伴隨人工智慧、大數據及雲端運算浪潮,生物辨識技術逐漸成為日常生活的一部分。所謂生物辨識技術,是指利用個人獨特之生物特徵辨識個人的技術。生物特徵包含任何人類生理或行為特徵,只要能夠滿足普遍性、獨特性、不變性及可蒐集性 ,即可作為生物辨識之資訊。由於生物辨識技術能利用生物特徵達到識別與驗證個人身分,因而引發公眾對隱私、資安等議題的關注。
對此,紐約市於2021年7月21日也開始正式施行《生物辨識隱私法》(biometric privacy act) ,期能藉由限制業者利用生物辨識技術以及賦予消費者訴訟權利作法,促成隱私權的週全保障。
該法主要有三大部分:
一、規範生物辨識資訊範圍,包含但不限於(1)視網膜或虹膜掃描(2)指紋或聲紋(3)手或臉部立體掃描或是其他可用於識別之特徵。就前開生物特徵,要求業者應在所有消費者入口處放置清晰顯眼的標誌,搭配簡單易懂方式揭露其蒐集、保留、儲存消費者生物辨識資訊行為。同時,也明文禁止業者將消費者生物辨識資訊以販賣、租賃、交易或是分享方式交換任何相關價值或利益。
二、提供受侵害之消費者訴訟權與法定賠償請求權。但是,就單純未符合揭露要求之業者,該法給予30天的補救期間,要求消費者應於起訴前30天通知業者改善,一經改善即不得再起訴。
三、闡明政府相關部門不適用本法。金融機構、業者與執法部門共享生物辨識資訊,以及單純以影像、圖像蒐集而未分析識別情形則豁免揭露規範。
綜上,紐約市於該法創設訴訟權、法定賠償數額及豁免事由,預料將會是紐約市企業隱私保護政策重要指標,而值得我們繼續關注其發展與影響。
美國食品及藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, USFDA)於2021年9月30日發佈了最新細胞與基因治療指南草案,提出細胞治療可透過「傘狀試驗」(umbrella trial)機制,使細胞治療於同一個臨床試驗計畫之下,針對同一類疾病,可進行兩種以上細胞治療技術試驗,來加速細胞治療臨床開發速度。 每個癌症病患實際上會有不同的基因變異,即使是相同類型的癌症也少有完全一樣的疾病機制(disease mechanism),因此,傳統臨床試驗僅能評估疾病機制較大族群的療效,但不同基因型的受試者對於相同藥物的反應可能有所差異,故難以預測病人是否將受益,亦或產生嚴重副作用,導致治癒效果不如預期。且現行的臨床治療規範中,即便醫師知道某標靶治療藥物對於特定基因體變異有效,但若此藥物未經USFDA核准於該腫瘤類型的適應症,醫師也無法使用。因此,透過傘狀實驗可提高細胞產品研發的靈活性與效率,並降低大量重複性工作,例如重複進行臨床前批次試驗、製程驗證、毒性測試…等等。若發生安全性疑慮,USFDA可針對個別研究組進行終止實驗,而不須將全部的臨床試驗計畫終止。 台灣未來可考慮將傘狀試驗納入細胞治療臨床試驗設計模式,並參考USFDA審核方式與標準,以加速台灣細胞治療或精準醫療發展。
「智慧財產報告書」:開啟企業與市場之間的對話工具 美國聯邦交易委員會延展紅旗規則之施行日美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission,FTC)因應眾議院之要求,再次延展了紅旗規則(Red Flags Rule)之施行日,目前將由原先預定之2009年11月1日,延後至2010年6月1日施行。此規則最初預計於2008年11月1日施行,此次已是第四次延展。 所謂紅旗規則,原為「公平與正確信用交易法(Fair and Accurate Credit Transactions Act)」中之規定,依該法眾議院指示美國聯邦交易委員會及相關部門制定法規,用以規範金融機構及授信單位降低身分盜用之風險。基於此一指示,金融機構及授信單位必須研擬防止身分盜用的方案。詳言之,紅旗規則係要求凡管理使用包括性帳戶(covered account)者都應研擬並執行防止身分盜用之書面計劃。所謂的包括性帳戶係指:1.用於多次消費計算用途之帳戶,如信用卡帳戶、汽車貸款帳戶、手機帳戶、支票帳戶等;2.所有預期會產生身分盜用風險的帳戶,並不僅指於金融機構中所設立之帳戶。而前述應研擬之計畫將用以協助確認、偵測並解決身分盜用之行為。 由於只要用於支付計算,或有可能產生身分盜用風險之帳戶,均為包括性帳戶,而用於支付會計師款項之帳戶亦包含在內。惟美國會計師協會(American Institute of Certified Public Accountants, AICPA)要求FTC免除註冊會計師適用紅旗規則,該協會執行長Barry Melancon認為:「我們很在意紅旗規則的廣泛應用,因為我們並不認為當CPA之客戶付款時,會產生相當的身分冒用風險。」他指出該紅旗規則所帶來之負擔已超過其風險。AICPA並要求各州會計師協會去函對FTC表達排除適用之意見。而Melancon贊同FTC延後適用紅旗原則之決定,其並認為紅旗規則並無須廣泛運用於會計業,因為作為值得信賴的顧問,會計師對於其客戶應該都很熟悉,也會要求對身分資訊採取嚴格的隱私保護標準。 為了推動紅旗規則之適用,FTC已於紅旗規則之官方網站提供了該規則之適用綱領,並以座談會之方式對各團體進行運用之培訓。同時以出版企業之應用綱領,大量之文宣及宣導短片,對民眾提供諮詢服務等方式推廣紅旗規則。 而司法實務界對於此一規則之適用範圍亦開始表達其見解,在2009年10月30日,哥倫比亞地方法院判決律師業不適用紅旗規則。不過此次的延展施行公告並不會影響相關案件的進行及上訴流程,也不會影響其他聯邦部門對於金融機構及授信單位的監督。
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)