數位商品交易金流機制之法律問題

刊登期別
2004年11月
 

※ 數位商品交易金流機制之法律問題, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=776&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/26)
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歐盟執委會發佈產品能源標章政策研究報告

  歐盟實施能源標示(Energy Label)制度已屆滿20週年,目前能源標示制度下,主要針對家電產品(house appliances)之能源標示進行管制,共分為七個層級,即A、B、C、D四等級外,另於能源效率表現較好之A等級之上,再行劃分A+、A++、A+++三等級。   歐盟執委會於2012年10月下旬公告能源標示市場調查研究,期在目前能源標示制度(Directive 2010/30/EU)下,探究未來二種可導入的模式: 模式一,導入碳足跡(carbon footprint)、水足跡(water footprint)、資源消耗(resource depletion)、水毒性(water eco-toxicity)等四種環境衡量指標;模式二,僅導入碳足跡(carbon footprint)衡量指標。本研究旨在建立是否上述二種模式能鼓勵消費者採購更佳環境友善的產品,其次,測試消費者對於不同節能績效產品之採購意願。   本研究報告分為三大面向,第一大面向,檢視當前能源相關標示制度與資料,分析產品的碳足跡和環保標示。第二大面向,擇定三個市場,進行消費者質化研究。第三大面向,擇定九個市場並六千名消費者,就消費者之行為調查。   觀歐洲議會已於2012年底就若干產品之能源標示進行審議,與歐盟經貿關係亦屬密切之台灣當持續關注此項議題。

美國上訴法院營業秘密判決關於軟體功能之合理保密措施認定

  2022年3月9日美國聯邦第二巡迴上訴法院(下稱上訴法院)於Turret Labs USA, Inc. (下稱Turret) v. CargoSprint, LLC(下稱CargoSprint)案,維持紐約東區聯邦地區(下稱原審法院)的結論,駁回Turret的請求。依照上訴法院判決的結論,確認在原告主張軟體功能被盜用時,必須證明其與軟體供應商及使用者均簽訂保密協議,始符合保護營業秘密法(Defend Trade Secrets Act,DTSA)所定之營業秘密。   2021年2月Turret指控CargoSprint及其CEO,以詐欺的方式,進入其授權Lufthansa Cargo Americas(下稱Lufthansa)使用的Dock EnRoll軟體,並對於軟體的技術資訊及演算法,進行逆向工程,盜用其營業秘密。CargoSprint則抗辯Turret所主張者,不成立營業秘密。   對於軟體功能的合理保密措施認定標準,不論是原審法院及上訴法院均指出,應在於「誰被允許接觸」及「保密協議」。首先,對於「誰被允許接觸」之認定,原審法院指出Turret完全把軟體控制權委由Lufthansa,而Lufthansa使其顧客了解Dock EnRoll軟體功能。上訴法院則指出雖然Lufthansa已限制僅得貨運代理相關的使用者,能夠接觸軟體,但Turret並不能證明其與Lufthansa達成協議,由Lufthansa作出前述的軟體使用者限制。其次,對於「保密協議」之認定,不論原審法院及上訴法院均指出Turret未能證明其與Lufthansa及其他軟體使用者已簽訂保密協議。綜上所述,兩審級法院均認為Turret未採取合理保密措施。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路

新冠疫情下日本的數位經濟實踐之路 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年3月9日   2021年2月,日本經濟團體聯合會(以下簡稱「經團聯」)發布其所舉辦有關「後疫情時代的數位政府與數位經濟」之座談會研討內容。該座談會於2020年12月舉辦,主旨為探討日本持續推進數位轉型與邁向社會5.0目標之過程中,面對新冠肺炎疫情之擴大,有何待解決之課題[1]。 壹、主要問題   數位轉型之層面所涉甚廣,本文認為可初步分為政府面、企業面及個人面。首先,就政府面而言,可探討如何建立e化政府並提供民眾便捷服務。其次,就個人面而言,則可能涉及消費者資料之蒐集與個人隱私資料保護之議題。最後,就企業面而言,則包含同種企業或不同企業間彼此蒐集到的資料共享、利用及分析。   針對企業間,擔任數位經濟推進委員長之篠原弘道於會中指出,數位轉型致力於價值創新,然而,日本業界間的數位轉型存在一極大的待突破問題,即是彼此對於資料資源之分享,尚存不信任甚且互相猜疑,此將不利於資料共享之發展。篠原弘道進一步說明,數位轉型以突破空間與距離之屏障為特色,欲突破此一屏障有賴於民間企業彼此間的合作與信賴,僅只單一企業的資料本身無法有效達至此目標,呼籲日本國內企業能協力合作,強化數位流通與交流[2]。   執此,如何促進企業間的資料分享,建立互相信賴的關係,突破業界間彼此藩籬,即為官方及民間所應努力的目標。 貳、具體案例   就民間而言,日本已有民間發起之企業共享平台,例如2018年5月至12月,三菱房地產於東京車站周邊之大丸有地區進行實驗性的OMY(大手町、丸之內到有樂町一帶的區域,日本俗稱Daimaruyu,簡稱OMY))資料活化計畫,驗證跨行業別企業間的資料利用分配與有效性,期盼能將資料應用於促進該地區的經濟成長、帶動觀光發展,甚至規劃災害措施[3]。   提供該計畫資料服務平台的富士通有限公司經理池田榮次指出,該計畫為了建立彼此信任感,而非一味地僅關注於資料的分析,進行了多達12間公司之間的對談,並也得到了一定的成效。 參、事件評析   有關企業面的資料活用,本文認為可大致分為「單一公司」、「同業種內」及「異業種間」三者。單一公司之資料活用,以壽司郎為例,其將每盤菜餚均以IC標籤管理,藉以蒐集每盤菜餚之新鮮度、銷售情況。從而,累積之資料即可運用於掌握消費者喜好,並避免食材之浪費等[4]。同業種內則涉及相同類別的企業間,藉由共享資料以減低成本。例如不同藥物研發公司,藉由樣本試驗共享,從而擴增實驗母群體之數量[5]。異業公司則可能由位於同一地區之不同企業所構成,例如前揭大丸有OMY資料活用計畫。   經團聯所提出之議題,乃著眼於同業種內及異業種間的跨公司間資料交流不易,因而提出民間企業積極跨越藩籬之呼籲。我國於推動資料共享平台等相關政策時,亦可思考政府端可提供何種支持及資源,以側面促進同種或不同種企業間之資料共享意願;同時,如何令企業理解到彼此間的合作協力,將是新興價值得以開拓的寶貴契機,亦是一大值得省思之重點。 參考連結 日本經濟團體聯合會2月份月刊特集〈後疫情時代的數位政府與數位經濟〉https://www.keidanren.or.jp/journal/monthly/2021/02_zadankai.pdf [1]〈ポストコロナのデジタルガバメントとデジタルエコノミー〉,《経団連月刊》,2月号期,(2021)。 [2]同前註,頁15。 [3]〈異業種データ活用で、東京のビジネスエリアが生まれ変わる【前編】〉,Fujitsu Journal,https://blog.global.fujitsu.com/jp/2019-07-26/01/,(最後瀏覽日:2021/03/09)。 [4]〈15社のビッグデータ活用事例から学ぶ、成果につながる活用の方法〉,https://liskul.com/wm_bd10-4861#3_IC(最後瀏覽日:2021/3/9)。 [5]独立行政法人情報処理推進機構,〈データ利活用における重要情報共有管理に関する調査 調査実施報告書〉,頁9(2018)。

FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫

  美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。   2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。   根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。

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