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。
美國佛羅里達州州長於2020年6月30日簽署「基於保險目的之基因資訊法」(Genetic Information for Insurance Purposes)法律修正案,並於2020年7月1日正式生效施行。本次「基於保險目的之基因資訊法」修正重點有二: 將「人壽保險」和「長期照護保險」保險人納入「禁止僅根據個人基因資訊即取消、限制、拒絕承保或設定不同保險費費率」之列; 明確規定醫療保險、人壽保險及長期照護保險之保險人,不得基於保險目的,向要保人、被保險人索取基因檢測結果,或要求要保人、被保險人須完成基因檢測後方同意核保。 同時,本次「基於保險目的之基因資訊法」修正理由亦明確說明:禁止醫療保險、人壽保險及長期照護保險之保險人利用基因檢測結果,並非禁止保險人依據醫療紀錄和醫療診斷結果進行核保或計算保險費費率,以此釋疑保險人對此次修正之擔憂。 美國聯邦參議院於2008年即通過「基因資訊平等法」(Genetic Information Nondiscrimination Act of 2008, GINA),惟「基因資訊平等法」僅禁止醫療保險保險人利用基因資訊進行核保,並未禁止其他類型之保險人。美國佛羅里達州本次修正「基於保險目的之基因資訊法」將人壽保險和長期照護保險一併納入規定,是全美首次擴大禁止利用基因資訊進行核保之保險類型。
英國資訊委員辦公室(ICO)進行監理沙盒初步公眾意見徵詢英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)2018年9月就監理沙盒為初步公眾意見徵詢,以瞭解其可行性。ICO監理沙盒之建立係依據英國2018-2021年科技策略(Technology Strategy for 2018-2021),並參考英國金融行為監理總署(Financial Conduct Authority, FCA)已成功發展之沙盒機制。ICO將提供組織於安全可控且不排除資料保護法規適用的環境下,以創新方式應用個資於開發創新產品與服務,並提供關於降低風險與資料保護設計(data protection by design)的專業知識和建議,同時確保組織採取適當安全維護措施。徵詢重點分為六部分: 障礙和挑戰(Barriers and Challenges):歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)或英國2018年資料保護法(Data Protection Act 2018, DPA18)之適用,以及ICO之監管方法,是否造成組織以創新方式應用個資於開發創新產品與服務之障礙或挑戰。 適用之可能範圍(Possible scope of an ICO Sandbox) 了解參與益處(Understanding the benefits of involvement) 機制(Sandbox mechanisms):於監理沙盒機制下不同階段提供指導,初期就如何解決資料保護相關問題提供非正式之指導(informal steers);中期提供法律允許與具適當保護措施之監管指導,如對參與者進入沙盒期間內非故意違反資料保護原則之行為,不會立即受到制裁之聲明函(letters of comfort)、確認組織未違反相關資料保護法規等;以及針對新興技術和創新特定領域,提供解決資料保護挑戰之預期指導(anticipatory guidance),如訂定相關行為準則(code of conduct)。 時機(Sandbox timings):包含開放申請進入沙盒時點、進入模式、是否彈性因應產品開發週期、測試階段期間等。 管理需求(Managing Demand):如設定優先進入沙盒領域、類型、設定參與者數量上限等。 該諮詢於10月12日結束,2018年底將公布結果,值得持續追蹤,以瞭解ICO監理沙盒未來之發展。 ICO亦接續於10月建立監管機關業務和隱私創新中心(Regulators’Business and Privacy Innovation Hub),與其他監管機關合作提供資料保護之專業知識,以確保法規與未來的技術同步發展;該中心也將與ICO監理沙盒共同推動,支持組織以不同方式使用個資開發創新產品和服務。
淺談歐洲法院1/09意見後之歐洲共同體專利制度發展近況 日本《科技創新成果活用法》為推動研發制度的改革並強化研發能力及效率,日本於2018年12月14日通過法律修正案,將原《研發力強化法》(研究開発システムの改革の推進等による研究開発能力の強化及び研究開発等の効率的推進等に関する法律)更名為《科技創新成果活用法》(科学技術・イノベーション創出の活性化に関する法律),透過調整大學、國立研究開發法人(以下簡稱研發法人)的研究人員僱用制度、國家或人民安全相關研發預算的確保,以及研發法人投資科技研發成果之運用等相關制度的調整,以支持未來日本在科技創新研發能力的提升,以及研發成果的有效運用。 本次修法最大的重點,為研發法人投資研發成果運用的明文化,過去在《研發力強化法》中,僅規定研發法人得進行有助於成果運用的出資或技術協助等業務(第43條之2),但對於是否能保有因出資或技術協助所取得之收入(例如股票),則由各研發法人以其設置法另為規範;本次修正之《科技創新成果活用法》,則於第34條之5明文規定研發法人不受獨立行政法人不得持有股票的限制,可持有其運用研發成果進行技術作價投資或成立新創,所取得之股票或新股認股權,確立研發法人在支持研發成果運用上的功能與角色。