今年7月31日最新一期的巴伐利亞邦政府公報(Allgemeines Ministerialblatt, AllMBl),揭露今年6月5日的巴伐利亞內閣會議紀錄─關於巴伐利亞邦執行DSGVO的方式。
公報內容指出幾個重點:
在巴伐利亞邦政府公布的新聞稿中,總理馬庫斯索德進一步表示:「DSGVO實現了更大程度的隱私保護,但不應該成為官僚主義的怪物。巴伐利亞將提供對協會及中小企業都友善的DSGVO適用方式。我們提供的是幫助,而不是懲罰。」內政部長Joachim Herrmann則表示:「DSGVO希望促使人民接受,但不是在人民的日常生活製造更多的困擾和額外的官僚主義。最重要的是,所有的協會、許多有志願者投入的地方或中小企業,必須透過適當和正確地應用DSGVO,來保護其免受過度的資料保護要求。」
巴伐利亞資料保護監督辦公室(BayLDA, Bayerische Landesamt für Datenschutzaufsicht)並進一步公布了對許多中小企業,如:協會、醫療診所(Arztpraxis)、稅務顧問(Steuerberater)……等行業,遵循DSGVO的參考指引,提供進一步的遵循指示。
2024年2月,日本專利廳根據公開招募結果,公布將由一般社團法人發明推進協會執行令和6年度的「產業財產權人才培養協力事業」。 日本自2021年起開始推動「產業財產權人才培養協力事業」,至今年已邁入第4年,且自2024年起預計於南非共和國開設新的專利審查實務課程,以提升南非共和國專利審查官的必要能力。 「產業財產權人才培養協力事業」主要針對日本企業進行海外經濟投資及活動熱門的發展中國家(包含新興國家以及最低度開發國家LDC),提供積極性的人才培養支援,並以強化該國家能安定培養智慧財產相關權利取得與執行的實施人才為目的。在法制整備較為落後的最低度開發國家如柬埔寨,人才培養強化支援的範圍亦包含產業財產權制度的整備。人才培養的對象以智慧財產廳的職員、取締機關的職員以及民間的智慧財產關係業者為重點,透過提升其對於智慧財產權的能力,解決日本企業為在外國取得產業財產權的權利保護需要花費大量時間、日本企業的產業財產權在外國受到侵害的案件逐年增加等問題,以消除日本企業在外國進行經濟投資及活動時的巨大妨礙。 日本專利廳亦針對研修方針下列事項提出建議: 1、消除發展中國家審查延遲的對應方針 於研修中透過增加案例閱讀、資料尋找演習等的講義時間,提升尋找能力及判斷能力;並透過學習日本的IT系統、業務處理過程,提升系統面的支援能力。 2、提升發展中國家審查品質的方針 透過學習日本的基準、判斷手法提升審查、審判的品質;並透過學習日本的管理手法,提升審查品質管理能力。 3、仿冒品對策的對應方針 透過介紹以日本及各國事例為基礎的支援,加深對於仿冒品對策的理解;並透過增加與實施健全執法相關聯的講義時間,加深對於仿冒品對策的一般理解。 4、建構更有效果的研修方法的對應方針 透過設置課程全體的導師制度(mentor),提升研修效果的同時,有效活用「線上」及「實體」連續性的混合研修方法,並透過於實體研修中實施團體討論、在職訓練(OJT)、案件閱讀、模擬裁判(Mock Trial)等,提升實踐能力。 本文後續會持續留意日本「產業財產權人才培養協力事業」的發展,以掌握日本對於發展中國家支援的最新資訊。我國企業如未來預計於發展中國家進行經濟投資或活動時,亦應注意該國智慧財產權之程度,以評估相關風險。 本文同步刊登於TIPS網(https://www.tips.org.tw)
美國聯邦貿易委員會第一起關於智慧聯網案例之簡介—In the Matter of TrendNet, Inc. 因應FTC與NLRB對競業禁止的態度轉變,提供企業機密管理建議本文整理截至2025年3月底,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,下稱FTC)與全國勞工關係委員會(National Labor Relations Board,下稱NLRB)對於競業禁止的態度轉變,並整理因應政策趨勢之產業機密管理建議,提供企業參考。 一、FTC與NLRB對競業禁止的態度 1. FTC對競業禁止的態度:由「訂定規定以統一禁止競業禁止」轉為「針對不合理的競業禁止進行個案調查」 (1)由Lina Khan(前FTC主席)主導的FTC,於2024年4月通過「禁止企業簽訂競業禁止契約」最終版本的規定(以下稱「最終規定」)。最終規定要求大部分情況下,禁止企業與員工簽訂競業禁止契約。 其後,美國有3案挑戰FTC最終規定: 在ATS Tree Services, LLC v. FTC案,賓州法院於2024年7月同意FTC有權禁止其認為屬於不公平競爭的行為(競業禁止);而在另外兩案結果則相反,在Properties of the Villages, Inc. v. FTC案,佛州法院於2024年8月認定訴訟原告(房地產開發商)不受FTC最終規定的影響;而Ryan LLC v. FTC案,2024年7月德州法院更以FTC之立法範圍逾越其職權為由,於全國範圍認定撤銷最終規定。FTC不服兩案最終規定的結果並上訴。 關於最終規定的最新進展為,由Andrew Ferguson(現任FTC主席)主導的FTC,於2025年3月6日分別向第5、第11巡迴上訴法院提出動議,主張「擱置上訴審理120天(appeal in abeyance for 120 days)」。動議均已獲法院批准。 (2)此外,FTC現任主席於2025年2月26日宣布成立「聯合勞動力工作小組(Joint Labor Task Force)」,並發布備忘錄說明FTC將繼續關注反競爭行為,例如:公司與員工間的競業禁止契約、公司間互不招攬(人才)契約等。 即,可見FTC態度由「原則上禁止簽訂競業禁止契約」,轉為「依個案起訴其認為不合理的競業禁止契約」。 2. NLRB對競業禁止的態度:由「針對要求員工簽訂競業禁止的個案進行調查」轉為「將競業禁止行為排除調查範圍」 (1)NLRB為獨立的聯邦政府機構,由主任檢查官負責調查、起訴勞資案件。NLRB前主任檢查官Jennifer Abruzzo於2024年10月7日發布不具拘束力的GC 25-01備忘錄,其依循自己在2023年5月所發布的GC 23–08備忘錄中強調「過於寬泛的競業禁止契約,限制員工流動性,違反《國家勞工關係法》」,本次備忘錄進一步指出某些類型的『留任或付款(stay-or-pay)條款』侵害員工依NLRA所享有的權利」。並說明Jennifer Abruzzo欲自2024年12月6日起,調查該些「要求員工簽訂競業禁止、『留任或付款』條款的雇主」。 (2)現任的NLRB代理主任檢察官William B. Cowen於2025年2月14日發布GC 25-05備忘錄,該備忘錄以「NLRB積壓的案件量過多、需要全面審查過往備忘錄以符合當前需求」為由,針對過往NLRB發布的備忘錄,採取撤銷、撤銷後有待進一步提供指導等作法,其中包含「撤銷前述的GC 23–08、GC 25-01備忘錄」。 二、因應政策趨勢之產業機密管理建議 綜上,可得出競業禁止契約仍為FTC納管的範圍,本文彙整產業的建議,提供企業應及早採取的機密管理作法: 1. 針對政策面 應制定政策定義營業秘密,以鑑別營業秘密的範圍。 2. 針對人員面 (1)盤點企業內部既有的競業禁止契約,以確保契約條款中競業禁止的期限、地理範圍及業務範圍的限制不會過於廣泛,以致於無法執行;與員工簽訂其他類型契約,例如:保密契約、花園假條款、禁止僱傭關係終止後招攬(員工/客戶)的契約等。 (2)宣導企業的機密管理政策。 (3)提醒離職員工對企業的保密義務。 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」已涵蓋前述管理作法,我國企業如欲落實系統化的營業秘密管理作法,可以參考此規範。 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://www.tips.org.tw)
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。