巴拿馬避稅文件被揭露後,引發歐洲議會(European Parliament)重新檢視正待審核的歐盟營業秘密指令草案(the proposed Directive on Trade Secrets Protection),避免企業營業秘密之保護影響揭弊人(whistleblowers)舉發企業弊端之意願。
執委會2013年11月正式提出歐盟營業秘密指令草案,目的為調合歐洲內部市場營業秘密規範,以建立保護創新者的環境,並維持歐洲企業競爭優勢。2015年12月執委會、歐洲議會及理事會(the Council of the European Union)召開三方會議協商,對於歐盟營業秘密指令內容達成共識,準備進入立法表決。
巴拿馬事件發生後,公民團體Corporate Europe Observatory之代表Martin Pigeon認為,歐盟營業秘密指令可能成為企業對付揭弊人的工具,以掩蓋不當或違法行為,而公開弊端資訊的揭弊人可能因洩漏營業秘密而有刑事責任。但主導該指令立法程序之歐洲議會議員Constance Le Grip表示,營業秘密指令會明確地將記者及揭弊人除罪化。
事實上,為了保障公共利益所為之揭露行為,執委會2013年提出的草案已納入揭弊人排除條款。根據草案第4條第2項規定,會員國應確保為了公共利益目的而揭露不當、錯誤或不法活動(revealing a misconduct, wrongdoing or illegal activity),不會觸犯(entitle)營業秘密法之任何罪名。換句話說,即便取得企業機密之方式違法,揭弊人為了公共利益之行為不會違反營業秘密指令。
歐盟營業秘密指令僅建立歐盟保障營業秘密之最低標準,若歐盟營業秘密指令順利通過,仍待會員國依據該指令各自立法,訂立境內營業秘密相關規範,以落實營業秘密之保護。
英國2017年數位經濟法(Digital Economy Act 2017)已於2017年4月27日經英國國會通過,該法第四章規範智慧財產權,其中第34條條文內容意旨係公共廣電服務(Public Service Broadcaster)對其經轉播之內容享有著作財產權,任何欲轉播公共廣電服務內容之有線電視平臺將不得無償轉播,應交付授權金。 在舊法之架構下,英國1988年著作、設計及專利法(Copyright, Design and Patents Act 1988)第73條免除有線電視平臺轉播公共廣電服務內容所生之著作權侵權之責任。舉例而言,維珍集團旗下的電視媒體(Virgin Media)若轉播英國獨立電視臺ITV之節目,因不涉著作權侵權,故毋庸給付授權金。該條之立法目的原係為扶持80年代後有線電視發展之政策目標,然現今因多頻道、衛星數位電視,甚至是網路平臺持續蓬勃發展,該條文已相對過時,故透過2017年數位經濟法將該條文刪除。 英國公共廣電服務業者如BBC、Channel 4和ITV近年來大力倡導並遊說此立法政策,強調大多數的英國原創節目都是由其產出,主張有線電視平臺應當給付合理的轉播授權金,始能支持公共廣電服務業者持續為英國民眾帶來高品質的節目內容。惟,考量部分公共廣電服務業者與有線電視平臺之關係,如維珍媒體是ITV之大股東,往後公共廣電服務是否能有足夠的議價能力收取到合理的授權金,抑或反而造成英國民眾須支出更多節目費用,值得關注。
歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則要求進行「網路安全認證機制」歐盟執委會於2019年6月正式通過「歐盟網路與資訊安全局暨網路安全認證規則(EU Regulation on ENISA and Cyber Security Certification)(Regulation (EU) 2019/881)。規則新增歐盟網路與資訊安全局(European Union Agency for Network and Information Security,ENISA)之職責,負責推行「網路安全認證機制(European cybersecurity certification scheme)」。 網路安全認證機制旨在歐盟層面針對特定產品、服務及流程評估其網路安全。運作模式是將產品或服務進行分類,有不同的評估類型(如自行評估或第三方評估)、網路安全規範(如參考標準或技術規範)、預期的保證等級(如低、中、高),並給予相關之認證。為了呈現網路安全風險的程度,證明書上可以使用三個級別:低、中、高(basic,substantial,high)。若資訊安全事件發生時,對產品、服務及流程造成影響時,廠商應依據其產品或服務之級別採行相對應的因應對策。若被認證為高等級的產品,則表示已經通過最高等級的安全性測試。 廠商之產品或服務被認可後會得到一張認證書,使企業進行跨境交易時,能讓使用者更方便理解產品或服務的安全性,供應商間能在歐盟市場內進行良好的競爭,從而產生更好的產品及性價比。藉由該認證機制所產生的認證書,對於市場方將帶來以下之效益: 一、產品或服務的提供商(包括中小型企業和新創企業)和供應商:藉由該機制獲得歐盟證書,可以在成員國中提升競爭力。 二、公民和最終使用者(例如基礎設施的運營商):針對日常所需的產品和服務,能做出更明智的購買決策。例如消費者欲購買智慧家具,就可藉由ENISA的網路安全認證網站諮詢該產品網路安全資訊。 三、個人、商業買家、政府:在購買某產品或服務時,可以藉此機制讓產品或服務的資訊透明化,以做出更好的抉擇。
歐盟對製藥產業是否違反市場競爭展開調查製藥產業的競爭情勢越來越劇烈,藥商間為了求取最大的利益,在以研發新藥為主的原開發藥廠及以複製專利到期的藥品為核心的學名藥廠之間,衍生出新的競合模式,特別是針對專利侵權訴訟予以和解。過去幾年,美國FTC與FDC花了相當多的時間調查製藥界此一實務是否會扭曲市場競爭,因而違反競爭法的精神,美國國會更在2003年底通過法律,對此類競爭予以規範。繼美國之後,歐盟也在2008年1月中,就有關原開發藥廠與學名藥間的競合作關係,向境內的製藥產業發出產業調查,這是歐盟首次就製藥產業內的專利訴訟和解協議展開調查。 歐盟此次調查最主要的目的是為了深入瞭解製藥產業的商業實務,調查內容包括:(1)在專利的策略方面,藥廠對於專利的取得與執行法律保護,是為了要保護創新發明,還是為了阻擋或限制創新藥以及(或)學名藥競爭的目的;(2)藥商之間訴訟纏訟的情形如何;(3)關於專利訴訟和解協議的簽署情形。雖然歐盟此項調查並不一定意味其即可找出原開發藥廠與學名藥廠違反競爭的證據,但歐盟此次的調查舉動或許意味,歐盟已從美國經驗中開始懷疑製藥產業內原開發藥廠與學名藥廠間不尋常的合作模式,對於是否有違反競爭之情事存疑。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。