生物遺傳資源歸屬之國際規範分析
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉憶成
法律研究員 編譯整理
美國聯邦眾議院在7月23日時通過極富爭議性的《2015安全與精準食物標示法》(Safe and Accurate Food Labeling Act of 2015)草案，目前該案已經交由美國聯邦參議院審理，並完成參議院二讀程序，交由參議院農業、營養與森林委員會(Committee on Agriculture, Nutrition, and Forestry)審理。本案主要目的在於替自願性基因改造與非基因改造標示建立一套統一的聯邦標準。引發爭議的是本案第203條b項的規定，該條款規定禁止各州建立強制性基因改造產品標示制度。 該案由堪薩斯州選出的共和黨籍聯邦眾議員Mike Pompeo提出。根據他及本案最主要的遊說團體美國雜貨製造商協會(Grocery Manufacturers Association)的說法，之所以要禁止各州建立強制性的GMO產品標示制度，目的有二：一是透過建立全國性的標準，避免各州標準不同的紊亂。一是他們認為「基改產品跟非基改產品一樣好」，如果強制標示可能會誤導消費者，使其認為基改產品可能是有問題或風險的。同時，他們也擔心強制標示可能將導致產品的價格上升。這樣的主張確實獲得了許多眾議院議員的支持。該案在眾議院通過時獲得了275張支持票，其中有45票是民主黨籍眾議員投下的。分析這些投下贊成票的民主黨籍眾議員，大部分是來自對食物價格較為敏感的選區，或是在競選期間就已經收到來自農業部門的巨額捐款。 至於反對者則認為，由於本案將使各州及聯邦食藥署無法建立強制性的標示規定，侵害人民對於基改產品知的權利，而將此案稱為「黑暗法」(DARK Act)。他們認為在科學界對基因改造產品安全仍無絕對的共識、人民又對基改作物存有疑慮的情況下推動這項法案完全不合理。而這樣的爭論隨著今年三月世界衛生組織所屬的研究機構──國際癌症研究機構宣布將廣泛用於GMO穀物的除草劑草甘膦(或稱嘉磷塞，Glyphosate)歸類為2A類致癌物 (對人類很可能有致癌性，probable human carcinogen)後，變得更為激烈。許多反對者因此對基因改造產品的安全性有更高的疑慮。 一般預料，美國聯邦參議院將開始處理本案，支持與反對本案雙方的競爭也越趨白熱化，目前也有幾個修正的提案正在醞釀。當前美國國內已有康乃狄克州及緬因州等少數州別通過了強制的基改食品標示法案，此外還有66個法律案正在27個不同的州審議中。本案如果通過將大幅改變美國在此領域的管制情形。而由於美國是全球重要的基改產品生產國，本案的最終結果預料也經影響未來國際上對基改產品標示的管制。
營業秘密之秘密保持命令所謂營業秘密相關的秘密保持命令（或稱保密令），指訴訟中當事人所提示的證據內含有營業秘密時，為防止該些證據所涵括的特定營業秘密在民事或刑事訴訟程序進行中，可能因他造請求閱覽或當事人之證據揭示義務等事由，造成該當營業秘密洩漏，得在當事人釋明後，由司法機關依當事人或第三人聲請而採取的制度性保密措施。營業秘密的核心價值與保護法益，在於其秘密性的維持，無論為技術性或業務經營上的秘密，若因相關訊息的揭露導致該資訊獨占性喪失，也將連帶使其市場價值大幅減損，基此，立法者將應實施防止秘密資訊外洩之相關措施的領域，自社會經濟活動場域擴張至訴訟場域，避免漏洞產生。 經司法機關發秘密保持命令所生之主要效果，包含限制該特定營業秘密僅得被使用於實施該當訴訟程序之目的，以及禁止揭露給未接受該秘密保持命令之人。此規範一方面係為確保該訴訟之當事人得有效行使防禦權，另一方面，則是考量到因訴訟程序進行中，關於營業秘密保護的規範相對完善，基於實施該當訴訟為目的之使用導致洩密的可能性較低而設。制度設計上，如我國智慧財產案件審理法第11條至15條中，針對涉及營業秘密的民事與刑事訴訟程序所制定的秘密保持命令相關規範，即為適例。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。