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。
美國專利商標局(USPTO)於2021年1月13日發布「中國大陸商標與專利:非市場因素對申請趨勢與智財體系之影響」(Trademarks and Patents in China: The Impact of Non-Market Factors on Filing Trends and IP Systems)研究報告,指出中國大陸近年來急遽增加的專利與商標申請案件數,從申請海外專利保護比率低、專利發明商業化比率低以及惡意(bad-faith)或詐欺性(fraudulent)商標申請案件比率高等現象觀察,申請案件數的爆量很有可能源自政府補貼或其他非市場因素的影響。 USPTO指出,中國大陸在2019年的專利與商標申請案件數均達到歷史新高,包含商標案件數達780萬件、發明專利申請案件數達150萬件,已經接近全球申請案件數的一半,也引起國際的關注。有別於其他國家因創新活動熱絡所帶動的專利及商標申請案件量增長,中國大陸在2020年世界智財組織(WIPO)所統計的智財授權比率僅排名第44,顯示中國大陸在智財商業化比率極低,其專利與商標申請案件數的暴增可能源於其他非市場因素。 USPTO指出,政府補貼可能是刺激商標與專利申請案件數增長的最大原因,由於中國大陸中央與地方政府持續推動商標補貼措施,補貼金額通常高於商標註冊費用,進而引導人民大量註冊非為商業使用之商標,在專利申請上也有類似的情況,中國大陸政府推動超過195個專利補貼措施,創造了以申請專利賺取補貼的誘因。這些非市場因素的商標及專利申請案件,除了可能誤導對於中國大陸創新能力的評估外,也正在破壞保護真正創新活動的能量。
德國「新車輛及系統技術」補助計畫第二期「新車輛及系統技術」(Neue Fahrzeug- und Systemtechnologien)補助計畫係德國為確保汽車產業能夠在未來保持其技術領先地位所規劃的研究補助方案,該計畫從2015年6月起為期4年,聚焦車輛本體設計及車聯網技術解決方案;2018年11月,有感數位化變革所帶來的壓力,以及聯網自動駕駛顛覆未來交通面貌的潛力,德國聯邦經濟及能源部(BMWi)決定將前述計畫延長4年至2022年12月31日,並追加補助金額至每年6000萬歐元,促進聯網自動化駕駛及創新車輛領域的相關研發,具體鎖定的項目包含:(1)創新感測技術與傳動系統(2)高精度定位技術(3)迅速、安全、可靠的通信協作技術(4)創新資料融合及資料處理程序(5)人車互動技術(6)配套的測試程序與認證(7)電動車搭載自動駕駛功能的具體解決方案(8)透過輕量化提升能源效率技術(9)空氣動力學優化技術(10)創新動力推進技術。聯邦政府希望藉由第二輪的「新車輛及系統技術」補助計畫,協助歷來引以為傲的汽車工業克服資通訊技術革新、氣候保護趨嚴及能源效率要求所帶來的挑戰,全力避免此一德國重要經濟命脈淪為數位化浪潮下的犧牲者。
日本通過《減少食品損耗促進法》隨著地球人口增加,糧食問題日益嚴重,而土地資源有限及氣候變遷也影響著產量。除了開源—提升糧食產量之外,如何節流—減少糧食浪費,也成為各國重要課題。日本為因應聯合國永續發展目標(SDGs)中的具體目標12.3:「在2030年之前,達到減少生產供應鏈糧食損失,同時掌握消費端食物浪費流向。」並改善國內食物大量損耗的問題,參議院於2019年5月24日表決通過由跨黨派議員聯盟提出的《減少食品損耗促進法》(食品ロス削減推進法)。有鑑於日本的循環型社會法制體系中,已有以實現食品環保3R(Reduce, Reuse, Recycle)為目的之《食品循環利用法》(食品リサイクル法),《減少食品損耗促進法》要求中央及地方政府在依既有相關法規,實施食品廢棄物減量時,也應考量本法之目的和內容,適當地推行措施。 《減少食品損耗促進法》將「減少食品損耗」定義為:「防止仍能食用的食品不被廢棄之社會性措施。」並定義「食品」 係除《醫藥品、醫療機器等法》第2條第1項所稱之「藥品」、同條第2項所稱之「醫藥部外品」及同條第9項所稱之「再生醫療等製品」以外之飲品及食物。 依《減少食品損耗促進法》之規定,未來內閣府將設立名為「減少食品損耗促進會議」(食品ロス削減推進会議)之專責機關,制定減少食品損耗的基本方針,並審議相關重要事項及推動政策之實施,而地方政府也應努力制定具體的相關促進計畫。本法也鼓勵企業與中央和地方政府合作,積極減少食物廢棄物,同時希望消費者自主採取行動。「減少食品損耗」作為從食品的生產到消費各階段的重要目標, 將成為新的全民運動。
保險新品~開放原始碼保單由於開放原始碼的風氣盛行,使得許多 軟體業者 在使用開放原始碼軟體開發自家的軟體產品時,常不小心 逾越開放原始碼的授權範圍而陷身於 侵權的風險中。大抵一般比較常見的侵權情形,如企業開發專有軟體時, 利用單一或多樣以上的開放原始碼元件來建置,如交易工具或財產庫存管理應用程式等,而將這些程式流通於內部企業網路或是傳遞給外部客戶使用時,已構成”散佈”行為,是觸犯了開放原始碼 GPL ( General Public License ,通用公共許可 )授權 。 日前位於紐約的 開放原始碼風險管理公司( Open Source Risk Management , OSRM )結合 Lloyd's 保險業者 Kiln 及 Miller 保險經紀公司推出開放原始碼保單來承擔企業使用開放原始碼的風險,該保險單最高賠償金額為 1000 萬美元。平均而言,企業若是投保 100 萬美元的保單,每年大約必須支付 2 萬美元的保險費。