德國「真實實驗室」

  德國政府意識到伴隨數位化發展的創新科技和商業模式雖然提供了許多機會,但往往容易對消費者、產業和社會產生顛覆性影響,此類影響通常難以在短期內權衡利弊,從而不易對其訂出具體合適的規範,例如德國新創公司Lilium、奧迪子公司Italdesign、以及歐洲航空巨擘Airbus都有意發展的空中計程車計畫,雖有無限想像空間,但卻很難在短期內評估出可能隨之而來的安全、(空氣或噪音)汙染、就業等方面的不利影響,進而制定出寬嚴適中的規範。有鑑於此,德國聯邦經濟及能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi)於2018年12月10日提出「真實實驗室戰略」(Reallabore Strategie),旨在營造一個前瞻、靈活、可支持創新想法自由發揮的法規環境,同時也希望藉由在真實實驗室運作所得之經驗數據,了解創新的機會和風險,進而找到正確的監管答案。

  「真實實驗室」(Reallabore)係指允許在特定時間及真實環境範圍內,進行創新科技與商業模式發展測試,而無需擔心與現行監管規範有所牴觸的創新試驗制度,其與「生活實驗室」(Living Labs)和「實驗場域」(Experimentierräume)、「沙盒」(Sandbox)、「領航計畫」(Pilot Project)等概念類似,與我國「金融科技創新實驗」及「無人載具科技創新實驗」之制度規範亦有異曲同工之趣,但更著重在探索未來的監管方向,簡而言之,「真實實驗室」就是一個創新想法與監管規範的試驗空間,德國聯邦經濟及能源部(BMWi)為具體傳達其概念,對其特徵作了如下描述:(1)可以進行數位創新試驗的特定時空環境(2)可以支持創新想法自由發揮的法規環境(3)可以從中進行監管學習並確定未來監管方向與具體細節。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 德國「真實實驗室」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8231&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/23)
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零工經濟(Gig Economy)

  近年來興起以UBER為首的「零工經濟」(Gig Economy)議題。按國際勞工組織(International Labor Organization, ILO)的說明:所謂「零工經濟」,是透過數位勞工媒合平台,將分散於各地的勞力資源,按需求(On-Demand)調度到特定地點以執行任務。這些被調度的勞工即為「零工」,多半從事服務性質或任務性質單純且零碎(Micro-Task)的工作,如代駕、代辦雜務、居家打掃。   面對零工經濟的風潮及其衍生的勞資問題,各國積極針對零工經濟推出對應政策。舉例而言,美國加州政府於2019年9月18日通過《AB 5法》(California Assembly Bill 5 (2019)),擴大「正式員工」(Employee)的解釋範圍,並要求資方必須對於「獨立承攬人」(Independent Contractor)之認定負舉證責任。美國國會亦推出《保護零工經濟法》草案(Protect the Gig Economy Act of 2019)。國際組織方面,國際勞工組織從2015年起,發布多份研究報告,更在2017年8月成立「國際勞工組織全球委員會」(ILO Global Commission on the Future of Work)。   國際勞工組織倡議各國設立社會福利專法保障所有零工的基本工資,國際勞工組織指出:美國於2017年約有5,500萬名零工(Gig Workers),佔整體勞動力的34%,2020年可能會成長到43%。然而,僅50%的零工獲得應有的報酬。觀察2017年的數據,零工的平均時薪是4.43美元,假設考量閒置的時間,平均時薪僅剩3.31美元,時薪中位數是2.16美元。關於零工集會結社自由方面,零工已慢慢開始有了組織性的工會,然而,零工向資方爭取權益時,面對傳統工會較不會存在的難題:32%的零工僅為補貼既有正職工作,零工間交流少、對於權益難成共識,無法進而凝聚集體訴訟的力量。再者,勞工運動以實體為首選,然而零工大多透過「數位平台」,數位平台常有總部在境外的現象,零工較難有特定集會地點,甚至難辨識出談判的對象。最後,平台業者多數聲稱零工僅為「獨立承攬人」,然而,平台業者和零工間的法律關係是否為「承攬關係」尚有待商榷,各國政府及國際組織仍在研擬討論階段。

因應生成式AI使用的營業秘密保護對策

美國智慧財產律師於2026年4月撰文說明兩件聯邦地方法院之判決揭示將機密資訊分享於生成式AI平台上的重大風險。 在Trinidad v. OpenAI 案中(Trinidad使用ChatGPT開發出AI框架,並將其框架申請美國專利,其主張OpenAI 後續申請專利之產品係基於使用其成果所開發,惟法院駁回原告依據美國營業秘密保護法(即DTSA)提出使用ChatGPT的產出物”專有AI開發框架(proprietary AI development frameworks,簡稱框架)為其營業秘密之主張,理由是原告在使用ChatGPT創建這些框架時,是自願向OpenAI 揭露其框架相關資訊。本案中,法院認為,原告使用ChatGPT創建框架時未有採取保密措施,且基於接受OpenAI的使用條款,也就是同意於未建立任何保護下揭露資訊,而不屬於DTSA保護的營業秘密。 在United States v. Heppner案中(被告Heppner 因涉及金融詐騙案件遭起訴,其收到法院傳票後使用Claude AI,將該案件的案件事實、可能的抗辯事由、法律分析和防禦策略輸入至Claude AI,使用AI產出法律分析報告),則是強調使用公開可得的生成式AI平台所建立之文件不受律師與當事人間之秘匿特權( attorney-client privilege)保護,因為在AI平台記錄的對話內容,在沒有與平台合約約定保密義務時,這些內容並不具保密性。本案主要探討於被告與Claude AI之間之對話紀錄是否符合律師與當事人間之秘匿特權之範圍,法院認為Claude AI並非律師,兩位非律師之人的法律討論並不享有特權,且成立律師與當事人間之秘匿特權需建立於當事人與有委託關係之律師(或其代理人:實習律師、法務助理等)因為法律諮詢目的之通訊內容。此外,被告與Claude AI之間的通訊並非機密,因為Claude AI的用戶須同意「Anthropic (Claude AI之開發商)收集用戶輸入與輸出資料,利用這些資料訓練 Claude,並保留向第三方(包括政府監管機構)揭露此類資料的權利」,故法院未將律師與當事人間之秘匿特權延伸至AI平台產出的資訊。 在如今生成式AI已被普遍使用之時代,AI工具可提高生產力及工作效率,而對企業而言,開放員工使用AI時應留意公司是否有對使用AI工具提供相應的管理措施。可參考的管理方式有二: 作法其一是:建立企業內部的生成式AI平台 在此狀況下與AI共享的資訊只會留在公司的環境中,並且員工會受到聘用條件中所簽署過的保密協議拘束,此種做法可提供強而有力的保護,但也需要公司投入大量財務資源,惟許多企業未有足夠資源採取此做法。 作法其二:企業從商業生成式AI供應商取得企業授權 企業可跟AI供應商簽定特殊的授權模式,例如約定除了為遵守法律規範或防止濫用之情況外均不儲存輸入或輸出之資訊、約定不會使用其資料進行AI模型訓練、不向第三方揭露客戶所提供之資訊等保密條款,此類保密條款約定會被視為合理保密措施。 企業亦須留意法院在檢視是否成立合理保密措施時,通常只有簽訂相關保密條款並不足夠,法院通常會審查是否有其他保護措施,例如哪些員工有權使用AI平台、是否規範哪些資訊可用/不可用於AI平台、員工是否簽署對其使用AI平台應遵守之義務的確認書等。此外,企業還須避免員工以個人消費者帳號(非企業用戶權限)於AI平台輸入公司機密資訊,而使公司在不知情狀況下同意AI供應商使用其公司機密資訊。因此,企業應建立明確政策,限制員工將公司機密資訊輸入任何AI平台,並留存管理存取紀錄。 由前面兩個案件我們可了解,在未有適當合約與相關保密措施的情況下,於公開的生成式 AI 平台分享機密或專有資訊,法律上等同於向全世界揭露該資訊。法院於營業秘密、律師與當事人間之秘匿特權不太可能對 AI 相關揭露行為做出特別豁免。因此,對於AI工具的使用,企業至少需確保使用的是在具備適當合約保護的商業或企業級 AI 平台,制定明確的內部政策規範可輸入 AI 平台的資訊,提供員工相關訓練,並審核現有的營業秘密保護計畫找出因應AI工具使用的相關風險並予以補強。 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/)

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英國次世代5G策略

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