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。
數位技術改變人們的生活,為使英國人民、企業及組織接受數位時代的變革,並確保英國做好脫離歐盟(European Union)的準備,英國數位文化媒體及運動部(Department for Digital, Culture Media & Sport)修正1998年的資料保護法(Data Protection Act 1998),於2017年9月14日,提交2017資料保護法草案(Data Protection Bill 2017)(以下簡稱:本草案)予上議院審議,以因應數位時代的來臨。 此次本草案修正的方向為: 一般資料處理(§3-26): 一般資料處理係依歐盟的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)為標準,將歐盟GDPR一般資料處理的相關規範之標準制定於此次修正之資料保護法中,並確保健康、社會安全與教育資料等個人資料之安全維護。另對於個人資料的近用與刪除予以規範以強化公共政策,並維護國家安全。 執法程序(§27-79): 拜科技進步所賜,網路世界如遠弗屆,透過網路跨境傳輸、分享、蒐集資料,並非難事,因此,更需要一個強而有力且一致性的個人資料保護規範框架。警方、檢方或司法刑事機關為偵查犯罪行為,而蒐集、處理或利用個人資料,須有明確、正當、合法的執法目的,對於國際間個人資料的交流利用須依明確的程序規範並賦與相當之保護措施,確保英國退出歐盟後,仍可繼續與歐盟各成員國間聯手偵辦重大犯罪案件,以維護國際間之資訊安全。 國家安全(§80-111): 因國家安全事項不在歐盟法(EU Law)規範範圍之列,故GDPR或指令法律(Law Enforcement Directive,LED)之效力不及於各成員國對於國安全之情資蒐集。故英國本次修法參採個人資料保護公約(Convention for the Protection of Individuals with regard to Automatic Processing of Personal Data,又稱現代化公約108(modernised Convention 108))之精神,將情報單位基於維護國家安全之必要蒐集個人資料之規範,明文納入個人資料保護法之適用,以符合國際間的資訊安全規範標準。 資訊委員與執行(§112-168): 資訊委員(Information Commissioner)係指保護資訊權之公共利益、促使公務機關公開資訊與維護個人資料隱私權之獨立政府官員,得主動偵查犯罪,並得通知或教育廣泛的資料管理者,以提高資料保護之標準。繼2010年賦與資訊委員針對金融犯罪之執法權限之後,本草案亦增列意圖還原已去識別化之個人資料、禁止不當揭露個人資料兩種犯罪類型,賦與資訊委員更廣的處理權責。違反資料保護法(如不當揭露個人資料),將處以行政罰責(最高可處1,700萬英鎊/2,000萬歐元罰鍰)。 本草案除建制一個一般資料處理、執法程序及國家安全的資料保護體系外,更加強對於學術研究、金融服務及兒童保護等領域的資料保護,以因應數位時代之變革。
搜尋引擎業者刪除特定檢索結果之判斷基準-日本最高法院平成28年(許)第45號(平成29年1月31日裁定) 歐盟「永續經濟活動分類規則」(Taxonomy Regulation)自從2004年聯合國發布之「Who Cares Wins」文件首次提及ESG原則,近年來國際企業不斷倡導ESG原則,即企業針對環境(Environmental)、社會(Social)、公司治理(Governance)三大面向之要求。歐盟從一開始倡導呼籲企業遵守ESG原則的階段逐漸發展為將ESG原則融入具有法律效力之規範。目前歐盟針對ESG原則擁有兩大基石,也就是2019年11月頒布的「歐盟永續財務揭露規則」(Sustainable Finance Disclosure Regulation)以及2020年6月頒布的「永續經濟活動分類規則」(Taxonomy Regulation)。 「永續經濟活動分類規則」係起源於歐盟委員會於2018年3月發布之「歐盟關於金融永續發展行動計畫」。直到2020年6月,歐洲議會與歐盟理事會終於共同公布「永續經濟活動分類規則」,該法規的目的為:為歐盟建立一個統一通用的法律框架,以分類經濟活動是否具有環境永續性。該法規規定所有金融商品都必須根據該分類規則進行分類。對於宣佈具有環境永續性之商品,皆必須揭露如何適用分類規則以及符合該分類規則;而針對不符合環境永續性之其他商品(包括那些具有ESG目標但不具備環境永續性的商品)將必須提出聲明該金融商品未符合歐盟的永續經濟活動分類規則。 而針對金融商品是否具備環境永續性,需視其是否對於下列事項作出重大貢獻。例如:減緩氣候變化;適應氣候變化;水和海洋資源的持續利用和保護;發展可循環性經濟;污染防治;生物多樣性和生態系統的保護和恢復。 「永續經濟活動分類規則」雖然於2020年6月公布,並於同年7月12日生效,但其中許多重要規定仍尚未明文,須待後續授權之施行細則規範。重要時程如下: 2020年12月31日通過就氣候相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2021年12月31日通過就所有其他環境相關目標的科技篩選標準之施行細則。 預計於2022年1月1日達成氣候相關之目標。 預計於2023年1月1日達成所有其他環境相關之目標。 隨著歐盟「歐盟永續財務揭露規則」以及「永續經濟活動分類規則」的發展,逐漸將ESG原則融入法規中,可以明顯看出國際間對於ESG原則愈發要求。我國金管會亦跟隨國際潮流,於2020年8月公布之「綠色金融行動方案2.0」提及永續金融之概念,是以,我國企業亦應著重企業自身針對ESG原則之要求,以與國際趨勢接軌。