美國FDA對於基因工程鮭魚核准上市及產品標示議題，舉行公聽會討論
美國食品和藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration，FDA）於2010年9月19日到21日針對是否核准基因工程鮭魚(genetically-engineered salmon，GE salmon）上市舉行了公聽會。經過各界討論，目前仍未做出決定，但各界均同意於決定是否核准該鮭魚上市前，仍需做進一步的研究測試。
該基因工程鮭魚又名 AquAdvantage，其成長賀爾蒙不但只於較高溫度的水域環境時才分泌，而亦可全年都分泌該種賀爾蒙。因此特性，此種鮭魚成長速度比一般同類型的鮭魚快兩倍，而其所能被食用的時間也相對較早。
根據美國FDA的報告結論，基因工程鮭魚的安全性和其他類型的鮭魚一樣，所以如果為人類食用的話，並不會造成危險。此外，該鮭魚的養殖地點與海岸仍有一段距離，因此其可能對野生鮭魚造成威脅的問題可被忽視。然而，於本次公聽會中也提出，由於現階段的研究數據結果不足，因此仍須進行進一步的相關測試後才能做出結論。
另外，對於基因工程鮭魚上市後該如何標示該產品，也是另一個討論重點；針對此議題，美國FDA會另外舉行公聽會。目前，美國FDA對於上市核准的食物標示僅要求需標示其身分、營養成分、和潛在的過敏反應即可。由於美國FDA認定該基因工程鮭魚與一般鮭魚並沒有“生物學上的相關差異性”（no biologically relevant different）存在，對此，美國FDA表示，相同的作法有可能也會適用於基因工程鮭魚上。就社會大眾知的權利和現行法制的適用兩者間該如何取捨，即變成了當前該議題的討論重點所在。故，美國FDA未來是否會准許該種基因工程鮭魚上市，且上市後其食品標示又該如何加以標示，都是未來需要再做進一步觀察的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國商務部（Department of Commerce, DOC）旗下國家標準及技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年2月28日發布《晶片與科學法》（CHIPS and Science Act）補助具體內容，重點如下： 一、申請時間：補助採滾動式錄取模式（rolling basis），先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請（pre-application）與正式申請（full application）；成熟製程與其他相關生產設施的製造補助，將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額：補助分為直接補助（direct funding）、聯邦政府貸款（federal loans）或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保（federal guarantees of third-party loans）。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15％。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助，然整體補助金額不得超出預估資本支出的35％。 三、申請流程 1.意向聲明（statement of interest）：申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明，俾利NIST旗下晶片計畫辦公室（CHIPS Program Office）為未來審查進行準備。 2.預先申請：申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請：依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後，申請人應遞交完整的計畫申請書，內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後，會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄（non-binding Preliminary Memorandum of Terms），記載補助方式與金額。 4.盡職調查（due diligence）：在經過上述程序後，晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能（reasonably likely）取得補助，將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放：通過盡職調查後，DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股（stock buybacks）：受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫：申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元，須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限：受補助者必須於DOC所決定的特定日期（target dates）前開始或完成廠房建造，否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤：補助金額超過1億5千萬美元時，受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益，但最高不超過直接補助金額的75％。 5.不得於特定國家擴產與進行研究：受補助者於10年內或與DOC合意的期間內，除特定情況下（15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)），不得於特定國家，如中國，進行大規模半導體製造的擴產（material expansion）、聯合研究（joint research）或技術授權（technology licensing），違反者將會被DOC收回全額補助。
歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引歐盟個人資料保護委員會 （European Data Protection Board, EDPB）在徵詢公眾意見後，於今（2023）年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」（Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR）。此一指引，旨在協調各國資料保護主管機關（Data Protection Authorities, DPAs）計算行政罰鍰的方法，以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」（Starting Point）。 時值我國於今（2023）年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法，將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬，金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準，因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟，說明如下： 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時，應分別裁罰；而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者，罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額（指引第三章）。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別，並界定不同級別的起算金額範圍，個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後，尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點（指引第四章）。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額（指引第五章）。 4.針對各違反行為，參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額，而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限，EDPB提醒，適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制（指引第六章）。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰，必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則，而予以相應調整裁罰額度，而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存，可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額（指引第七章）。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法，其亦提醒上述所有步驟必須牢記，罰鍰並非簡單數學計算，裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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） [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
簡介美國營業秘密民事訴訟發展趨勢：以審前訴答階段（pleading）為中心簡介美國營業秘密民事訴訟發展趨勢：以審前訴答階段（pleading）為中心 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年02月16日 壹、前言 近年來，營業秘密侵害事件頻傳，我國企業除在國內提起訴訟外，美國亦為我國企業提起營業秘密訴訟的主要戰場之一[1]。美國於2016年通過《保護營業秘密法》（Defend Trade Secrets Act of 2016, 以下簡稱DTSA），營業秘密所有人可向聯邦法院尋求民事救濟，聯邦法院受理的案件量逐年增加。而美國民事訴訟中對審前程序訴答階段（pleading）的要求[2]，自美國聯邦最高法院2007年Bell Atlantic Corp. v. Twombly[3]（以下簡稱Twombly案）及2009年Ashcraft v. Iqbal[4]（以下簡稱Iqbal案）兩案後趨於嚴格。 近年來聯邦法院的營業秘密判決趨勢顯示，當事人起訴時若未充分說明營業秘密侵害之相關事實[5]，很有可能於訴答階段被法院駁回。因此，營業秘密所有人於訴答階段應針對營業秘密侵害事實說明到何種程度，以滿足Twombly、Iqbal兩案建立之合理可信標準（plausibility standards)，近期也受到廣泛討論。 而2022年8月美國紐約東區聯邦地方法院（E.D.N.Y）在Core SWX, LLC v. Vitec Group, Inc.[6]一案（以下簡稱Core案）中，對於營業秘密案件在訴答階段的要求有較詳細的論述[7]，因此本文以下將簡要介紹本案，以提供我國企業參考。 貳、美國民事訴訟審前訴答階段標準簡介 美國聯邦民事訴訟規則（Federal Rules of Civil Procedure, FRCP） 8（a）（2）規定，原告必須於訴狀中針對其有權獲得救濟簡要陳述[8]；同法12（b）（6）規定被告得以原告訴狀中之說明不足以判定原告有權獲得救濟為由，聲請法院駁回[9]。美國聯邦最高法院於1957年Conley v. Gibson[10]一案確立了通知訴答（notice pleading）標準，此標準對於原告陳述門檻要求較低，亦即原告不必詳細陳述其有權獲得救濟所依據之具體事實，僅需簡要陳述讓對造瞭解請求之依據；除非原告主張之事實明顯無法（beyond doubt）支持其請求時，法院才會駁回起訴。 50多年後，聯邦最高法院於2007年Bell Atlantic Corp. v. Twombly案[11]中改變了見解，改採合理可信標準，此標準較為嚴格，亦即原告雖不用於訴答階段中揭露營業秘密的內容，但原告有義務提出其有權獲得救濟的根據，不能僅提出結論式的主張，亦不能僅是公式化地列出法律構成要件，原告提出之事實主張必須足以使其有權獲得救濟高於推測的程度（Factual allegations must be enough to raise a right to relief above the speculative level）[12]。其後，最高法院於2009年Ashcroft v. Iqbal 一案中[13]，對此標準進一步闡釋，指出合理可信（plausibility）是介於可能性（possibility） 和蓋然性（probability）間的標準，原告於訴答階段提出之事實說明雖不用詳細，但應充分，在假設事實為真的前提下，使法院可以合理地推論被告需要為該行為負責；法院並指出此項標準適用於所有的聯邦民事案件。 參、Core案簡介 一、案例事實 本案原告Core SWX（以下簡稱Core公司）是美國電池、充電器的大廠，專門生產電影、專業影像、無人機等充電設備，其執行長為Ross Kanarek（以下簡稱Kanarek）、合夥人為Randolph Todd（以下簡稱Todd）。 被告Vitec Group（以下簡稱Vitec集團）[14]是影像擷取軟硬體的全球知名廠商，其產品包含影片設備、數位相機產品的配件電池，Vitec集團的電池產品以Anton/Bauer作為行銷品牌，在電影相關設備中具有相當高的市占率。 被告Vitec集團於2018年年初與原告Core公司洽談收購事宜，並持續有進展[15]，但Vitec集團（VGUSH）於2019年7月以email通知Core公司終止收購事宜[16]。 在上述雙方洽談收購的期間內，Vitec集團（VPS）旗下品牌Anton/Bauer 也於2019年初開始進行兩個開發專案，分別是針對微型電池（micro battery）和Cine VCLX電池（一種便於攜帶的高功率電池）。而Anton/Bauer當時的產品經理是一名在Vitec集團（VPS）任職近30年的資深員工Joseph Teodosio（以下簡稱Teodosio），因職務關係能接觸（access）到上述兩個新專案相關的機密資訊。 Core公司於2019年年中開始與Teodosio私下進行會議，Teodosio並陸續將Anton/Bauer的機密資訊提供給Core公司。其後，Teodosio於2020年1月離職轉任Core公司的首席技術長，Core公司並於2020年春季，重啟了停產的微型電池專案，並推出了新的微型電池產品，接著於2020年秋季推出功能和操作相當類似於Cine VCLX電池的產品，上述兩項產品皆為Anton/Bauer的競爭性產品[17]。 資料來源：作者自繪 圖1 本案相關重要時點 然而，Core公司於 2021年3月率先對Vitec集團提起訴訟，主張Vitec集團構成商標侵權、商業表徵侵權（trademark dress infringement）、不公平競爭、違反契約等。本案被告Vitec集團亦對Core公司提起反訴[18]，主張Teodosio盜用了Anton/Bauer的機密資訊，並提供給Core公司，侵害Vitec集團的營業秘密。Core公司向法院聲請駁回（motion to dismiss）被告Vitec提起之反訴，主張Vitec集團未充分說明營業秘密存在及盜用行為等；最終，法院駁回Vitec集團提起之反訴。本文以下將聚焦於Vitec集團於反訴中主張Core公司侵害其營業秘密的相關爭點。 資料來源：作者自繪 圖2 本案訴訟關係簡圖 二、本案爭點 本案關於侵害營業秘密的討論主要聚焦以下三個爭點，以下分述之： （一）爭點一：Vitec集團是否於反訴中充分說明（sufficiently plead）營業秘密存在？ 1.判斷營業秘密是否存在的要件 首先，聯邦法院通常依以下6個要件來判斷系爭營業秘密是否存在[19]： （1）系爭資訊被外界知悉的程度； （2）企業內部員工與相關人員對系爭資訊知悉的程度； （3）企業對保護系爭資訊之秘密性所採取的保護措施； （4）系爭資訊對於企業及其競爭對手的價值性高低； （5）企業在開發系爭資訊所投入的精力和金錢； （6）他人正當取得或複製系爭資訊的難易度。 2.當事人主張[20] （1）Vitec集團於反訴中主張其離職員工Teodosio提供給Core公司，關於Anton/Bauer微型電池、Cine VCLX電池兩項產品的「產品設計」、「行銷戰略」等內容，屬於其機密資訊。Core公司抗辯Vitec集團的主張過於模糊，無法讓Core公司瞭解其所指控被盜用的營業秘密為何。 （2）Vitec集團則回應，其於訴狀中說明系爭機密資訊之類別（即上述兩項關鍵電池產品的「產品設計」和「行銷戰略」），已滿足合理可信標準。 3.法院判斷 法院指出，Vitec集團於訴狀中的說明，僅是對機密資訊所屬之一般類別（general categories of confidential information）的描述，未滿足合理可信標準。如第二巡迴法院的相關判決指出，當事人在訴答階段中主張被盜用之營業秘密為商業增長措施（growth initiative）、臨床方法、分析工具/程式、資料配置協定（data configuration protocols）、資料詮釋方法（data interpretation）、對潛在客戶廣告行銷的方法等，多認為這類說明僅是對於機密資訊/營業秘密的一般類別描述，未滿足合理可信標準[21]。 相對地，在其他判決中，法院認為當事人若能於訴答階段進一步說明，特定出營業秘密的輪廓，即可滿足合理可信標準，例如[22]： 1.當事人主張被盜用之營業秘密是BTW50品牌股價分析指數（BrandTransact 50 Index）的底層演算法。 2.當事人主張被盜用之營業秘密為零延遲傳輸軟體（zero-latency transmission software）的原始碼。 3.當事人主張被盜用之營業秘密包含客戶名單、客戶偏好、契約細節、專家名單和績效標準等，並進一步指出包含這些機密資訊的檔案和文件，如關於當事人履約能力說明的一份PowerPoint、兩位客戶的契約、一份續約建議書等。 本案法院認為，Vitec集團於反訴中僅說明了被盜用之營業秘密是微型電池、Cine VCLX電池產品的「產品設計」和「行銷戰略」，未指出哪些檔案包含了這些機密資訊，亦未說明這些機密資訊與整個電池產品中的哪個部分或功能具有關聯性，因此法院認為Vitec集團於反訴中的事實說明不夠充分，無法滿足合理可信標準[23]。 （二）爭點二： Vitec集團是否於訴答階段充分說明合理保護措施？ 1.當事人主張[24] Core公司主張Vitec集團未充分說明其所稱「安全」之電子系統為何，故聲請法院駁回反訴。Vitec集團則主張已具體說明合理保密措施，包含系爭機密資訊：（i）未與公司外部分享；（ii）儲存在安全的電子系統中；（iii） 僅限專案人員有接觸（access）權限；且Teodosio知道系爭資訊具有機密性。 2.法院判斷[25] （1）Vitec集團未於訴答階段中充分說明前員工Teodosio如何知道系爭資訊的機密性質，譬如Vitec集團（VPS）在公司的員工手冊是否有說明這些資訊之機密性質，或透過其他方式提醒員工這些資訊的機密性質；此外，Vitec集團亦未說明是否與Teodosio簽署任何形式的保密協議。 （2）Vitec集團僅攏統地說明這些資訊是儲存在「安全」的電子系統，但未充分說明這些資訊是否有加密、透過密碼保護、限制未經授權的使用、是否有追蹤人員不當傳送行為等。 （三）爭點三：Vitec集團是否於訴答階段充分說明Core公司的盜用行為？ 1.當事人主張[26] Core公司主張Vitec集團未說明Teodosio 盜用機密資訊的具體方式、將機密資訊提供給Core公司的日期和時間、何時發現Teodosio實施了這些行為等事實。而Vitec集團抗辯由於Teodosio以前長期擔任其產品經理，在任職期間能接觸到相關機密資訊，且Core公司私底下和Teodosio接觸並挖角以取得這些機密資訊，並在Vitec集團不知情的情況下使用。 2.法院判斷[27] 法院認為Vitec集團於訴狀中的事實主張過於模糊，屬於間接資訊（circumstantial datapoints），其未說明誰有權接觸系爭機密資訊、有多少人接觸過、這些資訊被接觸的方式等；此外，也未說明前員工Teodosio具體取得系爭機密資訊的方式。因此，法院認為無法滿足合理可信標準。 肆、結論 從本案可以瞭解，企業平時應落實營業秘密管理和重視證據保存。若我國企業在發生營業秘密侵害事件後，規劃在美國尋求民事救濟時，應留意於訴答階段雖不用揭露營業秘密的詳細內容，但應能清楚識別系爭機密資訊，並盡量於起訴狀中進一步說明爭營業秘密與特定產品、文件、檔案的關聯性，避免流於營業秘密一般類別的描述[28]。 同時，亦應於訴狀中具體節錄針對前述營業秘密所採取之合理保密措施，如簽訂保密協議、員工手冊中針對機密資訊之提醒、公司關於營業秘密的政策與落實情況（包含保留接觸系爭營業秘密之人員、內容、時間、方式、理由等紀錄）等[29]。此外，關於系爭營業秘密的經濟價值，也應該具體描述，避免泛泛地說明系爭機密資訊具有實際或潛在的經濟價值，或僅說明因系爭機密外洩將造成銷量損失、市場產品的混淆等[30]。針對營業秘密盜用行為，企業亦須具體提出行為人作了什麼而取得、揭露、使用系爭營業秘密；若有透過數位鑑識取證（forensic examination），其細節應加以說明[31]。 透過上述提醒，期能協助企業瞭解並預先準備，以滿足美國民事訴訟審前訴答階段中對於合理可信之要求，避免在訴答階段就被聯邦法院駁回，以有效捍衛企業之權利。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]如近期我國知名機械公司控告其四名離職員工竊取公司之全自動精密輪刀裁斷機（Rotary Die Cutting, RDC）相關機密文件，私下與公司客戶進行交易，離職員工並於2021年4月成立競爭公司；該機械公司除在臺灣提起營業秘密訴訟外，並於2022年10月向美國麻州聯邦地方法院（D. Mass）提起訴訟。請參考智慧財產及商業法院111年度民暫字第3號民事裁定；Sysco Machinery Corp. v. Cymtek Solutions Inc. et al., No. 1:2022cv11806（D. Mass. filed October 21, 2022）. [2]所謂訴答階段，即當事人起訴和對造答辯，為美國民事訴訟審前程序（Pre-trial Procedures）之一環，審前程序包含訴答（Pleadings）、動議（Motions）、證據開示（Discovery）、審前會議（Pre-Trial Conferences）等。請參考How Courts Work：Pre-trial Procedures in Civil Cases, American Bar Association [ABA], https://www.americanbar.org/groups/public_education/resources/law_related_education_network/how_courts_work/cases_pretrial/ (last visited Feb. 01, 2023). [3]Bell Atlantic Corp. v. Twombly, 550 U.S. 544 (2007). [4]Ashcroft v. Iqbal, 556 U.S. 662 (2009). [5]當事人未能於起訴時充分說明相關事實的原因包含：（1）由於營業秘密的價值來自於其秘密性，營業秘密所有人顧慮於訴答階段揭露的過於詳細，將不小心使其喪失秘密性；（2）或由於營業秘密被盜用的關鍵事實通常掌握在被告手上，營業秘密所有人於起訴時所能掌握的資訊有限；（3）或營業秘密所有人於起訴前未詳加調查被盜用的相關事實，而欲於證據開示階段透過摸索證明（fishing expedition）拼湊出相關事證。Gabrielle Giombetti, Pleading Trade Secret Misappropriation Claims：There is a delicate balance between specificity and secrecy, https://www.americanbar.org/groups/litigation/committees/business-torts-unfair-competition/practice/2022/pleading-trade-secret-misappropriation-claims/ (last visited Feb. 2, 2023)；R. Mark Halligan, Plausibility: the gatekeeper role in trade secret misappropriation cases, https://www.reuters.com/legal/legalindustry/plausibility-gatekeeper-role-trade-secret-misappropriation-cases-2022-03-16/ (last visited Feb. 2, 2023). [6]本案於2022年7月14日由紐約東區聯邦地方法院的助理法官（Magistrate Judge）提出一份「報告及建議」（Report and Recommendation, R&R），建議駁回Vitec公司提起之反訴，經聯邦地方法院法官採用，並於2022年8月15日駁回Vitec公司提起之反訴。R&R內容請參考Core SWX, LLC v. Vitec Group, Inc., NO. 21-CV-1697 (JMA)(JMW), 2022 LEXIS 125198（E.D.N.Y July 14, 2022）；駁回訴訟的裁定請參考Core SWX, LLC v. Vitec Group, Inc., NO. 21-CV-1697 (JMA)(JMW) (E.D.N.Y Aug 15). [7]Shelby Garland, Fisher Phillips, A 5-Step Action Plan to Plead Your Trade Secrets Case: Dancing on the Head of a Pin with Possibility, Plausibility, and Probability (2022/09/30), https://www.fisherphillips.com/news-insights/5-step-action-plan-trade-secrets-case-possibility-plausibility-probability.html（last visited Dec. 30, 2022）. [8]Fed. R. Civ. P. 8(a)(2) (“a short and plain statement of the claim showing that the pleader is entitled to relief”). [9]Fed. R. Civ. P. 12(b)(6) (“failure to state a claim upon which relief can be granted”). [10]Conley v. Gibson, 355 U.S. 41,45-46 (1957). [11]Bell Atlantic Corp. v. Twombly, 550 U.S. 544, 555 (2007). [12]舉例而言，當事人於訴狀中僅概略地描述事實結論，或把法律要件抄一遍，就得出被告侵害其權利的結論；若採合理可信標準，當事人應就請求權的要件，逐一提出相應的事實主張。 [13]Ashcroft v. Iqbal, 556 U.S. 662, 678, 684 (2009). [14]本案被告包含（1）Vitec Group, PLC（Vitec集團之英國總公司，判決中簡稱Vitec）；（2）Vitec Group US Holdings, Inc.（Vitec集團之美國子公司，判決中簡稱VGUSH）；（3）Vitec Production Solutions, Inc.（Vitec集團之美國子公司，判決中簡稱VPS），雙方於訴訟初期協議撤回（stipulation of dismissal）對於上述（1）Vitec Group, PLC（Vitec）之起訴。本文以下為行文方便，於文章內文中統一以Vitec集團稱之，於必要處以括號註明為何者。 [15]由於雙方於收購期間簽訂之若干保密協議與本文以下要討論的營業秘密爭點無直接關係，故簡要說明如下：（1）2018年5月，Vitec集團（VPS）與原告Core公司簽署了雙向保密協議（Mutual Confidentiality Agreement）， Vitec集團（VGUSH及VPS）在洽談收購的期間因此能接觸Core公司的相關機密資訊，包含Core公司的開發計畫、產品製造方法、供應商資訊、市場策略、公司財務狀況、銷售預測等；（2）Vitec集團（Vitec英國總公司）與Core公司於2018年10月簽署了意向書（Letter of Intent），雙方同意未來將由Vitec集團（VGUSH）或其關係企業收購Core公司；（3）2019年4月，Core公司的老闆 Kanarek 和Todd兩人以Core公司所有人的身分（賣家）與Vitec集團（VGUSH）簽署了保密意向書（Confidential Letter of Intent），本份意向書獨立於前述2018年5月Core公司與Vitec集團（VPS）所簽訂之保密協議，內容為未經雙方事先書面同意，不得揭露本交易案的相關細節資訊，並重申2018 年 5月簽署之保密協議對雙方均具有約束力。Core SWX, LLC v. Vitec Group, Inc., NO. 21-CV-1697 (JMA)(JMW), 2022 LEXIS 125198（E.D.N.Y July 14, 2022）, supra note 6, at 3-4. [16]Id. at 4. [17]Id. at at 5-6. [18]被告Vitec集團於反訴中亦主張原告Core公司之老闆（Kanarekr及Todd）於起訴時提出雙方洽談收購過程中相關的機密資訊（如雙方洽談過程的機密通訊、VPS的專有資訊、交易細節等），已違反2019年4月簽署之保密意向書，故主張Core公司老闆（Kanarekr及Todd）違反契約。然本項爭點與下述營業秘密爭點無直接關係，礙於篇幅，本文僅簡要說明之。id. at 1-2, 33-37. [19]Id. at 11-12. [20]Id. at 12-13. [21]Id. at 14-16. [22]Id. at 16-21. [23]Id. at 20,21. [24]Id. at 21,23. [25]Id.at 23-24. [26]Id. at 28-29. [27]Id. at 31-32. [28]如同美國實務界律師指出，這兩者的差異事實上相當細微，但已經逐漸成為美國聯邦法院對於營業秘密民事案件的審理趨勢。Shelby Garland, supra note 7. [29]Id. [30]Core SWX, LLC v. Vitec Group, Inc, supra note 6, at 25-26. [31]Shelby Garland, supra note 7.