哈佛研究者以私募基金展開人類胚胎複製
人類胚胎幹細胞的研究一直具爭議性，因為抽取細胞需要破壞人類胚胎。哈佛幹細胞研究計劃以創造特定疾病的幹細胞系為目標，希望研發出多種不治之症的療法。哈佛大學認為這項計劃的潛在好處，大於人類生命神聖遭挑戰的關切，蓋其長期目標是，創造從病患細胞組織取得的胚胎幹細胞，修正基因缺陷，將修復細胞植回病患體內。校長薩默斯在聲明中說：「雖然我們了解且尊重反對此項研究者所持的信念，我們同樣誠摯地面對我們的信仰，相信攸關無數受苦孩童與成人生死的醫學需要，賦予這項研究繼續前進的正當性。」
本文參照2025年3月21日紐約東區地方法院的Superb Motors Inc. v. Deo一案，提醒企業：在數位化與資料外洩風險日增的時代，即使資訊具有高度價值，若僅採取防火牆（Firewall）、帳號密碼之技術手段，而未採取具體之書面規範或契約之營業秘密保密措施者，法院仍可能認定不足以符合營業秘密之合理保密措施要件。 本案源於2023年8月16日，Superb汽車經銷公司控訴前股東Deo離開公司後，擅自使用其客戶名單與核心系統Dealer Management System（下稱DMS），協助競爭對手拓展業務、挖角員工，並導致前公司客戶流失。Superb公司主張，公司投入逾12萬美元整合DMS系統，且以150萬美元的廣告與行銷策略蒐集並以多年經驗建構完整的客戶資料庫，屬於具競爭優勢的關鍵資產。 法院認為，Superb公司僅以防火牆、帳號密碼限制資訊存取，期待員工自發性保密，而未提供任何形式的保密協議或明確政策文件，此舉不足以構成合理保密之手段。法院認為，營業秘密保護法所要求的保密措施，需具備可執行的契約條款，例如：保密協議或公司內部保密政策規範。 為助於訴訟舉證、減少因人力流動可能發生的資料外洩風險，企業不能僅依賴科技工具，而應積極主動地搭配企業政策與契約等法律文件。參考美國實務，建議企業採取下列營業秘密管理作法： 1.與有權接觸敏感資訊之員工、顧問簽訂保密協議，且企業應定期檢視與修訂保密條款，以確保條款符合最新的勞動法相關要求並具備可執行性。 2.建立公司內部保密制度與定期教育訓練，以確保員工理解公司要求之保密義務。 本案顯示出法院對「營業秘密合理保密措施」認定的標準，不僅留意保密技術複雜性，更著重於企業採取的保密措施（如保密契約）是否具有法律上的拘束力。 資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」已涵蓋前述美國實務建議之管理作法，我國企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法，可以參考此規範。 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）
虛擬人生，真實訴訟! 美商藝電EA控告社交遊戲公司Zynga侵犯著作權；Zynga控告EA不正競爭。美商藝電EA(Electronic Arts)於今年八月初在舊金山地方法院控告以社群遊戲著稱的Zynga於六月在Facebook所推出的遊戲《The Ville》抄襲EA於2011年八月推出的「模擬市民(The Sims Social)」，侵犯EA的著作權。EA表示，The Ville中的設計選項、動畫、畫面處理、角色的活動及動作都原封不動地抄襲自EA的「模擬市民(The Sims Social)」。EA聲稱，Zynga抄襲了「模擬市民(The Sims Social)」原始並特殊的表達要素(original and distinctive expressive elements)，明顯違反美國的著作權法。EA並表示，Zynga任用了三位自EA離職的員工而獲取了「模擬市民(The Sims Social)」的商業機密。Zynga則反譏EA欠缺對於著作權原則的了解，並表示《The Ville》是Zynga小鎮遊戲(Ville-game)系列的延續，過去曾推出的系列遊戲包含《YoVille》、《CityVille》以及《Castile Ville》，EA的指控毫無根據。 雖然《The Ville》與「模擬市民(The Sims Social)」兩者在遊戲的角色設定以及角色圖樣跟背景有諸多相似，但是Zynga在細節上做了許多與EA不同的設定。本案如果有效成立，將對於遊戲產業造成顯著影響。 美國法下，遊戲產業的智慧財產權議題中，一個重要的法律關鍵在於「思想/表達二分法(idea/expression dichotomy) ，「思想(idea)」並非著作權的保護客體，僅想法的表達方式(expression)是著作權的保護客體。舉例而言，你可以再寫一本有關於魔法學校的書，但是你不可以把書中的主要角色命名為哈利波特。 1994年時，快打旋風二(Street Fighter II)的發行商嘉富康(Capcom)控告DECO(Data East Corporation)的格鬥列傳(Fighter’s History)抄襲，但是法院認為嘉富康遊戲的角色是植基於既存典型角色以及武術原則，DECO的相似性並不侵犯快打旋風的著作權。 九月中，Zynga對EA提出反訴，控訴EA採取不正競爭(anticompetitive)以及不法(unlawfully)商業行為，違反反托拉斯法(anti-trust law)。Zynga指出，EA試圖以法律訴訟以及恐嚇離職員工的方式，非法阻止Zynga雇用EA的離職員工。Zynga指稱EA威脅Zynga將提出訴訟，要求Zynga與之簽訂「不任用協議(no-hire agreement)」，依照該協議EA將不對Zynga提出關於雇用員工的告訴以做為簽約對價。但是EA在今年八月對Zynga的著作權告訴已經打破該協議。事實上依照加州法，禁止離職員工去競爭公司任職是違法的。矽谷這類因為員工到競爭對手任職而引發的法律案件還有蘋果(Apple)以及谷歌(Google)一案，這兩家公司過去曾因為簽訂不挖角協議而遭美國司法部起訴，後來與美國司法部達成和解。EA則表示離職員工抄襲其它EA設計師，Zynga此舉意圖轉移社會及法庭注意力。除了否認EA抄襲的指控，Zynga更表示，沒有任何根據可以說明EA是虛擬人生遊戲的創始者，Zynga的《YoVille》推出時間甚至早於EA的「模擬市民(The Sims Social)」三年。 本案因為矽谷遊戲產業人才的流動性而增加了案件的複雜性，跳脫一般的著作權侵權訴訟，既然離職後到競爭對手任職是可被允許的，那麼產出類似的遊戲產品就更加難以避免，不論是基於自身的創意或者模仿過去共事同仁的創意，「學習」以及「抄襲」之間的界線總是難以劃分，如果本案成立著作權侵權，矽谷遊戲人才在開發設計遊戲時必然需要更加小心謹慎。 圖片來源: Tech Crunch
英國將修法廢除非營利團體合理使用錄音著作相關規定英國的1988年智慧財產權法（The Copyright, Designs and Patents Act of 1988）長久以來，對於慈善及非營利團體在公開場合或活動中播放音樂，一直給予合理使用的空間。然當相關團體受惠於此一規定時，創作人跟表演人卻不樂見此情形。因此，英國主管機關針對此一合理使用規範，在2008年對相關團體進行了意見徵詢。 在2008年10底截止的意見徵詢中，對於改變錄音著作與表演人權利的公開演播合理使用空間，提供了下列三個選項： 一、 完全廢除此一合理使用空間 二、 縮小適用的團體範疇 三、 廢除合理使用空間，但權利人只能以對雙方都公平的費率收取權利金 近日，英國政府宣布根據前述的意見徵詢結果，將廢除慈善與非營利團體的合理使用規定，從2010年4月開始這些團體將必須負擔一個固定的年費，才能在活動或公開場合中使用音樂，但截至目前為止，使用的費率為何尚未確定，但主管機關表示，希望一年不超過100英鎊。 主管機關接下來將對費率部分開始徵詢意見，對於1988年智慧財產權法也預期會進行修正，並於2010年4月開始落實相關規範。這樣的改變對於慈善團體而言固然感到失望，相關團體也以未來在活動場合中，不播放音樂或不付權利金來做為要脅，但整體發展仍有待後續觀察。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。