2024). [19]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/8-109 (2024). [20]Illinois Human Rights Act, 775 ILCS §5/8A-104 (2024). [21]Illinois Department of Human Right, Procedures for Non-Housing Charges, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/path-of-a-charge/procedures-for-non-housing-charges.html (last visited Oct. 22, 2024). [22]Illinois Department of Human Right, Procedures for Non-Housing Charges, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/path-of-a-charge/procedures-for-non-housing-charges.html (last visited Oct. 22, 2024). [23]Illinois Department of Human Right, Charge Process, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/legal-review.html (last visited Oct. 22, 2024). [24]Illinois Department of Human Right, Procedures for Non-Housing Charges, https://dhr.illinois.gov/filing-a-charge/path-of-a-charge/procedures-for-non-housing-charges.html (last visited Oct. 22, 2024). [25]Consumer Protections for Artificial Intelligence, Colorado General Assembly, https://leg.colorado.gov/bills/sb24-205 (last visited Oct. 22, 2024).