美國提出加速營業秘密盜竊調查的相關立法
2021年6月，美國有多位參議員針對營業秘密保護提出立法建議，目的是要讓認為自己的智慧財產權受到竊取的企業，可阻擋盜竊其營業秘密者的相關產品進口到美國。
參議員John Cornyn和Christopher Coons提出藉由修改1930 年的關稅法（Tariff Act），在美國國際貿易委員會（International Trade Commission，簡稱ITC）中設立新的委員會，並由美國司法部長（Attorney General）領導，負責調查背後為國外政府支持之競爭對手的智慧財產權盜竊指控。智慧財產權所有者可透過提交經宣誓的聲明書提出指控，或由司法部長辦公室提出指控。此立法設定30天的調查期限讓調查人員決定是否在冗長的審查展開時停止其產品進口。該法案將適用於來自任何國家的進口產品，但據了解，目前大部分的智慧財產盜竊指控都是來自於中國大陸公司。
雖然在ITC已有類似的程序可提出救濟，但在現行制度下需要的時間過長，最近一年在ITC進行的調查平均時長為19個月。透過此法案設計的制度，將使有關當局在調查營業秘密盜竊指控時，可更容易地阻止因竊取營業秘密而製造出的產品進口到美國。
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林柳岑
專案經理 編譯整理
Katy Stech Ferek, Legislation Aimed at China Seeks to Expedite Probes of Trade-Secret Thefts, The Wall Street Journal, June 15, 2021, https://www.wsj.com/articles/legislation-aimed-at-china-seeks-to-expedite-probes-of-trade-secret-thefts-11623786088 (last visited June 21, 2021).
US introduces legislation on trade secret thefts after allegations of intellectual property stealing by China, ANI, June 16, 2021, https://www.aninews.in/news/world/us/us-introduces-legislation-on-trade-secret-thefts-after-allegations-of-intellectual-property-stealing-by-china20210616162240/ (last visited June 21, 2021).
自從2010年07月Blizzad曾經宣布針對旗下網站論壇欲推動實名制引起廣大爭議後，於沈寂一年後宣布採用Battle Tag取代原本想推動的實名方式，Battle Tag 類似連網帳號綁定的方式，由玩家自行選擇一個名稱，而該名稱最終將整合成為玩家在Blizzard旗下所有遊戲的官方網站或社群論壇的身分。 Battle Tag讓玩家用新的方式管理他們的帳戶資料，同時可以讓曾經在遊戲中並肩作戰的玩家，在不同遊戲間找到彼此，而能保持聯繫。原本Blizzard推實名制的目的之一在於確保玩家是否年滿18歲，但因引發爭議而作罷。現在他們使用Battle Tag作為替代方法，而Battle Tag 其實是由玩家自行選擇一個帳號名稱，另外再由系統隨機分配4位數的代碼方式（例如：名稱#1234），藉此創設出玩家自己獨特的名稱。 另一方面，為了保護這些整合的帳戶，且提昇玩家的帳戶安全，Blizzard並採用驗證器（Keychain Authenticator、 Mobile Authenticator），實際上驗證器就是一種憑證，玩家將驗證器與帳號連結後，即可讓自己的帳戶增加一層防護，Blizzard藉此希望降低玩家帳戶被盜的風險，因為越多玩家參與的遊戲，其帳戶實體價值可能越高，且2012年5月15日發售的暗黑破壞神3（Diablo Ⅲ），更開放了亞洲區以外的遊戲虛擬物品的現金拍賣場，如此玩家的帳戶更需要重重保護，不過才發售不到一週的時間，就有許多玩家回報帳戶遭盜用，其中亦有使用驗證器保護帳戶的玩家聲稱仍然遭盜用。
亞太經濟合作組織（ＡＰＥＣ）糧食安全政策夥伴關係機制（ＰＰＦＳ）2014年8月14日在北京召開成員會議亞太經濟合作組織（Asia-Pacific Economic Cooperation, APEC）糧食安全政策夥伴關係機制（Policy Partnership on Food Security, ＰＰＦＳ）成員國、APEC秘書處、APEC工商諮詢理事會秘書處、糧農組織代表在北京召開全體成員會議，就亞太糧食安全相關議題與糧食安全政策夥伴關係機制（ＰＰＦＳ）建構進行討論。PPFS為政府部門與民間組織、企業溝通對話之平台，係APEC解決亞太糧食安全所建構之機制，茲就本次會議作成之重點分述如下： 1.亞太經濟合作組織（ＡＰＥＣ）糧食安全政策夥伴關係機制（ＰＰＦＳ）全於會中作成3項倡議：第一，加強APEC成員糧農政策對話與交流，協商區域合作的規劃和措施。第二，降低貿易和投資成本，消除貿易壁壘促進糧農貿易。第三，加強各政府、產業與個體農民交流，促進私部門參與糧食安全之商業模式，以利亞太糧食安全之永續。相關糧食安全議題及合作方向包括：糧食生產與技術移轉跨國合作；糧食儲備、供應鏈及降低糧損技術之交流與合作和貿易合作、投資與基礎建設等。 2.本次會議除作成前述宣示性倡議外， 另通過「ＡＰＥＣ減少糧食損失和浪費行動計畫」、「ＡＰＥＣ糧食安全商業計畫」、「ＡＰＥＣ增強糧食標準與質量安全互通行動計畫」、「２０２０糧食安全路線圖」等修訂文件。其中，「２０２０糧食安全路線圖」，提及PPFS將致力於降低亞太區域之糧食農損失，並宣示於2020年降低農損總量１０％之具體目標（以2011-2012年度之農損總量為比較基準）。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
新近奈米科技智財法制之發展趨勢