美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件
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。
- EEOC Releases New Resource on Artificial Intelligence and Title VII, U.S. Equal Employment Opportunity Commission (May 18, 2023)
- Select Issues: Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964, U.S. Equal Employment Opportunity Commission (May 18, 2023)
柯郁萱
法律研究員 編譯整理
EEOC Releases New Resource on Artificial Intelligence and Title VII, U.S. Equal Employment Opportunity Commission (May 18, 2023), https://www.eeoc.gov/newsroom/eeoc-releases-new-resource-artificial-intelligence-and-title-vii (last visited May 31, 2023).
Select Issues: Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964, U.S. Equal Employment Opportunity Commission (May 18, 2023), https://www.eeoc.gov/select-issues-assessing-adverse-impact-software-algorithms-and-artificial-intelligence-used (last visited May 31, 2023).
Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative, U.S. Equal Employment Opportunity Commission (Oct. 28, 2021), https://www.eeoc.gov/ai (last visited May 31, 2023).
The Americans with Disabilities Act and the Use of Software, Algorithms, and Artificial Intelligence to Assess Job Applicants and Employees, U.S. Equal Employment Opportunity Commission (May 12, 2022), https://www.eeoc.gov/laws/guidance/americans-disabilities-act-and-use-software-algorithms-and-artificial-intelligence (last visited May 31, 2023).
楊明瑜，〈紐約通過法案，將禁止企業使用未能通過偏見審計的自動化招募系統〉，資策會科技法律研究所，2021年12月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8764&no=64（最後瀏覽日：2023/05/31）。
為建構政府雲發展的妥適環境，美國於今年度啟動「聯邦風險與認可管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program, FedRAMP），由國家技術標準局（National Institute of Standards and Technology, NIST）、公共服務行政部(General Service Administration)、資訊長聯席會(CIO Council)及其他關連私部門團體、NGO及學者代表共同組成的跨部會團隊，針對外部服務提供者提供政府部門IT共享的情形，建構一個共同授權與持續監督機制。在歷經18個月的討論後，於今（2010）年11月提出「政府雲端資訊安全與認可評估」提案（Proposed Security Assessment & Authorization for U.S Government Cloud Computing），現正公開徵詢公眾意見。 在FedRAMP計畫中，首欲解決公部門應用雲端運算所衍伸的安全性認可問題，因此，其將研議出一套跨部門共通性風險管理程序。尤其是公部門導入雲端應用服務，終究會歸結到委外服務的管理，因此本計劃的進行，是希望能夠讓各部門透過一個機制，無論在雲端運算的應用及外部服務提供之衡量上，皆能依循跨機關的共通資訊安全評定流程，使聯邦資訊安全要求能夠協調應用，並強化風險管理及逐步達成效率化以節省管理成本。 而在上述「政府雲端資訊安全與認可評估」文件中，可分為三個重要範疇。在雲端運算安全資訊安全基準的部份，主要是以NIST Special Publication 800-535中的資訊安全控制項作為基礎；並依據資訊系統所處理、儲存與傳輸的聯邦資訊的敏感性與重要性，區分影響等級。另一部份，則著重在持續性的系統監控，主要是判定所部署的資訊安全控制，能否在不斷變動的環境中持續有效運作。最後，則是針對聯邦資訊共享架構，出示模範管理模式、方策與責任分配體系。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。
美國FDA正式推動TEMPO數位健康醫材試辦計畫美國聯邦醫療保險和補助服務中心（Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS）創新中心（CMS Innovation Center, CMMI）於2025年宣布推動「以有效且可規模化的解決方案推進慢性病照護」（Advancing Chronic Care with Effective, Scalable Solutions, ACCESS），透過創新支付與照護模式，促進具實證基礎的數位健康工具應用於慢性病管理。為配合ACCESS所需之數位健康證據建立與監管機制，美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）於同年12月公布「科技促成具意義病人結果之數位健康醫材試辦計畫」（Technology-Enabled Meaningful Patient Outcomes for Digital Health Devices Pilot, TEMPO），支持創新數位健康工具及新型照護服務模式的發展。 TEMPO適用於納入ACCESS參與機構照護服務、用以改善病人健康結果的特定數位健康醫材，若產品尚未就該預期用途取得FDA上市許可，製造商可請求FDA針對部分上市前許可、試驗用醫材或其他適用要求行使執法裁量（Enforcement Discretion），FDA將依產品之預期用途、風險程度、使用情境及風險管理措施等因素，個案評估是否行使執法裁量，以及得暫不適用之法規要求及其適用條件。 此外，TEMPO係與CMMI推動之ACCESS照護與支付模式搭配實施，獲准參與之數位健康醫材僅得於ACCESS指定之照護場域及FDA所定條件下使用，而製造商須蒐集、監測及回報真實世界資料，以評估產品安全性、實際表現及病人健康結果。惟FDA行使執法裁量並不代表產品已取得正式上市許可，也不等同於永久豁免相關法規要求，製造商最終仍須依產品分類及預期用途，向FDA提出正式的上市申請。 FDA與CMS期透過TEMPO進一步了解數位健康技術在真實世界照護環境中的實際表現，以及這類技術如何與醫療服務及支付機制結合，以改善慢性病病人的照護品質與健康結果，並作為未來數位健康醫材監管制度及監管決策的重要參考。
德國聯邦內政部公布《資訊科技安全法草案》