日本經產省公布AI、資料利用契約指引
伴隨IoT和AI等技術發展，業者間被期待能合作透過資料創造新的附加價值及解決社會問題，惟在缺乏相關契約實務經驗的狀況下，如何締結契約成為應首要處理的課題。
針對上述狀況，日本經濟產業省於2017年5月公布「資料利用權限契約指引1.0版」（データの利用権限に関する契約ガイドラインVer1.0），隨後又設置AI、資料契約指引檢討會（AI・データ契約ガイドライン検討会），展開後續修正檢討，在追加整理資料利用契約類型、AI開發利用之權利關係及責任關係等內容後，公布「AI、資料利用契約指引草案」（AI・データの利用に関する契約ガイドライン（案）），於2018年4月27日至5月26日間公開募集意見，並於2018年6月15日正式公布「AI、資料利用契約指引」（「AI・データの利用に関する契約ガイドライン）。
「AI、資料利用契約指引」分為資料篇與AI篇。資料篇整理資料契約類型，將資料契約分為「資料提供型」、「資料創造型」和「資料共用型（平台型）」，說明個別契約架構及主要的法律問題，並提示契約條項及訂定各條項時應考慮的要點，希望能達成促進資料有效運用之目的。
AI篇說明AI技術特性和基本概念，將AI開發契約依照開發流程分為（1）評估（assessment）階段；（2）概念驗證（Proof of Concept, PoC）階段；（3）開發階段；（4）進階學習階段，並針對各階段契約方式和締結契約時應考慮的要點進行說明，希望達成促進AI開發利用之目的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
1.〈「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」を策定しました〉，経済産業省，http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001.html（最後瀏覽日期︰2018/07/12）。
2.〈 AI・データの利用に関する契約ガイドライン〉，経済産業省， http://www.meti.go.jp/press/2018/06/20180615001/20180615001-1.pdf（最後瀏覽日期︰2018/07/12）。
歐盟推動的有毒物質禁制令（ Restriction of Hazardous Substances, RoHS ）自今（ 2006 ）年 7 月後開始啟動，國內多家 IT 廠商如主機板、液晶螢幕等業者均表示產品符合 RoHS 規範，政府提供的資料也指出，台灣大約八成的供應商和製造商符合 RoHS 規範，但是依照綠色環保產品行銷業者的觀察，實際數據遠低於此，應該只有五成不到。 所謂的 RoHS ，係明列自 2006 年 7 月後，製程、設備及材料處理研發禁止使用 6 種有毒物質，如鉛、汞、鎘等，內含六項管制物質的產品將不可在市面流通，屆時輸歐的電子、電機產品皆必須符合該標準。如果一旦抽驗發現有毒物質，產品即可能遭受召回、高額罰款或者長期法律訴訟。 廠商所謂的「符合」還有很多可議的空間，主要原因有兩種：首先製造商在取得供應商提供的原物料時，也許前者的確不含有毒物質，但是在製程、運送過程中，原物料仍有被污染的可能性，例如有鉛和無鉛產品共用一條生產線。然而製造商但憑供應商提供的品質文件就聲稱終端產品符合了 RoHS 規範。 其次，即使是供應商表示原物料符合 RoHS 規範，也還有待商榷，因為這必須判定供應商的原物料送審時，是以混測還是均質檢測。所謂的混測就是把包含兩三種不同原料的產品一併送測，這時候即使單一原料含有有毒物質，但在和其他物質含量平均後就無法檢測出來。均質檢測則就是每個原料都單獨出來檢驗。由於後者的成本高出許多，因此國內供應商多以混測方式送審，使得檢測結果可信度並非絕對。 RoHS 對將大量產品輸出歐洲市場的台灣 IT 產業影響深遠，根據經濟部技術處所提供的資料，據估計將有近 3.5 萬家廠商、高達新台幣 2,446 億元的產值將受到衝擊。基於此原因，經濟部技術處於去（ 2005 ）年七月啟動「寰淨計畫（ G 計畫）」，結合系統廠商、檢測驗證機構、資訊服務業者等單位，以系統廠商帶動下游供應商的方式，加速國內電腦廠商推出符合環保規範的產品。儘管政府推動甚殷，國內供應商的確在前年開始準備，不過要確實符合 RoHS 之規範精神，而非僅是形式上符合，仍有待政府與業者共同努力。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
美國FDA為因應藥品汙染事故公告四項製藥新指導原則美國食品藥物管理局（the United States Food and Drug Administration，以下簡稱FDA）於2015年2月13日公告四項與藥品製造有關之指導原則（guidance）作為補充相關政策執行之依據，主要涉及藥品製程中，藥品安全不良事件回報機制、尚未經許可之生技產品的處理模式、藥品重新包裝，以及自願登記制度中外包設施之認定應進行的程序與要求。 該四項指導原則係源於FDA依據2013年立法通過之藥物品質與安全法（The Drug Quality and Security Act，以下簡稱DQSA）所制定之最新指導原則。因2012年位於麻州的新英格蘭藥物化合中心（The New England Compounding Center），生產類固醇注射藥劑卻遭到汙染，爆發致命的黴菌腦膜炎傳染事故，故美國國會制定DQSA，以避免相同事故再次發生。DQSA要求建立自願登記制度（system of voluntary registration），倘若製藥廠自願同意FDA之監督，成為所謂的外包設施（outsourcing facilities）。作為回饋，FDA即可建議特定醫院向該製藥廠購買藥品。 而本次四項指導原則之內容，其一主要涉及外包設施進行藥物安全不良事件回報之相關規定，要求製藥廠必須回報所有無法預見且嚴重的藥物安全不良事件。在不良事件報告中必須呈現四項資訊，其中包括患者、不良事件首名發現者、所述可疑藥物以及不良事件的類型。同時，禁止藥品在上市時將這些不良事件標示為潛在副作用。第二份指導原則對於尚未經許可的生技產品，規定可進行混合，稀釋或重新包裝之方法；並排除適用某些類型的產品，如細胞療法和疫苗等。第三份指導原則涉及重新包裝之規定，內容包括包裝地點以及如何進行產品的重新包裝、監督、銷售和分發等其他相關事項。而第四份指導原則規範那些類型之藥品製造實體應登記為外包設施。為此，FDA亦指出聯邦食品藥物和化妝品法（the Federal Food Drug & Cosmetic Act）之規定裡，已經要求製造商從事無菌藥品生產時，必須將法規針對外包設施之要求一併納入考量。
美國聯邦地方法院駁回臨床試驗軟體公司Medidata對競爭對手Veeva的營業秘密訴訟美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。 原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工，部份員工離職時私自拷貝公司檔案，其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密，而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體，造成其重大損害，因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。 被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案，但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密，亦即未特定營業秘密標的；此外，即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密，但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密，僅根據被告有僱用原告離職員工等事實，即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張，限制產業的創新、競爭、人才流動。 本案歷經五年的纏訟，法院最終駁回原告請求。法官指出，原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密，原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密，這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工，因為這些員工到新公司任職後所說的任何話，都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情，因此駁回原告之訴。 從本案可以觀察到，企業應定期盤點公司內部資訊，明確界定營業秘密範圍，並落實管理及妥善留存相關證據，發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」