日本內閣官房提出未來投資戰略報告加速機器人實用及活化
日本內閣官房日本經濟再生總合事務局（内閣官房日本経済再生総合事務局）在2017年6月9日第10次「未來投資會議」中提出未來投資戰略2017報告（未来投資戦略2017~Society 5.0 の実現に向けた改革~），在成長的戰略成果（5）日本第四次產業革命及新經濟的展開中，分別對於機器人實用、物聯網（IOT）、大數據（BIG DATA）、人工智慧（AI）等提出成果及未來計畫。
機器人加速實用化：首先，機器人廣泛利用在商業設施、機場等日常生活空間，於2016年9月羽田機場設置機器人實驗室「Haneda Robotics Lab」，利用機器人改善服務並補充勞動力。有關打掃清潔、協助移動、查詢服務等17種機器人，將進行實證實驗。而路面協助行走型機器人「RT.1」已經完成，於2015年生活協助型機器人之安全性得到國際認證，其後發展之「RT.2」將使用於長期照顧層面。其次，開發農業使用之自動駕駛拖車，並提供工作實際狀況和土壤狀況之電子管理服務。今年6月開始商業化之自動駕駛顯示器，可以監控自動駕駛耕作機器進行自動耕作等。在物流管理方面，於2018年將於山間部等地區進行無人機的包裹遞送，2020年將在都會區全面無人包裹遞送。預計將與日立等相關公司，進行物流管理系統之開發及活用福島機器人測試場域。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蕭仁豪
法律研究員 編譯整理
日本《科學技術指標》為文部科學省直接管轄之國立實驗研究機關「科學技術與學術政策研究所（NISTEP）」於每年度發布，主要為讓閱讀者基於客觀而定量的數據，體系性地掌握日本國內科學技術活動的基礎資料，將科學技術活動區分為「研究開發費」、「研究開發人才」、「高等教育與科技人才」、「研究開發產出」、以及「科技與創新」等5個類別，同時制定約180個指標以表達日本國內狀況。本年度公布的《科學技術指標2019》，則新增了「日本與美國各部門擁有博士學位者」、「各產業研究人才集中度與高端研究人才活用程度間之關係」、「主要國家取得博士學位之人數的變動狀況」、「運動科學研究類論文動向」、「主要國家貿易額度的變動狀況」、「各國與各類型獨角獸企業數」等20個指標。 依《科學技術指標2019》分析，日本的研究開發費與研究者人數於日、美、俄、法、英、中、韓等七個國家中皆位居第三，論文數則為世界排名第四，受高度矚目的論文數世界排名第九，專利家族（Patent Family）數世界排名第一而與去年相同。就產業的部份，研究者中擁有博士學位者之比例依據產業類型的不同而有所差異，與美國相較，高階人才之實際就業情況未能充分發揮其所學。另一方面，就每一百萬人中有取得博士學位的人數，在各主要國家當中，僅有日本呈現減少的趨勢。
韓國修訂《不正當競爭預防和營業秘密保護法》加強對於營業秘密侵權之監管經查，韓國《不正當競爭預防和營業秘密保護法》（下稱UCPA）之修正案於2024年1月國會通過、2月公布，預計將於8月21日生效。旨在加強對於營業秘密侵權行為的法規監管與處罰力度，故本次修訂以營業秘密相關規定之修正為主，以其他修正（如商標、標誌、地理標示誤用、侵權或其他不公平競爭行為）為輔，本文摘要如下： 一、與營業秘密相關 （一）懲罰性賠償之加重：根據第14-2條第6項規定，針對「故意」營業秘密侵權行為，將懲罰性賠償從3倍上修到5倍。 （二）增加營業秘密侵權行為之監管與罰責：新增第9-8條規定，將「任何人在未經正當授權或超越授權範圍的情況下，不得損害、破壞或改變他人的營業秘密」納入規範，如有違反，將透過新增之第18條第3項規定課予最高10年監禁或最高5億韓元的罰款。 （三）加強對於企業（組織犯罪）之管制效力：基於修法前法人與自然人之罰款數額相同、企業的追訴時效短於自然人，造成難以抑止組織犯罪行為，故新增第19條規定，使企業罰款最高可處自然人罰款3倍，並新增第19-2條規定，將對企業的公訴時效延長至10年（與自然人之訴訟時效同）。 （四）新增沒收規定：依據修法前規定，即使透過UCPA提起訴訟，且侵權人承認侵權，但因為缺乏沒收規定（需要另外依據民事訴訟法才能對犯罪所得進行沒收），導致防止二次侵權損害之效果有限，故修法後透過第18-5條之規定納入可沒收特定營業秘密所得之規定。 二、其他修正 以下兩項修正之對象涉及第2條第1項第1款、第3條、第3-2條第1款（主要為商標、標誌、地理標示等誤用、侵權或其他不公平競爭行為），並不包括營業秘密（營業秘密第2條第1項第2款以下）： （一）加強行政機關的職權：根據第8條規定，關於上述違規行為，相較修法前行政機關僅能提出「建議」（無強制力），修法後特別賦予智慧財產局（KIPO）可以「下令糾正」（시정을 명할 수 있다）之權利，即若未有正當理由依命令糾正者可依照第8條、第20條第1項第1、2款規定公布違反行為及糾正之建議或命令的內容，並對其進行罰款。 （二）法院查閱行政調查記錄的權力的擴張與限制：根據第14-7條規定賦予法院職權，即在法院在特定訴訟中認為必要時，可以要求相關行政單位向法院提出其依據第7條執行的調查紀錄（包括案件當事人的審問筆錄、速記紀錄及其他證據等），若相關紀錄涉及營業秘密，當事人或其代理人可向法院申請就查閱範圍、閱覽人數等進行限制。 綜上所述，可以發現此次修法除了加強法規的監管、處罰力度，顯示近年重視營業秘密爭議外，更特別修訂針對企業、法人等組織犯罪相關規定（如賠償金額的增加，甚至處罰力度大於自然人、訴訟時效的延長等），間接強調企業、法人等組織對於營業秘密侵權有內部管理與監督之責任，若參照資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」對於企業內部管理與監督如何落實之研究，係透過將管理措施歸納成（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）十個單元的PDCA管理循環，旨在提供企業作為機制建立之參考或自我檢視機制完善性的依據，期冀促進企業落實營業秘密管理。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
澳洲專利法新制上路澳洲於去（2012）年通過「智慧財產權法修正案」 （Intellectual Property Laws Amendment Act 2012），主要修正條文已於今（2013）年4月15日起正式施行。此次的修法大幅度提高了可專利性的審查標準，為澳洲專利制度帶來重大變革。新法適用於2013年4月15日以後提出實體審查申請之專利申請案，在新法施行後專利申請案將受到更嚴格的審查。 重要修正如下： ‧新法去除了舊專利法關於先前技術的地理區域範圍的限制。將其他各國的先前技術也一併納入考量，規範較舊法更為國際化。 ‧新法只要求所屬技術領域具有通常知識者「可能了解」且「技術相關」即可，放寬了用來判斷進步性根據之先前技術標準，使得符合進步性的要求較舊法為提高。 ‧新專利法要求專利說明書需揭露系爭發明特定的（specific）、主要的（substantial）、可信的（credible）用途，以滿足實用性的要件。此外，專利說明書上之描述必須清楚且完整，使所屬技術領域中具有通常知識者得以了解文件內容並可據以實施， ‧新法對於可專利性的認定改採「概然性權衡」（balance of probabilities）標準，亦即若專利審查員認為，未來在進行專利有效性審理，法院有超過50%的機率認定系爭發明不具可專利性時，審查委員即得駁回該申請案。 ‧增加了修正專利說明書時禁止加入新事項的限制規定，對於專利的申請益趨嚴格。 此次修法是澳洲專利制度近20年以來的最大變革，經過此次修正可預見未來申請取得澳洲專利的難度將大幅提升。更值得注意的是，由此次修正，可發現澳洲專利制度已向大多數國家的規範靠攏，使得澳洲專利法與國際間其他國家如美國、歐盟等國家的規定更為協調一致。
歐盟發布《個資侵害通知範例指引》說明個資侵害案例解析以利個資事故因應歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）於2021年1月18日發布《個資侵害通知範例指引》（Guidelines 01/2021 on Examples regarding Data Breach Notification）草案，並進行為期六週之公眾諮詢。該指引針對2017年10月所發布之《個資侵害通知指引》（Guidelines on Personal data breach notification under Regulation 2016/679）透過案例分析進行補充說明，對於資料控制者如何識別侵害類別以及評估風險提出更詳細的實務建議，協助資料控制者處理資料外洩及風險評估考量因素之認定。 個資侵害係指違反安全性規定而導致傳輸、儲存或以其他方式處理之個資，遭意外或非法破壞、遺失、變更、未獲授權之揭露或近用之情形，由於個資事故將對資料主體可能造成重大不利影響，該指引首先要求資料控制者進行侵害類別之辨識，依據2017年指引將個資侵害分為機密性侵害（confidentiality breach）、完整性侵害（integrity breach）以及可用性侵害（availability breach）。而資料控制者最重要的義務在於主動識別系統漏洞，評估侵害對資料主體權利所產生之風險，制定適當計畫及程序採取適當因應措施，確定侵害事件之問題根因及安全漏洞，加強員工認知培訓及制定操作手冊，並確實記錄各項侵害行為，以提升個資事故因應效率及降低時間延誤。 此外，該指引彙整自GDPR實施以來個資侵害通知具體案例，分為勒索軟體攻擊、資料外洩攻擊、內部人為風險、硬體設備或紙本檔案失竊、誤發郵件以及電子郵件內容外洩，共六大主題十八件案例，針對不同程度風險提供最典型的正確及錯誤作法，並提出資料控制者有關預防潛在攻擊及減輕影響之措施建議。