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。
美國聯邦運輸部(US Department of Transportation)於2021年1月11日發布「自駕車全面性計畫(Automated Vehicles Comprehensive Plan, AVCP)」,建立了交通部促進合作、透明性與管制環境現代化,並將自動駕駛系統(Automated Driving Systems)安全整合入交通系統之策略。基於過去「自駕車政策4.0」建立之原則上,自駕車全面性計畫定義了三個目標以達成其願景: 促進合作與透明性:交通部將會促進其合作單位與利益相關人可取得清楚且可靠之資訊,包含自駕系統的能力與限制。 使管制環境現代化:交通部將會現代化相關規範並移除對創新車輛設計、特性與運作模組之不必要障礙,並發展專注於安全性之框架與工作以評估自駕車技術的安全表現。 運輸系統之整備:交通部將會與利害相關人合作實施安全的評估與整合自駕系統於運輸系統之基礎研究與行動,並促進安全性、效率與可取得性。 政策文件中也就相關目標提出了關鍵目的以及行動,包含先前交通部所提出的「自駕系統安全性框架(Framework for Automated Driving System Safety)」草案,將透過建立框架定義、評估並提供自駕系統的安全性需求,並同時保留創新發展之彈性;另外此政策文件也提出了如何將自駕系統融合現有技術應用之實際案例。交通部將會定期的檢視相關行動與計畫,以反應技術與產業發展,並減少重複性之行動,並將資源投注於重要領域。
美國國防部5G戰略因應5G通訊技術快速發展與關鍵應用逐漸普及之趨勢,美國國防部於2020年5月2日由部長批准「國防部5G戰略」(Department of Defense 5G Strategy,以下簡稱5G戰略);同月發布之公開版(unclassified)5G戰略,為美國軍方第一份公開發布的5G戰略性指導文件,主要內容包含指出國防部面對5G帶來的挑戰、設定5G技術發展目標、擬定5G發展行動計畫(lines of effort)等,以確保美國在軍事與經濟上的優勢地位。 5G戰略指出,5G技術對於維持美國軍事與經濟優勢至關重要,為關鍵戰略性科技(critical strategic technology)。5G技術為產業與軍事帶來重大變革的契機,同時也帶來對資通安全的挑戰,特別是由於美國潛在的競爭對手國家,正試圖在美國的關鍵合作夥伴國家的5G市場占據主導地位,使得5G基礎建設供應鏈成為競爭對手利用有害元件、惡意軟體或非法存取等方式入侵美國與其合作夥伴的破口,最終將損害美國的國家安全與利益。 因此美國國防部將鼎力協助美國與其合作夥伴提升5G技術力、提高對5G的風險意識至國安層級、開發保護5G基礎設施與技術之措施。具體行動計畫包含:一、藉由大量的實驗場域驗證5G應用,推動技術發展;二、掌握5G資安威脅情報與威脅,評估、識別資安風險採取必要措施,並採取零信任(Zero Trust)反覆驗證之資安模式;三、積極加入5G技術相關標準訂定與規劃5G國防政策;四、吸引國際組織、國家與相關產業的合作夥伴,積極溝通協調以維持美國與合作夥伴間的共同利益,協助美國的盟友與合作夥伴識別5G風險。
基於專利動向分析之專利策略規劃基於專利動向分析之專利策略規劃 科技法律研究所 法律研究員 徐維佑 2014年12月23日 壹、專利布局策略目的 無論在企業針對新產品開發、或學研機構研究新興技術時,對於研究方向的判斷,皆應善加利用其他競爭公司、學研機構專利動向最新資訊。以各國專利資料庫為基礎,蒐集其他公司、機構的研究領域,或者與研發成果相關的專利等資料而成的專利地圖(patent map),可構築更完整的智財戰略。 欲將研究成果商業化時,販售排他性產品對於競爭非常重要。因此阻止其他公司製造仿冒品、類似品,甚至競爭品,或者防禦其他公司之侵權告訴,皆必須盡早制定對策,亦即必須掌握該技術領域的智財資訊,才能讓研發活動順利推展。 貳、各國政府公開之專利動向分析 一、英國國家專利藍圖分析報告 英國政府於2014年中,依續公告8大重要技術之專利藍圖分析報告[1],認為專利資訊可提供創新活動高價值之分析觀點,因此該國智慧財產局資訊團隊,透過專利申請資訊分析出全球性專利藍圖,幫助其國內企業與民眾瞭解此8大重要技術專利資訊,並將分析結果納入資金挹注之考量基礎。 專利藍圖分析報告之資料,來源為2013年至2014年間全球專利資料庫中專利公開(Published)之資料,以及諮詢英國智財局各專業技術領域之專利審查員之結果。而專利藍圖分析報告之分析內容,包括專利涵蓋範圍、專利申請排名領先群、專利優先權期間、專利合作開發申請圖、專利技術分析等。 二、韓國R&D專利技術動向調查 韓國R&D專利技術動向調查制度自2005年開始,每年度由與研究發展相關的各部會針對其提出之研發工作,提供研發計畫執行階段中,所研發之技術是否已有先前技術,或是與研發技術類似之專利發展情況等資訊,即以該研發領域之技術不被其它國家競爭對手搶先獲得專利權的目標作為研究人員之研究方向。 而專利技術動向調查之研發課題則由韓國專利廳下韓國智慧財產策略院主管之「e專利國[2]」負責調查,提供專利分析結果的綜合報告,提供各部會與各領域別的專利動向、方向與及各種分析報告,內容包含有政府R&D專利技術動向調查報告、國家專利策略藍圖報告、以及專利分析與相關生產報告等。並根據以上報告提供技術領域別研發計畫方向、挑選出將來商業化運用價值較高之專利。 參、代結論 專利動向分析的資訊為一種判斷的依據,儘管由分析報告所顯示的技術範圍中,判斷要進行哪一種研究時,需要的是研究者的經驗與知識,但專利動向分析有助於篩選出可行的研究範圍,尤其在投入國家資源補助科研計畫時,資源更應有效應用於可行的技術領域,而非早已佈滿專利地雷處。 目前產業研發過程缺乏完善專利布局分析。實際生產產品之企業為避免侵權故意,常忽略申請前檢索工作;雖研究前或研究中調查之專利動向分析,並不能保證研究成果的可專利性,然而該工作對於國家、企業之研究發展實屬必要。透過如英國國家專利藍圖分析報告、韓國R&D專利技術動向調查,由國家公開技術領域共通性專利分析報告,對於企業後續進行技術專利布局,或者研究機構擬定研究發展方向,皆會有莫大的助益,並節省相當的時間與人力成本,值得我國參考。 [1] UK Intellectual Property Office, Eight great technologies: the patent landscapes (2014), https://www.gov.uk/government/publications/eight-great-technologies-the-patent-landscapes (last visited: 2014/10/01) [2] 韓國e專利國網頁, http://www.patentmap.or.kr/patentmap/front/common.do?method=main(最後瀏覽日:2014/10/01)。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。