日本總務省及經濟產業省於2017年11月至2018年4月間召開6次「資料信託功能認定流程檢討會」(情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会),檢討具備資料信託功能之「資料銀行」認定基準及模範條款等事項,於2018年6月公布「資料信託功能認定指引ver1.0」(情報信託機能の認定に係る指針ver1.0),以利實現個人資料流通並創造新服務型態。資料銀行係指基於與個人間資料利用契約,透過PDS(personal data store)等系統管理個人資料,根據個人指示或預先設定的條件,於判斷妥當性後向第三方提供資料之行業。目前指引內容包括︰(1)資料信託機能認定基準︰具體內容包括業者適格性、資訊安全原則、資訊安全具體基準、治理體制、業務內容等;(2)模範條款記載事項︰針對個人與資料銀行、資料銀行與資料提供者、資料銀行與接受資料提供者間關係,列出具體應記載事項;(3)資料信託機能認定流程。
作為日本總務省「資料信託功能運用推動計畫」(情報信託機能活用促進事業)一環,日立製作所、東京海上日動火災保險、日本郵局等於2018年9月10日發表將根據「資料信託功能認定指引ver1.0」,進行「資料銀行」個資管理、提供及運用等實驗,參與者分別扮演資料提供者、資料銀行和資料利用者三種角色,未來將會參考實驗結果,提出認定基準改善建議。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
繼美國聯邦巡迴上訴法院於2009年底於The Forest Group Inc v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292條中關於不實專利標示(false patent marking)的罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎,並將原案發回地方法院(the U.S. District Court for the Southern District of Texas)重審後,地方法院於今年4月27日裁定基於專利法第292條具懲罰性之本質,針對標示錯誤或標示無效專利號之產品之罰金應以該產品之最高售價而非被告基於販售該產品所獲得之利潤或經濟利益來計算。 於此案中,The Forest Group產品之售價介於美金 $103至 $180元間,法院因而裁定處以The Forest Group每一標示錯誤專利資訊產品 $180元之罰金。 Atlas 法官提到藉由將標示不實專利資訊者處以該產品之最高售價之罰金,The Forest Group所需賠償之罰金將超過其藉由販售該產品所獲取之利益,達到第292條遏制之目的。 預計此案之判決將對其他地方法院於處理類似案件之判定產生引響,尤其對那些將錯誤專利資訊標示在大量產品上的被告而言。此外,正如各界所預料,繼去年聯邦巡迴上訴法院對第292條提出罰金計算基礎之解釋後,提起相關訴訟案件之數量已大量提升,至今已累積約140案。另,聯邦巡迴上訴法院亦剛於6月10日於Pequignot v. Solo Cup 一案中針對標示過期專利、舉證責任等與第292條相關之爭議做出解釋,後續效應直得企業持續關注。
中國大陸首例案例認定AI模型開發之提示詞及運作規則可受營業秘密保護美國實務界律師於2026年8月24日撰文分享中國大陸市場監管總局認定AI模型開發過程所使用之專屬提示詞(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料,被認為可構成營業秘密之首例案例。 據查,中國大陸市場監管總局於8月20日公布六起侵害營業秘密典型案例,其中案例三為中國大陸浙江省杭州市市場監管局查處孫某侵害人工智慧垂直領域專用模型營業秘密案。孫某任職於A企業期間,負責研發垂直領域AI審查模型並掌握核心機密資料;其在職期間另利用配偶身分設立並實際控制B公司,嗣後將A企業AI模型之專屬提示(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料提供予B公司,用於開發同類AI模型。 經該案產業專家論證,上述資料組合形成之場景智能審查一體化方案,符合營業秘密法上之秘密性、經濟價值、合理保密措施(中國大陸稱:非公知性、商業價值及保密管控)等要件,因而被認定為AI垂直領域專用模型之新型集成式營業秘密。而孫某違反入職A公司時簽署之專項保密契約,故中國大陸杭州市市場監管局於2026年5月28日依《中華人民共和國反不正當競爭法》命令孫某停止洩密及未經授權使用行為,並裁罰人民幣35萬元;B公司相關營業秘密侵權行為則另案處理。 本案被認為是中國大陸首例AI垂直領域專用模型營業秘密案件,顯示AI模型開發所涉及之營業秘密保護客體已不限於傳統程式碼或技術文件。AI模型提示詞(prompt)、審查規則、標注規範及整合性技術方案等非標準化資訊,如符合營業秘密要件,亦可能受到保護。本案顯示對於企業而言,除防範員工將機密資訊輸入外部AI工具之風險外,亦應辨識AI模型開發過程形成之技術資訊,並評估納入機密分級、存取權限及人員保密等管理措施。對此,資策會科法所創智中心於2026年8月21日公告《人工智慧(AI)應用之TIPS管理指引》(草案),指出AI應用可能帶來智財風險。企業除應注意AI模型開發之風險外,使用AI輔助工作時,亦可參照指引,將AI智財風險納入既有智財管理機制,如機密分級、研發審查、教育訓練、文件管制及外部合作管理等,以強化AI應用情境下之智財風險管理。。 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/)
從美國PayPal經驗與歐盟支付服務指令論我國第三方支付服務之現狀與未來 員工分紅市價八折課稅現行促進產業升級條例第19條之1規定,為鼓勵員工參與公司經營,並分享營運成果,公司員工以其紅利轉作服務產業增資,而取得新發行記名股票,採「面額」課徵所得稅。而依據所得基本稅額條例第12條第1項第5款規定,對於員工「可處分日次日時價」與股票面額之間的差額部分,另計入最低稅負制課稅。 台聯黨團認為現行促產條例第十九條之一關於員工分紅配股以面額課稅規定,使不少高科技產業上市櫃公司,利用促產條例優惠,壓低員工本薪,以分紅配股吸引人才,造成營業成本低列,將薪資費用轉嫁給股東,扭曲財報,使高獲利的高科技產業和薪資紅利豐厚的科技人租稅優惠多繳稅少,造成政府稅收短缺,因而提出修改案,改由「市價的八成」課徵所得稅。立法院 經濟能源委員會初審通過修正促進產業升級條例,將員工分紅配股由「面額」改依「市價八折」課稅,上市櫃公司市價以配股發放日前一個月均價為準,未上市櫃公司則以配股發放日淨值為準,此規定 引發高科技業者反彈,並向經濟部反映。 目前員工分紅改為市價的八成課稅雖通過委員會初審,但提交下次院會討論前,須經朝野協商。經濟部表示,此案初審後尚需經過立法院政黨協商,再交由院會決定。員工分紅配股課稅方式改變,應要有配套才合宜(例如一定之緩衝期間讓業者調整員工薪資結構),若在配套未完成前就做決定,是比較不好的決策。