「數位藥丸(digital pill)」新運用
英國航空公司(British Airways)近來對數位藥丸申請了專利，並且調查乘客是否願意吞食數位藥丸，使空服員得對其提供更好的服務。
該數位藥丸以主要是一個可食用的偵測系統，藉此航空公司得以知悉乘客的身理狀況，包含偵測乘客的心跳、體溫、或是否處於睡眠等生理反應，航空公司便可據此調整基上的的燈光、用餐時間以及機上娛樂設施等等。這一整套「為了提升乘客旅遊品質」的系統現在被寫成專利申請書，並於2016年提出英國航空公司表示利用不同的資料可以幫助機員了解乘客是醒或睡、是否緊張、冷熱或感到不舒適，並通知機員。依據其專利申請書，英國航空希望創造一個App，協助乘客改善整體旅遊品質，不僅是在機上，而是乘客從踏出家門開始到旅程結束，均能享受此科技之便利。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蔡佳穎
法律研究員 編譯整理
從日本山崎案[1]談營業秘密不法取得之管理 資策會科技法律研究所 法律研究員 駱玉蓉 105年05月25日 壹、前言 為強化營業秘密的保護，日本從2003年開始，於不正競爭防止法（以下稱本法）中導入刑事保護的相關條文，爾後經過多次修法，在2011年調整刑事訴訟程序的同時，於本法導入了即使行為者不使用或揭露所示的營業秘密，但只要以獲取不當利益為目的，且「以複製」等方式「取得營業秘密」，亦為刑事處罰的對象[2]。2014年名古屋地院的日本山崎Mazak案件（ヤマザキマザック事件，以下稱本案）則是在此修法背景中，於少數公開判決中最先單獨引用該法條的案件。 面對層出不窮的營業秘密侵害案件，為遏止及處罰不法取得、使用或洩漏他人營業秘密的行為，我國營業秘密法亦於2013年的修法中增訂侵害營業秘密的刑事責任，將「知悉或持有營業秘密，未經授權或逾越授權範圍而重製、使用或洩漏該營業秘密」的行為[3]納入刑罰範疇，以期可有效遏阻營業秘密侵害案件。 有鑒於營業秘密外洩情形與不法取得手法的多變，本文將先從本案營業秘密侵害行為、存取/接觸權限控管的漏洞出發，接著探討應如何從控管員工的接觸/存取權限以強化營業秘密的保護，最後從落實營業秘密管理的面向，彙整本案受法院判決肯定之營業秘密保護措施及可進一步強化之配套，期給予我國企業營業秘密管理的省思。 貳、事件概要 中國大陸籍的被告Y，於2006年4月進入工具機大廠山崎Mazak（以下簡稱原告公司）任職，於2011年8月轉調連結業務部門與研發部門的業務技術部，於2012年3月因獲得其他公司聘書而提出離職申請，預定離職日為同年4月20日。 檢察官於一審的起訴內容提到，被告Y在無業務需求的狀況下，將三萬件以上的設計圖面等由公司內部伺服器下載至私人硬碟中，更於提出離職的當月，下載約一萬件與轉職企業相關機種的設計圖面等技術資料。雖然被告Y辯稱取得該等資料的目的在於工作上的學習需求，但根據被告Y與其中國大陸友人的往來訊息可知被告Y亟欲脫手所取得的技術資料以換取現金。 原告公司在本案當時，對技術資料的權限控管為將技術資料儲存在公司內部伺服器的資料夾內，僅業務上有需要的員工才能進行存取、下載，此外，原告公司配發給員工的業務用電腦亦設定有員工個人的帳號、密碼來進行認證，並藉由IP位址來辨識存取網路資料的員工所屬部門及該員工的存取權限。有關前述IP位址的分配，為一個部門配發255個IP位址對應255台電腦，當一部門未達255台電腦時，將會有未被電腦對應的IP位址存在，被告Y便是將自己電腦的IP位址切換成未被電腦對應的IP位址，再進行檔案的存取與複製。經由上述一連串的證據與事實證明，一審法院認定被告Y以不當得利為目的而複製（取得）原告公司的營業秘密，處以拘役兩年、併科罰金50萬日幣的判決。 參、判決評析 從本案可知，原告為保護其營業秘密，針對存取/接觸營業秘密者設有相關限制管理。亦即，藉由IP位址辨識存取網路資料的員工所屬部門及存取權限，再透過存取權限的帳號、密碼進行認證管理，該種管理方式立意良好，但在實施時，卻因為有未被電腦對應的IP位址存在，而讓被告Y取巧以切換IP位址的方式逾越權限接觸並取得原告公司的營業秘密。此外，雖然原告公司有留存電腦log紀錄，因而最後能證明被告Y曾進行六千次以上的資料存取，但若能在事前做好防備，強化管理措施，例如禁止濫用IP位址越權存取或限定存取次數等方式，增加意圖竊取營業秘密者的取得困難，相信能更遏阻潛在或食髓知味的不法行為。 以下從本案原告公司對於員工接觸權限的控管為啟發，例示限制員工存取/接觸營業秘密，可採取的強化對策。 一、適當賦予一定範圍之存取/接觸權。 例如在企業的研發單位，可依專案或產品線而拆分成多個範圍，依據範圍設定可存取/接觸的權限，藉此可避免出現如本案中，僅限定存取/接觸權、卻未區分範圍，導致一人手持帳號密碼便可通行無阻存取/接觸全部資料，造成外洩時損害程度的提高。 二、在上述對策一的基礎上，於資訊系統中註冊存取/接觸權者的帳號。 除了落實一帳號一密碼的原則，針對單一帳號的存取/接觸權限來限制其可閱覽、存取的資料範圍或內容外，若是員工有離職、轉調等情況時，亦要配合以刪除ID、更改存取/接觸權限的方式來應對，避免如本案因作業方便而導致有空的IP位址等開後門的情況，而造成營業秘密管理功虧一簣。 三、以區分保管來限制對營業秘密的存取/接觸權限。 區分保管可大分為「空間分離保管」以及「資料區分保管」。以空間分離保管為例，可依進出人員區分為訪客可進入的區域、持有門禁卡員工均可進入的區域、僅限定該部門員工才可進入的區域、針對保管高機密性資訊區域，實施指紋等生物認證的門禁管制。而以資料區分保管為例，常見的做法有高機密性文件與一般文件區分保管。 例如在本案中，隸屬於業務技術部的人員，便不應該擁有自由存取/接觸其他部門—研發部門之研發資料的權限，建議企業可透過前述的空間分離保管、資料區分保管，兩種方式雙管齊下，實施跨部門資料存取權限的控管。 四、禁用私人紀錄媒體、落實紀錄媒體的使用及保管。 嚴禁使用外接式的私人紀錄媒體，企業除了須備足員工所需的紀錄媒體之外，更需制訂與落實紀錄媒體的使用及保管措施。在本案中，即因原告公司當時的業務技術部部長（下稱部長Q）發現到部門內的紀錄媒體使用不受控管，導致私人紀錄媒體濫用的現象，便於其轄下部門制定如：建立可攜式紀錄媒體管理清單及使用規定，落實借出/返還管理、以及明訂禁止攜入或使用私人的外接式紀錄媒體的規範等，法院因而認定原告公司已採取合理保密措施。 然而，除了明定紀錄媒體的禁止使用或限制使用等規定外，還應透過週會、組會、課程宣導等方式周知可攜式紀錄媒體的使用規則，同時透過定期稽核確保該使用規則的確實執行，避免徒有管理規範卻未落實控管。 肆、結論 本案原告公司雖明定營業秘密相關的管理規定，例如權限設定、禁用私人紀錄媒體、公司紀錄媒體使用及保管等各種管理措施，而在本案獲得勝訴判決。但除了管理措施有可強化之處外，主要的原因仍發生於管理機制於實際運作上未嚴格落實，而有部門員工長期持有企業配置的硬碟與USB隨身碟而未歸還，甚或違反禁止使用私人可攜式紀錄媒體的規定，使用私人硬碟等的狀況，造成被告Y有機可乘使用私人硬碟儲存原告公司上萬筆設計圖面等資料。 從此可知，即便企業已建立各種營業秘密相關的管理措施，仍須定期追蹤掌握管理機制的落實，例如定期內部檢視和外部稽核、不定期抽查員工電腦使用紀錄等，確保營業秘密的有效管理。同時間，企業亦應隨時預警任何不符規定的異常警報，透過log異常行為的警示設定，提早發現問題並採取證據保全措施，將營業秘密外洩風險或損害降至最低。 企業歷經營業秘密的盤點、分級、達成管理措施共識，到形成各部門遵循的管理制度等繁複流程，始確認營業秘密保護標的及合法合理的管理措施，若是未落實執行管理，除了增加營業秘密外洩的風險，於後續訴訟階段也難以處於有利舉證的立場。所謂魔鬼藏在細節裡，無論是何種對策，確實落實而不流於形式，更是保護營業秘密的不二法則。 本文同步刊登於TIPS網站（http://www.tips.org.tw） [1] 名古屋地裁平成26年8月20日判決。 [2] 2011年日本《不正競爭防止法》第21條第1項第3款。 [3] 2013年我國《營業秘密法》第13條之1第1項第3款。
美國專利多方複審程序與領證後複審程序之概述 生物識別技術走進零售業近期幾家大信用卡公司遭駭客入侵，使得消費者受到了越來越大的身份被盜用的威脅。對此，能使購物更加安全的技術，特別是生物識別技術，包括電影中常見到的虹膜掃描，以及相對普及的指紋，聲音，臉部特徵識別等，越來越引發了人們的興趣。 目前，美國第二大零售連鎖店 Albertson 已經和其他數百個零售商一起加入了生物識別付款的試點行列。該公司發言人表示，新付款方式則大大加速了結帳的速度；另外也可以自動識別是否賣菸酒給未成年人。 不過生物識別技術的根本的缺陷在於隱私問題，因?這項技術意味著對個人資訊的集中儲存。而這個系統必然會成?駭客和其他居心不良者的「蜜罐」，一旦這個儲存系統被攻破，並將受害者的生物資訊惡意更改，受害者將面臨身份被終極盜用的噩夢。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部（Ministry of Health, MOH）與衛生科學局（Health Sciences Authority, HSA）於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0，以下簡稱AIHGle 2.0）[1]。延續2021年初版架構，以病人安全與強化信任為主軸，就人工智慧，特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧，在醫療場域之開發、部署與使用，分別課予開發者、部署者及使用者之責任，並以全生命週期治理一以貫之，期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引，定位為非強制性之最佳實務建議，做為《健康照護服務法》（Healthcare Services Act 2020, HCSA）、規範醫療器材之《健康產品法》（Health Products Act 2007, HPA）、《個人資料保護法》（PDPA），以及資通訊媒體發展局（IMDA）之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為：開發者（Developers），即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者；部署者（Deployers），指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構；使用者（Users），即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上，AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI，惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統，生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床（Clinical）、臨床作業（Clinical-Ops）與作業（Ops），明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者；至純屬作業性質者，則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類，並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時，其建議以服務水準協議（SLA）固化開發者與部署者間之權責，及標準作業程序（SOP）明定使用者責任： (一)開發者：負責法規遵循，以全產品生命週期（Total Product Lifecycle, TPLC）方法管理解決方案，確保訓練資料之品質與公平性，並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者：負責建立組織內部治理平台，辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應，並建立病人溝通流程；且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者：應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證，並於 AI 異常時啟動應變措施，以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構，強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境，指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督（human oversight），AI 僅為輔助工具，不得取代專業判斷；並依人為介入程度與風險高低，將風險類別區分為三類[3]： (一)人在迴路中（human-in-the-loop）：人類保有完全控制權，無人類指令即無法執行決策，屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上（human-over-the-loop）：人類處於監測角色，遇異常時接管控制，屬中至重度風險。 (三)人在迴路外（human-out-of-the-loop）：無人為介入；指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統，屬重度風險。 三、導入全產品生命週期（TPLC）管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案，自初期之規劃、設計與開發，歷經模型評估、上市後監測與維護，甚至是生命週期終止之除役階段，都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理，揭示七項倫理原則：安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護，以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則，更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例；以「公平」原則為例，開發者須使用具代表性資料，部署者須監測非預期偏誤，使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進，指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括：具持續學習能力之 AI，提醒防範「模型漂移」（model drift，即效能隨時間衰退）及資料揭露風險，要求建立追蹤模型效能之健全監測系統；就生成式 AI（Generative AI, GenAI）點出幻覺（hallucination）、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險，建議透過紅隊測試、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應；直接面向消費者之 AI 應用：因脫離傳統醫療場域之安全監督，AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施，以外行人易懂之介面設計，並強化消費者教育，以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責，亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7]，雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導，但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看，新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引，在以下幾個面向，特別是對象範圍有較高的完整度，於衛福部指引仍有可借鏡的地方，亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌： 一、規範範圍不限於「生成式 AI」，完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術，目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent，因可能直接影響病人健康結果，涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題，因此暫未納入指引適用範圍，而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域，將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範，指明這類模型會依部署後的新資料更新行為，容易產生「模型漂移（model drift）」包括效能退化、意外資料揭露的風險，故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制，而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角，提供對「AI 產業（開發者）」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的，但就產業指引角度，醫療AI 開發廠商產業端，僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度，以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範，未能有專屬開發實務準則，提供從初期的規劃設計，如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度，到上市後監督與維護的詳細直接指引，確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業，例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範，指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督，特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明，必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄，且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用，並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台，以於 AI 解決方案的整個生命週期中，維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引，該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識，有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象，確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴（deskilling）及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明，但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外，並以「人為介入程度」作為風險分級依據，將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷，納入、內化於組織的風險管理機制中。 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/） [1]新加坡衛生部（Ministry of Health）與衛生科學局（Health Sciences Authority），《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines）第2.0版，2026年3月，網址：https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf（最後瀏覽日：2026/06/05）。 [2]前揭註1之第4章責任分工，頁11；各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者，頁14~32；服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架，頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理，頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則，頁8~10。 [6]前揭註1，頁33至36（第8章新興發展：第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用）。 [7]衛生福利部，《醫療機構應用生成式人工智慧指引》，115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。