Syngenta位於巴西Parana的基改研究機構遭到當地政府沒收
瑞士跨國種子及作物科技公司Syngenta AG (SYT)正與巴西政府為基改活動展開訴訟。去（2006）年11月9日，Syngenta在巴西境內基改作物研究機構被迫關閉，研究機構所在地的Parana州州政府並以Syngenta違反巴西聯邦環保法規為由，沒收其所有投資的資產。Parana州境內有一座自然保護區－伊瓜蘇國家公園，伊瓜蘇國家公園是舉世著名的伊瓜蘇瀑布（Iguacu Falls）的所在地。根據巴西聯邦環保法規規定，基改作物不得栽種於自然保育區的十公里以內。
Syngenta位於Parana州的基改研究機構佔地達123公頃，然而距離伊瓜蘇國家公園卻僅約有六公里。1986年以來，Syngenta即已擁有該研究區域的產權，目前Syngenta已向巴西聯邦法院提出告訴，主張其得以合法在研究機構所在地進行相關研究。Syngenta抗辯理由主要有二：其一，Syngenta在該地進行基改作物田間試驗的許可，是由巴西聯邦政府的生物安全主管機關CTNBio所核發；其二，2006年初，巴西總統已將前述10公里的栽種間隔距離更改為500公尺。Parana州政府、巴西環境保護局Ibama、主張農業改革的活動份子等則主張，新的500公尺間隔規定不適用於Syngenta，蓋該公司早在巴西總統簽署新規定以前即已展開相關的試驗活動，Parana州環保主管機關早已祭出處罰，但Syngenta迄今未繳納罰鍰。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。
自資料流通機制建置擴大資料經濟市場自資料流通機制建置擴大資料經濟市場 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年03月25日 壹、事件摘要 過往，我國之資料開放政策著力於「政府資料開放」，並將之提供予民眾及企業運用。推動上，提出主動開放，民生優先、制定開放資料規範、推動共用平台及示範宣導與服務推廣四大策略，整體成效斐然，已獲國際肯認。然而，伴隨網際網路資通訊技術的發展，智慧聯網技術的進步，人工智慧（artificial intelligence, AI）、物聯網（Internet of Things, IoT）、區塊鏈、AR/VR等涉及資料運用之新興科技相繼萌芽，觸發對資料的大量需求。 特別是我國在新興科技領域之新創企業，為扣合「少量、多樣、個人化」的長尾型市場（Long Tail Market）發展趨勢，以形塑可應對少數大量應用、重視產品或服務客製化特性之商業模式[1]，資料更是驅動其成長不可或缺的石油。只是勘查我國私部門資料開放現況，首先是《個人資料保護法》等法令遵循事宜，致使企業釋出資料意願較低；次者是跨國大企業資料霸權時代下，新創、中小企業難以在資料獲取上與之競爭；其三則是即便已有資料交易管道，仍尚乏可提升資料交易透明度、信任度及品質之措施可循。是以，亟待相應措施緩解上開問題。 觀測國際間促進私部門資料釋出與流通之作法，一者係透過中介作為決定資料釋出與否之交易模式（如美國之資料仲介）；二者係回歸資料自主理念，由個人決定資料是否釋出之形式（如歐盟My Data 、日本情報銀行）。為回應上開問題，本文擇定日本以個人為出發點之資料流通措施為例，研析其促進資料交易流通所採行之制度與服務模式，期能作為我國擬訂資料經濟促進措施時，可攻錯的他山之石。 貳、重點說明 一、日本情報銀行制度建立背景 日本在資料流通與運用所面臨的挑戰，與我國同樣面臨個資法遵、資料交易信任度不足以及難與資料霸權者相競爭的困境。 據研究顯示，單以日本100家主要的線上購物網站為對象調查，即有高達一半比例的業者將用戶資料與外部各方共享而未具體向用戶明示，甚至未提供用戶拒絕提供資料的方式。由於普遍發生個人資料由營運業者蒐集後，進行目的外利用，致使在資料共用及利用上，容易因為業者未充分解釋利用之資料內容及對用戶的好處，而降低用戶同意或協力提供資料之意願[2]。此外，日本也意識到多數資訊被GAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）等大型網路服務業者掌控，從而壓縮日本本土業者的生存空間 [3]，為避免未來資料可能會被大型網路服務業者所壟斷，不利未來日本資通訊與數位化社會發展，日本政府認為有必要建立被個人信任的第三方制度協助處理資料，以鞏固國家資料價值發展能量。 為此，日本提出情報銀行概念，並且由總務省與經濟產業省於2017年11月至2018年4月間相繼召開6次「資料信託功能認定機制檢討會」（情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会），檢討具備資料信託功能之「情報銀行」認定基準及契約建議記載事項[4]，期藉此機制形塑有利（個人）資料流通之模式[5]。 二、日本情報銀行制度介紹 （一）情報銀行架構 日本情報銀行架構係建立於其既有的PDS（Personal Data Stores）及資料交易市場平台之上。所謂PDS是由個人管理、儲存資料的機制，並可提供予第三方使用資料，還可分為由個人擁有終端載具，自行管理個人資料的分散型，以及由個人委託營運商（即提供服務之第三方）儲存與管理資料的集中型。至於資料交易市場，則係一種對供需雙方進行仲介，促使雙方通過買賣等方式進行交易之機制。是以，資料交易市場本身具有媒合之功能，但以匿名化資料及非屬個人資料為大宗。由於資料交易市場的仲介性質，須保持中立性，本身不會參與資料之蒐集、保存、處理和交易活動。 情報銀行則是自資料交易市場衍生，同時結合了PDS之特性，因此資料銀行本身會進行資料的蒐集、保存、處理和交易行為，並根據與個人簽訂之契約，利用PDS系統管理個人資料，按個人指示或其預先設定之條件管理個人資料，必要時對資料作匿名化，以提供予第三方使用。 圖 1日本個人資料交易架構 資料來源: 21世紀政策研究所，データ利活用と產業化，2018年5月。 （二）情報銀行功能－資料信託 情報銀行的建立，相當性地將顛覆過往GAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）公司的商業模式。 透過情報銀行機制，過往資料持有業者提供匿名加工、統計資料交易模式下，所無法克服獲取個人同意的難題將可獲得解消。情報銀行基於以個人為中心的資料活用精神，導入「資料信託」作法大幅度提升個人資料利、活用之意願。 資料信託之「信託」，並不一定係指法律上的信託概念，而是類似信託一樣的做法，係屬一種經濟關係，分別由信託人（資料主體）、受託人（資料銀行）及受益人（可能是信託人本人）所組成[6]。具體來說，信託人通過信託行為，預先指定或設定條件將其資料信託予受託人，並由受託人按信託人設定信託之目的，為其管理個人資料，並應善盡管理個人資料之義務。 情報銀行以信託方式進行個人資料管理，可能從事個人資料匿名化、協助談判交易條件、監控資料使用方式、代收和管理使用費以及支付與管理個人利益[7]等五類事項。 （三）情報銀行之驗證系統與運作機制 為確保資料流通基礎的安全性、資料流通情形揭露之透明性以及情報銀行業者之可靠性，總務省在2018年10月偕同日本IT團體聯盟組成「情報銀行推進委員會」，設計「情報信託機能驗證指引」（2018年6月發布第1版；2019年10月提出第2版）作為情報銀行驗證之基礎。只是，該驗證並不具強制性，未取得者仍可進行情報銀行之業務，僅係藉由驗證手段建立社會大眾對情報銀行之信心[8]。而就情報銀行的驗證基準，可分成業者資格、資料安全、資料治理及業務內容，分述如下： 業者資格：能擔保資料安全，具損害賠償能力的法人； 資料安全：須確保資訊安全與隱私受到足夠的保障，並定期更新隱私標章或驗證，以符合個資法與相關法規之要求； 管理體系：建立管理體系以明確管理職責，籌組「資料倫理審查會」，委員包括工程師、安全專家、法律從業者、資料倫理專家、消費者等，情報銀行並須定期向資料倫理審查會報告； 業務內容：情報銀行應明確揭示所開展業務，尤其是涉及個人資料範圍時，應揭示取得方法與使用目的。情報銀行在提供個人資料予第三方時，須明確對第三方的判斷標準、流程與使用目的。 截至2020年2月為止，日本IT團體聯盟進行了三波情報銀行認定，共三井住友信託銀行、FiliCa Pocket Marketing、J.Score、中部電力株式會社等四家業者通過情報銀行認證[9]。 除了推行建立情報銀行驗證系統外，日本總務省考量業者與資料主體間地位的不平等，以及業者在擬定資料信託契約上，或可能需要由政府提供一定程度提示，一併推出資料信託機能定型化契約應記載事項，敘明契約應涵蓋如情報銀行業務範圍、權利義務、損害賠償等內容，以明確情報銀行和個人間就資料利用之目的、範圍以及權責關係。其中，特別的是，由於日本《個人資料保護法》對於個人資料之蒐集、處理及利用係以個人同意為基礎開展，是故，在資料信託機能定型化契約應記載事項中特別就此明示情報銀行應該按照個人事前同意的範圍為個人控制資料。只是，如何解釋事前同意的範圍，整體來說，所同意的範圍必須是個人可以預測的範圍內進行解釋和操作。再者，為了確保個人資料的可控性，針對資料需求者再提供資料予其他第三人情況，強調必須就第三方和使用目的適度獲得個人同意才可為之。 值得一提的是，情報銀行必須設置「資料倫理審查委員會」諮詢體制，就情報銀行業務考量其適當性並提供建議，包含：個人與情報銀行間契約內容、使用情報銀行信託個人資料之目的、將信託資料提供予第三方之條件等[10]。 參、事件評析 一、我國現況 我國自行政院2012年第3322次院務決議推動政府資料開放以來，持續就政府資料開放不斷精進，包含2015年建置資料開放規範與相關環境[11]、2017年討論個人資料運用與政府資料開放政策，提出以民為本的「數位服務個人化（My Data）」，打造「一站式」服務措施[12]。實質上，已隱然含有回歸資料自主理念，由個人決定資料是否釋出之精神。 我國所推行之My Data服務可分為二種，一是按照個人需求，透過平台讓個人可下載自己的個人資料；二是透過線上服務授權，由民眾授權政府或民間業者取得個人資料，如醫療、戶政、教育、金融、勞健保或水電等方面之資料，再由相關領域之業者提供民眾所需的整合式個人化服務[13]。惟目前我國在My Data應用上，仍是以民眾自行下載政府機關所蒐集資料，再由民眾依其意願與需求提供予政府機關或民間企業為主，整體上，相當程度緩解《個人資料保護法》的限制，直接由資料主體釋出資料予資料利用者；藉由個人控制自己資料形式突圍資料霸權現象。但在建立資料交易透明度與信任度上，仍尚乏相應機制；在推行資料流通機制並擴大資料經濟市場之作為上，尚未有如同日本情報銀行機制等資料流通機制做為橋樑，協助弭平私部門資料流通最後一哩路之障礙。 二、我國未來制度設計方向建議 誠如前述，我國My Data機制現階段仍以公部門持有之個人資料為主，較缺乏私部門持有之個人資料。究其原因主要有三，一為業者釋出資料時，有其《個人資料保護法》等法令遵循上之成本及考量；二是社會普遍就個人資料被利用之情況的信任度不足；三則係欠缺誘因鼓勵業者或個人將資料釋出。 是以，或許如同日本情報銀行之作法，藉由可信任之第三方作為資料流通基盤，鼓勵促進個人資料加值再利用，避免私部門運用時囿於法規範而有所侷限。只是，於此必須注意日本情報銀行機制採用之資料信託，倘欲轉化為適於我國現行法規者，或需考量資料本身性質並非財產權之範疇，無法作為信託契約標的情形，而宜採行委任契約作法為妥。此外，在信任度與透明度建立上，日本通過驗證機制和資料倫理委員會的審查制度雙重管控做法，亦值得我國未來設計資料流通機制時引為借鏡。 肆、結語 有鑑於資料逐漸成為影響競爭力的重要因素，且如今大量的個人資料皆掌握在國外大型網路服務商手中，為有效提升我國業者的國際競爭力，政府或可參考日本情報銀行之模式，由民間機構分別負責驗證、擔任情報銀行之角色，並引入資料倫理審查會，透過公正之第三方審查資料流通平台業者是否公允，以促成資料經濟發展與保障個人資料之環境的形成。 [1]趙祖佑、周駿呈、涂家瑋，〈物聯網應用發展趨勢與商機─資料經濟篇〉，頁18-19（2015）。 [2]データ流通環境整備検討会，〈AI、IoT時代におけるデータ活用ワーキンググループ 中間とりまとめ〉，頁5（2017/3）。 [3]松ヶ枝優佳，〈データ主義時代の新たな銀行「情報銀行」とはなにか〉，Open Innovation Japan，2019/03/11，https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/55684?page=4（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [4]周晨蕙，〈日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗〉，科技法律研究所，2018/10，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=156&d=8115（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [5]情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会，〈情報信託機能の認定に係る指針ver2.0〉，2019/10，https://www.soumu.go.jp/main_content/000649152.pdf（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [6]辰巳 憲一，〈個人情報信託の経済分析～プライバシー情報を保護しながら信託で一元管理する～〉，学習院大学経済論集第48巻第2号，頁98（2011/7）。 [7]同前註。 [8]Jiji, Japan Grants Certification for First Time to ‘Information Banks’, The Japan Times (July 9, 2019), https://www.japantimes.co.jp/news/2019/07/09/business/japan-grants-certification-first-time-information-banks/#.XkymJygzZhE (last visited Feb. 19, 2020). [9]一般社団法人日本IT団体連盟，〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定（第１弾）を決定〉，2019/06/26，https://itrenmei.jp/topics/2019/3646/；一般社団法人日本IT団体連盟，〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定（第２弾）を決定〉，2019/12/25，https://www.itrenmei.jp/topics/2019/3652/；一般社団法人日本IT団体連盟，〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定（第３弾）を決定〉，2020/02/17，https://www.itrenmei.jp/topics/2020/3657/（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [10]日本IT團體聯盟，「情報銀行」の推進に向けた取組みについて，2019年9月30日。 [11]國家發展委員會，〈政府資料開放〉，https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=9B973A5871579AC7（最後瀏覽日：2020/02/20）。 [12]國家發展委員會，〈數位服務個人化（My Data）〉，https://www.ndc.gov.tw/cp.aspx?n=8B6C9C324E6BF233&s=460617D071481C4B（最後瀏覽日：2020/02/20）。 [13]王若樸，〈國發會My Data政策未來怎麼走？學者建議應跨產業推動資料治理〉，iThome，2019/09/12，https://www.ithome.com.tw/news/133002（最後瀏覽日：2020/02/20）。
歐盟於2020年3月提出「歐洲氣候法」草案以實踐零碳排願景歐盟執委會（European Commission）於2020年3月6日提出「歐洲氣候法」（European Climate Law）草案，執委會提出該草案之目的，係為實現2019年「歐盟綠色新政」（European Green Deal）所確立的目標，以敦促歐盟所有政策及公、私部門，皆能為零碳排願景共同努力。歐盟期望在2050年前成為世界第一個碳中和地區，並轉型為一個經濟成長卻不損及資源消耗與開採的綠色經濟體。該法性質屬於「規則」（regulation）的法律位階，具有普遍性規範效力，得直接適用於歐盟成員國，意即歐盟成員國必須遵守及實施歐洲氣候法的規範內容。「歐洲氣候法」草案全文共11條條文，其規範重點及法制架構，簡要整理如下： 氣候法草案之法律框架應與歐盟現行政策保持一致性，例如再生能源、綠色新政下的投融資計畫、產業戰略及循環經濟行動計畫等，並審查歐盟能否將原先2030年與1990年相比減少40%的減量目標，提高至減少50至55％。 法律基礎應奠基於維護、保護及改善環境品質，輔助及加強國家與地方因應氣候變遷的行動措施；在符合比例原則下，要求歐盟成員國針對氣候中和目標採取必要保護措施。 依據歐盟基本權利憲章第37條環境保護之要求，有關高標準之環境保護及環境品質改善，必須納入歐盟政策及符合永續發展原則；透過氣候法來促成及凝聚社會轉型的共識，該法要求執委會應促進利害關係人及公民社會的參與，增強公民參與的交流，透過社會參與達成廣泛的永續發展共識，並規劃多層次氣候與能源的社會對話。 考量歐盟內部公平且團結的重要性，執委會於2023年9月開始，每隔5年將監測與評估歐盟及各會員國之綱要政策與保護行動，並針對不一致行動或保護不足情形，將提供適當的改善建議及具體措施，藉以確保歐盟成員國彼此間氣候政策與歐盟框架保持一致。 歐盟執委會期望透過具有強制約束力的法制框架，除實現巴黎協定之承諾（2050年前達到零排放之願景）外，更是為了結構性脆弱與抵禦氣候變遷能力不足的成員國，提供一個公平的轉型框架。目前該草案已於2020年5月完成公眾意見徵集，歐盟執委會雖未明確公布預計通過的日期及相關規劃，但其將於2021年6月前盤點相關規範，藉以整體性調修法制規範與氣候治理行動。
因應使用「生成式AI（Generative AI）」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日，美國實務界律師撰文針對使用生成式AI（Generative AI）工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議，其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中，而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊，以Chat GPT為例，原始碼（Source Code）可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者（AI Provider）用於訓練生成式AI模型等，進而導致洩漏；或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用，此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到，以法律要件而論，生成式AI有產生營業秘密之可能，因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」；因此，由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密，其範圍可能包括：公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例，故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出，即使訴訟上尚未明確，企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露，以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之： 一、人員面： 1.員工（教育訓練、合約） 在員工管理上，建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施，並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果；培訓後，亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍，如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面，建議公司可與員工簽訂或更新保密契約，納入使用生成式AI的指導方針，例如：明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊；亦可增加相關限制或聲明條款，如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者（合約） 針對外部管理時，公司亦可透過「終端使用者授權合約（End User License Agreement，簡稱EULA）」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用，如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型，或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面： 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具，並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中；或透過加密、防火牆或多種編碼指令（Programmed）來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型，防止機密資訊被誤輸入，其舉出三星公司（Samsung）公司為例，三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組（Bytes），以防止輸入大型文件。 綜上所述，實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險，相對於尚未可知的訴訟攻防，律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中，換言之，企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理，更可以透過上述建議的做法（對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元）加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）