德國聯邦法院(簡稱:BGH)民事庭於2015/11/26分別在兩件案例中(I ZR 3/14 和 I ZR 174/14)針對網路服務提供者(ISP)責任作出具重大影響力之終審決定。BGH認為即使此侵權網站之內容可在別處被找到,原則上德國ISP仍可阻斷侵權網站之連接。兩案分別由德國音樂集管團體GEMA對德國電信(I ZR 3/14),以及華納、新力、聯合音樂共同對一德國私人電信公司Telefonica O2所提起 (I ZR 174/14),聲明請求法院命令網路連接業者切斷對侵權網站之連接。兩案原告等之聲明分別在一審與上訴審皆被駁回,於是分別上告(Revision)至BGH。
BGH於判決中指出,雖不排除ISP可阻斷對侵權網站之連接可能性,然先決條件在於著作權人需先盡合理的努力(Zumutbaren Anstrenungen),去阻止被保護內容之擴散。而兩案中原告等未盡此義務,故以此為理由駁回上告。BGH課予著作權人盡合理的努力後,才能訴諸此切斷侵權網站連接之最終手段,此可為我國處理網路服務提供者(ISP)之第三人侵權行為責任之參考。
歐盟智慧財產局(EUIPO)於2023年6月底發布了《歐盟營業秘密訴訟趨勢報告》(Trade Secrets Litigation Trends in the EU),本報告包含三大部分,分別為判決之量化分析、法律要件之質化分析、各會員國之重要判決摘要,內容涵蓋了2017年1月1日至2022年10月31日間,27個會員國的695個訴訟案件。其重點摘要如下: 一、案件涉及之類型分析 1、約41%的案件與離職員工有關。 2、約17%的案件與商業合作對象有關。 3、約30%的案件雙方無明確的契約關係(但報告中指出此項統計包含員工離職後自行創業,原告以該離職員工及該公司為被告的情況)。 二、案件涉及之營業秘密標的分析(同一訴訟案件可能包含多個標的) 1、約62%的標的為「商業性營業秘密」。其中配銷通路(distribution methods)、廣告策略、行銷資料、客戶名單等供應鏈「下游資訊」(downstream information)占31%最多;定價模式及會計資料等「財務資訊」占13%次之。 2、約33%的標的為「技術性營業秘密」,其中有19%與「製程」(manufacturing process)有關。 3、僅3%的標的為原型(prototypes)或尚未公開的產品設計。 三、案件涉及之產業別分析(根據「歐盟標準行業分類第二修正版NACE Rev. 2」分類) 整體來說,歐盟營業秘密訴訟案件所涉及的產業別相當多元,簡要說明如下: 1、排名第一的產業別為「製造業」(manufacturing),占32%。其中最常涉訟的子產業別為「機械設備製造業」(manufacture of machinery and equipment)及「化學製品製造業」(manufacture of chemicals and chemical products)。 2、排名第二的產業別為「批發及零售業;汽機車維修業」(wholesale and retail trade;repair of motor vehicles and motorcycles)占11%。 3、排名第三的產業別為「金融及保險業」(financial and insurance activities)及「專業、科學及技術服務業」(professional, scientific and technical activities),分別占7%。 四、被告提出之抗辯分析 報告中指出,原告提出之營業秘密主張被法院採認的比例僅27%,有約73%的案件法院最終是做出有利於被告的認定。而被告最常提出的抗辯,第一為抗辯原告所主張之系爭資訊是普遍共知(generally known),不具備秘密性;第二為抗辯原告未採取合理保密措施。 最後,報告結論分析歐盟營業秘密判決的三大趨勢,其中一項趨勢指出,營業秘密所有人若要強化契約措施(如保密協議)於訴訟中的證明力,應明確識別與界定系爭營業秘密的範圍。因此,企業應建立營業秘密管理的整體政策(譬如與員工簽訂之勞動契約中,應明確界定其保密義務範圍;員工離職時應落實離職面談,再次提醒員工應遵守的保密義務範圍等),以便於發生爭議時有效主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟發布人工智慧法、醫療器材法與體外診斷醫療器材法協同適用問答集歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)自2024年8月1日正式生效,與現行的《醫療器材法》(Medical Devices Regulation, MDR)及《體外診斷醫療器材法》(In Vitro Diagnostic Medical Devices Regulation, IVDR)高度重疊,特別是針對用於醫療目的之人工智慧系統(Medical Device AI, MDAI)。為釐清三法協同適用原則,歐盟人工智慧委員會(Artificial Intelligence Board, AIB)與醫療器材協調小組(Medical Device Coordination Group, MDCG)於2025年6月19日聯合發布常見問答集(Frequently Asked Question, FAQ),系統性說明合規原則與實務操作方式,涵蓋MDAI分類、管理系統、資料治理、技術文件、透明度與人為監督、臨床與性能驗證、合規評鑑、變更管理、上市後監測、資安與人員訓練等面向。 過去,MDR、IVDR與AIA雖各自對MDAI有所規範,但始終缺乏明確的協同適用指引,導致製造商、監管機關與醫療機構在實務操作上常面臨混淆與困難。本次發布的指引透過36題問答,系統性釐清三法在高風險MDAI適用上的關聯,重點涵蓋產品分類原則、合規評鑑流程以及技術文件準備要點,具高度實務參考價值。此外,傳統醫療器材的上市後監測,難以有效因應AI系統持續學習所帶來的風險。AIA因此要求高風險MDAI建立強化的上市後監控系統,並評估AI系統與其他系統交互作用可能產生的影響。 整體而言,該指引的發布不再僅限於MDAI技術層面的合規審查,而是進一步擴展至資料正當性、系統可控性、使用者能力與整體風險治理等層面,體現歐盟對AI倫理、透明與責任的制度化落實。此文件亦為歐盟首次系統性整合AI與醫療器材監管原則,預期將成為MDAI產品研發與上市的重要參考依據。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站(https://www.biotechlaw.org.tw)
雲端運算所涉法律議題雲端運算(Cloud Computing),是一種基於網際網路的運算方式,用以共享軟硬體資源、依需求提供資訊給電腦和其他裝置。本質上其實就是分散式運算 Distributed Computing,其主要應用是讓不同的電腦同時協助你處理運算,故只要具備兩台以上電腦,讓他們之間互相溝通,協助您處理工作,就是基本的分散式運算。 雲端運算是繼1980年代大型電腦到用戶端-伺服器的大轉變之後的又一種巨變。使用者不再需要了解「雲端」中基礎設施的細節,不必具有相應的專業知識,也無需直接進行控制。雲端運算概念下描繪了一種基於網際網路而新增加的新興IT服務、使用和交付模式,藉由網際網路來提供各種不同的資源、服務功能而且經常是虛擬化的。 「雲端運算」供應模式以及實用定義如下: ‧ 軟體服務化 (SaaS):透過網際網路存取雲端的應用程式 (例如:Salesforce.com、趨勢科技 HouseCall)。 ‧ 平台服務化 (PaaS):將客戶開發的應用程式部署到雲端的服務 (例如:Google AppEngine 與 Microsoft Azure)。 ‧ 基礎架構服務化 (IaaS):有時亦稱「公用運算」(Utility Computing),意指處理器、儲存、網路以及其他資源的租用服務 (例如:Amazon 的 EC2、Rackspace 以及 GoGrid)。 雲端運算服務所涉及的法律議題相當廣泛,包含隱私權、個人資料保護、資料管轄權、契約責任、智慧財產權保護與營業秘密等。在隱私權問題方面,使用者的隱私或機密風險,乃至權利義務狀態會因為雲端供應商所提供之服務與隱私權政策(privacy policy)而有顯著不同,也可能因為資訊型態或雲端運送使用者類型不同而有差異。在雲端運算服務契約方面,發生資訊安全事件導致資料失竊或毀損時,供應商責任或注意義務如何於契約中合理分配風險,亦是契約方面重要議題。
日本促進產學合作相關計畫簡介日本在促進產學合作,除了A-step計劃外,亦成立了創新中繼站構築援助事業(Support Program for Forming Innovation Hub)與創新中心(COI)等。 創新中繼站構築援助事業,由JST協助國立研發法人推動改革,以強化法人之效能,並做為大學與企業之中繼站,大學主司研究,企業則負責產業化階段,中間點則由JST與國立研發法人一同合作。JST負責召集人才、評定人才並進行創業援助、技術調查與分析。國立研發法人則提供人才培育及交流所需之資源(例如:機具設備的整修與提供,推動研究開發等等)。 創新中心(COI)則是政府預測未來10年之社會變遷及人口結構,再根據未來社會可能之需要,以建立理想社會為目標,通常進行具有高難度、高風險研發之創新中心。目前日本有18個創新中心分佈全國各地,由國家指定企業與大學共同進行,但是研究負責人只能是大學。