美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)2021年6月29日 「自駕車與配備等級2駕駛輔助系統車輛之意外事件回報命令(Standing General Order 2021-01:Incident Reporting for Automated Driving Systems and Level 2 Advanced Driver Assistance Systems)」,課予系統製造商與營運商意外事件回報義務,重點如下:
(1)適用範圍:全美境內公共道路上發生之車輛碰撞事件,事發前30秒至事件結束期間內曾經啟用等級2駕駛輔助系統或自動駕駛系統。
(2)意外事件定義:事件中任何一方有人員死亡或送醫治療、車輛必須拖吊、安全氣囊引爆或事件涉及弱勢用路人(vulnerable road user)。
(3)回報期限:須於知悉事件後隔日立即回報,知悉後10日傳送更新資料,如後續仍有發現新事證,應於每月15號傳送更新。自駕車發生碰撞,即使無人傷亡、無車輛拖吊或安全氣囊引爆,仍需於次月15號傳送事件回報。
(4)回報方式及項目:需至NHTSA指定網站註冊帳號,線上填寫制式通報表格。項目包含車籍資料、事件時間、地點、天候、路況、傷亡及財損情形等等。
NHTSA收到的回報資料,原則上會在將個人資料去識別化後對大眾公開,惟若系統製造上或營運商主張部分資訊為商業機密,可另行向NHTSA之諮詢辦公室通報審核。如逾期未報或隱匿資訊,可處每日最高22,992美元罰金,累計最高罰金為114,954,525美元。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會(European Commission)設有6區域中小企業智慧財產服務台(IP SME Helpdesk),其中歐洲智慧財產服務台(European IP Helpdesk)以及中華區小企業智慧財產服務台(China IP SME Helpdesk)於2022年9月聯合推出「網路犯罪與營業秘密保護指南」(Cybercrimes and trade secret protection : guide,下稱本指南),最大特色之處即在企業如何回應營業秘密遭網路竊取時之事後應對手段。 中華區中小企業智慧財產服務台透過提供免費資訊服務,支援歐盟(EU)中小企業(SME)在中國大陸、香港、澳門和臺灣保護和執行其智慧財產權(IPR),陸續發布如2020年「保護你在中華區的營業秘密」(Protecting your trade secrets in China)等一系列指導企業如何於中華區保護智財之指南。 本指南首先揭示企業營業秘密之事前保護手段,包括(1)技術手段:加強網路安全(加密資料、安裝防毒軟體、辨識雲端風險、制定網路安全策略)以及利用區塊鏈技術作為資料、證據保存的手段;(2)內外部人員管制手段:內部員工培訓與管理、第三方(市場、競爭對手)監控。而營業秘密遭竊之事後應對手段,包括(1)回應手段:確認資訊外洩原因、建立緊急處理機制(回報、蒐證流程)、採取法律步驟;(2)回復手段:控制損害(端視營業秘密是否被公開而有不同做法)、亡羊補牢(重新檢視企業智財布局、資安措施、緊急處理計畫),對於在中華區之企業,本指南作法具參考價值之外,資策會科法所發布之營業秘密管理指針2.0版亦可同步參考。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
個人資料保護脈絡下的「綑綁式同意」 澳洲零售業承認雙價廣告具誤導性質寢具零售業者Snooze坦承,其於2008年10月所進行的「雙價標示」廣告活動中,將某些商品的價格以「原價 /現價」的形式加以呈現,此種行為可能誤導或欺騙消費者,而違反了貿易行為法(Trade Practices Act 1974, TPA)。 經澳大利亞公平競爭和消費者委員會(Australian Competition & Consumer Commission, ACCC)稽核Snooze的「雙價」廣告後,Snooze坦承此一活動中所標示之「原價」僅是參考公司內部所設定的建議零售價格,而不是於活動開始前在市場上經過一段合理銷售期間的真實價格。Snooze已同意對所有已知購買產品的客戶提供一封道歉信及50澳幣的購物禮券。 ACCC主委Graeme Samuel指出:「廣告中所出現的原價必須是先前於一段合理期間內實際所出售的真正價格。」基此,ACCC已提供最新的雙價廣告的規範指南,規範之宗旨在於,以此種廣告活動進行優惠行銷時,不得以比較價格之方式傳遞錯誤的訊息,該優惠必須是實質上的確對消費者有利之價格。而依據下列之標準可判斷廣告是否違反貿易行為法: 1.優惠方案必須真正有提供優惠:提供價格比較時,該較高的價格應為實際曾用以銷售之價格,且於考量所有相關因素後,仍得認為該優惠的確存在。而該優惠產品也必須是在高價時也很容易被取得之狀況,才能確保該優惠並非一誤導之行為。 2.優惠價格應為一暫時的價格:以「雙價」方式促銷時,該優惠價格存續之期間不得比原價更長,否則即有誤導消費者之嫌。 3.廣告中的較高價格乃為實際曾於一合理期間內之銷售價格:該較高價格不得從未或於過短期間內作為實際銷售之價格,而判斷何謂合理期間可參考下列三種因素:(1)預期該商品銷售的時間長度(2)商品價格之正常波動情形為何(3)「雙價」促銷活動的時間長短。
美國商務部國家技術與標準局公布技術創新計畫(TIP)之執行規則草案,徵求外界意見過去十餘年來,美國商務部國家技術與標準局(The Commerce Department’s National Institute of Standards and Technology, NIST)推動的「先進技術計畫」(Advanced Technology Program, ATP),成功帶領美國中小企業透過技術的研發投入,創造美國經濟榮景。近年來面對變動劇烈的國際環境,為提升美國競爭力,美國總統於2007年8月9日簽署通過「意涵深遠地促進傑出技術、教育與科學之美國機會創造法」(The America Creating Opportunities To Meaningfully Promote Excellence In Technology, Education, And Science Act, 簡稱The America COMPETES Act)。 The America COMPETES Act特別授權NIST負責推動並執行一項新的研究補助計畫-技術創新計畫(Technology Innovation Program, TIP),企圖藉由在國家重點需求領域(critical national need areas),補助具有高風險性及高報酬的技術研究(high-risk, high-reward research),支持、促進並加速美國的創新。所謂「高風險、高報酬」之技術研究,指具有以下三項特質的技術研究:(1)研究可轉化成具體實益的潛在可行性,其成果將產生深遠及廣泛的影響;(2)研究計畫的進行係為了回應屬NIST技術職掌範圍內的重大國家需求;(3)研究的技術議題過於創新(too novel)或跨越甚多學科(spans too diverse a range of disciplines),以致傳統的專家審查程序無法適當地用來篩選此類計畫。至於「國家重點需求領域」,指問題觸及的面向極大,然須要被克服的社會挑戰(societal challenge)尚無因應之道而有賴國家予以關注,此等問題與社會挑戰可能可以透過高風險、高報酬研究之進行而予以解決者。 根據The America COMPETES Act,TIP將依研究實力競爭(on the basis of merit competitions)的原則,透過分攤成本的研究補助(cost-shared research grants)、合作協議(cooperative agreements)或契約(contracts)等方式,鼓勵業界單獨或共同(透過合資方式)提出技術創新的研究計畫申請以合資方式提出者,其主導者(lead entity)可為中小型企業或高等教育機構。TIP的補助對象限於設立於美國並在美國境內經營其主事務的中小型企業,外國企業參與TIP若符合美國經濟利益者,亦得獲得補助。TIP的補助金額不超過個別研究計畫總成本的半數,且只能用於補助直接成本,間接成本、收益或管理費則不在補助之列。總計對單一單位的補助以最長三年且不超過三百萬美元為限;對於合作研究則以最長五年且不過過九百萬美元為限。由於The America COMPETES Act僅就TIP的補助目的、補助對象、補助條件等作原則性規定,其運作細節仍有待NIST進一步設計,日前NIS已於2008年3月7日對外公布TIP執行規則草案,徵求各界意見。 隨著TIP的規劃與實際運作,過去由NIST所執行的ATP也將完成其歷史性任務,由TIP取代並宣告美國政府支持產業技術研發的新理念-亦即透過支持高風險、高報酬之技術研究,以回應美國的國家重點需求領域。 身為全球創新的龍頭,美國所提出的科技研發創新政策向為各國學習與參考借鏡的標竿,隨著The America COMPETES Act的通過,新法中關於美國產業創新的新機制規劃,已引起其他國家高度關注。印度科技與地球科學(Science & Technology and Earth Sciences)部長在The America COMPETES Act通過的一個月後即宣佈,印度政府將於短期內提出全面性的印度創新法案(Indian Innovation Act),藉以激勵印度的創新,而此項創新法案將會以美國的America COMPETES Act為參考模型。