德國新營業秘密保護法—契約擬定「禁止逆向工程」條款建議
德國新營業秘密保護法(The new German Trade Secrets Act, TSA)其中一個亮點即為：除非有明確契約或其他法規要求，逆向工程是合法的，其規範於該法第3條第1款，德國以往舊法（不正競爭防止法）並未特別明文，我國營業秘密法亦同。現今企業應盡快透過調整契約內容、保密政策或保密技術來防止該類法所「允許」之情形發生[1]，以避免供應鏈間之風險。德國法律專家提出有關「制定合作契約」建議供參：
- 禁止條款應有期間明文：契約起草禁止逆向工程條款時需注意其法律效力。法明文允許進行逆向工程，也代表著可促進企業市場參與並能從現有技術中受益做進一步發展。如契約一律禁止形同限制經濟自由，無論該條款訂於平行契約（如研發契約）或於垂直契約（如授權契約），往後遇有爭議恐被法院認為條款無效。故可折衷於「期間」加以限制，禁止逆向工程直到產品或服務上市為止，基本上企業只有在確信可以收回成本情況下才會投資於新技術開發。合理而言應在產品或服務公開上市後，才可以對產品或服務進行逆向工程。
- 注意誠實信用原則並延長條款效力：現行法就禁止逆向工程與否可由締約雙方協議。該禁止條款並不當然有違德國民法第307條第2項誠實信用原則而不利益於締約雙方之情況。但為避免仍有違誠實信用原則疑慮，契約可明確約定於產品或服務上市前不限制締約人使用相對人產品或服務並從中發現技術或資訊，也確保該期間內營業秘密所有權人之營業秘密專有權。合作契約亦可約定禁止條款於契約提早終止一定期間內仍有效。
[1]Dr. Henrik Holzapfel，New german law on the protection of trade secrets, https://www.mwe.com/insights/new-german-law-protection-trade-secrets/ (last visisted Sep.25,2019).
李莉娟
副法律研究員 編譯整理
1. Dr. Christopher Maierhoefer, Roksana Hosseini, Contractual Prohibition of Reverse Engineering under the New German Trade Secrets Act - a Practical Guide，Bird & Bird,(2020),https://www.twobirds.com/en/news/articles/2020/germany/vertraglicher-ausschluss-von-reverse-engineering (last visited Mar.27,2020).
2. Gesetz zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen (GeschGehG), http://www.gesetze-im-internet.de/geschgehg/BJNR046610019.html (last visited Mar.27,2020).
3. Bürgerliches Gesetzbuch (BGB), https://www.gesetze-im-internet.de/bgb/ (last visited Mar.27,2020).
Dr. Henrik Holzapfel , New German Law on The Protection of Trade Secrets,(2018), https://www.mwe.com/insights/new-german-law-protection-trade-secrets/(last visited Mar.27,2020).
經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
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