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。
為因應金融產業數位化及鼓勵金融業創新,並在打造歐盟金融業競爭之同時,確保消費者之保護及金融市場之穩定,歐盟執委會於2020年9月間通過「數位金融整體計畫」(Digital Finance Package),該計劃包含之項目十分廣泛,建構了歐盟未來對於數位金融市場之整體性立法框架。 而2022年11月甫通過之「數位營運韌性法案」 (Digital Operational Resilience Act, DORA)便是數位金融整體計畫中之一分支,該法案預計將於2025年生效。有鑑於過去歐盟會員國各自對資通安全事件行動效果有限,且國家措施之不同調導致重疊、不一致、重複之要求而產生高昂之行政和法遵成本,此情況分裂了單一市場,破壞了歐盟金融機構之穩定性和完整性,並危及消費者和投資者保護,遂有本法案之誕生。 本法案主要之訂定目的在於建立資通安全事件之要求標準及通報流程機制以加強銀行、保險業、投信投顧等金融業者之資通安全,使其面臨網路攻擊時,能保有韌性及恢復力,並維持正常之營運狀態。具體而言,本法案為促金融業者達成高度數位經營韌性之統一要求,遂要求金融業者採取以下手段: (一)資通風險管理監控 (二)資通事件之報告及建立於自願基礎上之重大網路威脅通報 (三)向主管機關通報重大營運或支付安全有關之事件 (四)數位營運韌性檢測 (五)有關網路威脅或漏洞有關之資訊情報共享 (六)健全控管對第三方資通技術供應者之機制。 總地而論,本法案透過建立歐盟統一之資通安全事件通報原則及營運韌性檢測標準等方式加強歐盟之眾金融機構在受網路攻擊之應對能力,且將可避免過去各國間無法取得共識,金融機構於發生資通安全事件時手足無措之窘境,值得讚許,或可為我國未來借鏡採納。
何謂防禦型聯盟(Defensive Patent Aggregator)?其是否為NPE的重要類型?防禦型專利聯盟係為NPE之一種重要類型,主要以抵制NPE侵擾為出發點,防禦型聯盟儘可能搶先攻擊型如NPE者去進行專利的授權或購買,加入防禦型聯盟者則可付出比與NPE進行和解所支付費用較少的金錢,成員其會員以取得不被NPE侵擾的地位。 NPE中屬於防禦型聯盟(Defensive Patent Aggregator)者,RPX(Rational Patent)之運作模式常可作為主要類型化參考對象之一。RPX為上市公司,其主要核心業務在於「緩和其會員被訴之可能」。RPX取得專利之資金主要來自會員年費,而各會員可取得RPX所有專利之「授權」,而收費結構不當然等於獲取專利之成本之分攤,以使會員已低於一般訴訟和解、或取得爭議專利等更為低的代價來防止被訴。在此同時,RPX本身也不會對他人起訴。 RPX所提供的防禦性聯盟策略,先行於其他NPE取得前那些潛在「危險性」的目標專利,甚至有可能向NPE取得專利,必要時,直接於訴訟仍在進行之時去取得專利。而在防禦以外,如其他非會員向會員起訴,會員也可以以RPX所有之專利進行反訴。 目前RPX會費在6萬5千美元至6900萬美元之間,依照會員本身營運規模之不同定之,但「會費等級」(rate card)會自加入之初鎖定不再更動,實際每年繳交費用則可能依據RPX所取得的所有專利價值增加而上昇 。而除此主要運作模式外,RPX也運用其廣泛取得專利之經驗,提供個別企業服務服務,得以較低的躉售價格取得專利(Syndicated Acquisitions),反之企業自行購買專利可能需要付出較高的「零售」價格 RPX的運作模式對於加入成為其「會員」者有兩項優勢:第一,減少「專利蟑螂」可取得的專利數量;其次,因可理解為全體會員合力進行防禦型專利取得故能減低這些專利取得之成本。
美國聯邦資料戰略〈2020年行動計畫〉美國白宮於2018年3月發布〈總統管理方案(President’s Management Agenda)〉,其中發展「聯邦資料戰略(Federal Data Strategy)」,將資料作為戰略資產,藉以發展經濟、提高聯邦政府效能、促進監督與透明度,為方案中重要之工作目標之一。「聯邦資料戰略」之架構上主要包括四個組成部分,以指導聯邦資料之管理和使用:1.使命宣言:闡明戰略之意圖與核心目的;2.原則:有十大恆定原則對於機關進行指導;3.實作規範:有四十項實作規範指導機關如何利用資料之價值;4.年度行動計畫:以可衡量之活動來實踐這些實作規範。 於2019年12月23日,〈2020年行動計畫〉之最終版正式發布,其將建立堅實之基礎,在未來十年內支持戰略之實踐。詳言之,〈2020年行動計畫〉之內涵主要包含三大部分與二十個行動: 機關行動:旨在支持機關利用其資料資產,包括六大行動:(1)行動1:確認用於回答對於機關而言具有優先性之問題所需之資料;(2)行動2:將機關之資料治理制度化;(3)行動3:評估資料與相關基礎設施之成熟度;(4)行動4:確認提高員工資料技能之機會;(5)行動5:確認用於機關開放資料計劃之優先資料資產;(6)行動6:發布與更新資料庫存。 實踐共同體之行動:由特定機關或一群機關就一共通主題所採取之行動,可加速並簡化現有要求之執行,包括下列四大活動:(1)行動7:成立聯邦首席資料官委員會;(2)行動8:改善用於AI研究與發展之資料與模型資源;(3)行動9:改善財務管理資料標準;(4)行動10:將地理空間資料實務整合至聯邦資料事業中。 共享解決方案行動:為所有機關之利益、由單一機關或委員會試行或發展之活動:(1)行動11:開發聯邦事業資料資源儲存庫;(2)行動12:創建美國預算管理局聯邦資料政策委員會;(3)行動13:制定策畫之資料技能目錄;(4)行動14:制定資料倫理框架;(5)行動15:開發資料保護工具組;(6)行動16:試行一站式之標準研究應用程序;(7)行動17:試行一種自動化之資訊收集評論工具,該工具支持資料庫存之創建與更新;(8)行動18:試行用於聯邦機構之增強型資料管理工具;(9)行動19:制定資料品質評估與報告指引;(10)行動20:發展資料標準之儲存庫。 〈2020年行動計畫〉確定機關之初步行動,其對建立流程、建立能力、調整現有工作以更好地將資料作為戰略資產至關重要。未來之年度行動計畫將會在〈2020年行動計畫〉之基礎上進一步發展出針對聯邦資料管理之協調方案。
5G汽車協會發布《道路使用者保護白皮書》5G汽車協會(5G Automotive Association, 5GAA)於2020年8月24日發布「弱勢道路使用者保護白皮書」(Vulnerable Road User Protection),點出目前道路交通安全對相關道路使用者保護不足,同時揭示未來車聯網(V2X)可提供整體用路人更安全之道路交通環境。 白皮書指出,道路安全是交通政策關鍵,應透過科技技術與政策制定,共同實現道路安全目標。而根據目前統計數據,弱勢道路使用者(Vulnerable Road User,以下簡稱VRU),包含:「行人」、「騎自行車者」、「騎電動車者」、「道路施工者」、「輪椅使用者」及「滑板或是單輪車使用者」,其占交通事故之傷亡比例最高,幾乎超過半數之死亡人數均為VRU,未來更可能因環境或與健康因素,使道路交通使用者數量不斷提升,對VRU之保護將成為未來各國交通之關鍵。 技術層面,則是車輛感測器偵測VRU、路側設備(Roadside Unit, RSU)、行動邊緣計算技術(Mobile Edge Computing, MEC)等,並進一步應用於車聯網下之不同案例情況:(1)高度風險區域:例如車輛進入行人密度極高的地區,透過感測器發出警訊,以即時警惕人車彼此存在,降低視線死角之事故發生率。(2)VRU與車輛透過裝置溝通:如車輛與VRU之間透過手機等設備傳輸相關資料並通訊。(3)車輛透過安全演算系統與VRU及各項設施交換訊息:此項涉及車聯網通訊應用下,車與車(V2V)和車與交通基礎設施(V2I)通訊,透過C-V2X PC5通訊技術軟體,使車輛、基礎設施與VRU之隨身電子設備之間得以進行通訊,降低事故碰撞發生。 綜上,未來應建立國際通用的車聯網之弱勢道路使用者保護標準,而非因區域而不同之標準,如目前美國汽車工程師協會之個人安全訊息標準(Personal Safety Messages, SAE PSM)及歐盟電信標準協會之弱勢道路使用者分布(Vulnerable Analysis Mapping , ETSI VAM),兩者在保護上即有所差異。VRU之保護服務是未來車聯網應用之關鍵與道路交通安全核心目標之一,相關系統與感測技術亦在不斷提升,未來更能融合感測器技術,並預測行人可能路徑,將全面提升道路安全。