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3美国大多数州隐私法仅适用于组织达到特定的收入门槛，数据处理阈值和/或不是小型企业。但是，豁免的类型和满足这些豁免的门槛因每个状态而有所不同。例如，《俄勒冈州消费者隐私法》仅适用于处理100,000或更多消费者的个人数据或处理25,000或更多消费者数据的企业，并且从销售该数据中获得了25％或更多的年度总收入。或。修订版Stat。§646A.572（1）。 此外，《俄勒冈州消费者隐私法》和《德克萨斯州的数据隐私法》已豁免根据《健康保险可移植性和问责制》处理的受保护的健康信息，仅出于就业目的而处理的数据，涉及与消费者信用的收集或使用信息有关的活动，以及根据某些联邦法律收集和披露的信息。 或。 修订版 Stat。 §646A.572（2），TX BUS＆COM§541.003。§646A.572（1）。此外，《俄勒冈州消费者隐私法》和《德克萨斯州的数据隐私法》已豁免根据《健康保险可移植性和问责制》处理的受保护的健康信息，仅出于就业目的而处理的数据，涉及与消费者信用的收集或使用信息有关的活动，以及根据某些联邦法律收集和披露的信息。或。修订版Stat。§646A.572（2），TX BUS＆COM§541.003。§646A.572（2），TX BUS＆COM§541.003。
个人根据 1974 年《联邦隐私法》（公法 93-579）提出的全国驾驶员登记册 (NDR) 文件检查请求
全国驾驶员登记册 (NDR) 仅包含由州驾驶员执照官员提供的驾驶员姓名和相关身份证明列表，这些驾驶员的驾驶执照已被取消、拒绝、撤销或暂停，或已被判定犯有某些严重交通违规行为。NDR 不包含任何其他驾驶员的列表。如果您的驾驶执照未被取消、拒绝、撤销或暂停，或未被判定犯有严重交通违规行为，则您不会被列入 NDR。但是，每个人都有权要求检查 NDR 记录，以确定他们是否出现在 NDR 文件中。NDR 将回复每个有效的 NDR 查询。NDR 文件中列出的人员的记录内容仅限于已采取行动取消、拒绝、撤销或暂停或有严重交通违规行为定罪记录的州的身份证明。有关驾驶员历史的任何具体信息或整个驾驶员历史只能从记录详细信息的州获得。保存记录的州是能够更正错误记录的（唯一）联系人，并且当州通知 NDR 之前向 NDR 提交的报告有误时，NDR 将更正其指针记录。如果 NDR 有您的记录，则会复制并发送给您完整的记录，包括任何可能包含执照取消、拒绝、撤销或暂停原因的旧记录。此外，如果 NDR 披露了此类信息，还会确定信息的接收者。将为每个已向 NDR 报告您的信息的州提供州驾驶执照官员的姓名和地址。
在美国州隐私法中的自动决策和分析（ADM）要求，以及州AI法规中的现有状态
信息政策领导中心（CIPL）欢迎有机会根据合法的基础来对信息专员办公室（ICO）的咨询进行回应，以培训生成AI（Gen AI）模型。已有20多年了，CIPL一直处于促进组织问责制和基于风险的方法作为有效数据保护法，政策和监督的基石的最前沿。正如我们的白皮书中指出的《全球AI条例》第1条的十个建议，CIPL提倡任何对AI的监管方法都应寻求保护基本人权，并最大程度地减少对个人和社会的损害风险，同时启用负责任的发展和部署AI。CIPL最近发布了一份题为“建筑物责任AI计划：将新兴实践”映射到CIPL问责制框架2的报告，该框架2展示了20个领先组织如何通过CIPL责任框架的镜头开发负责任的AI计划和最佳实践，以在地面上开发和部署AI。CIPL对咨询的反馈将重点关注1）ICO的分析2）开发人员应采取的技术和组织措施限制客户使用AI代模型的方式，以及3）该主题的方面CIPL希望ICO在未来的出版物中考虑。
网站CIPA判例法的另一个初审法院开发
Jason Stiehl（L）是Crowell＆Moring芝加哥办事处的合伙人，他是该公司诉讼，技术和品牌保护集团的成员。作为一名领先的消费者集体诉讼辩护律师，他在涉及《伊利诺伊州生物识别信息隐私法》和《电话消费者保护法》的事项中为客户辩护，并在包括加利福尼亚州的加利福尼亚州消费者消费者隐私法中浏览了无数州消费者保护法规。可以通过jstiehl@crowell.com与他联系。雅各布·坎特（Jacob Canter）的诉讼实践侧重于技术（知识产权，《计算机欺诈和滥用法》，《生物识别信息隐私法》，州隐私法，合同和许可）和竞争诉讼（反托拉斯，州竞争法，以及创始人的访问）。他的咨询实践专注于遵守州，联邦和国际隐私法；技术许可；和网络安全事件响应。他位于旧金山，可以通过jcanter@crowell.com与您联系。Jazmine“ Jaz” Buckley（R）是洛杉矶的同事。在她的诉讼实践中，她协助在联邦和州法院面临复杂商业纠纷的公司，并根据潜在的高风险诉讼为公司提供最佳实践建议。可以通过jbuckley@crowell.com与她联系。
管理和预算办公室 (OMB) 要求个人访问记录
根据 OMB 的《隐私法》实施规则 5 CFR 第 1302 部分，需要提供足以识别根据 1974 年《隐私法》提出请求或上诉的个人的个人信息，5 U.S.C.§ 552a，以及当请求者是请求对象的父母或法定监护人时，需要提供足以识别请求对象的信息。此次征集的目的是确保 OMB 不会错误披露或修改根据《隐私法》提出请求或上诉的个人的记录或此类记录披露的记录。如果不提供这些信息，请求或上诉将不予处理。本表格上的虚假信息可能会使请求者根据 18 U.S.C. 受到刑事处罚。§ 1001 和/或 5 U.S.C.§ 552a(i)(3)。OMB 记录系统通知、OMB 信息自由法和隐私法请求记录系统、OMB/FOIAPA/01、88 FR 77365 (https://www.federalregister.gov/documents/2023/11/09/2023- 24692/privacy-act-of-1974-system-of-records) 包括与收集此类信息相关的常规用途列表。
人工智能生成的患者记录内容
法律考量 OIPC 的 2021-2022 年度报告指出，“去识别化、开放银行、合成数据、生物识别和人工智能，这些持续和新兴趋势的几个例子，都强调了对隐私法进行现代化改造的必要性，以确保其符合目的。现代、严格的隐私法是支持创新和赢得公众对政府和私营部门信任的必要基础。” OIPC 的 2020-2021 年度报告也提出了类似的看法，质疑“当涉及到个人权利时，现有的隐私法是否适合监管人工智能和机器学习。这项技术可能需要一种新的创新立法方法。” 5
人工智能和隐私
本文旨在建立对人工智能（AI）与隐私之间的交集的基本理解，概述了AI对隐私构成的当前问题，并暗示了该领域法律进化的潜在方向。到目前为止，很少有评论员探讨了AI和隐私如何相互关联的整体格局。本文旨在绘制这一领域。一些评论员质疑隐私法是否适合解决AI。在本文中，我认为，尽管现有的隐私法远远无法解决AI的隐私问题，但隐私法适当地概念化和构成的隐私法对解决方案的解决方案还有很长的路要走。使用AI的输入和输出出现隐私问题。这些隐私问题通常并不新鲜；它们是长期存在的隐私问题的变化。，但是AI以复杂而独特的方式将现有的隐私问题混合。一些问题以挑战现有监管框架的方式混合在一起。在许多情况下，AI加剧了现有的问题，通常威胁要将它们带到前所未有的水平。总体而言，AI并不是隐私的意外动荡。长期以来，已经预测的是许多方面的未来。，但AI明显地揭示了现有隐私法的长期缺点，虚弱和错误的方法。最终，无论是通过对旧法律的补丁还是作为新法律的一部分，都必须解决许多问题，以解决AI影响的隐私问题。在本文中，我为法律必须解决可以正常工作的方法和将失败的方法的关键问题提供路线图。