歐盟針對數位革命之法制障礙展開討論

  歐盟布魯塞爾會議規劃組織(QED)在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論,呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策,加速標準建立,並且預計調整現行法律規制,著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定,討論重點如下:
1.目前面臨之法律空缺為何
2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架
3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責
4.相容性問題應如何達改善途徑
5.資料所有權部分之問題如何因應
6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用,雲端是否為最終解決方式
7.如何建立適當安全防護機制。
8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據
9.各會員國對於資料保護立法不同,其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行

  我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」,期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行,未來,相關法制配套規範,如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題,皆有待進一步探討之必要。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

你可能會想參加
※ 歐盟針對數位革命之法制障礙展開討論, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7673&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/14)
引註此篇文章
你可能還會想看
開原碼授權 印度要走自己的路

  印度理工學院的 Deepak Phatak 啟動了一項建立 Knowledge Public License (知識公共授權,簡稱 "KPL" )的計畫,這種授權計畫允許程式人員跟他人分享自己的點子,但是同時保留軟體的修改權。它很像柏克萊軟體發行計畫或 MIT 授權計畫。目的是希望為建立一種環境,開發者既可以借助開放原始碼的合作力量,又能保護個人的利益。這項計畫還有助於舒緩開原碼運動和專屬軟體商之間日趨緊張的關係。    Phatak 的授權計畫有著先天的數量優勢。由於委外的興起和繁榮,印度已經成長為一個重要的軟體發展中心。 Phatak 也發起了一項 Ekalavya 計畫,鼓勵大家提出開原碼運動的新概念。

美國競業禁止條款之修法趨勢及對離職員工之管理建議

  美國聯邦貿易委員會(The Federal Trade Commission, FTC)於2023年1月5日提出聯邦規則彙編(Code of Federal Regulations, CFR)之修正草案,其基於競業禁止條款(Non-Compete Clauses)將阻止員工離職及員工之競爭、降低員工的薪資、阻止新企業之形成及阻礙創新等立法目的,擬禁止僱用人及受僱人間約定競業禁止條款及使現有的競業禁止條款歸於無效。   美國亦有相關報導提到員工流動於技術領域尤為常見,因技術領域之企業對營業秘密高度重視,故對於員工離職到競爭對手會特別留意,例如加州的許多企業(尤其是位於矽谷之企業)會與員工簽署保密合約規範對於機密資訊的處理,部分合約甚至包含競業禁止條款以限制員工於離職後至競爭對手處工作,不論係保密合約或競業禁止條款,其目的均係延遲或避免員工於離職後帶走公司敏感資訊並將其用於對前僱主不利之用途。   聯邦規則之修正草案一旦通過,未來美國的企業將不得再以約定競業禁止條款之方式限制離職員工至競爭對手處工作,但企業仍可透過在員工離職前或離職後採取相關措施,盡早發現並降低離職員工竊取公司敏感資訊的風險,可採取的措施例如:   1.留意員工離職前是否有未經授權或為完成工作以外之目的複製或存取公司的資料之行為,意即,這些蒐集來的資訊是否將用於新公司的工作(如改良競爭對手的產品、擴大競爭對手的客群等);   2.對員工個人工作設備(如:公司提供之筆電及手機)或網路存取紀錄等進行調查,檢視是否有異常檔案存取紀錄或異常行為(例如是否突然大量刪除/複製檔案);   3.了解員工的離職原因及於離職後的規劃——可以了解員工未來可能從事的職業、就職的企業以調整離職前調查的程度;   4.留意員工於找到新雇主後是否仍持續使用公司的營業祕密——新雇主亦須留意的是,新進員工是否仍持續使用前公司的營業秘密,以避免公司被訴。   本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

日本內閣通過AI研發及活用推進法草案

日本內閣於2025年2月28日通過並向國會提出《人工智慧相關技術研究開發及活用推進法案》(人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案,以下簡稱日本AI法),旨在兼顧促進創新及風險管理,打造日本成為全球最適合AI研發與應用之國家。規範重點如下: 1. 明定政府、研究機構、業者與國民之義務:為確保AI開發與應用符合日本AI法第3條所定之基本原則,同法第4至第9條規定,中央及地方政府應依據基本原則推動AI相關政策,研發法人或其他進行AI相關研發之機構(以下簡稱研究機構)、提供AI產品或服務之業者(以下簡稱AI業者)及國民則有配合及協助施政之義務。 2. 強化政府「司令塔」功能:依據日本AI法第15條及第17至第28條規定,日本內閣下應設置「AI戰略本部」,由首相擔任本部長,負責制定及推動AI基本計畫,統籌推動AI技術開發與應用相關政策,並促進AI人才培育、積極參與國際交流與合作。 3. 政府調查及資訊蒐集機制:為有效掌握AI開發、提供及應用狀況,防止AI應用侵害民眾權益,日本AI法第16條規定政府應蒐集、分析及調查國內外AI技術研發及應用趨勢,並得基於上述結果,對研究機構或AI業者採取指導、建議或提供資料等必要措施。

因應ChatGPT人工智慧趨勢,為企業提出營業秘密管理建議

2022年11月美國OpenAI公司推出人工智慧大型語言模型ChatGPT,提供全球使用者透過輸入文本方式向ChatGPT提出問題,雖營業秘密不需絕對保密,惟是否會「因向ChatGPT揭露營業秘密而使營業秘密喪失了秘密性」? 依OpenAI公司「非API訪問數據政策」規定,ChatGPT透過OpenAI公司的AI訓練人員審核「使用者上傳至ChatGPT的資訊」,提供ChatGPT反饋,強化ChatGPT進行有效的學習,讓ChatGPT模仿人類語言回覆使用者所提出的問題。在AI訓練人員未將「使用者上傳至ChatGPT的資訊」交由ChatGPT訓練、學習前(上次訓練是在2021年9月),此聊天內容不會成為ChatGPT給其他使用者的回答,此時資訊對於公眾仍具秘密性。依據ChatGPT的使用條款第5(a)條之單方保密義務規定:「OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司可能賦予使用者『機密資訊的接觸權限』,但使用者僅限於使用條款所允許的服務中使用該些機密資訊,不得向第三方揭露該機密資訊,且使用者至少應採取合理的注意保護該機密資訊。所謂機密資訊係指OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司(1)指定的非公開資訊,或(2)合理情況下,被認定為機密資訊者,比如軟體、規格及其他非公開商業資訊。」。即ChatGPT對於使用者輸入的聊天內容不負保密義務。 公司將程式碼、會議紀錄等敏感資訊與ChatGPT共享,不必然屬於「因揭露營業秘密而使營業秘密喪失秘密性」,考量訓練數據量大,秘密性取決於周遭環境與揭露性質,例如: 1.揭露的資訊類型,比如飲料配方可能會比客戶名單更容易取得。 2.揭露的環境,比如競爭對手、大眾是否能提出具體問題,以致能取得他人聊天內容的營業秘密。 為在ChatGPT的趨勢下確保營業秘密的秘密性,建議企業採取的管理策略如下: 1.透過「資訊分類」以識別可共享的資訊。 2.審核涉及敏感資訊的協議、公司政策及供應商契約。 3.採取實體、數位的資訊保密措施,並留意尊重員工隱私,比如限制接觸某些網站或應用程式,應留意員工的手機是否能繞過此限制。 4.建立公司保密文化,如透過公司培訓、新人入職教育訓練,定期提醒其應負擔的保密義務。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。

TOP