日本總務省修正電信法施行細則，促進市場競爭和強化消費者保護
日本國會於2019年9月6日修正並公布電信法施行細則等規範，以配合2019年5月17日通過修正之《電氣通信事業法》（以下簡稱電信法）。電信法施行細則修正內容可分為︰（1）促進電信服務市場競爭；（2）保護用戶利益等兩大面向。針對促進市場競爭，施行細則明定一律禁止以「繼續」利用通信服務及購買手機為條件提供優惠；惟如非要求繼續利用通信服務時，則可對用戶提供不超過2萬日圓額度之優惠，並針對廉價機種、因通信方式變更需利用新通信服務而購買手機，以及庫存手機等狀況設有例外規定。此外，為避免電信業者在用戶解除契約時透過不當手段影響競爭關係，施行細則亦明定電信契約之年限（2年）及違約金上限（1000萬日圓），並新增業者必須提供無期間限制之契約，以及根據定期契約之有無，月費差額上限為170萬日圓等規定。
在保護用戶利益方面，電信法修正時新增有關代理販售店申請制度，以及業者應於推銷時向消費者告知姓名及行銷目的等規定，故施行細則亦配合上述修法，進一步規範上述規定之適用範圍和例外，指出於店面進行銷售時，因店員都配戴名牌，故不用另外告知姓名。
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. 〈新規制定・改正法令・告示 省令〉，総務省，http://www.soumu.go.jp/menu_hourei/s_shourei.html（最後瀏覽日︰2019/10/08）。
2. 〈電気通信事業報告規則の一部を改正する省令案等に関する意見募集〉，総務省，http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/02kiban03_04000489.html（最後瀏覽日︰2019/10/08）。
3. 総務省，〈モバイル市場の競争促進に向けた制度整備〉，https://www.soumu.go.jp/main_content/000647615.pdf（最後瀏覽日︰2019/12/26）。
在面對未來3G行動通訊市場的激烈競爭中，主管機關應如拿捏管制的強度？GSM協會於2006年2月6日公布未來行動通訊市場的規範原則建議有執法者應持續注意管制干預手段可能造成的成本及效益；管制目標及政策應該被清晰定義，且管制手段應符合最小干預及必要性；管制的內容必須是可公開即可受公評；應以市場現況，並從微觀及宏觀角度進行規範；在發照政策上應鼓勵新進業者對於電信設施的建設並促進有效市場競爭；頻譜的核配應從促進經濟上的效率、有效競爭及從市場結構面進行考量；對於行動通訊網路的限制應基於以科學、技術或確實研究結果，而不以公共顧慮為考量；對於客戶資料的不當用途，應設計安全防範措施等等。
因應ChatGPT人工智慧趨勢，為企業提出營業秘密管理建議2022年11月美國OpenAI公司推出人工智慧大型語言模型ChatGPT，提供全球使用者透過輸入文本方式向ChatGPT提出問題，雖營業秘密不需絕對保密，惟是否會「因向ChatGPT揭露營業秘密而使營業秘密喪失了秘密性」？ 依OpenAI公司「非API訪問數據政策」規定，ChatGPT透過OpenAI公司的AI訓練人員審核「使用者上傳至ChatGPT的資訊」，提供ChatGPT反饋，強化ChatGPT進行有效的學習，讓ChatGPT模仿人類語言回覆使用者所提出的問題。在AI訓練人員未將「使用者上傳至ChatGPT的資訊」交由ChatGPT訓練、學習前（上次訓練是在2021年9月），此聊天內容不會成為ChatGPT給其他使用者的回答，此時資訊對於公眾仍具秘密性。依據ChatGPT的使用條款第5（a）條之單方保密義務規定：「OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司可能賦予使用者『機密資訊的接觸權限』，但使用者僅限於使用條款所允許的服務中使用該些機密資訊，不得向第三方揭露該機密資訊，且使用者至少應採取合理的注意保護該機密資訊。所謂機密資訊係指OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司（1）指定的非公開資訊，或（2）合理情況下，被認定為機密資訊者，比如軟體、規格及其他非公開商業資訊。」。即ChatGPT對於使用者輸入的聊天內容不負保密義務。 公司將程式碼、會議紀錄等敏感資訊與ChatGPT共享，不必然屬於「因揭露營業秘密而使營業秘密喪失秘密性」，考量訓練數據量大，秘密性取決於周遭環境與揭露性質，例如： 1.揭露的資訊類型，比如飲料配方可能會比客戶名單更容易取得。 2.揭露的環境，比如競爭對手、大眾是否能提出具體問題，以致能取得他人聊天內容的營業秘密。 為在ChatGPT的趨勢下確保營業秘密的秘密性，建議企業採取的管理策略如下： 1.透過「資訊分類」以識別可共享的資訊。 2.審核涉及敏感資訊的協議、公司政策及供應商契約。 3.採取實體、數位的資訊保密措施，並留意尊重員工隱私，比如限制接觸某些網站或應用程式，應留意員工的手機是否能繞過此限制。 4.建立公司保密文化，如透過公司培訓、新人入職教育訓練，定期提醒其應負擔的保密義務。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
澳洲法院判決BRCA1基因專利部分無效澳洲高等法院(澳洲的最高司法機關)在10月7日時做出重要判決，認為單純從人類基因體分離出來的基因序列，不足以作為專利的申請標的。本案的原告是一名69歲曾罹患乳癌的女士，他向法院起訴請求法院宣告Myriad 基因公司所擁有的BRCA1基因專利中部分的專利範圍(claim)無效。BRCA1基因的突變(mutation)或特定的表型被認為與乳癌及卵巢癌的發生機率有關。在先前的審級，法院都判決被告勝訴，但高等法院推翻了先前的見解，以7票贊成0票反對的比數\判決原告的上訴有理由，Myriad基因公司的專利無效。本案由首席法官連同其餘三位法官提出多數意見，另外有兩份協同意見。 本案的主要爭點在於系爭專利是否符合澳洲1990年專利法(Patents Act 1990)中，對專利應屬於一種「生產方式」(manner of manufacture)的規定。多數意見認為系爭的專利範圍只是BRCA1基因的序列，這些資訊並非由人類所「製造」，而僅是由人類所辨別。因此這無法被視為是一種生產的方式，不符合專利法的相關要求。若要將其視為生產方式，則需要進一步擴張生產方式的概念範圍，不適合由法院進行判斷。同時法院認為這個專利可能造成寒蟬效應，使得與BRCA1相關的分離技術變得過於昂貴或形成事實上的壟斷狀態，也與專利法希望促進發明的初衷不符。最後，法院在確認澳洲對於是否應承認此類專利並無國際法上的義務後，宣告此專利無效。 澳洲的學界對此判決表示歡迎，認為此判決將使醫療人員執行職務時免於侵犯智慧財產權的恐懼。但澳洲的生技產業則認為這個判決可能會打擊相關的研究，造成負面影響。澳洲法院的判決與美國先前的判決見解相當類似，同時該判決也可能對於其他國家的類似案件發生影響。例如在加拿大的一個與罕見心臟疾病基因有關的官司，就很可能會受到本判決的影響也宣布該基因專利無效。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。