國內版RoHS 將比照歐盟規定
為與國際接軌，環保署也正積極推動國內版 RoHS ，目前法案名稱尚未確定，不過內容將會與國際接軌，除限制電子電機等產品，不得含有鉛、汞、鎘、六價鉻、聚溴聯苯和聚溴二苯醚等六種有毒化學物質或限制其比率外，檢驗標準亦將比照歐盟，採用事後市場管理機制，亦即先放行產品進口，並採事後抽測方式檢驗，因為採事前市場管理，將造成貿易障礙，實施檢驗亦有困難。至於罰責方面則仍須商榷，環保署表示目前我國要先合併「廢棄物清理法」與「資源回收再利用法」的法源，預定在年底前召開公聽會並送行政院審查，最快也要等明年立法院第一會期通過後才會實施。
.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
德國卡爾斯魯爾行政法院(VG Karlsruhe)公布第一個有關DSGVO的判決卡爾斯魯爾行政法院在今年6月7日公布第一個關於歐盟個人資料保護規則（Datenschutzgrundverordnung，DSGVO）的判決。在本案中，原告是一間負責處個人信用資料的民間公司，其依據現行BDSG（Bundesdatenschutzgesetz，聯邦個人資料保護法）的規定來蒐集、保存與傳輸個人資料給第三人。巴登符騰堡邦的主管機關在預見原告將來會違反DSGVO規定的情況下，向原告發出一份行政處分（Verfügung），要求原告必須依照DSGVO的相關規定調整作業流程以符合DSGVO的規範。但原告認為，其只需要在2018年5月24號之後，就相關作業流程符合DSGVO的規範即可。 本案的關鍵在於，主管機關是否已經可以用DSGVO的規定來規範民間企業？因為依據DSGVO第99條的規定，DSGVO現雖已生效，但必須到2018年5月25日才開始適用。 根據BDSG第38條第5項規定，監督機構可以採取必要措施，確保民間企業在收集、傳播和使用個人資料時遵守相關保護規定；且本案中，原告在2018年5月24號後可能會出現的違法情形也已顯而易見，但法院並不同意行政機關可以預先發布行政處分的看法。因為DSGVO雖已生效，但民間企業必須適用的期限仍未屆至。行政機關不得在未有法律授權的情況下，預先規範限制未來的可能違法行為。現行法律對於行政機關的授權範圍必須被嚴格遵守，在DSGVO未開始適用的情況下，目前行政機關仍只能依據BDSG及DSAnpUG（Datenschutzanpassungs- und Umsetzungsgesetz，個人資料保護調整和施行法）的規定，來處理相關的行政措施。
JD SUPRA研析發布企業員工營業秘密管理戰略根據JD SUPRA於2022年4月29日研析美國Bay Fasteners & Components, Inc. v. Factory Direct Logistics, Ltd.案例，並刊出「制定全面性的營業秘密戰略」一文指出，員工的入職和離職是企業營業秘密糾紛產生的主要風險之一。企業在僱用員工時須避免營業秘密的污染和竊取。員工離職時，企業應採取離職面談與提醒，以防止離職員工洩露營業機密。以下針對員工入職、員工離職兩個情形，整理建議企業應採取之對策。 員工入職時，為避免新員工帶來任何營業秘密的污染，企業應教育新進員工保護前雇主營業秘密的重要性、如何將營業秘密從know-how區分出來，或是要求員工證明他們不會透露與持有前雇主的機密資訊或任何非公開資訊。然而，為保護企業的營業秘密不被員工竊取，最直接的方法是使用契約中的保密協議、競業禁止條款進行約束，作為保護企業的證據。 離職面談是防止離職員工向未來雇主揭露企業營業秘密的有效方法。在離職面談時，企業應提供員工入職時所簽訂的保密協議條款與相關任職期間的協議約定，並要求離職員工簽屬確認書證明已被告知應遵守的營業秘密內容範圍及其所負義務，同時企業應記錄離職面談過程的內容。若知悉離職員工未來任職公司，建議以信件通知該公司提醒應尊重彼此的營業秘密。此外，企業在得知員工要離職時，應指示IT部門確認員工電腦登錄及下載歷史紀錄是否有洩漏營業秘密之可疑活動，例如大量讀取文件、使用非公司的IP登入。員工離職後，IT部門應盡快停用該離職員工相關帳號權限，同時考慮資料備份，即使沒有檢測到可疑的活動，也建議備份員工的設備使用狀況和帳號log紀錄，以作為日後面臨爭訟時之證據。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
簡介美國FTC垃圾電郵法制施行成效報告