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。
由於近年來運算技術的成熟,使得許多仰賴高運算技術的產業有重新發展的契機,智慧電網正是其中一例;而智慧電網所涉及的資訊繁多,例如個人資產的位址資訊可能會被納入電網中作定位與分析,因此其所衍伸的個人資料與隱私保護議題,近來備受重視。 歐盟個人資料保護小組(Article 29 Data Protection Working Party)於今年四月針對智慧電錶的隱私議題,提出指導建議(Opinion 12/2011 on Smart Metering),並明確指出,電網中的電錶會有一組獨特的識別碼(Meter Identification Number),此可連結至特定用戶,因此由電錶蒐集到的資訊,大部分都符合歐盟個人資料保護指令(Directive 95/46/EC)中的「個人資料」(Personal Data)。 倘若要對透過電錶所蒐集的資料進行處理,必須要基於充分告知(Fully-informed),取得用戶同意;也應該讓用戶依照意願自主行使同意或撤銷該同意,此會涉及電錶設計的方式,該小組建議可在用戶端電錶的控制鑲板上設置「按鈕」(Push Button),讓用戶得隨時選擇同意與否。另外,智慧電錶亦具有設定資料傳輸頻率的功能,此攸關資料被蒐集之範圍是否妥適,舉例言之,倘若用戶與電網服務提供者之契約,是全天以同一個費率計算電價,則其電錶會把整日用電量讀成一筆資料,反之倘若用戶是採用一天分不同時段不同費率的方式,則該電錶會每日分成數個時段讀取用電量;惟在供應端可遠端遙控這些電錶讀取頻率的情況下,應確保這些資料僅於系統運行所需,方傳輸至供應端供讀取。 其他的電表資訊處理細節,事實上類似於電信事業處理交通資訊或位址資訊的作法,例如不再用到的電錶資訊,應盡速刪除之;供應端也必須訂定書面的資料保存政策、評估所需電錶資訊之目的、並在該目的範圍內以最小限度原則保存之。
歐盟執委會提出資料治理與資料政策歐盟執委會提出資料治理與資料政策 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年10月12日 歐盟執委會(European Commission,以下簡稱執委會)於2020年7月提出「資料治理與資料政策」(Data Governance and Data Policies at the European Commission)[1],旨在說明歐盟執委會將如何透過資料治理及相關政策,轉型為資料驅動型組織(data-driven organization),並提供一致的方向或原則,促進執委會下各政務總署(Directorate-General)及事務部門(Service Department)(以下簡稱相關部門機構)之資料共享。 壹、背景目的 「促成歐洲適應數位時代,並使執委會成為完全數位化、具敏捷性、靈活性與透明性的歐盟組織」是執委會現任主席Ursula von der Leyen所提出的2019年至2024年政策願景之一[2]。隨著數位化發展,透明(transparent)、循證式(evidence-based)的決策需運用人工智慧資料分析技術,「資料」是直接影響人工智慧運用於政策決定的關鍵要素。欲提升人工智慧運用結果被信賴的程度,首先必須有可查找(findable)、可近用(accessible)、可互通(interoperable)、安全(secure)且高品質(high-quality)的資料。歐盟機構內部資料、資訊與知識的共享與治理,有助於此願景之達成。 因此,執委會提出「資料治理與資料政策」,建立執委會統一的資料治理架構與政策原則,幫助執委會轄下相關部門機構共同遵循資料管理(data management)、資料近用、資料保護、智慧財產權、資訊安全等相關法律與監理要求。同時,執委會亦期能藉此優化資料建立(creation)、蒐集(collection)、取得(acquisition)、存取(access)、利用(use)、處理(processing)、共享(sharing)、保存(preservation)與刪除(deletion)等資料生命週期必經流程,改善資料品質,提升資料管理及共享之效率。 貳、內容摘要 「資料治理與資料政策」的適用範圍為執委會及其相關部門機構所擁有、利用或再利用的資料集,包括政策決定所使用的資料、行政資料與個人資料。在「資料治理與資料政策」的執行上,則導入「遵守或解釋」(comply-or-explain)原則,除非法律明示規定為選擇性適用,否則執委會轄下相關部門機構皆需遵守;倘未遵守,則需就無法遵守的原因提出解釋。以下分別就「資料治理」與「資料政策」兩大部分重點說明。 一、資料治理 主要目的在建構執委會統一的資料治理架構,釐清相關角色的責任與相互依賴關係。依角色與任務的不同,執委會將資料治理分為三層級,並由秘書總署集體治理團隊(Secretariat-General corporate governance team)支援三層級的執行工作。 (一)策略層級(strategic level) 由資訊管理指導委員會(Information Management Steering Board, IMSB),處理資料治理與資料政策相關議題,界定長期推動願景、提供政策方向、監督推動與執行之進程,並作出策略決定。 (二)管理階層(managerial level) 由資料議題相關的組織、委員會、團體所組成之資料協調小組(data coordination groups)、各地區資料聯絡窗口(local data correspondent)、執委會各相關部門機構下的資料治理委員會(data governance board),以及策略層級就各資料集所指定之資料擁有者(data owner),依策略層級所提出之願景與政策方向,在各處建立並執行資料政策、監督執行進度,並向策略層級報告執行進度及任何超出其決策權限之問題。 (三)運作階層(operational level) 由資料擁有者選出或指派資料管理員(data steward),並與資料利用者(data user)實際執行資料政策,必要時將相關議題提到管理層級解決。 二、資料政策 就資料管理(data management)、資料互通性與標準(data interoperability and standards)、資料品質(data quality)、資料保護與資訊安全(data protection and information security)等核心面向,建立上位原則。 其中關於「資料管理」部分,又依資料生命週期細分。例如在「資料集建立、蒐集或取得」方面採取一次性原則,故執委會轄下相關部門機構在建立、蒐集或取得資料之前,需探詢必要資料或資訊是否已存在,避免重複取得。主要需求資料集的部門機構,應協助讓其他執委會相關部門機構或歐盟機構也獲得使用該資料集之權利。又例如「資料集存取、使用與共享」方面,除非歐盟相關的執委會決定、指令或規則另有規定[3],否則以「需要共享」(need to share)或「預設共享」(share by default)為原則,並使用一致化的資料管理與視覺化工具或資料平台。 針對「資料互通性與標準」與「資料品質」兩部分,著重在執委會內部的共通一致性,包括資料格式、資料相關詞彙、資料品質的定義與量測等。而在「資料保護與資訊安全」方面,則強調「歐盟機關個人資料保護規則」[4]相關義務,以及歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)所提相關指引之遵循。 參、簡析 觀察歐盟執委會的「資料治理與資料政策」,可知其資料治理架構與相關政策,是以形成一個資料共享再利用生態系為藍圖。除了強調資料一次性建立及資料預設共享等原則,更從組織管理角度,界定不同單位或角色的任務與責任,並凸顯資料治理管理組織的建構,對資料政策執行之重要性。 我國政府長期致力於數位國家之發展,在政府資料開放政策推動上已有不少成果,例如建立政府資料開放平台、訂定各級機關資料開放作業原則、統一資料開放格式等。為持續厚植數位國家的資料應用能量,建議未來可進一步完善政府資料治理構面,兼納「政府對民眾之資料開放」及「公務機關間之資料共享」等面向,借鏡歐盟執委會之作法,確立資料共享再利用之管理架構及原則,提升政府資料應用的效率與效能。 [1] EUROPEAN COMMISSION, Data Governance and Data Policies at the European Commission (2020), https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/summary-data-governance-data-policies_en.pdf (last visited Oct. 5, 2020). [2] See Ursula von der Leyen, My Agenda for Europe: Political Guidelines for the Next European Commission 2019-2024 (2019), https://ec.europa.eu/commission/sites/beta-political/files/political-guidelines-next-commission_en.pdf (last visited Oct. 8, 2020). [3] 例如歐盟執委會決定Commission Decision 2011/833/EU、歐盟規則Regulation (EC) No 1049/2001及歐盟指令Directive (EU) 2019/1024等,有關近用歐盟資料之例外規定。 [4] Regulation on the Protection of Natural Persons with regard to the Processing of Personal Data by the Union Institutions, Bodies, Offices and Agencies and On the Free Movement of Such Data, and Repealing Regulation (EC) No 45/2001 and Decision No 1247/2002/EC, Council Regulation 2018/1725, 2018 O.J. (L295) 39.
美國商務部國家電信和資訊管理局呼籲透過第三方評測提高AI系統透明度2024年3月27日,美國商務部國家電信和資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)發布「人工智慧問責政策報告」(AI Accountability Policy Report),該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估(Independent Evaluations)或是第三方評測,期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法,分別如下: 1.人工智慧稽核指引:聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引,該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露:人工智慧系統雖然已經應用在許多領域,但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤(Nutrition Label)的方式,使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準(Liability Standards):聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準,以解決現行制度下,人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源:聯邦政府應投入必要的資源,以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如: (1)資助美國人工智慧安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute); (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施(Cloud Infrastructure); (3)提供獎金和研究資源,以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊; (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具:NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具,以評估人工智慧系統之使用情況,例如透明度工具(Transparency Tools)、認驗證工具(Verification and Validation Tools)等。 6.獨立評估:NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管,特別是可能侵害權利或安全的模型,應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力:NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊,並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約:透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作,以建立人工智慧風險的問責機制,並確保該問責報告之建議得以落實。
美國Six Strikes系統成為打擊音樂、影視網路盜版的利器?!為杜絕網路盜版行為,美國AT&T、Verizon、Cablevision、Time Warner Cable及Comcast等主要網路服務提供者共同推動著作權警告系統(Copyright Alert System, CAS),亦稱為Six Strikes系統。該系統可用在舉發透過P2P違法下載音樂、電影、電視節目盜版的網路使用者,而舉發盜版者之業務係委由MarkMonitor公司執行。 但最近MarkMonitor公司在執行舉發著作權侵權嫌疑者的業務過程中,卻發生誤認某一著作權人的合法網站為侵權網站,並通報Google要求刪除的烏龍事件。2013年2月3日MarkMonitor公司代替HBO公司在Google上檢索確認有侵害「Eastbound and Down」節目著作權的可疑網站,並且要求Google根據DMCA規定發出刪除通知。但是,MarkMonitor公司在舉發侵權過程中,除搜尋到著作權侵權網站的URL網址,甚至連HBO營運的8個官方網站和其它針對「Eastbound and Down」節目內容討論的網站如Perez Hilton、Hitfix,以及單純刊登新聞社論的網站等合法網站,均接受到DMCA的刪除通知。此一事件發生後,不僅讓被誤認的合法網站和HBO所屬網站的合法著作流通遭受損害,同時也讓各界質疑MarkMonitor公司的DtecNet軟體自動舉發盜版的成效,亦質疑在沒有其它監督機構的情況下,MarkMonitor公司的系統仍有可能發生誤判的情形。 雖著作權資訊中心(Center for Copyright Information, CCI)獨立顧問Stroz Friedberg表示DtecNet軟體準確性及穩定性應無問題,但是外界認為Stroz曾是美國唱片協會(RIAA)的國會遊說者(lobbyist),亦是著作權警告系統的創立成員之一,其說法公正性令人存疑。再者,若無第2個獨立機構監督MarkMonitor的系統運作,將來正式利用此一軟體舉發Bittorrent使用者時,合法網路使用者難以避免地有被誤認為侵權者之虞。因此,未來該系統運作成效及發展情況仍有待繼續關注。