日研擬對策防農產智財權被外國盜用
蔬果等種子很容易被攜帶到海外，通常在外國都遭違法大量栽培，然後再回銷日本，尤其近年來這種例子激增，迫使日本政府不得不思考對策。日本政府打算針對開發植物新品種的人或團體，根據現行的種苗法給予「育種家權利」。日本農林水產省並呼籲中、韓等亞洲國家，應該趕緊制訂完備的法令，禁止日本開發的品種未經許可被擅自生產、販售。
加拿大政府於2023年10月23日至12月4日針對「生成式人工智慧對著作權的影響」（consultation on the implications of generative artificial intelligence for copyright）進行公眾諮詢，以期了解生成式人工智慧對於加拿大著作權市場之變化，進而修訂《著作權法》（Copyright Act），本次諮詢文件中討論重點整理如下： 1.文字和資料探勘（Text and Data Mining, TDM）：是否需要因應TDM修改加拿大原本的著作權法，包含著作權法中合理使用行為（29條）和暫時性重製行為（30.71條）等得不構成侵害之例外條款。學者、AI使用者以及AI技術團體大多持肯定見解，認為TDM行為中使用的著作時不需要權利人的著作權授權；然創意產業則多持否定見解，認為不應該為TDM創設例外，否則將會使得TDM所使用之作品原著作人無法主張權利以獲得授權金。 2.人工智慧生成作品之著作人身分及著作權歸屬：因利用生成式人工智慧所創作或輔助創作之文字、圖像和音樂有作者身分不明確之虞，因此加拿大政府希望可以對此加以澄清，並討論是否需要修改原本的著作權法案中相關規定。針對作者身分不明確之爭議，加拿大政府提出了三種可能的規範模式： (1)闡明著作權保護只適用於自然人創作的作品； (2)將人工智慧生成作品之作者歸屬於在創作作品時運用技能和判斷力的自然人，凡自然人可以在人工智慧技術輔助下創作的作品中貢獻足夠的技能和判斷力，即可被視為該作品的作者； (3)為人工智慧生成的作品創設一套新的權利。 3.人工智慧之侵權責任：人工智慧係透過大量的資料庫來生成一項作品，過程中可能出現侵害他人著作權之情形，而加拿大現行的著作權法框架下很難認定侵權行為之責任歸屬。加拿大現行的著作權法要求被侵權人（著作人）必須證明侵權人明知其重製行為侵犯他人著作權，且就該他人著作加以重製，但一般人難以瞭解人工智慧系統開發及訓練過程，因此難證明人工智慧系統研發與利用過程中的業者、工程師或其他相關人等是否有侵權行為。因此加拿大政府希望利害關係人就此議題提供更多意見，以協助將來修法、提高市場透明度。 生成式人工智慧雖然提供了便利的創作方式並帶來巨大經濟利益，卻也可能侵害他人著作權，因此平衡著作人之權利並兼顧經濟發展是加拿大政府及國際社會課正積極解決的議題。
歐盟公布行動健康(mHealth)公共諮詢報告歐盟在2014針對行動健康(mHealth)綠皮書進行公共諮詢，要求相關之人針對mHealth發展的十一個議題提出意見。進行的時間從2014年4月10日至7月10日，歐盟在2015年1月12日公布諮詢結果，總計有211位參與者回覆，其中71%由組織機構回覆，29%則為個人意見回覆。 在諮詢報告中所提列之十一項議題包含:1. 健康資料的安全性、2. 巨量資料、3. 於目前歐盟法規下的適用情況、4. 病人安全性與資訊透明化、5. mHealth在醫療照護系統的定位以及平等使用、6. 互通性、7. 補助機制、8. 責任歸屬、9. 研究與發展、10.國際合作、11. mHealth市場發展性等。 針對上述議題，諮詢報告提出幾項認為未來發展mHealth時面臨之問題以及應該如何因應。包含: 1. 多數認為應建立隱私安全保護工具，包括資料加密以及驗證機制。逾半數的人認為應該執行資料保護，將法規適用於mHealth相關器材。2. 近半數的人要求病人安全以及資料的透明性，因此，應可建立制度使這些mHealth APP經品質認證通過後上市。3. 對於mHealth的業者而言，認為需要有清楚的法規架構、互通性以及共通的品質標準建立，才能有助於產業的發展。4.透過立法、自律機制以及指導原則的建立，使mHealth APP所衍生之問題能有規範可供解決。5. 部分認為mHealth的成本效益需要有更多的數據證據分析來評估。例如，在美歐國家曾進行一項測試，mHealth可以減少50-60%肺部慢性疾病病人住院以及再次入院的比例。此外，mHealth亦可減少25%老人照護的成本支出。6. 歐盟以及各個國家應該確認mHealth的互通性，基於持續性的照護以及研究目的，能有共通可相互使用的電子醫療紀錄。7. 其次則是應該促使開放標準，並有醫療專家以及使用者積極參與使mHealth能完備進行。 在歐盟此的mHealth公共諮詢報告中，已提出未來可能面臨的問題，歐盟嘗試以既有之指令規範檢視mHealth衍生之問題是否能夠加以因應解決，其主要目的仍在於讓消費者能安全使用，同時亦希望能促進產業開發與進步，其後續發展值得觀察，同時亦可提供相關業者開發時之參考。
日本推升農業資料契約指針成為補助計畫要點日本農林水產省（以下簡稱農水省）從2021年起於補助計畫要點中規定，農業關係人利用農水省補助金導入智慧農機、無人機、農業機器人、IoT機器等所產生資料，且為系統服務業者取得、保管的情況下，須符合2020年農業領域AI資料契約指引要求之相關程序（下稱GL合規）。系統服務業者可依據農水省網站所提供的GL合規CHECKLIST，自行向律師、專利師等諮詢，評估其與農業資料提供者間契約是否GL合規。農水省亦於2020年年底召開兩場相關說明會，條列出須GL合規之補助計畫清單，且相關計畫規定預計於2021年生效（2021年1月6日至2月10日公開招募之智慧農業實證計畫即已有相關規定）。 前述規定係源自於2020年7月17日日本閣議通過最新版「規制改革實施計畫」，其中與「農業資料利用」相關實施項目為：利用農水省補助金導入智慧農業機械時所締結之契約，應符合2020年農業領域AI資料契約指引之核心精神，保障農民可使用其提供給系統服務業者所保管之數據資料。日本政府為促進農業關係人提供資料，於2020年制定農業領域AI資料契約指引，做為農業資料提供者與智農機具系統服務業者訂立契約時之參考。為更進一步促使系統服務業者獲得農業資料提供者的信賴，透過規制改革實施計畫，將該農業資料契約指針推升成為補助計畫要點，可作為我國農業領域推動資料提供、保護、或流通運用機制之借鏡。
美國競業禁止條款之修法趨勢及對離職員工之管理建議美國聯邦貿易委員會（The Federal Trade Commission, FTC）於2023年1月5日提出聯邦規則彙編（Code of Federal Regulations, CFR）之修正草案，其基於競業禁止條款（Non-Compete Clauses）將阻止員工離職及員工之競爭、降低員工的薪資、阻止新企業之形成及阻礙創新等立法目的，擬禁止僱用人及受僱人間約定競業禁止條款及使現有的競業禁止條款歸於無效。 美國亦有相關報導提到員工流動於技術領域尤為常見，因技術領域之企業對營業秘密高度重視，故對於員工離職到競爭對手會特別留意，例如加州的許多企業（尤其是位於矽谷之企業）會與員工簽署保密合約規範對於機密資訊的處理，部分合約甚至包含競業禁止條款以限制員工於離職後至競爭對手處工作，不論係保密合約或競業禁止條款，其目的均係延遲或避免員工於離職後帶走公司敏感資訊並將其用於對前僱主不利之用途。 聯邦規則之修正草案一旦通過，未來美國的企業將不得再以約定競業禁止條款之方式限制離職員工至競爭對手處工作，但企業仍可透過在員工離職前或離職後採取相關措施，盡早發現並降低離職員工竊取公司敏感資訊的風險，可採取的措施例如： 1.留意員工離職前是否有未經授權或為完成工作以外之目的複製或存取公司的資料之行為，意即，這些蒐集來的資訊是否將用於新公司的工作（如改良競爭對手的產品、擴大競爭對手的客群等）； 2.對員工個人工作設備（如：公司提供之筆電及手機）或網路存取紀錄等進行調查，檢視是否有異常檔案存取紀錄或異常行為（例如是否突然大量刪除/複製檔案）； 3.了解員工的離職原因及於離職後的規劃——可以了解員工未來可能從事的職業、就職的企業以調整離職前調查的程度； 4.留意員工於找到新雇主後是否仍持續使用公司的營業祕密——新雇主亦須留意的是，新進員工是否仍持續使用前公司的營業秘密，以避免公司被訴。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）