特別301報告(The Special 301 Report)是由美國貿易代表署(Office of the United States Trade Representative, USTR)公布之關於世界各國智慧財產權年度報告。1988年,美國國會修法增訂「特別301條款」,要求美國貿易代表署針對智慧產權保護或市場開放程度不足之國家,按嚴重程度於特別301報告中分列為「優先指定國家」(Priority Foreign Country)、「優先觀察名單」(Priority Watch List)和「一般觀察名單」(Watch List),並對「優先指定國家」啟動調查及協商談判。
美國每年對世界各國是否有效保護智慧財產權進行審查,並提出特別301報告。報告羅列範圍廣泛,包含:
2019特別 301 報告(2019 Special 301 Report)於2019年4月公布。其中加拿大因簽署了《美墨加協定》(United States-Mexico-Canada Agreement, USMCA),實質改善加拿大智慧財產權環境,因而加拿大已從優先觀察名單轉為一般觀察名單。此外,中國連續15年被列入優先觀察名單,報告認為中國迫切需要進行基本的結構性改革,加強智財權保護。我國自1998年起被列入一般觀察名單,直至2009年除名,至今均未上榜,亦表美國肯認我國的智財保護發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
本文參照2025年3月21日紐約東區地方法院的Superb Motors Inc. v. Deo一案,提醒企業:在數位化與資料外洩風險日增的時代,即使資訊具有高度價值,若僅採取防火牆(Firewall)、帳號密碼之技術手段,而未採取具體之書面規範或契約之營業秘密保密措施者,法院仍可能認定不足以符合營業秘密之合理保密措施要件。 本案源於2023年8月16日,Superb汽車經銷公司控訴前股東Deo離開公司後,擅自使用其客戶名單與核心系統Dealer Management System(下稱DMS),協助競爭對手拓展業務、挖角員工,並導致前公司客戶流失。Superb公司主張,公司投入逾12萬美元整合DMS系統,且以150萬美元的廣告與行銷策略蒐集並以多年經驗建構完整的客戶資料庫,屬於具競爭優勢的關鍵資產。 法院認為,Superb公司僅以防火牆、帳號密碼限制資訊存取,期待員工自發性保密,而未提供任何形式的保密協議或明確政策文件,此舉不足以構成合理保密之手段。法院認為,營業秘密保護法所要求的保密措施,需具備可執行的契約條款,例如:保密協議或公司內部保密政策規範。 為助於訴訟舉證、減少因人力流動可能發生的資料外洩風險,企業不能僅依賴科技工具,而應積極主動地搭配企業政策與契約等法律文件。參考美國實務,建議企業採取下列營業秘密管理作法: 1.與有權接觸敏感資訊之員工、顧問簽訂保密協議,且企業應定期檢視與修訂保密條款,以確保條款符合最新的勞動法相關要求並具備可執行性。 2.建立公司內部保密制度與定期教育訓練,以確保員工理解公司要求之保密義務。 本案顯示出法院對「營業秘密合理保密措施」認定的標準,不僅留意保密技術複雜性,更著重於企業採取的保密措施(如保密契約)是否具有法律上的拘束力。 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」已涵蓋前述美國實務建議之管理作法,我國企業如欲精進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)
德國於今年四月提出網路執行法修正案以提升平台使用者友善程度德國政府於今(2020)年4月提出「網路執行法」(Network Enforcement Act, NetzDG)之修法草案,將要求社群平台業者提供對使用者更為友善的申訴流程,並建立及維護「反通報程序」機制,讓使用者有機會針對其被平台刪除之貼文或評論提出反對意見,並得重新發佈於社群平台上。 德國於2018年1月起正式施行「網路執行法」,針對在德國境內擁有200萬以上使用者之社群平台業者,課予其限時處理平台上不實及不當言論之義務,並須提交其處理平台上相關言論之報告,若平台業者未能有效執行相關規定者將處以罰鍰。該法施行兩年後引發諸多批評與爭議,雖然並未如社會大眾所憂慮的對於網路言論自由造成重大侵害,亦無證據顯示社群平台業者比施行前刪除了更多的使用者評論;然該法僅要求平台業者刪除不實或不當言論,對於被誤刪之言論,卻未有相關事前預防或事後救濟之措施。為試圖改善原法規執行上之困境和兩難,德國政府遂於今年4月提出修法草案。 此次修法主要重點如下: 強化平台使用者權利 倘使用者於平台發佈之評論遭平台刪除者,使用者未來得要求平台重新檢視此決定,平台須依個案處理並向使用者釋明其決定理由,據此,平台業者須引入反通報程序之機制(counter-notification procedure)。 提升申訴管道之使用者友善性 申訴程序須更為使用者友善,即必須讓平台使用者更容易進入與使用。 簡化法院核發命令程序 未來將同步修訂聯邦電視媒體法案(Telemediengestez),以利法院核發命令,要求平台業者公布數據或揭露犯罪者身分。 加強每半年公布之透明報告資訊 平台業者未來在半年報上須特別提供有關反通報程序之申請與結果,並揭露說明用於查找、刪除平台上不實或不當內容的自動化程序;亦須在報告裡聲明是否授權獨立研究機構以科學目的之匿名訪問權限,了解與研析平台上之不實或不當言論是否有特別針對特定群體。 此修正草案係為德國政府打擊網路上右翼極端主義和仇恨犯罪的政策措施一部份,後續除了須修訂NetzDG以外,亦包含刑法、刑事訴訟法、電信法及聯邦刑事警察局法等四部法規之修訂,相關規範修訂是否有助於刑事起訴進而有效打擊平台上的不當言論,尚有待後續觀察。
英國上議院對於自動駕駛車運作環境及應備法制規範展開公眾諮詢英國上議院科學及科技委員會(The House of Lords, Science and Technology Committee)於2016年9月15日對於自動駕駛車(Autonomous Vehicles)的運作環境與應備法制規範展開公眾諮詢,委員會邀請利害相關的個人和團體提交書面文件來回應此公眾諮詢。書面意見提交的最後期限是2016年10月26日。 英國政府一向對發展自動駕駛車的潛力十分積極,其在2015年建立了一個新的聯合政策單位-聯網與自動駕駛車中心(Centre for Connected and Autonomous Vehicles, CCAV),並在2015年財政預算案中提供CCAV一億英鎊的智慧行動研發基金聚焦於無人駕駛車技術。CCAV還公佈現有與車輛交通相關立法的調查報告,其結論是:「英國現有的法律架構和管制框架並不構成自動駕駛車在公路上測試的阻礙。」此外,CCAV還出版了無人駕駛汽車測試的實務守則。在2016年英國女王的演講中,政府宣布將制訂現代運輸法案(Modern Transport Bill):「確保英國處在最新運輸科技的尖端,包括自動駕駛和電動車。」 2016年7月,CCAV舉辦了英國的聯網與自動駕駛車的測試生態系統的公眾諮詢,以及於2016年9月發佈個人和企業對於在英國使用自動駕駛車技術和先進輔助駕駛系統的公眾意見徵詢。 本次公眾諮詢將調查政府所採取的行動是否合適,是否有兼顧到經濟機會和潛在公共利益。在影響與效益方面,本次諮詢將收集自動駕駛車的市場規模與潛在用途、對用戶的益處與壞處、自動駕駛車對不同產業的潛在衝擊以及公眾對於自動駕駛車的態度等相關證據。在研究與開發的方面,自動駕駛車目前的示範計畫與規模是否足夠、政府是否有挹注足夠的研發資金、政府研發成果的績效以及目前研發環境是否對中小企業有利等面向,找尋傳統道路車輛是否有和自動駕駛車輛並存的過渡轉型方法。最後,布署自動駕駛車是否需要提升軟硬體基礎設施、政府是否有建立資料與網路安全的方法、是否需要進一步的修訂自動駕駛車相關法規、演算法及人工智慧是否有任何道德問題、教育體系是否能提供自動駕駛車相關技能、政府制訂策略的廣度;以及退出歐盟是否對英國研發自動駕駛車產業有不利之影響;而英國政府是否應在短期內做出保護該產業之相關措施,或是待Brexit條款協商完成之後再視情況決定等等。 上述議題在書面意見徵集完成之後,將於2016年11月召開公聽會再度徵集更廣泛的相關意見,科學及科技委員會希望能在2017年初做成調查報告並提交給國會,在得到政府回應之後,可能將進行辯論以決定未來英國自動駕駛車產業的發展方向。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。