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
副法律研究員 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）。
「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
美國白宮發布兩則行政命令，旨為強化美國於量子資訊科學與技術之技術優勢，並推動關鍵技術部署與商業化，以因應相關威脅美國白宮於2026年6月22日發布總統行政命令第14412號《強化國家因應先進密碼攻擊能力》（Securing the Nation Against Advanced Cryptographic Attacks）及第14413號《推動下一代前沿量子技術創新布局》（Ushering in the Next Frontier of Quantum Innovation），旨為強化美國量子資訊科學與技術之技術優勢，推動量子運算、量子感測及量子網路之部署與商業化，並加速導入後量子密碼學（Post-Quantum Cryptography, PQC），以因應相關威脅。 總統行政命令第14412號聚焦於PQC遷移，推動聯邦資訊系統遷移至國家標準與技術研究院核准之PQC聯邦資訊處理標準，並協助關鍵基礎設施所有者及營運者完成轉換。並要求各機關指定PQC遷移負責人，另就高價值資產及高影響系統制定遷移計畫，分別於2030年12月31日前及2031年12月31日前完成其於金鑰建立及數位簽章方面採用PQC。此外，要求將PQC納入《聯邦採購法規》（Federal Acquisition Regulation）與承包商管理架構中。 總統行政命令第14413號要求更新《國家量子戰略》（National Quantum Strategy），包含促進商業化與部署、支持關鍵技術生態系，以及建立合作關係；並設立量子電腦應用開發與科學研究計畫（Quantum Computer for Application Development and Discovery Science），推動量子感測、量子網路及供應鏈生態系發展，同時透過投資限制、貿易管制及技術保護措施等方式，保護敏感技術。 整體而言，前述兩項行政命令分別自PQC遷移、關鍵基礎設施與聯邦採購制度，以及QIST之研發、供應鏈、人才、技術保護與國際合作等面向，建構美國因應量子技術競爭與資安風險之政策架構。
「聯合國2017年年度隱私報告聚焦政府監督行為」聯合國人權理事會(Human Rights Council)於2016年3月8日依據28/16號「數位時代下之隱私權」(Right to Privacy in the Digital Age)決議，設立隱私特別報告員(Special Rapporteur on Privacy, SRP)，專責調查各國隱私保護情形並每年定期向人權理事會和聯合國大會提交隱私報告(Report of the Sepcial Rapporteur on the right to privacy)。 2017年年度隱私報告(A/HRC/34/60)於2月24日提出，報告除延續第一年報告中所列出的五大隱私優先課題 (跨國界隱私認知、安全與監督、巨量資料與開放資料、健康資料、企業擔任資料管理者議題等)，主題聚焦於「情報蒐集」行為的監督，將政府監督行為歸類為十項： 基於使用國際化、標準化的術語和語言而有監督必要； 基於了解國家體系、體系比較之監督必要，以秘密(secretive)或公開形式進行； 促進、保護基本人權之相關措施； 保障與救濟措施(隱私特別報告員建議採國際性層次)； 責任與透明度； 為蒐集、討論實務實踐狀況； 對政府監督行為之進一步討論； 尋求與公民溝通管道； 基於放寬安全部門、執法機關秘密性監督之必要； 基於對政府監督議題之公共論壇需求。 期中報告對現階段政府監督行為以隱私友善(privacy-friendly)立場出發，總結後續推動方向如下： 為何民粹主義(polulism)、隱私兩議題與安全議題會產生衝突； 國家如何透過監督情報增進隱私保護； 誰有權主張隱私權，隱私權的普世性(universality)於政府監督行為具特別意義； 隱私權如何透過內國法、國際法的推動而更加落實； 透過更廣泛討論，關於監督的法律文件及相關國際法規範可期待成熟發展。
美國司法部針對與集管團體的著作權合意判決提出修正解釋美國司法部於今年六月底，就1941年實施至今，與「美國詞曲作者及出版商協會」(American Society of Composers, Authors and Publishers，ASCAP)及「廣播音樂公司」(Broadcast Music Incorporated，BMI)間的合意判決(Consent Decree)，提出了新的解釋。司法部認為，在維護市場自由競爭的價值下，應該允許部分詞曲著作人授予全部的歌曲權利給單一集管團體。 在當今閱聽大眾習慣變化快速的年代，閱聽服務種類多元，使用人很有可能因難以取得全部歌曲權利而陷入侵權風險。司法部此舉可增進使用者授權便利性與完整性。 然而，新的解釋引來正反兩面不同的評價，部分數位音樂業者（如Pandora Media, Inc）認為，如此可提升消費者享受服務的便利性，亦可避免大型集管團體的壟斷與對於音樂授權市場的價格控制。反對聲浪則表示，如果單一權利人可授權全部的音樂著作權利給個別集管團體，會增加授權複雜程度，亦將造成集管團體彼此間授權費用分攤上的困擾；並且，大型音樂出版業者（如SONY/ATV）很有可能撤回對於集管團體的概括授權，這對於消費者來說無異是增加了取得授權的困難度，只是將壟斷力量由集管團體轉移至服務提供業者本身而已。亦有論者指出在授權透明機制建立以前，過度自由的授權模式將增加整個音樂視聽產業的內部管制負擔。 我國對於集管團體與音樂服務業者間關係，恐亦存在市場力量不均衡的問題，政府或應思考如何於「授權市場的公平競爭」、「社會大眾的閱聽權利」，以及「音樂產業的發展方向」三者之取，取得政府、人民與產業三贏的結果。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」