美國司法部(Department of Justice)指控微軟、Yahoo和Google三家入口及搜尋網站業者,於1997到2007年間,違反禁止網路賭博之規定,接受非法賭博業者委託刊登線上廣告。
美國司法部認為此三家公司除違反聯邦線上博奕法(Federal Wire Wager Act)禁止賭博之規定以外,另違反聯邦博奕課稅條例,以及各州與地方有關禁止賭博之規定。為此,美國國稅局(Internal Revenue Service)和聯邦調查局亦介入此一案件之調查,並與司法部共同認為微軟、Yahoo和Google等著名入口網站對於社會具有重大影響力,刊登線上賭博廣告之行為不僅違反法規事實明確,對於間接促進相關線上賭博產業之興盛與賭博行為之猖獗亦應負社會責任。
在法院進行實質審理前,三家公司已於2007年12月與司法部達成和解協議,同意支付3150萬美元之罰金(折合台幣約10億元),並配合線上公益及宣導賭博違法等義務。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,下稱FTC)於2024年4月23日發布一項禁止「競業禁止」的最終規定「Non-Compete Clause Rule」(下稱FTC禁止「競業禁止」規定),近期關於該規定效力之相關訴訟引起美國各界廣泛的討論,有執業律師於2024年8月22日撰文提出企業面對該規定是否失效的不確定性,建議及早因應並加強營業秘密保護機制。 關於FTC禁止「競業禁止」規定,旨於美國境內禁止企業與離職員工簽訂競業禁止條款,該規定原預計將於2024年9月4日生效,生效後企業將不能再透過競業禁止約定作為營業秘密保護措施或訴訟上主張,而據FTC統計,約有3,000萬人(近五分之一的美國人)可能因此受到影響。然而2024年8月20日,「Ryan v. FTC」案中,美國德克薩斯州北區聯邦地區法院基於「認為FTC可能超越了其法定授權範圍以及規定過於寬泛」等原因,發布了一項全國性禁令,將導致FTC禁止「競業禁止」規定不會按計劃於2024年9月4日生效之效力,但FTC將會上訴。 對此,有相關實務界律師撰文指出,面對前述判決結果及各州的法規不一導致對於競業禁止條款仍有質疑的情況下,建議企業仍應及早因應並加強營業秘密保護機制,如: 1. 加入跨部門人員的協作:如熟悉企業營運過程中重要的關鍵競爭機密資訊的「業務與財務人員」、了解系統、流程管理之「資訊技術和安全」人員,以及與人員管理、教育訓練相關之「人力資源部門」等人員。 2. 建立合法的保護計畫:承上,該篇文章建議組織應藉由上述人員協助,檢視並強化落實以下機密(營業秘密)保護措施,包括: (1)營業秘密範圍確定:該篇文章提出企業應識別其機密(營業秘密)資訊,並篩選出最重要的類別。 (2)網路與環境設備管理:應確認企業(如:系統、設備、社交媒體等)政策是否足以保護不同類別的機密資訊,並符合法律(如:勞動法)要求,並重新檢視現行資訊安全機制之適當性,如網路安全策略及相關工具適用性、資訊洩漏風險點為何、目前權限管控合理性等。 (3)員工管理:該篇文章建議,企業需確認教育訓練實施,是否足夠向相關人員說明機密資訊和營業秘密對公司的重要性、是否納入對公司相關重要內容(如反壟斷法規的要求);於工作安排上,企業可透過建立人員管理備援機制(即避免一個業務只由單一員工負責),避免業務連續性與資訊安全中斷;於現行企業之保密契約、禁止招攬條款(Non-Solicitation Agreements)、入職/離職契約等契約上,建議確認是否「合法、未過度限制員工、涵蓋所有競爭敏感資訊(如員工及相關客戶或供應商的敏感資訊),在可能適用的地區具有可執行性(法律效力)」等。 (4)外部活動管理:對於外部合作對象,如合作夥伴、競爭對手等,本文稱「勞動力競爭對手(Labor Competitors)」的互動,如資料提供、簽屬合約之合法性等。 綜上所述,競業禁止在國際上的適用性,可能因應機關、各州州法、訴訟等因素受到各種挑戰,導致訴訟上可主張的權利減少,因此執業律師更建議企業應及早審查現行機制並加強或建立營業秘密保護措施加強對於機密資訊的保護。本文建議企業可透過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」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)檢視既有管理制度並因應趨勢變動,以PDCA管理循環方式調整精進管理以達到管控目的,建立扎實的企業營業秘密管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英國ISP業者主動揭露網路速度資訊2011年5月英國電信主管機關Ofcom(Office of communications)對英國境內寬頻網路速率現況進行調查,寬頻網路平均下載速度從去年11月的6.2Mbits/s增為6.8Mbits/s,且有近半(47%)的使用者可享受到超過10Mbit/s的速度。 但廣告速度與真實速度間的差距擴大,今年5月業者平均廣告速度為15Mbit/s,,較真實速度6.8Mbits/s差距為8.2Mbit/s,而2010年11月平均廣告速度13.8Mbit/s真實速度6.2Mbit/s,差距為7.6Mbit/s。上述的差距主要發生於ADSL網路,英國有近75%的使用者仍用ADSL,此種傳輸方式將受到距離、纜線品質的影響。因此大多數業者所宣稱的20Mbit/s下載速度,僅能達到6.6 Mbit/s。有超過1/3的使用者速度為4 Mbit/s或更低。 F英國今年7月正式實施之寬頻速度自律規則(Voluntary Code of Practice on Broadband Speeds),為業者自願加入。除提供消費者「典型的速度範圍」(Typical Speed Range, TSR)資訊外,若消費者可使用速度小於業者宣稱之速度範圍,且業者無法解決問題時,在3個月內使用者可更換其他業者而無須罰款。目前已有BT、O2、Virgin Media等17家ISP業者加入自律規則中。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
監視器無鉛製程 冠捷導入歐盟RoHS、WEEE政策實施在即,出身歐洲第一大品牌的飛利浦(Philips)率先響應,今年所有LCD監視器符合RoHS全面無鉛化,代工夥伴冠捷(AOC)隨第二季正式合併飛利浦顯示器事業部,也將導入無鉛製程。國內兩大LCD監視器製造大廠明基、光寶也已防患未然,製程無鉛化製程提早開跑。 飛利浦今年在台灣LCD監視器策略,其中之一是全面推展無鉛化產品線,W、P、B、S四大系列全面符合歐盟RoHS規定,鉛含量在○‧一%(1000ppm)以下,可說領先各品牌率先推出無鉛產品。 監視器製造大廠冠捷(AOC)已和飛利浦已簽訂顯示器事業部併購意向書,第二季起將正式啟動合併機制,而飛利浦在台灣僅留下採購、行政、台灣行銷業務部門。因此這套無鉛製程,也將如期導入至AOC的產線之中。至於國內製造大廠光寶、明基也已如期順利切換到無鉛製程。光寶目前綠色採購達成率已約七成,今年底則將達九成,因應製程無鉛化需要,還添購五部X光檢測設備,以期達到滴水不漏效果;至於明基明年起工廠端也不再生產舊款機種,一律符合無鉛化作業。 儘管無鉛製程難度相當高,不過對LCD監視器而言,挑戰最高卻是無汞化,因為冷陰極管(CCFL)內必含汞,所以歐盟規定裡則將CCFL燈管、投影機燈泡列為例外條款,不過隨著環保意識抬頭,LCD監視器業者已有以LED背光模組取代冷陰極管(CCFL)計畫。