2012年3月Google將世界各地總共60個相異的個人資料隱私權政策統一後,即受到歐盟個人資料保護機構「第29條工作小組」的關注,該小組認為Google修訂後的個人資料隱私權政策違反歐洲資料保護指令(European Data Protection Directive (95/46/CE)),將難以讓使用者清楚知悉其個人資料可能被利用、整合或保留的部分。同時,Google亦可能利用當事人不知情的情況下,大量利用使用者個人資料。因此,2012年10月歐盟要求Google在4個月內對該公司的個人資料隱私權政策未符歐盟規定者提出說明,惟至今Google仍無回應。因此,歐洲6個國家,包括法國、德國、英國、義大利、荷蘭及西班牙的個資監管機構,將聯合審視Google的個人資料隱私權政策是否違反各國的法律,並依據各國法律展開後續措施,如鉅額罰款等。法國之資訊自由國家委員會(Commission nationale de l'informatique et des libertés,簡稱CNIL)率先表示,若Google於4月11日前未改善其資料隱私權政策,法國將首先採取法律行動。然Google對此僅簡單回應,表示其資料隱私政策尊重歐盟的法律,且可以讓Google提供更簡單、更有效率的服務。
近期由於營業秘密議題受到重視,引起廣泛討論,美國實務界律師於彭博社法律專欄(Bloomberg Law Practical Guidance)指出生命科學領域的企業不應僅尋求專利的保護,而應考慮透過營業秘密來保護其部分創新,比如:製造技術、分析工具及方法、配方等,並指出保護營業秘密所應採取的具體措施。 在Mayo Collaborative Servs. v. Prometheus Labs一案中,美國最高法院認為診斷方法並非真正的應用,因此不符合可取得專利的資格;在Ass'n for Molecular Pathology v. Myriad Genetics一案中,美國最高法院認為將天然基因分離的技術不符合可取得專利的資格。由上述判決可以發現,生命科學領域的公司能取得專利的範圍被限縮了,因此該領域的企業應考慮透過營業秘密來保護其創新。 營業秘密相對於專利的優勢在於,專利有保護期限,但營業秘密若未公開揭露則能持續受到保護。另外,根據美國專利法(Patent Act),專利保護之客體限於有用且新穎的發明,但營業秘密保護之客體不僅限於此。不過,以營業秘密保護創新同樣存在風險,比如可能面臨前員工、現任員工將其洩露或是由於合作案導致其被竊取的情況等。 為避免上述情況之發生,企業應採取下列措施,包括: 1. 要求員工簽署保密協議,並於協議中具體說明營業秘密之範圍、保密期限,同時確保員工離職時歸還與營業秘密有關的資訊及設備; 2. 將涉及營業秘密的文件標示為機密; 3. 將機密文件及檔案儲存於上鎖的櫃子或受密碼保護的電腦中; 4. 根據員工的職責,僅允許必要的員工存取營業秘密資訊; 5. 對員工進行教育訓練,使其了解哪些資訊被視為營業秘密而不應洩露; 6. 透過監視設備監控保存營業秘密的位置; 7. 與合作單位簽署合作協議時,確保協議中有明確規定哪些資訊被視為營業秘密、分享營業秘密的方式、保密期限、授權的範圍等。 綜上所述,由於可取得專利的範圍被限縮,生命科學領域的企業應考慮透過營業秘密來保護其部分創新。在以營業秘密保護其創新時,應確保有採取與員工簽署保密協議、識別機密、權限控管、教育訓練、與合作單位簽署合作協議等措施。關於前述營業秘密管理措施之重要內容,企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布的「營業秘密保護管理規範」,並進一步了解該如何管理,以降低自身營業秘密外洩之風險,並提升其競爭優勢。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國加州「Asilomar人工智慧原則決議」美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議(23 Asilomar AI Principles, ACR-215),此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持,以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標,並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下: (1)於研究原則上,人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 (2)於研究資助上,人工智慧之研究資助應著重幾個方向,如:使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 (3)於科學政策之連結上,人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 (4)於研究文化上,人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 (5)於安全性上,人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 (6)人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 (7)人工智慧系統之編寫,應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 (8)人工智慧系統如應用於司法判斷上,應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 (9)人工智慧所產生之責任,應由設計者以及建造者負擔。 (10)高等人工智慧內在價值觀之設計上,應符合人類社會之價值觀。 (11)高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 (12)對於人工智慧所使用之資料,其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 (13)人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 (14)人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 (15)人工智慧之經濟利益,應為整體人類所合理共享。 (16)人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 (17)高等人工智慧所帶來或賦予之權力,對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 (18)人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 (19)政策上對於人工智慧外來之發展程度,不應預設立場。 (20)高等人工智慧系統之研發,由於對於人類歷史社會將造成重大影響,應予以絕對慎重考量。 (21)人工智慧之運用上,應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 (22)人工智慧可不斷自我循環改善,而可快速增進運作品質,其安全標準應予以嚴格設定。 (23)對於超人工智慧或強人工智慧,應僅為全體人類福祉而發展、設計,不應僅為符合特定國家、組織而設計。
企業蓋廠房 可造林減抵二氧化碳排放量企業界興建廠房未來若排放的二氧化碳過高,可以透過在國內外協助造林等方式來改善。 農委會日前組成農業森林議題工作小組,積極蒐集國內外相關資料,推廣植樹造林對溫室氣體減量策略及作法,並調查出更精確的碳吸存數據,作為未來碳交易等機制所需的基本資料。其初步估算出每種植一公頃森林可淨吸收七公噸二氧化碳的減量模式。未來將可配合碳交易機制,銷售給需進行二氧化碳減量的業者,農委會已先選定台糖進行合作,未來將推廣至業者的平地造林。 農委會表示,目前的碳交易模式分為兩種,一種是進行國內外的造林,來換取本國二氧化碳的排放量,像是美、日等國,即在中國大陸廣泛種植樹木來換取更多的業者投資,或是在本國境內種植更多的林木,這種交易屬於碳交易。第二種是在本國境內進行溫室氣體的減量,再將減量超過的部分賣給其他國家,亦即清潔費的交易,也屬於廣義的碳交易行為。 為推動我國建立碳交易機制,農委會也已著手進行造林的碳吸存研究,農委會表示,未來碳交易機制建立後,業者興建廠房若排放的二氧化碳超過標準,可以透過協助國內外造林,或付出造林費用給協助造林的單位。在建立交易模式後,未來若企業界興建一座廠房所造成的二氧化碳排放量超過七公噸,即可透過支付一公頃造林費用的方式,達到平衡的效果。
德國與愛爾蘭對於個人資料處理是否須明示同意之見解不同德國與愛爾蘭資料保護局對於資料保護指令所規定個人資料(以下簡稱個資)的處理(process),是否須取得資料當事人明示同意,表示不同的見解。德國資料保護局認為臉書網站所提供之人臉辨識(預設加入)選擇退出(opt out consent)的設定,並不符合資料保護指令(Data Protection Directive)對於同意(consent)的規範,且有違資訊自主權(self-determination);然而,愛爾蘭資料保護局則認為選擇退出的機制並未牴觸資料保護指令。 德國資料保護局委員Johannes Caspar教授表示,預設同意蒐集、使用與揭露,再讓資料當事人可選擇取消預設的作法,其實已經違反資訊自主權(self-determination)。並主張當以當事人同意作為個人資料處理之法律依據時,必須取得資料當事人對其個資處理(processing)之明示同意(explicit consent)。對於部長理事會(Council of Ministers)認同倘資料當事人未表達歧見(unambiguous),則企業或組織即可處理其個人資料的見解,Caspar教授亦無法予以苟同。他認為部長理事會的建議,不但與目前正在修訂的歐盟資料保護規則草案不符,更是有違現行個資保護指令的規定。 有學者認為「同意」一詞雖然不是非常抽象的法律概念,但也不是絕對客觀的概念,尤其是將「同意」單獨分開來看的時候,結果可能不太一樣;對於「同意」的理解,可能受到其他因素,特別文化和社會整體,的影響,上述德國和愛爾蘭資料保護局之意見分歧即為最好案例。 對於同意(consent)的落實是否總是須由資料當事人之明示同意,為近來資料保護規則草案(The Proposed EU General Data Protection Regulation)增修時受熱烈討論的核心議題。資料保護規則草案即將成為歐盟會員國一致適用的規則,應減少分歧,然而對於企業來說,仍需要正視即將實施的規則有解釋不一致的情況,這也是目前討論資料保護規則草案時所面臨的難題之一。