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。
澳洲眾議院在2023年9月提出了《2023年法定聲明修正法案》(Statutory Declarations Amendment Bill 2023),法定聲明(statutory declaration)是大英國協法體系中的一種法律行為,效力相當於宣誓,以確認聲明人聲明內容為真。如受雇者可以法定聲明的方式聲明自己的工作經歷屬實,以做為受雇資料不全時的補充。該修正案將使數位方式(digital execution)進行的法定聲明和傳統書面形式具有相同效力。 澳洲政府在Covid-19期間,為了因應疫情對於整個社會的衝擊,在實體接觸困難的社會環境下導入大量臨時措施,但是這些臨時措施將會於2023年12月31日時效到期後失去效力。 本次的修正案除了將允許電子簽名(electronic signature)和視訊見證(video-link witnessing)等數位形式作為進行法定聲明的方式外,亦進一步規定只有在經過核可並且授權的數位平臺(如myGov)才可以進行有效的數位法定聲明。除此之外,使用者也需通過這些線上平臺的身分驗證(如myGovID)後才能使用這一服務,以確認法定聲明發表人的身份並確保該聲明之效力。 為了確保透明和釐清平臺的責任歸屬,該法案除了對數位平臺進行隱私、資安和防詐騙的規範外,亦禁止數位平臺儲存或保留使用者法定聲明的副本,因為這些法定聲明可能都含有高度敏感的個人資訊。 該法案的目的並非要完全取代傳統書面紙張在法定聲明中的地位,而是為了澳洲人民在做成法定聲明時提供另一個不受到地理、實體限制的選擇,這種改變讓個人和企業藉由數位化平臺快速且不受實體距離影響完備所需的法律文件,使他們能夠便捷的享有那些需要法定聲明的政府服務。 澳洲政府為了因應社會變遷及數位時代的來臨,在法律體系中賦予數位形式明確效力,並且嘗試建立起可信賴的數位平臺與路徑,其制度設計及後續影響,可以作為我國推動國家數位轉型時的參考。
研究顯示:主管機關審查是否核發奈米專利的時間越來越長專研奈米科技領域的美國顧問諮詢公司 Lux Research and Foley & Lardner LLP 最近公布的一份報告( Nanotech IP Battles Worth Fighting )指出,美國商標專利局( US PTO )在去( 2005 )年共核發 4,996 個奈米技術領域的專利,雖然這個數字挺嚇人的,不過報告中也發現,過去一年取得奈米專利的成長率只有 4 %,比起更前一年( 2004 )的 20 %的成長率,少了許多。然報告指出, 取得奈米專利保護的成長趨緩並不表示投入這個領域的研究不夠,相反地,若從專利申請案的數字來看, 2005 年的申請案數字其實成長了 52 %。而 US PTO 奈米專利的核發率成長有限的原因,主要是因為申請人所主張的保護範圍交疊重複( overlapping claims ),使 US PTO 審查奈米專利所需的時間,相較於其他技術領域來得更長,平均而言,目前 US PTO 核發一項奈米專利所需的審查時間竟高達四年。 這項報告總共檢視了 2,738 個專利,涵蓋七類申請領域共計 52,148 個權利範圍的主張。報告總結,在電子領域中有關 carbon nanotube 及 quantum dot 之專利申請案,多數為脆弱的專利主張,有面臨法律訴訟的高度風險,若發生侵權訴訟,被告應該勇於進行訴訟防禦;而奈米材料由於市場潛力極大,故報告建議投入於專利搜尋或佈局之檢視,乃必要之成本。此外,報告也認為陶瓷奈米元件( ceramic nanoparticles )於能源領域的應用也極具發展潛力,並預期奈米電線( Nanowires )於電 子領域之應用將越來越受到重視。 不過,報告最後警告, patent trolls 的問題將會出現在奈米技術市場。所謂的 patent trolls 是指企業寧願花錢收購專利並透過授權收取權利金,也不願意自行投入研發的一種決策模式,此類企業通常是不負責實際商品交易的控股公司。
歐洲央行提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」以因應新冠肺炎疫情歐洲央行(European Central Bank, ECB)於2020年3月18日提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」(Pandemic Emergency Purchase Programme),紓困金額占歐盟年GDP之7.3%,以協助歐盟面臨新型冠狀病毒(covoid-19)所帶來之經濟衝擊,同時也減緩再生能源產業因疫情所帶來之影響。 就此,歐洲央行總裁Christine Lagarde表示,對於紓困對象及方法,歐洲央行將採取不分產業類別自市場購買公債或私人債券之方式,以因應疫情所帶來之影響,其中也包含歐盟投資銀行(European Investment Bank, EIB)所發行之「綠色債券」(Green Bond)。又綠色債券係歐盟投資銀行於2007年所發行,又名「氣候意識債券」(Climate Awareness Bond),職是故,歐洲央行針對歐盟投資銀行綠色債券進行紓困將使再生能源產業蒙受其利。 依歐洲央行之「緊急債券收購計畫」,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買,亦即歐洲央行僅得自價證券買賣之交易市場購買債券,而不得直接購買首次出售之有價證券,此項限制,也包含歐盟投資銀行所發行之綠色債券。 以歐盟投資銀行綠色債券為例,歐洲央行之操作機制在於透過此項購買手段,提升歐盟投資銀行綠色債券之市場價格,同時讓歐盟投資銀行面對投資人時,可以享有較為優渥之議價空間,以降低歐盟投資銀行未來所要付給投資人之利率。同時歐洲央行可再進一步降低對於歐盟投資銀行之利息,進一步降低歐盟投資銀行因發行綠色債券所帶來之利息壓力,促使綠色產業得以因應疫情之衝擊。 如此歐洲央行即達成其目的,減緩投資市場之震盪,同時達到振興經濟產業效益。這也是為何,歐洲央行僅得自次級市場(Secondary Market)購買債券,而不得直接自初級市場(Primary Market)購買債券之原因。
歐盟針對數位革命之法制障礙展開討論歐盟布魯塞爾會議規劃組織(QED)在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論,呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策,加速標準建立,並且預計調整現行法律規制,著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定,討論重點如下: 1.目前面臨之法律空缺為何 2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架 3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責 4.相容性問題應如何達改善途徑 5.資料所有權部分之問題如何因應 6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用,雲端是否為最終解決方式 7.如何建立適當安全防護機制。 8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據 9.各會員國對於資料保護立法不同,其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行 我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」,期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行,未來,相關法制配套規範,如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題,皆有待進一步探討之必要。