《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。
《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:
1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;
2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;
3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;
4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;
5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);
6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;
7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;
8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;
9.自透明度的角度評估消費者之權利;
10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;
11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;
12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;
13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;
14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。
當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。
美國食品藥物管理局(The Food and Drug Administration,簡稱FDA)於今年(2014)7月更新並公布了醫療器材上市前審查(premarket notification)的指令(guidance)(該指令名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification,以下簡稱510(k)),針對醫療器材業者將其生產製造的醫療儀器申請上市的過程做了新的調整及規範。此指令主要是讓業界及FDA人員了解FDA在評估醫療器材申請過程中所評估的因素及要點,並藉由FDA在審查醫療器材的實務規範及審查標準來當作標準並訂定510(k)修正,以提高510(k)評估的可預測性、一致性及透明度,讓業界有一定的遵循標準。雖然FDA的指令文件並不受法律強制規範,但可供醫材藥廠清楚FDA所重視的審查程序及內容。 510(k)審查的內容主要規範於美國藥物食品化妝品管理法第513(i)條,其重點規範包括定義FDA評估實質上相同的標準:實質上相同指新醫材在技術上特點(technological characteristics)與比對性醫材相同;若該新醫材的技術特點在材料設計等和比對性醫材不盡相同,其需證明該儀器的資訊包括臨床試驗或是實驗數據等,與比對性醫材的安全及有效性性質並無歧異。以下為FDA在進行510(k)審查過程中,主要的評估內容: 1.說明欲申請上市新醫材在技術上的特點。 2.比較新醫材及比對性醫材在器材技術上特點的異同。欲申請510(k)的製造商需比較新醫材及已上市的醫材在功能上的異同。 3.決定技術特點的差異是否會影響新醫材的安全及有效性。
馬來西亞社會安全網-就業保險馬來西亞政府計劃於2018年推行就業保險計畫(Employment Insurance Scheme,EIS),為受雇人提供一個就業的社會安全網包括失業津貼和培訓支持,計畫內容: 適用範圍:典型受雇工作者。 基金管理機構: 社會安全機構(Social Security Organisation,SOCSO)。 保護內容:為被裁員工提供三個月至六個月的臨時財政援助。例如,在求職津貼下,失業人員可以獲得第一個月的假定月工資的80%,第二個月的50%,第三個月和第四個月的40%,第五個月和第六個月的30%。 保險費用:雇主必須負擔受僱人月薪之0.2%,僱員亦須繳納受僱人月薪之0.2%。繳費將根據員工的工資按固定比例計算。保費繳納之上限為收入4000令吉(Riggit Malaysia,RM)以上者,繳納的最高貢獻額為59.30令吉。 罰則:一萬元以下或兩年以下有期徒刑。 根據國際勞工組織(ILO)一項研究顯示,2011年越南失業人員中只有5%受到失業保險的保護,泰國則為25%。即使在非典型工作者較無問題出現的國家,失業人員的有效覆蓋率通常在40%到50%之間。主要原因在於,失業保險只包括典型工作者,然而亞洲較多數人為非典型工作者。 另一方面,2016年馬來西亞提高最低工資增加雇主負擔,使雇主感受到高額成本的壓力。推行就業保險計畫雇主所需承擔之成本又再次增加。這使得雇主不得不傾向選擇短期契約工作或外包工作。使得雇主減少雇用正式員工,本身待遇與福利居於弱勢的非典型工作者增加,反而使得計畫可以保護範圍縮小加深非典型工作者不平等問題。面對目前全球非典型工作者人數有快速膨脹趨勢,以及雇主捨棄高成本的雇用方式。如何立法保護或改善非典型工作者就業環境,將成為就業保險計畫另一個重要的核心議題。
中國大陸布局推動智慧城市建設,發布「2013年測繪地理信息藍皮書」中國大陸近年來積極布局智慧城市建設,並逐步將智慧城市的概念發展為具體的地理空間,2014年2月14日智能系統國家測繪地理信息局測繪發展研究中心--社會科學文獻出版社,發布2013年測繪地理信息藍皮書—《智慧中國地理空間智能體系研究報告(2013)》(以下簡稱「藍皮書」),揭示提出打造2030年智慧中國地理空間智能體系的具體目標。係以巨量地理資訊資源為基礎,透過新一代網際網路,以智慧聯網(Internet of Things, IoT)、雲端計算(Cloud Computing)和巨量資料(Big Data),實現地理資訊的智慧化應用,並透過相關政策形成以地理資訊獲取、處理及應用為主的雲端產業鏈。 自2013年起,中國大陸國家測繪地理信息局每年選擇10個城市作為智慧城市建設試點,目前已有太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等試點城市完成初步項目,正進行設計論證及完善基礎設施等工作。該局副局長李維森並指出,大陸將在2015年全面完成數字城市地理空間框架建設,並於此基礎升級為智慧城市。 中國大陸國土資源部亦從2013年底配合「十二五規劃」逐步推動以雲端運算、巨量資料以及智慧聯網等新一代資通訊技術所建構之「國土雲」,以滿足國土資源資訊利用、查詢、監管的需求,並透過資訊數位化,為其他領域重大工作提供基礎資訊。 從中國大陸近年來對於國家地理資源之蒐集、調查與管理手段觀察,可探知其對於國土資訊產業發展的高度重視,並欲在維護國土安全的前提下,加強推動有助於促進資訊流通效率以及資源廣泛利用的公共服務平台建設;對於此等具有國家安全戰略意義之新興科技領域,目前仍以國家投資為主要推動手段,後續相關法規發展殊值注意。
可專利性(Patentability)與專利適格(Patent-Eligibility)有何不同?可專利性(Patentability)與專利適格(Patent-Eligibility)常被混用,但實際上兩者並不可以畫上等號。 具專利適格不等於可專利一事,在指標判例In re Bilski可窺知端倪:「新穎性(Novelty)、進步性(Non-obviousness,或稱非顯而易見性)的分析,和35 U.S.C. §101(專利適格的法源)無關,而是分別以35 U.S.C. §102、35 U.S.C. §103作為法源。」顯示專利適格、實用性(Utility,或稱「產業利用性」)、新穎性、進步性,互不隸屬。梳理美國專利法教課書(Casebook)和判決內容,可知:「專利適格」是取得專利的基礎門檻、資格,具專利適格,並不必然可專利,還須符合實用性、新穎性、可進步性,才是一個「可專利」的發明。另應強調,「專利適格」除了需要滿足§101法條文字外,還需要滿足美國專利與商標局(USPTO)的兩階段標準(Two-Step Test)審查。 綜上,可整理出這個公式: 可專利性=專利適格(§101+兩階段標準)+實用性(§101)+新穎性(§102)+進步性(§103) 觀察美國專利法教科書的編排方式,亦可了解思考脈絡:先介紹專利適格,再依序介紹實用性、新穎性、進步性。另,「實用性」在作為名詞時是採“Utility”一字,而非“Usefulness”,這兩個詞微妙的差異是前者具「有價值的(Beneficial)」之意涵,也呼應Justice Story在 Bedford v. Hunt對「實用」(Useful)經常被援引的解釋:「要能在社會中做出有價值的(Beneficial)應用,不可以是對道德、健康、社會秩序有害(Injurious)的發明,也不可以是瑣碎(Frivolous)或不重要的(Insignificant)。」