歐盟於2016年4月19日公布數位單一市場下ICT標準化優先發展項目(ICT Standardisation Priorities for the Digital Single Market),包括:5G通訊、雲端運算、智慧聯網、巨量資料技術、以及網路安全等,作為目前數位單一市場發展的基礎。相關影響產業包含:智慧健康、智慧能源、智慧運輸系統、電動車、智慧家居、以及智慧城市等。其三大主軸依次說明如下:
1. ICT標準建立為數位單一市場發展核心
歐盟將依1025/2012規則為基礎,進行標準化建立,因此將聚焦在數位單一市場需要發展的核心技術領域,優先進行標準訂定。
2. 因應全球技術變遷發展
ICT標準發展主要仍以產業為導向,且由產業自願性採納,建立之原則包括應具備透明性、開放、公平與一致性、有效與連結性等,此同時也能促成歐洲創新能量之發展。
3.以雙主軸計畫優先發展ICT標準設立
(1)首先歐盟執委會將確認數位單一市場優先發展之五項領域,並且設立發展時程。
(2)針對上述的優先發展領域,歐盟將進行施行檢視以及相關細項。
在5G通訊部分,預計將透過5G公私協力合作發展,同時以目前產業的需求為發展導向;在雲端運算方面,歐盟將以資金補助方式,促進雲端應用的互通性與易取性發展,並且支持企業,尤其在中小企業部分,以服務層級協議為基礎,協助採用雲端運算服務;在智慧聯網發展部分,主要為發展技術、介面、Open API等,建立準則,並預計將智慧聯網標準納入成為政府採購項目之一;在網路安全性部分,在上述發展技術領域當中,資料安全與隱私保護為核心議題,因此除了透過公司協力方式發展安全技術以外,同時也鼓勵業者應該設計著手保護隱私等概念優先納入技術之中;關於巨量資料技術部分,包括跨部門技術整合、資料與後設資料有更佳的互通性。此外,尚包括資料與軟體基礎設施服務,提供科學資料的交換、執行資料管理計畫、品質驗證、信賴性與透明性等原則。
最後,在可能受影響之產業方面,以智慧健康發展為例,智慧健康必須符合病人預期要求,如病人安全維護以及達到更佳的健康照護體系。因此,互通性的標準為當中關鍵的角色,未來亦有助於發展各國之間跨境醫療照護實踐。在電子病歷交換方面,從病人病歷摘要、電子處方簽等等,在符合個資保護條件之下,建立互通性標準可使疾病的治療更為完善。歐盟未來將持續鼓勵各會員國之間標準互通性之發展,包含目前行動健康應用程式的使用,以及未來遠距醫療應用。後續,歐盟將從2016年開始至2017年,持續針對標準建立進行討論會議,預計以資金費用補助以及其他政策方式輔導發展,同時也在2016年6月提出規劃說明使歐盟標準化政策發展符合現代化。
網路社群網站 MySpace 日前獲得 Gracenote 授權一項影音識別技術,未來將透過此一技術確認其會員上傳的影音檔案是否經過合法授權,一旦判定其傳送之音樂未經授權,則將阻斷其上傳,並將對經常違規之使用者進行刪除帳號的制裁。 MySpace 此舉是來自電影及唱片公司對於線上流行音樂網站涉及違反著作權法,侵害其歌手權利之壓力。無獨有偶, Goolge 以 16 億美元的股票收購同為熱門影音網站的 YouTube 後,亦刪除三萬個未經合法授權使用的影音檔案,以符合著作權法保護之要求。播放 YouTube 「每日一笑」( The Daily Show )的美國電視頻道 Comedy Central 亦被要求移除所有排列在節目單上的短片。 另外, Apple 的 iTunes 面臨此一問題,則是採用 Gracenote 的影音識別技術來辨識確認從 CD 輸入 iTune 系統的音樂是否為合法。
歐盟數位經濟公平稅負指令草案無共識,法國與奧地利將先行交付立法2018年3月21日,歐盟執行委員會(European Commission)發布數位經濟公平課稅(Fair Taxation of the Digital Economy)指令草案,指出在數位經濟模式中,由於創造利益的用戶資料地並不受限於營業處所,因此銷售貨物與提供勞務之增值發生地,與納稅主體之納稅地點分離,而無法為現行來源地原則所評價,嚴重侵蝕歐盟境內稅基。對此,該草案分別提出了數位稅(Digital Tax)與顯著數位化存在(Significant Digital Presence)兩份提案,用以針對特定數位服務利潤制定共同性數位稅制,以確保數位服務業者與傳統的實體公司立於平等的市場競爭地位。 值得關注的是,該草案之長遠解決提案以「顯著數位化存在」(Significant Digital Presence)修正國際間課稅權歸屬之重要人事(Significant People function)功能判斷,並認為建立利潤分配原則時,應參考經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development)稅基侵蝕與利潤移轉(BEPS,Base Erosion and Profit Shifting)行動計劃中DEMPE模式(Development Enhancement Maintenance Protection Exploitation function),決定獲利之分配,作為未來增值利益的認定。 然而不少持反對意見的國家認為,數位經濟只是傳統公司面對數位化,利用無形資產的商業模式改變而已,而此種新興模式並不足以作為開徵數位稅收新稅種。縱使數位經濟下無形資產產生之價值必須重新界定,現行稅收歸屬與國際間租稅協定本身並無不妥,而應強調各國稅捐機關之租稅資訊之合作。愛爾蘭已與捷克共和國、芬蘭、瑞典發表反對聲明,表示數位經濟課稅的方案不應背離BEPS行動計畫之期中報告,並應考慮到國際間因租稅引起的貿易戰爭,以及避免對數位經濟的扼殺。對此,歐盟監管審查委員會(Regulatory scrutiny Board)亦認為,草案並未針對數位稅的有效稅率進行量化分析,嚴重忽略了數位稅對於區域內經濟的衝擊。 由於未能獲得歐盟會員國的共識,法國為了回應黃背心運動(Mouvement des gilets jaunes)的要求, 12月17日法國財政部長已公開表示2019年3月前,將自行針對數位廣告所得與數位資料所得稅收法案送交國內立法程序,該法案將直接以境內網路社群利潤推估大型數位企業之應稅所得,並支持「顯著數位化存在」的認定原則。同時奧地利財政部長也表示,會跟進數位稅收的立法並於2019年1月底公布稅收草案。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
自日本產業競爭力強化法暨特區立法談監理沙盒立法之推動與課題