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。
美國聯邦最高法院在2017年6月拒絕對聯邦法令-廠房之啟動,停工,與故障之許可證取得(Startup, Shutdown, Malfunction, SSM)底下之州際執行計畫(State Implementation Plans,SIPs)免責條款的上訴聽案,即各州對於SSM的污染物超標限制,無權力訂定免責條款。1聯邦法令SSM規定公司廠房等所有者或營運者需對於初始營運、日後關閉、中間故障等作業程序與維護措施做成報告以獲得並定期更新營業許可證,報告中需對於預測與計畫中的污染物排放與災難可能做說明,並以遵守聯邦法規對污染物排放相關規定為前提。2 聯邦政府當時以美國聯邦法規(Code of Federal Regulation)以及空氣清潔法案(The Clean Air Act)裡的國家周遭空氣品質標準(National Ambient Air Quality Standards) 為準則,授予各州訂定SIP的權限,因此才有各州多以促進經濟、展業發展為由而自行訂定免責條款的產生。 在原本的SSM機制下,計畫中的污染物超標可能適用各州的免責條款,而非計畫或預測中的污染物超標則會依是否有正當辯護,而可能被下禁治令。隨後,因美國前總統歐巴馬十分重視環境保護,而與美國環境保護總局(Environmental Protection Agency,EPA)頒佈新政策,下令各州把其SIP裡對於污染物超標的免責條款全部刪去。 這樣的大動作使各州政府與企業主十分不開心,便開啟了一連串與EPA的訴訟。2008年D.C.巡迴法院在Sierra Club v. EPA 3判定SSM期間內的違反污染污物排放限額不得有任何免責例外。2014年D.C.巡迴法院於Natural Resources Defense Council v. EPA 4更判定EPA沒有權限給予在SSM期間內違法業者創造任何答辯。雖然美國聯邦最高法院拒絕對此爭議聽案,但目前EPA仍有與州政府及企業主訴訟案在進行。
奧克蘭市(Oakland)成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。 卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下: 人臉辨識系統所依賴的資料集,具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享,尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性,如:侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊,可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
簡析歐盟「能源效率指令」-- 以建築能源效率為核心 泰國發布新法令規範數位平臺義務泰國政府於2022年12月22日在政府公報上發布規範數位平臺義務的「數位平臺業務營運通知皇家法令」(the Royal Decree on Operation of Digital Platform Services Which Require Notification,以下簡稱皇家法令),鑒於數位平臺治理的不足與電子交易安全性,泰國政府發布皇家法令用以補充電子交易法(Electronic Transaction Act)之空缺。泰國政府要求數位平臺採取必要措施以符合皇家法令,將於2023年8月20日生效。 皇家法令將「數位平臺」定義為透過電腦網路連結商家、消費者與使用者從而產生電子交易的電子中介平臺。營收達到180萬泰銖的自然人、或營收達到5000萬泰銖的法人、或在泰國境內每月活躍用戶達到5000人的數位平臺需要負擔一定義務,包含向主管機關電子交易發展署(Electronic Transactions Development Agency, ETDA)通報其相關資訊、向ETDA提供年度報告、變更條款的透明度義務、以及境外數位平臺需指定代理人等。此外,數位平臺在提供服務或對數位平臺相關資訊進行修改時,有通知平臺用戶必要資訊的義務。 單一服務營收每年超過3億泰銖、或整體服務營收每年超過10億泰銖、或泰國每月活躍用戶超過總人口10%的數位平臺則為大型數位平臺,大型數位平臺相較於其他數位平臺需要負擔額外義務,除前述數位平臺義務之外,大型數位平臺需要實施風險評估、風險管理措施、系統安全措施與危機管理措施等額外義務。 自歐盟制定數位服務法(Digital Services Act)後,各國陸續建立數位平臺治理制度。經觀察,泰國政府是基於維護電子交易安全目的要求數位平臺負擔相關義務,與歐盟所關注的監督數位平臺與保護使用者基本權利似有所區別,規範對象門檻相比數位服務法來得低,義務也比數位服務法來得少。同時其他亞洲鄰近國家也開始關注數位平臺治理,如南韓、新加坡等也在研擬數位平臺治理法制,各國數位平臺治理法制之發展與走向值得持續觀察。