本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
國家技術標準之制定政策 -由英國BSI觀國家技術標準制定政策 科技法律研究所 法律研究員 徐維佑 2014年12月03日 壹、前言 所謂技術標準(standards),指透過法規、私人企業、或者產業慣例形成的統一技術或特定規格,包括重量、大小、品質、材料或技術特徵(technical specifications),以使商品、服務、製造或製造程序方法能有共通的設計或相容性[1];由特定標準制定組織要求市場上商品或服務應符合一定品質者,亦為技術標準,例如確保農產品符合人體食用的健康安全標準。 制定技術標準不但具有降低生產成本、促進創新、加強消費者選擇性、增進公共健康及安全等優點,更是國際貿易的基礎。以技術日新月異的ICT資訊通信產業而言,標準更是搶佔市場的利器。 貳、英國國家標準制定政策 成立於西元1901年之英國標準協會(British Standards Institution,以下簡稱BSI)為英國標準制定組織,亦是全球第一個國家標準機構,專門提供企業解決方案,將最佳實務模式(best practice)轉換成日常表現標準。BSI非政府機構,但透過與英國政府商業、創新與技術部門(Department for Business, Innovation and Skills, BIS)簽訂備忘錄,BSI成為英國國家標準制定組織,而其特色與任務大致如下: 一、以整體產業為考量之標準制定機構 BSI標準制定業務範圍[2],除國家、區域、國際標準外,亦為私人企業、企業聯盟制定企業內部或企業聯盟間私人標準。標準制定之作法,係由產業界提名各領域之專業人員,及少數之政府部會官員成立標準制定委員會,各委員並非代表公司立場,而係以整體產業最有利立場參與會議;而BIS政府官員功能僅為傳達目前政府部會投入發展方向;標準制定委員會下,則設有技術委員會,委員各為特定技術領域之專家。BSI的原則為取得各界意見的平衡,在技術委員會成員組成上會避免單一勢力獨大,並盡力避免標準中包含特定權利人之智慧財產。 二、協助技術發展之階段式標準制定工作 BSI對於英國國內之技術研究、發展活動,採階段式引導標準化制定工作: 1、基礎研究階段:即早整合各利害關係人共識,建立共同發展對話基礎; 2、驗證技術可行性階段:藉由建立專家小組,發展初期測試方法與安全管理之共同觀點; 3、技術整合階段:即早為市場作準備,統一規格與測試方法,以及日後之技術升級方法; 4、原型製作階段:建立產業間行為準則,同時廣納消費者觀點,提昇該技術於市場之接受度; 5、應用測試、系統驗證階段:連結該技術與市場上產品、或其他服務、亦或其他標準組織制定之標準。 值得強調的是,BSI於研究發展活動各階段制定之標準提案草案皆會公佈於網站上,提供平台予大眾針對草案表示意見。 三、快速形成產業標準之PAS共通規範 BSI設有「可公開獲得的規範(publicly available specification, PAS)[3]」,相較於一般國家標準、國際標準,開發PAS時程較短,其目的為在英國國家標準或國際標準形成前,作為提早提供市場參考、使用之共通規範,國際標準如ISO亦有此制度。當技術共通規範成為PAS後,每3年接受技術委員會確認是否延續,或轉將其提案為國際標準。 私人企業可向BSI付費委託發展PAS共通規範。BSI會派專業人員指導企業如何撰寫PAS共通規範提案相關文件,集合內部專家團隊協助完成PAS共通規範提案。完成後對外召集內外部專家檢視PAS提案,包括標準制定委員會成員、政府官員、相關產業人員與消費者團體,並將檢視結果建議回饋給BSI內部專家團隊決定最終版本,公佈予給各界參考使用,公佈後之成果亦作為日後發展國家標準、國際標準之基礎。 參、結論 英國國家標準制定組織BSI,不遺餘力的協助產業自願性形成共識作為國家標準主軸,由產業推舉之專業人員與政府各領域官員作為技術委員會成員,平衡各界意見以整體產業發展為考量。藉由研究發展各階段性標準化工作,公開標準草案廣納各界意見,並盡力避免標準包含特定人之智慧財產權。並且,BSI協助國內企業發展PAS共通規範,除加速國內產業共識的形成外,更建立發展國際標準之良好基礎,摃動英國產業發展,並保障社會、環境、消費者之權益,值得我國學習。 [1]Mark A. Lemley, Intellectual Property Rights and Standard-Setting Organizations, 90 Calif. L. Rev. 1889, 1910-1911 (2002), available at http://scholarship.law.berkeley.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1392&context=californialawreview (last visited Aug. 28, 2014) [2]筆者親自訪談Daniel Mansfield政策主任,BSI Group總部,英國倫敦(2014/10/15)。 [3]ISO, ISO/PAS Publicly Available Specification (2014), http://www.iso.org/iso/home/standards_development/deliverables-all.htm?type=pas (last visited: 2014/10/01)
Deloitte 智財調查報告指出企業多重視營業秘密但缺乏管理意識與具體管理措施據2024年1月5日IAM報導(下稱IAM報導)依據Deloitte 2023年的研究報告(Deloitte IP 360 Survey)指出大部分的企業雖然有認知到營業秘密對於企業而言承載重大的價值,但仍通常缺乏管理的意識和具體措施,然而對於企業來說營業秘密管理卻是具有重要性的。 IAM報導綜整了一篇Deloitte 2023年的研究報告(Deloitte IP 360 Survey,下稱系爭報告),其針對橫跨15個國家、5大產業共57間公司的智慧財產管理成熟度進行調查分析,系爭報告指出大部分的企業針對專利、商標等註冊取得之智慧財產權多擁有成熟且全面的管理措施,但針對其他難以發現的無形資產(“hard-to-find” intangibles),如營業秘密、資料、know-how等,通常缺乏管理的意識和措施,例如:大約有29%的受訪者表示企業「未積極地捕獲」(原文為actively capture,大意指識別、管理和保護)營業秘密;約14%的受訪者表示企業未建立標準化流程或方針以識別營業秘密。並且,針對營業秘密的具體管理作法,IAM報導特別著重以下三點: 1.主動監測:僅僅只有25%的受訪者表示,企業有主動監測營業秘密之產出,並具有相關管制措施。 2.教育訓練:有42%的受訪者表示未受過營業秘密意識的訓練(trade secret awareness training)。IAM報導特別指出,若員工對於營業秘密的範圍以及重要性沒有概念,則營業秘密管理機制的建立也會失去其意義。 3.離職面談:即使有相當大比例的營業秘密訴訟源於離職員工,但在既有離職面談中是否有納入營業秘密意識訓練的調查上,僅有不到一半(47%)的受訪企業表示有做,24%的企業表示沒有做,還有29%的企業不確定是否有做。 綜上所述,系爭報告提出,許多企業在營業秘密的管理上仍有很大的進步空間,並提醒,在訴訟上只有營業秘密擁有者採取「合理保密措施」(包括建立標準化機制)來保護營業秘密時,在法律上才能獲得更大的保護以及獲得損害賠償的機會。 針對營業秘密管理制度建置,企業可參考資策會科法所發布之「營業秘密保護管理規範」,該規範從識別營業秘密開始,到營業秘密使用管理、員工管理(包含人員進用離職時應採取措施、教育訓練)等均有相關要求,可協助企業透過PDCA循環建置系統性營業秘密規範,補足缺乏的營業秘密管理意識和具體保密措施。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。