基改種子與專利品銷售後使用限制之爭議－美國判決之觀點
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
中國國家互聯網信息辦公室於2025年2月12日公布《個人信息保護合規審計管理辦法》（下稱《辦法》）及其配套指引，自2025年5月1日正式實施。《辦法》及指引的發布，旨在落實《個人信息保護法》中的稽核規定，完善個資合規監督架構，為企業提供執行審計的制度依據。 《辦法》區分合規審計為兩大形式：企業可自行或委託專業機構定期進行審計；另當主管機關發現高風險處理活動或發生重大資料外洩事件時，有權要求企業限期完成外部審計，並提交報告。針對處理規模較大的企業，《辦法》特別規定，凡處理超過1,000萬人個資的業者，須至少每兩年完成一次審計。 針對大規模蒐用個資企業，《辦法》亦強化其配合責任，對於處理超過100萬人資料的企業，須設置個資保護負責人；對大型平台服務業者，則須成立主要由外部人員主導的獨立監督機構，以確保審計客觀性。 在審計執行層面，《辦法》對第三方審計機構的條件、獨立性與保密義務提出具體要求，並禁止將合規審計轉委託，防堵審計品質不一，或個資分享過程增加外洩風險。同時，也規範同一機構或審計負責人不得連續三次審計同一對象，以強化審計公正性。 《合規審計指引》進一步列出具體審查項目，包括處理合法性、告知義務、資料共享、敏感及未成年個資保護、境外傳輸、自動化決策與安全措施等，協助企業全面落實個資合規審查。
Uber所使用的移動定位軟體被控侵權運輸公司Uber在其行動應用程式（app）中使用的移動定位技術被控侵權。原告Fall Line專利有限公司於今（2017）年7月10日美國東德州聯邦地方法院泰勒分院向Uber提起專利侵權訴訟。系爭美國專利號9,454,748（以下簡稱’748專利）的權利範圍涵蓋一種收集特定定位資料及相容於各種裝置的軟體，從而不需要再為了各種裝置重新設計新軟體。 Fall Line專利有限公司在訴狀中聲稱：「Fall Line專利有限公司是’748專利的專利權人，擁有所有實體權利。實體權利包括獨佔權及排他權，故Fall Line專利有限公司得以’748專利主張權利、對抗侵權者，對Uber的侵權行為提起訴訟。」Fall Line專利有限公司控訴Uber的行動應用程式可協助使用者以智慧型手機叫車，前往他們所在位置，侵害其’748專利。Uber的侵權行為已經造成Fall Line專利有限公司的損害，應對Fall Line專利有限公司給予適當補償，且補償金額不得低於合理權利金，及法院判決確定的利息及費用，另亦請求禁制令及陪審團審理。 此外，根據一項美國地方法院資料庫的檢索結果顯示，Fall Line專利有限公司今年到目前為止已經提起五件專利侵權訴訟，其中包括對精品國際酒店集團（Choice International Hotel）的控訴，而本案已是Uber今年第三起被控專利侵權的案件。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
論智慧財產交易於破產發生時之法律因應機制 經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。