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。
因應歐盟「通用資料保護規則」(The General Data Protection Regulation,或譯為一般資料保護規則,下簡稱GDPR)執法之需,針對個人資料合法處理要件之一當事人「同意」,歐盟資料保護工作小組(Article 29 Data Protection Working Party, WP29)特於本(2018)年4月10日修正通過「當事人同意指引」(Guidelines on consent under Regulation 2016/679),其中就有效同意之要件、具體明確性、告知、獲得明確同意,獲有效同意之附加條件、同意與GDPR第6條所定其他法定要件之競合、兒少等其他GDPR特別關切領域,以及依據指令(95/46/EC)所取得之當事人同意等,均設有詳盡說明與事例。 GDPR第4條第11項規定個人資料當事人之同意須自由為之、明確、被告知,及透過聲明或明確贊成之行為,就與其個人資料蒐集、處理或利用有關之事項清楚地表明其意願(unambiguous indication)並表示同意。殊值注意的是,如果控制者選擇依據當事人同意為任何部分處理之合法要件,須充分慎重為之,並在當事人撤回其同意時,即停止該部分之處理。如表明將依據當事人同意進行資料之處理,但實質上卻附麗於其他法律依據,對當事人而言即顯係重大不公平。 換言之,控制者一旦選擇當事人同意為合法處理要件,即不能捨同意而就其他合法處理的基礎。例如,在當事人同意之有效性產生瑕疵時,亦不允許溯及援引「利用合法利益」(utilise the legitimate interest)為處理之正當化基礎。蓋控制者在蒐集個人資料之時,即應揭露其所依據之法定要件,故必須在蒐集前即決定其據以蒐集之合法要件為何。
歐盟執委會啟動《關於標示與標籤AI生成內容之行為準則》之相關工作,以協助生成式AI之提供者與部署者履行其透明度義務2025年11月5日,歐盟執委會啟動《標示與標籤人工智慧生成內容之行為準則》(a code of practice on marking and labelling AI-generated content,下稱行為準則)之相關工作,預計將於2026年5月至6月間發布行為準則。此行為準則與《歐盟人工智慧法案》(EU AI Act)之透明度義務規定相關。這些規定旨於透過促進對資訊生態系的信任,降低虛假訊息、詐欺等風險。 《歐盟人工智慧法案》第50條第2項及第4項之透明度義務,分別規定 1. 「『提供』生成音檔、圖像、影片或文本內容的AI系統(包括通用AI系統)」的提供者(Providers),應確保其輸出係以機器可讀的形式標示(marked),且可被識別屬於AI所生成或竄改(manipulated)的內容。 2. 「『使用』AI系統生成或竄改以構成深度偽造之影像、音訊或影片內容」的部署者(Deployers),應揭露該內容係AI所生成或竄改。 前述透明度義務預計於2026年8月生效。 後續由歐盟AI辦公室之獨立專家透過公眾資訊與徵選利害關係人意見等方式,推動起草行為準則。此行為準則不具強制性,旨於協助AI系統提供者更有效地履行其透明度義務,且可協助使用深偽技術或AI生成內容的使用者清楚地揭露其內容涉及AI參與,尤其是當向公眾通報公共利益相關事項時。 AI應用蓬勃發展,同時AI也可能生成錯誤、虛構的內容,實務上難以憑藉個人的學識經驗區分AI幻覺。前文提及透過標示AI生成的內容,以避免假訊息孳生。倘企業在資料源頭以標示等手段控管其所使用之AI的訓練資料,確保資料來源真實可信,將有助於AI句句有理、正向影響企業決策。企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,從資料源頭強化數位資料生命週期之管理。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
以『江蘇科技改革30條』解析中國大陸科研經費改革制度中國大陸近年致力發展其國內技術研究產業,但在基礎研究經費申請制度上,長期存在一些結構問題,如在科研資助、實施和成果傳播三個階段。故自2017年起,中國大陸陸續修正關於科研經費制度,以使科技研究人員得以順利進行科研項目。截至目前,依中國大陸國發〔2018〕25號文為基準,江蘇省推出《關於深化科技體制機制改革推動高品質發展若干政策》(下簡稱『江蘇科技改革30條』),並出台完整的實用手冊 。 此次江蘇科技改革30條,明確落實中央對科研經費鬆綁及對科研結果獎勵與容錯的改革措施。在科研經費可直接列支項目的直接預算,如設備費、材料費等,從原本九個項目改合併為五個項目,科目經費支出將不再受比例限制;另在無法直接羅列預算項目的間接預算上,如績效支出等費用則精簡列支項目,提高間接費用核定比例。在科研結果獎勵與容錯改革上,建立原創成果獎勵機制、創新補償機制、援助機制及免責機制。 中國大陸科研經費長期採用嚴格預算制,直接預算需按照法律規範羅列,然間接預算部分常使研究人員因不知如何羅列,而導致研究經費中斷或減少。對於較易失敗的基礎研究上,研究人員則擔心在階段性考核中因錯誤致使研發經費無法取得,進而將錯就錯,謊報研究成果。此次江蘇科技改革30條修正,解決了上述科研經費制度的部分問題,並具體規範了實務上的操作。然各部會間如何解決關於監管經費結餘規範之法律衝突,及科研成果容錯機制之評價,仍待後續觀察。
日本修訂醫藥品強化綜合戰略日本內閣於2017年6月閣議決定「經濟財政營運與改革基本方針2017」,設定醫藥品項倍增目標,並計畫檢討在2020年9月前達成學名藥使用率80%以上之推動政策。基於上開方針,為實現「安定供應國民優良品質醫藥品」、「醫療費效率化」、「產業競爭力強化」等目的,厚生勞動省於2017年12月22日修訂「醫藥品產業強化綜合戰略~著眼全球展開之新藥研發」,希望日本醫藥品產業能從依賴「長期收載品」之商業模式,轉向具備更高新藥開發能力之結構。 「醫藥品產業強化綜合戰略」主要修訂內容如下︰(1)改善日本技術、相關知識等研究開發環境︰如推動癌症基因醫療、資料庫整備、利用AI進行醫藥品研究開發等;(2)透過藥事規制改革減低醫療成本和提高效率︰如善用附條件認可制度,以及先驅審查制度之制度化等;(3)醫藥品生產、製造等基礎設施之整備︰如制定相應之新技術品質管理等規範;(4)適當評價之環境、平台整備︰如各種臨床指引之整備;(5)向海外推廣日本製造之醫藥品︰如制定國際法規調適戰略等;(6)促進新藥開發業界之新陳代謝和全球化創新企業︰支援新創企業之人才育成、金融市場之整備等;(7)改善醫療用醫藥品之流通︰如制定流通改善指引等。