美國懷俄明州眾議院(Wyoming House of Representatives)於2018年2月19日無異議地表決通過HB0070法案,該法案將鬆綁功能代幣(utility token)於懷俄明州證券法(Securities Act)之限制。該法案將送往參議院,若順利通過並經州長簽署核准,將於2018年7月1日生效,使懷俄明州成為友善的區塊鏈投資環境,預計吸引大量新創事業於該州進行首次代幣眾籌(Initial Coin Offerings, ICO)。
該法案針對功能代幣設有三種要件,僅於符合三種要件者始能作為法案所稱的功能代幣,得免受證券法規管。三種要件分別為:一、功能代幣之開發者和發行者不得將代幣作為投資而行銷;二、該代幣須可作為換取商品或服務之對價;三、該代幣之開發者或發行者不得主動進行附買回協議(repurchase agreement)或任何有意操縱代幣二級市場之價格之協議或策劃。
此外,懷俄明州另有三部有關區塊鏈之法案亦正待審議,包含同樣甫經眾議院通過之HB0019法案,使加密貨幣免受懷俄明州貨幣傳輸法(Money Transmitters Act)規範,有望可使加密貨幣在懷俄明州進行交易或交換。此外,正於眾議院進行二審的HB0101法案預計將修正懷俄明州商業公司法(Business Corporations Act),開放公司得使用區塊鏈來儲存資料並進行內部聯繫。又,尚待眾議院審議的SF0111法案預計使加密貨幣免於受州財產稅法之規範。
美國聯邦第二上訴巡迴法院於去年12月9日做出判決,維持先前佛羅里達州南區地方法院對於 Perfect Web Tech. 公司之專利第6,631,400號(以下簡稱專利400號)做出該專利無效之簡易裁決。第二上訴巡迴法院在 Perfect Web Technologies Inc. v. InfoUSA Inc. 一案中對於判斷一項專利的顯而易見性 (obviousness) 上,“常識”(common sense)所代表的意義做出解釋。 此案最初係由 Perfect Web Tech 控訴InfoUSA 侵害其所持專利400號,該專利為 “一種管理大批 (bulk) 電子郵件傳送到各不同鎖定目標的方法”。專利400號包含了4道程序,第一至第三道程序包含將大批的電子郵件寄送到一鎖定目標對象的群組,並計算當中寄送成功的數量。第四道程序則為重覆程序一至三,直到寄送成功的數量超過原設定的最低成功數量。對此InfoUSA向法院提出裁定專利400號無效的簡易裁決,而地方法院以 “程序一至三為先前技術 (prior art),程序四則僅為合乎邏輯的常識做法”而准予該請求並裁定專利400號無效。 第二上訴巡迴法院維持原判的理由在於專利400號不符合於KSR案中關於 “顯而易見性”的判斷原則。訴訟雙方皆同意程序一至三為先前技術,而法院認為程序四是 “常識”下的產物, “是一般人都顯然會去嘗試的結果”。Linn 法官更進一步指出像這樣的案子根本不需要專家證詞,只需用一般人的常識判斷即可。但是判決中亦同時聲明,若要援用 “常識”來判斷一項專利的顯而易見性,地院或專利審查官必須要能將判斷的依據解釋清楚以受公評。此判決結果意味著如果係爭的專利技術較為複雜,被告將必須要依賴有利的專家證詞以成功證實爭論的要點僅止於常識運用且具有顯而易見性。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(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)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
5G汽車協會發布《先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖》5G汽車協會(5G Automotive Association, 5GAA)於2020年9月9日發布「先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖」(A visionary roadmap for advanced driving use cases, connectivity technologies, and radio spectrum needs),提供車聯網技術與產業利益相關者對於未來遠景之綜整觀點。 白皮書著重於結合通訊科技之先進駕駛系統,具體描述先進駕駛系統與連結通訊技術在全球發展的現況與展望外,同時呼籲各國應提供車聯網(V2X)應用上足夠的無線通訊頻譜,以涵蓋接下來蜂巢式車聯網(C-V2X)、專用短程通訊技術(Dedicated Short Range Communications, DSRC),及5G-V2X之通訊技術普及,指出汽車與電信等全體利害關係產業共同合作已是趨勢,以確保整體車聯網交通獲得必要的投資與創造新的商機,更有利發揮車聯網真正效益。希冀運用車聯網技術增進未來道路交通之安全性、改善交通效率、降低環境生態之衝擊,並提升駕駛舒適性與整體運輸環境。迄今,全世界高達近2億部通訊聯網車輛於道路上行駛,透過技術得以交換交通與路況資訊,而具備蜂巢式通訊資訊能力之車輛數亦日益增加,證明各國已逐步完備基礎通訊技術與相關基礎建設之布建,而未來5G車聯網更將立基於此,進一步聚焦於運用5G-V2X提升駕駛效率與安全,技術上包括整合最新晶片組與模組的車載設備(OBU)、路側設備(RSU)、智慧型手機,提出感測器共享與協同操控等先進駕駛應用案例。 此外,白皮書更對車聯網行動通訊之頻譜提出建議,概述在國際數位交通運輸體系下,車輛、用路人、路側設備及智慧運輸系統基礎設施,應與蜂巢式網路之通訊協調,共同使用5855至5925MHz中低頻段之通訊頻譜,以提升無線頻譜的運用效益、行動網路涵蓋率與通訊之安全性。而欲實現端對端之車聯網與發揮車輛連網的真正效益,亦需為專用短程通訊技術在5.9GHz提供足夠的頻段分配,其中基本安全應用需要10~20MHz,先進駕駛應用則額外還需至少40MHz,並提供路側設備低延遲性網路服務,以利資訊即時傳輸,白皮書更強調基本和先進駕駛系統之頻譜需求差異將涉及安全性之問題,不可輕視。