美國亞利桑那州曾於2014年通過違反本人意願散布隱私內容之條文(泛稱為情色報復法Revenge Porn Law),構成要件未涵蓋行為人需有傷害的主觀不法構成要件,只要未經本人同意散布隱私內容即有可能觸犯本法而被判重罪(Felony),最高將可處三年又九個月之有期徒刑。然而,因構成要件過於廣泛,甚至未排除具新聞、藝術、教育價值之內容,未考慮本人之隱私期待性和傷害有無,美國公民自由聯盟遂代表出版業、媒體業和攝影業等,以該條文侵害言論自由有違憲之虞,於同年9月向亞利桑那州提告。該案於2015年7月10日達成和解,亞利桑那州地方法院宣告該條文將不會生效施行。
在經過漫長的修法後,亞利桑那州參議院最終於2016年3月7日無異議通過情色報復法之最新修法法案(House Bill 2001),待州長簽署核准後便立即生效施行。本次修法與2014年的版本不同處為,檢察官需證明隱私內容之本人具有合理的隱私期待,若被害人曾將自拍的影像寄送與他人,更需證明被害人未有分享的意思。此外,檢察官需證明行為人具有意圖傷害、騷擾、威脅或迫使他人之主觀意思。在此條文尚未通過前,實務上已有檢察官多次反應現行法無從對違反本人意願散布隱私內容之行為論罪,至多僅能以網路跟蹤或霸凌法等追究,對受害人保護甚為不周。
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)
從歐盟、新加坡固網法規檢視台灣高速寬頻環境發展困境 用數字解讀國內企業的智財管理能量 日本著作權法修正促進人工智慧開發2018年5月18日,於第196次參議院會議中通過「著作權法」修正案,並於5月25日公布,預計於2019年1月1日施行。本次修正是為因應數位網路技術的發展,對需要著作權人同意的行為範圍進行檢視。其中第47條之7修正、及新增之第30條之4與第47條之5與人工智慧發展有重大相關。 日本著作權法於2009年的修正中,增加第47條之7規定,原本可能構成著作權侵害之資料分析、機器學習行為(未經原作者同意複製、改作),只要在必要限度內,不分是否有營利,皆無須權利人同意。然而本條在使用上因為未涵蓋成果物的讓與行為,也就是如果公開販售學習完成的資料集或是人工智慧模型,甚至於同一平台共享資料集都可以構成侵害。有鑑於此,才在本次修法中修正相關條文。 本次修正中,增加第30條之4規範於必要限度內可利用他人著作物的行為,其中在同條第二款中認可第47條之5第1項第2款之行為,也就是「利用電子計算機的情報解析及提供其結果」,亦可被認為不違反著作權法,因而補上原本第47條之7的漏洞。 惟須注意的是,所謂的必要限度還是有嚴格的比例限制,不能無限制使用。由於目前本次修正還尚未生效,未來對人工智慧發展的應用會產生什麼樣的實際影響,值得繼續觀察。