科研資源整合之跨國合作趨勢研析與比較
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
近年來透過美國國際貿易委員會（International Trade Commission，簡稱ITC）調查營業秘密盜用的案件逐年增加，從2018 年僅有2件到2021年已增加至9件，此現象可能與疫情期間大量員工離職流動有關，預期2022年會有更多員工流動的情況，也將使企業面臨更大的營業秘密盜用風險。 雖然過往熟知ITC是專利糾紛的戰場，但ITC對於構成營業秘密盜用的「不公平行為」也有管轄權。尋求ITC營業秘密盜用調查和傳統聯邦或州法院訴訟相比的好處包括：(1) ITC可管轄在發生在美國以外的營業秘密盜用行為、(2) ITC調查時間短，平均在15-18個月會做出處置、(3) 向ITC尋求救濟時間未有限制，聯邦或州法院則會要求在發現或應該發現營業秘密盜用行為起3-5年內應提出。 若ITC對於營業秘密盜用調查成立，請求人可取得排除令（exclusion order）禁止因盜用營業秘密產生的商品進入美國，也可取得制止令（cease-and-desist order）停止已在美國的被訴產品銷售。雖然ITC不能提供金錢賠償，但企業可同時向聯邦或州法院提出訴訟請求金錢賠償，且與專利案件不同，ITC關於營業秘密調查的勝利對於尋求金錢賠償的地方法院訴訟具有排他性影響（preclusive effect）。 因此，當面臨營業秘密盜用者不在美國或需要在短時間取得調查結果的情況，尋求ITC營業秘密盜用調查對企業會是有利的做法。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
澳洲隱私專員主張應從嚴認定個人資料去識別化澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)專員今年(2016)4月發表聲明認為，在符合特定條件之情形下，亦即，去識別化過程符合OAIC認定之最高標準時，去識別化後之資料不適用「1988隱私法案」(Privacy Act)；澳洲企業組織目前所進行之個人資料去識別化，是否已符合「1988隱私法案」之規範要求，OAIC仍持續關注。OAIC近期準備提出去識別化認定標準之指引草案。 澳洲「1988隱私法案」揭示了「澳洲隱私原則」(Australian Privacy Principles, APPs)，就非公務機關蒐集、利用、揭露與保存設有規定，APPs第6條更明文限制非公務機關揭露個人資料，於特定情況下，APPs允許個人資料經去識別化後揭露。例如，APPs第11.2條規定，若非公務機關當初之蒐集、利用目的已消失，須以合理方式將個人資料進行銷毀或去識別化。 如非公務機關係合法保有個人資料，即無銷毀或去識別化義務；此外，若所保有個人資料屬健康資料者，因係澳洲政府機關以契約方式委託非公務機關，非公務機關亦無銷毀或去識別化義務。應注意者，APPs原則上禁止非公務機關基於學術研究、公共衛生或安全之目的，主動蒐集個人健康資料 (APPs第16B(2)條)，同時亦禁止基於學術研究、公共衛生或安全目的，就保有之個人資料進行去識別化 (APPs第16B(2)(b)條)。如非基於前述目的，且符合APPs第16B(2)條之要件者，非公務機關始得基於研究、公共衛生或安全目的蒐集個人健康資料 (APPs第95A條)。 其他如「稅號指引」(Tax File Number Guidelines)、隱私專員所提「2014隱私(財務信用有關研究)規則」(Privacy Commissioner’s Privacy (Credit Related Research) Rule 2014) 等，均就個人資料去識別化訂有相關規範。 未來以資料為導向之經濟發展，將需堅實的隱私保護作為發展基礎，澳洲去識別化個人資料認定標準之提出，以及標準之認定門檻，殊值持續關注。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
美國參議院通過「寬頻資料促進法」2008年10月，美國參議院通過「寬頻資料促進法」（Broadband Data Improvement Act），由總統簽署後施行。此新法賦予機關提升寬頻有關資料正確性的義務，以精確的資料作為相關政策制定時之衡量基準。美國政府認知，必須架構最完善的寬頻網路基礎，方能保持美國在科技領域的世界領先地位，因此聯邦政府有責任持續拓展寬頻接取網絡，並著手佈建次世代寬頻技術。而此前提，在於取得精確資料供後續施政依循。 以往美國聯邦通訊委員會（FCC）蒐集寬頻相關資料的方式，常被批評不合時宜，2008年3月FCC主動改善其蒐集資料的方式，要求寬頻業者必須透過地域性人口調查方式，提供使用者人數、速度、及技術類型等資料。此新法更要求FCC表列出欠缺寬頻設施的地區，兼調查該等地區人口及收入水準，而改善寬頻接取的情形，為加速佈建寬頻環境的第一步。 除此以外，新法的要求尚包括：１、美國商業部及其他機關應促進所蒐集相關資料的正確性，以擬定較妥適政策來提升寬頻技術架構；２、FCC針對寬頻佈建展開年度例行調查，以五碼郵遞區為一地理單位，列出尚未有寬頻的地區。並依據未有寬頻服務地域的人口數據，劃定可提供最多連線且傳輸高畫質影像的寬頻服務層級。此外，研究其他25個國家與美國寬頻服務的異同點；３、美國國勢調查局（Census Bureau）應持續調查社區居民是否擁有電腦，採取撥接或寬頻連線；４、設置補助金來促進網路普及。 惟有評論家指出，該法雖立意甚佳，但直至下個會計年度通過配套法案前，政府根本沒有足夠預算可執行此法律，該法可能只是政策測溫，並無太大實質效益。