英國先進材料研發之促進輔助法制政策介紹
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
藥品監管機構負責人組織（Heads of Medicines Agencies, HMA）與歐洲藥品管理局（European Medicines Agency, EMA）聯合巨量資料指導小組（HMA-EMA joint Big Data Steering Group, BDSG）於2021年8月27日發布「巨量資料指導小組2021-2023年工作計畫」（Big Data Steering Group Workplan 2021-2023），將採以患者為焦點（patient-focused）之方法，將巨量資料整合至公衛、藥物開發與監管方法中，以提高巨量資料於監管中之效用。指導小組將利用「資料分析和真實世界訊問網路」（Data Analysis and Real World Interrogation Network, DARWIN EU）作為將真實世界資料整合至監管工作之關鍵手段； DARWIN EU諮詢委員會（Advisory Board）已於2021年建立，DARWIN EU協調中心（Coordination Centre）亦將於2022年初開始運作。 為確保資料品質與代表性，未來工作計畫將與「邁向歐洲健康資料空間–TEHDAS」（Towards A European Health Data Space – TEHDAS）合作，關注資料品質之技術與科學層面，並將於2022年提出第一版「歐洲監管網路資料品質框架」（data quality framework for the EU Regulatory Network）、「真實世界資料來源選擇標準」（criteria for the selection of RWD sources）、「詮釋資料優良規範指引」（metadata good practice guide）、「歐盟真實世界資料公用目錄」（public catalogue of European RWD）等規範。 此外，工作計畫將於2021年底舉辦「學習計劃」（learnings initiative）研討會，討論包括EMA人用藥品委員會（Committee for Medicinal Products for Human Use, CHMP）對於真實世界證據於藥品上市許可申請（Marketing Authorization Application, MAA）、適應症擴張（extensions of indications）之審查，以及過去真實世界資料分析試點於委員會之決策等議題，以利後續指引之修正。 最後，工作計畫預計於2021年底完成「健康照護資料二次使用之資料保護問與答文件」（question and answer document on data protection in the context of secondary use of healthcare data），以指導利益相關者與促進公共衛生研究，並發布由歐盟監管網路（EU Regulatory Network）同意之對於藥品監管（包括巨量資料）之資料標準化戰略。
生命科學領域的企業應透過營業秘密保護其部分創新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）
Linux創辦人捍衛商標權Linux 創辦人 Linus Torvalds 決心捍衛自己的商標權，並堅稱其要求商標再授權是賠錢生意。 Torvalds 日前委託律師發函給澳洲的 90 家公司，要求他們取銷任何 Linux 名稱的使用，並應向 Linux 商標的授權單位 – 非營利組織 Linux Mark Institute 購買再授權。這些公司必需個別支付 200 美元到 5,000 美元，以取得 Linux 商標的再授權，導致部分開放原始碼社群成員指控 Torvalds 想藉 Linux 的成功大撈一筆。 Torvalds 否認他自己，或任何人因 Linux 商標的再授權而賺錢，因為法律成本遠高於授權費，而律師所發出的通知函，僅是維護一個商標的必要動作。 Torvalds 最近也被人指控偽善，某些開放原始碼社群宣稱他對軟體專利的批評，與他行使專利權的作為互相矛盾， Torvalds 本身並未就此回應。惟反歐盟軟體專利規定的活動領袖，最近還被譽為智慧財產領域最重要人物的 Florian Mueller 表示，商標及著作權與軟體專利不同，軟體專利是有利於反競爭陣營和無產品的敲詐者的有力工具，但著作權和商標大致上獎勵那些創造和銷售真正產品的人，不加區隔地反對智慧財產權，是違法且無意義的；其並警告「反智慧財產激進主義」對開放原始碼的形象有害，某些右翼政客也同意 Bill Gates 的觀點，認為限制智慧財產權等於是共產主義，因此開放原始碼社群有必要將自己和反智慧財產權的觀點脫鉤。
南韓個資保護委員會發布人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）於2024年7月18日發布《人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引》（인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서）（以下簡稱指引）。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料（下稱個資）制定了新的處理標準，以確保這些資料在法律上合規，且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中，會使用大量從網路上收集的公開資料，這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊（unique identifiable information, UII）、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資，內容不限於個資主體自行公開的資料，還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多，在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前，取得每個個資主體的單獨同意及授權，同時，南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題，PIPC制定了該指引，確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎，並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施，進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外，在指引的制定過程中，PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法，期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分，第一部分：應用正當利益概念；第二部分：建議的安全措施及保障個資主體權利的方法；及第三部分：促進開發AI產品或服務的企業，在開發及使用AI技術時，注意可信任性。 針對第一部分，指引中指出，只有在符合個人資料保護法（Personal Information Protection Act, PIPA）的目的（第1條）、原則（第3條）及個資主體權利（第4條）規定範圍內，並滿足正當利益條款（第15條）的合法基礎下，才允許蒐集和使用公開個資，並且需滿足以下三個要求：1.目的正當性：確保資料處理者有正當的理由處理個資，例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性：確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估：確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利，並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定，其中，技術防護措施包括：檢查訓練資料來源、預防個資洩露（例如刪除或去識別化）、安全存儲及管理個資等；管理和組織防護措施包括：制定蒐集和使用訓練資料的標準，進行隱私衝擊影響評估（PIA），運營AI隱私紅隊等；尊重個資主體權利規定包括：將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策，保障個資主體的權利。 最後，在第三部分中，指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊，並培養隱私長（Chief Privacy Officers, CPOs）來評估指引中的要求。此外，指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險，並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新，並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通，並密切關注技術進步及市場情況，進而推動PIPA的現代化。