費城市議會於105年6月17日以13票對4票通過對含糖飲料每盎司課徵1.5美分的稅,預計於106年1月正式實施。
由於含糖飲料,容易導致肥胖及糖尿病,尤其在費城有68%的成人與41%的孩童過胖,此法案目的即在於勸阻消費者將多餘的錢用來購買這些不健康的飲料,希望能藉此幫助他們更健康。此法案通過後,估計每瓶裝兩公升的飲料及六盒裝的蘇打水各將漲價1美元左右,但是牛奶、新鮮水果或蔬菜含量50%以上的飲料則不在課稅範圍。此外,那些可以讓消費者自己添加糖的飲料,譬如咖啡,也不在課稅範圍,這意味著運動飲料、糖水、罐裝咖啡以及已添加糖的茶類都將被課稅,故有稱之為「汽水稅」。
依據費城財政局預估,汽水稅將使市府稅收增加9,100萬美元,預計運用在學前托兒班,學校,圖書館,娛樂中心,及其他公共場所,稅收也將資助抵免販售健康飲品企業的稅收。市長 Jim Kenny 也公開支持這項稅收,並在法案通過後表示這項稅收對於該市的社區及教育系統將會帶來歷史性的貢獻。
根據費城市新聞網(Philly.com)於16日報導:「這項稅收的徵收對象為飲料經銷商,目前尚無法統計將有多少稅收能回饋給消費者,但是估計12盎司的飲料約徵收18美分,2公升的飲料約徵收1美元,以及12瓶裝的飲料約徵收2.16美元。」。為此,飲料業者表達激烈的反對,並在法案通過後發表聲明表示將採取法律行動,並表示此項稅收並未考慮到低收入戶以及消費者對於無熱量飲料的選擇,所以是不公平的。而且這項稅收不僅影響費城人,對於所有美國人來說具有歧視性且極不受到歡迎。儘管美國飲料協會耗費了大筆的廣告費用來阻擋這項稅法的通過,費城市議會最後仍通過這項法案。
類似法案早在2014年,加州柏克萊市就已通過。只是,費城成為全美第一個針對含糖飲料課稅的大城市,其造成之影響較為顯著,目的在於減少含糖飲料的消費。至於其他城市,包括San Francisco(舊金山) 和 Boulder, Colo.(科羅拉多波德),正在考慮相似的立法,不過至今尚未通過。
中國大陸商務部於2021年1月9日公布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》(商務部令2021年第1號,簡稱《辦法》),以保護中國大陸公民、法人或其他組織的合法權益,不受他國法律與措施的不當侵害。過去,美國等國家透過出口管制推行單邊主義,限制中國大陸企業的國際經貿活動空間,顯示外國法律與措施的不當域外適用,對中國大陸經濟發展造成不利影響。《辦法》因此借鑒歐盟於1996年制定《抵制第三國立法域外適用效果及行動條例》(Council Regulation (EC) No 2271/96)的立法經驗,拒絕承認外國法律和措施的域外效力,以維護國際經貿發展權益。《辦法》由國務院商務部負責評估和確認外國法律與措施是否存在不當域外適用情形,發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施禁令」;中國公民、法人或者其他組織若因外國法律與措施的域外適用遭受重大損害,得向中國法院提起訴訟,要求獲益當事人賠償損失,以此作為中國大陸對外貿易之必要反制措施。《辦法》所建立的阻斷工作機制架構說明如下: 及時報告:依據第5條,中國大陸公民、法人或其他組織遇到外國法律與措施不當域外適用,即禁止或限制其與第三國(地區)開展正常經貿及相關活動者,應在30日內報告。 評估確認:依據第6條,關於外國法律與措施是否存在不當域外適用情形,商務部應結合各種因素進行評估確認。 發布禁令:依據第7條,經評估確認外國法律與措施存在不當域外適用情形,商務部得發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施的禁令」。第8條,亦由商務部負責「豁免遵守禁令」申請案之否准。 司法救濟:依據第9條,因外國法律與措施的不當域外適用遭受損失,中國大陸公民、法人或其他組織可在中國大陸國內法院起訴並請求損害賠償。 處罰制度:依據第13條,對違反如實報告義務和不遵守禁令之行為,給予相應警告、責令限期改正,並根據情節輕重處以罰款。
因應生成式AI使用的營業秘密保護對策美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架,並將其框架申請美國專利,其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發,惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks,簡稱框架)為其營業秘密之主張,理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時,是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中,法院認為,原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施,且基於接受OpenAI的使用條款,也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊,而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴,其收到法院傳票後使用Claude AI,將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI,使用AI產出法律分析報告),則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護,因為在AI平台記錄的對話內容,在沒有與平台合約約定保密義務時,這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍,法院認為Claude AI並非律師,兩位非律師之人的法律討論並不享有特權,且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人:實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外,被告與Claude AI之間的通訊並非機密,因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料,利用這些資料訓練 Claude,並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」,故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代,AI工具可提高生產力及工作效率,而對企業而言,開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二: 作法其一是:建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中,並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束,此種做法可提供強而有力的保護,但也需要公司投入大量財務資源,惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二:企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式,例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款,此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時,通常只有簽訂相關保密條款並不足夠,法院通常會審查是否有其他保護措施,例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外,企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊,而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此,企業應建立明確政策,限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台,並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解,在未有適當合約與相關保密措施的情況下,於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊,法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此,對於AI工具的使用,企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台,制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊,提供員工相關訓練,並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)
歐盟科技策略新趨勢-生物經濟策略為引領歐盟各會員國邁向以生物發展為導向之經濟體時代,歐盟指委會(European Commission)乃於2012年2月13日通過歐盟永續生物經濟體策略計畫-Innovation for Sustainable Growth-a Bioeconomy for Europe,期待藉此引導歐盟邁想一個創新且低排放之永續發展經濟體。 隨著全球人口逐年增長,並預計於2050年邁向全球9億總人口數之關卡,但自然資源之相對有限,因此歐盟指委會認為歐盟經濟體需隨著時代變遷趨勢及早轉型,並且強化其發展永續性。為協助歐盟各會員國因應全球局勢變化,歐盟指委員進一步於其永續生物經濟體策略計畫中提出三大重點策略-1.強化創新,並發展新興科技,進而為生物經濟體做準備;2.建置並強化生物經濟體相關市場與競爭力;3.透過相關政策之研擬,加強立法者與產業間之聯結性。而除了透過前述之三大重點策略以做為發展生物經濟體之基礎外,歐盟指委會亦希望能藉由歐盟Horizon 2020計畫下之各相關配套措施,以及各項研發經費之投注,進行各項生物和綠色科技,如能源、奈米科技、和資通訊技術(ICT)等相關領域之創新研發,進而導引歐盟經濟體邁向一個全新永續新境界。 目前歐盟會員國如丹麥、芬蘭、德國、愛爾蘭、和荷蘭皆已提出相關生物經濟體策略,而國際間如加拿大、中國、美國、和南非對此議題,亦位處於發展中或是已發展階段。以生物科技為主之知識經濟發展導向乃為當前全球經濟發展趨勢,如何連結科技研發創新,進而發展永續經濟,實為一值得關注與思考之問題。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。