歐盟執委會(European Commission)於2020年2月19日提出「歐洲資料戰略」(the European data strategy),其將建立單一資料市場(single data market)。針對少數大型科技公司(big tech)往往透過定位、社群網路等服務,掌控全球大量資料,且嚴重阻礙由資料驅動之商業型態(data-driven business)的發展與創新,透過建立單一資料市場,開放未使用的資料,使資料可於歐盟內部及跨部門自由流動,以對抗美國大型科技公司,例如:Facebook、Google或Amazon等資料壟斷之情況,確保市場開放和公平。
依據文件內容,歐洲資料戰略主要目標在於,善用歐盟巨量產業資料和創新科技,建立一個公平的歐盟資料空間,鼓勵資料共享,並建議制定資料監管規則。歐盟相關措施包含公布更多地理空間、環境、氣象學等公共資料(public data);免費提供企業街區資料;針對阻礙資料分享之規範訂定競爭法;提供新跨境資料使用和整合規範;針對製造、氣候變遷、自動產業、健康照護、金融服務、農業、能源等提供相關標準;廢除阻礙資料共享的相關規則,避免線上平臺對資料限制利用或獲利顯失公平之情況。歐盟執委會預計於2020年底提出數位服務法(Digital Services Act),提供企業於單一市場營運更清楚規則,強化數位平臺責任和保護基本權利。
2022年3月7日華盛頓西區地方法院針對原告多層次營銷(直銷)美容公司Tori Belle Cosmetics LLC(下稱原告)向數千名人員發布屬於營業秘密之培訓教材,能主張有採取合理保密措施做出結論。原告行銷Belle Cosmetics產品之方式是以銷售人員的個人 Facebook 帳號來販售化妝品和假睫毛產品,並將公司培訓教材上傳到由數千名成員組成的 Facebook 群組“Team Lash Out”中,且設定帳號公開權限維護其所提供之培訓教材、銷售人員及客戶之聯繫清單,故華盛頓西區地方法院仍認定其主張有理由。 被告(Belle Cosmetics的五名前網路銷售人員)雖主張銷售人員因持有Facebook個人帳號之所有權,認為與個人帳號有關之銷售人員及客戶的聯繫清單皆屬被告所有。並且,由於每個被告的 Facebook 朋友都可以看到他們的朋友清單,而主張聯繫清單不具秘密性。法院不採納被告之主張,認為原告已有設定權限限制Facebook 群組中的朋友僅可以看到其他朋友的姓名和頭像,涉及電話及地址等聯繫資訊則設定不公開,故銷售人員及客戶之聯繫清單仍具秘密性。 此外,被告亦主張原告將培訓教材上傳至「世界最大社交媒體網站Facebook」,並向數千名銷售人員公開,應判定該培訓教材已不具秘密性。法院則駁回指出Facebook之用戶可以設定權限,指定特定人加入群組中讀取培訓教材,故認為仍培訓教材具有秘密性。 本案最值得關注的是後續法院會以何種方式評估上傳至Facebook群組之培訓教材有採取合理保密措施,例如法院如何評估原告與銷售人員間的合約有約定針對教材內容具有保密義務、群組管理員如何驗證請求加入群組之用戶是該公司之網路銷售人員,或法院如何判定在營業秘密解密前Facebook 群組中有多少用戶不具備網絡銷售人員身分。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國著作權局發布「具AI產出之著作註冊指引」,關鍵在人類智慧貢獻程度美國著作權局(US Copyright Office,USCO)於2023年3月16日頒布「具AI產出之著作註冊指引」(Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence),本指引之發布係由於近年美國著作權局時常收到人工智慧著作之註冊申請案,對於此類著作是否可以成功註冊,過去未有較明確之判斷準則,如此恐造成美國著作權體制之紊亂,著作權局遂發布本指引,以作為民眾申請註冊之著作包含利用AI創作內容時之指導依據。 本指引首先認定「著作人」之概念須為人類,此部分與美國憲法、美國著作權法及美國最高法院判例見解相同。 接著,本指引並描述到欲申請之著作,除前開之著作人須為人類外,人類須於該著作中傳達其原始精神理念(own original mental conception),不得為單純之透過機械運作所產生。惟此並非代表人類完全不得運用AI輔助創作,係取決於人類對該創作之創造性控制程度及該創作實際形成(Actually Formed)作者之傳統元素含量。 最後,本指引提出申請人於提出具AI產出著作時應提交之表格為標準表格(Standard Application),在創作者欄位中具體闡述人類作為作者之具體貢獻身份,且不能將AI列為作者或共同作者。至於在本指引發布前已提出之申請案,該指引提到申請人可以透過補充說明之方式,通知著作權局其著作中涉及AI產出部分,並就該部分聲明不專用,以符合新指引所要求之「揭露」。 綜觀以言,可以認定本指引之提出可作為著作人申請註冊時之遵循依據,初步解決過去未有AI著作申請註冊參考依據之弊病,然尚有許多細節待補充,且甚仰賴個案之判斷,惟本文認為未來隨AI科技之發展及廣泛利用,關「人類智慧」於著作貢獻程度更明確、更為具體之判斷標準勢必將應運而生,值得持續關注。
歐盟發布《營業秘密訴訟趨勢報告》指出,企業應明確界定營業秘密範圍與強化保密措施之落實歐盟智慧財產局(EUIPO)於2023年6月底發布了《歐盟營業秘密訴訟趨勢報告》(Trade Secrets Litigation Trends in the EU),本報告包含三大部分,分別為判決之量化分析、法律要件之質化分析、各會員國之重要判決摘要,內容涵蓋了2017年1月1日至2022年10月31日間,27個會員國的695個訴訟案件。其重點摘要如下: 一、案件涉及之類型分析 1、約41%的案件與離職員工有關。 2、約17%的案件與商業合作對象有關。 3、約30%的案件雙方無明確的契約關係(但報告中指出此項統計包含員工離職後自行創業,原告以該離職員工及該公司為被告的情況)。 二、案件涉及之營業秘密標的分析(同一訴訟案件可能包含多個標的) 1、約62%的標的為「商業性營業秘密」。其中配銷通路(distribution methods)、廣告策略、行銷資料、客戶名單等供應鏈「下游資訊」(downstream information)占31%最多;定價模式及會計資料等「財務資訊」占13%次之。 2、約33%的標的為「技術性營業秘密」,其中有19%與「製程」(manufacturing process)有關。 3、僅3%的標的為原型(prototypes)或尚未公開的產品設計。 三、案件涉及之產業別分析(根據「歐盟標準行業分類第二修正版NACE Rev. 2」分類) 整體來說,歐盟營業秘密訴訟案件所涉及的產業別相當多元,簡要說明如下: 1、排名第一的產業別為「製造業」(manufacturing),占32%。其中最常涉訟的子產業別為「機械設備製造業」(manufacture of machinery and equipment)及「化學製品製造業」(manufacture of chemicals and chemical products)。 2、排名第二的產業別為「批發及零售業;汽機車維修業」(wholesale and retail trade;repair of motor vehicles and motorcycles)占11%。 3、排名第三的產業別為「金融及保險業」(financial and insurance activities)及「專業、科學及技術服務業」(professional, scientific and technical activities),分別占7%。 四、被告提出之抗辯分析 報告中指出,原告提出之營業秘密主張被法院採認的比例僅27%,有約73%的案件法院最終是做出有利於被告的認定。而被告最常提出的抗辯,第一為抗辯原告所主張之系爭資訊是普遍共知(generally known),不具備秘密性;第二為抗辯原告未採取合理保密措施。 最後,報告結論分析歐盟營業秘密判決的三大趨勢,其中一項趨勢指出,營業秘密所有人若要強化契約措施(如保密協議)於訴訟中的證明力,應明確識別與界定系爭營業秘密的範圍。因此,企業應建立營業秘密管理的整體政策(譬如與員工簽訂之勞動契約中,應明確界定其保密義務範圍;員工離職時應落實離職面談,再次提醒員工應遵守的保密義務範圍等),以便於發生爭議時有效主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。