歐洲央行提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」以因應新冠肺炎疫情
歐洲央行（European Central Bank, ECB）於2020年3月18日提出7500億歐元之「緊急債券收購計畫」（Pandemic Emergency Purchase Programme），紓困金額占歐盟年GDP之7.3%，以協助歐盟面臨新型冠狀病毒（covoid-19）所帶來之經濟衝擊，同時也減緩再生能源產業因疫情所帶來之影響。
就此，歐洲央行總裁Christine Lagarde表示，對於紓困對象及方法，歐洲央行將採取不分產業類別自市場購買公債或私人債券之方式，以因應疫情所帶來之影響，其中也包含歐盟投資銀行（European Investment Bank, EIB）所發行之「綠色債券」（Green Bond）。又綠色債券係歐盟投資銀行於2007年所發行，又名「氣候意識債券」（Climate Awareness Bond），職是故，歐洲央行針對歐盟投資銀行綠色債券進行紓困將使再生能源產業蒙受其利。
依歐洲央行之「緊急債券收購計畫」，歐洲央行僅得自次級市場（Secondary Market）購買債券，而不得直接自初級市場（Primary Market）購買，亦即歐洲央行僅得自價證券買賣之交易市場購買債券，而不得直接購買首次出售之有價證券，此項限制，也包含歐盟投資銀行所發行之綠色債券。
以歐盟投資銀行綠色債券為例，歐洲央行之操作機制在於透過此項購買手段，提升歐盟投資銀行綠色債券之市場價格，同時讓歐盟投資銀行面對投資人時，可以享有較為優渥之議價空間，以降低歐盟投資銀行未來所要付給投資人之利率。同時歐洲央行可再進一步降低對於歐盟投資銀行之利息，進一步降低歐盟投資銀行因發行綠色債券所帶來之利息壓力，促使綠色產業得以因應疫情之衝擊。
如此歐洲央行即達成其目的，減緩投資市場之震盪，同時達到振興經濟產業效益。這也是為何，歐洲央行僅得自次級市場（Secondary Market）購買債券，而不得直接自初級市場（Primary Market）購買債券之原因。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王柏霳
法律研究員 編譯整理
日本自2002年制定《活用資訊通信技術推動行政相關法律》（情報通信技術を活用した行政の推進等に関する法律，現簡稱《數位行政推動法》）以來，已歷經多次修正，旨在因應國家面臨數位轉型時代，持續調整法規以促使資訊通信技術有效應用於行政領域，並提升國家行政效率、改善國民使用政府服務之便利性為目的。日本數位廳（デジタル庁）於2024年12月9日向日本國會提出修正案，經通過後已於2025年3月8日開始施行。關於《數位行政推動法》本次修正重點簡要如下： 1. 增訂第18條第1項、第2項，要求中央（国家）與地方政府（地方公共団体）共用雲端服務環境之規章制度： 透過立法要求中央（国家）應採取相關必要措施，使地方政府（地方公共団体）能共用雲端服務，並促進公共資訊系統的有效利用，以及完善資訊系統之開發與維運，據以強化資訊共享基礎。 2. 增訂第18條第3項、第4項，使行政機關利用雲端服務之責任明確化： 明訂各行政機關，應提供行政事務專用的雲端服務，並開發符合服務需求之公共資訊系統，據以有效提升政府公共服務品質。 3. 增訂第19條第1項至第3項，要求中央（国家）與地方政府（地方公共団体）建立共同使用雲端服務之相關費用規章： 有關雲端服務提供者（Cloud Service Provider，簡稱CSP），包含AWS、Google Cloud、Microsoft Azure等，與行政機關簽訂相關之雲端服務合約，若地方或民間因使用同一雲端服務而須另支付CSP雲端使用費時，為強化公部門雲端服務基礎環境治理，依本條規定授權先由日本各府省廳、地方政府、行政法人等先向數位廳支付雲端服務使用費，再由數位廳統籌後向CSP支付款項，同時由數位廳訂下規格要求，以利公部門採購作業，促使行政機關與CSP之間的合約、雲端服務品質等得到一元化管理。 日本為了促進國家之行政事務能更有效率地推展，透過立法要求中央與地方間之行政機關應完善雲端服務基礎環境供行政事務專用，與建立相應之費用規章，以強化機關間資訊共享。不僅如此，依據本次修正之第18條「應採取必要措施」，其未來所採用之行政規則與具體實踐方式，如何有效提升行政資訊系統效率，仍可持續關注其發展情況。日本藉由持續完善法規與操作機制，打造中央與地方能夠共享、互通的公務體系雲端服務環境，提升人民使用數位化公共服務品質之作法，值得我國未來參考借鏡。
淺析企業如何善用無形資產獲取商業利基 美國證券交易委員會允許Overstock公司以區塊鏈(Block Chain)技術為基礎發行公司證券數位金融時代已然來臨。美國金融證券市場在2015年12月發生一些重大轉變，其中之一為美國證券交易委員會(U.S. Securities and Exchange Commission,下稱SEC)允許Overstock.com公司以區塊鏈技術(Blockchain technology)為基礎透過網路發行公司證券。 區塊鏈技術為一種以分散式結構方式，記錄數據、傳輸及驗證的方法。當有資訊產生時，所有相連電腦會共同驗證該資訊之真實性。驗證該資料具真實性後會寫入區塊鏈，並產生不可竄改的紀錄。 區塊鏈技術特點如下： 一、分散式結構之設計：可達到去中心化效果，以此降低資料遭駭客攻擊或竄改之風險，提升資訊安全。 二、驗證機制：可提供所有參與者共同驗證資料真實性，打造安全可靠之共識環境。 三、P2P機制：可節省繁瑣程序並降低交易成本。 綜合上述三點，區塊鏈技術受到市場極大的關注。為提升資訊安全與降低交易成本及因應數位金融時代，金融業者嘗試將區塊鏈技術應用於股票、債券或是有價證券交易市場，期望可完善金融交易環境。 雖然區塊鏈技術潛在市場龐大，但Overstock公司也在向SEC申請允許以區塊鏈技術發行證券之文件中，指出其選擇將公司訊息儲存在任何人皆可查閱之公開區塊鏈，可能導致個人對其隱私安全的疑慮。即便有此風險，仍認為區塊鏈技術應用於發行證券，將有助完善證券市場交易環境，透過區塊鏈技術，將可紀錄所有交易，從中減少中間商控制市場的空間，並減少賣空之套利行為。 但是，將區塊鏈技術應用於數位金融或許將衍生金融法規相關問題。因為金融法規針對不同類型金融商品，有相關規範管制。若應用區塊鏈技術於相關金融商品，勢必產生相應問題。諸如：股票交易需依據證券交易條例實行，然其中並未設有電子移轉及交易相關規範，若應用區塊鏈技術進行證券交易，主管機關須思考如何規範並控管市場。因此，金融法規將勢必隨之調整以符合數位化趨勢。
因應使用「生成式AI（Generative AI）」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日，美國實務界律師撰文針對使用生成式AI（Generative AI）工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議，其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中，而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊，以Chat GPT為例，原始碼（Source Code）可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者（AI Provider）用於訓練生成式AI模型等，進而導致洩漏；或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用，此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到，以法律要件而論，生成式AI有產生營業秘密之可能，因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」；因此，由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密，其範圍可能包括：公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例，故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出，即使訴訟上尚未明確，企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露，以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之： 一、人員面： 1.員工（教育訓練、合約） 在員工管理上，建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施，並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果；培訓後，亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍，如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面，建議公司可與員工簽訂或更新保密契約，納入使用生成式AI的指導方針，例如：明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊；亦可增加相關限制或聲明條款，如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者（合約） 針對外部管理時，公司亦可透過「終端使用者授權合約（End User License Agreement，簡稱EULA）」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用，如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型，或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面： 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具，並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中；或透過加密、防火牆或多種編碼指令（Programmed）來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型，防止機密資訊被誤輸入，其舉出三星公司（Samsung）公司為例，三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組（Bytes），以防止輸入大型文件。 綜上所述，實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險，相對於尚未可知的訴訟攻防，律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中，換言之，企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理，更可以透過上述建議的做法（對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元）加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）