作為企業競爭力泉源的技術資訊其價值日趨高漲,日本經濟產業省(以下簡稱經產省)以企業界為對象,於2020年7月到2021年9月召開超過20場線上「技術外洩防止管理說明會」,以技術資訊管理為核心,推動3種技術資訊管理制度:
一、技術資訊管理認證制度
基於2018年「產業競爭力強化法」修法,推動「技術資訊管理認證制度」,促進企業通過認證,強化企業取得合作夥伴信賴之能力。
二、營業秘密管理制度
基於日本「不正競爭防止法」,推動「營業秘密管理制度」,防止企業外洩自己的機密資訊,強化企業自我保護之能力。
三、安全保障貿易管理制度
基於企業對於「外國交易行為與外國貿易法」或相關法令知識不足,推動「安全保障貿易管理制度」,避免企業輸出高階技術、高性能產品被作為軍事利用而違法,進而面臨被處刑罰、行政罰之風險,強化企業承擔責任之能力。
全球新興科技發展以及嚴峻疫情驅使之下,我國許多企業投入數位轉型、採取遠距辦公,與客戶間傳遞或保管重要技術資訊時,將增加一定程度的資訊外洩風險,日本3種技術資訊管理制度可供我國企業建構技術資訊管理機制、強化企業技術保護力之參考。
COVID-19疫情後美國開始積極處理藥品供應鏈脆弱性,為提振本土製造與審查效率,美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於2025年6月17日宣布將試辦「局長國家優先審查券」(Commissioner’s National Priority Voucher, CNPV)。該計畫依據《聯邦食品、藥品與化妝品法》(The Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FFDCA)與《公共衛生服務法案》(Public Health Service Act, PHSA)授權。CNPV將不同審查分組集中處理,並結合資料預先提交機制,力求將一般10-12個月的審查流程壓縮至1-2個月,試辦期為一年,並與現行優先審查及優先審查券(Priority Voucher, PRV)機制獨立並行。 內容要點: 1.遴選資格:符合任一「國家優先」標準之廠商 因應公衛危機:如廣效疫苗開發 帶來潛在的創新療法:超越突破性療法認定成效的新型療法 解決未滿足公共衛生需求:如罕病或缺乏療效標準治療之疾病 提升美國供應鏈韌性:如將藥品研發、臨床、生產遷至美國 提高可負擔性:將美國藥價降至最惠國藥價,或減少下游醫療費用 2.使用與要求: 適用階段:可於申請臨床試驗或申請藥證等階段啟用,亦可先領「未指名券」保留資格。 文件要求:需提前60天提交完整藥品化學製造與管制(Chemistry, Manufacturing, and Controls, CMC)與仿單預審,如遇重大缺件FDA得延長審查期限。 有效性:2年內使用,逾期失效;不可轉讓,但併購案中可沿用。 CNPV透過團隊同日決策,有望在FDA人力縮減背景下縮短審查時程。並強調國家利益,可能優先惠及具戰略價值及在美投資的大型藥廠;對我國優化藥品審查流程與吸引製造投資等目標,亦具重要參考價值。
英國不贊同歐盟新視聽媒體服務指令英國傳播、電信、科技及媒體相關領域業者及團體於 2006 年 4 月聯合發表一份意見書,反對歐盟提出的新視聽媒體服務指令( Audiovisual Media Services Directive )草案。同時英國政府也正關注這項草案並與其他會員國進行討論。 自 2005 年 9 月起,歐盟開始針對電視無國界指令( Television without Frontiers Directive )的修正進行討論。歐盟考慮將該指令修改為視聽媒體服務指令,擴大其規範範圍,使其包括各種與電視相似( TV-like )的服務,並將所有視聽媒體服務區分成線性( linear )及非線性( no-linear )服務,分別給予不同程度的管制。 不過英國有許多業者及團體對於這項新指令的制訂深表不贊同,其認為: (1) 就非線性服務(例如隨選視訊)而言,目前既有法規以及業者自律規範已足以保障消費者; (2) 線性及非線性的分類方式可能不適宜作為法律定義的基礎; (3) 新指令將可能阻礙新進業者參與市場的意願,甚至導致投資者轉向其他國家發展。所以希望透過連署,要求歐盟重新檢視這項新指令。
因應FTC與NLRB對競業禁止的態度轉變,提供企業機密管理建議本文整理截至2025年3月底,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,下稱FTC)與全國勞工關係委員會(National Labor Relations Board,下稱NLRB)對於競業禁止的態度轉變,並整理因應政策趨勢之產業機密管理建議,提供企業參考。 一、FTC與NLRB對競業禁止的態度 1. FTC對競業禁止的態度:由「訂定規定以統一禁止競業禁止」轉為「針對不合理的競業禁止進行個案調查」 (1)由Lina Khan(前FTC主席)主導的FTC,於2024年4月通過「禁止企業簽訂競業禁止契約」最終版本的規定(以下稱「最終規定」)。最終規定要求大部分情況下,禁止企業與員工簽訂競業禁止契約。 其後,美國有3案挑戰FTC最終規定: 在ATS Tree Services, LLC v. FTC案,賓州法院於2024年7月同意FTC有權禁止其認為屬於不公平競爭的行為(競業禁止);而在另外兩案結果則相反,在Properties of the Villages, Inc. v. FTC案,佛州法院於2024年8月認定訴訟原告(房地產開發商)不受FTC最終規定的影響;而Ryan LLC v. FTC案,2024年7月德州法院更以FTC之立法範圍逾越其職權為由,於全國範圍認定撤銷最終規定。FTC不服兩案最終規定的結果並上訴。 關於最終規定的最新進展為,由Andrew Ferguson(現任FTC主席)主導的FTC,於2025年3月6日分別向第5、第11巡迴上訴法院提出動議,主張「擱置上訴審理120天(appeal in abeyance for 120 days)」。動議均已獲法院批准。 (2)此外,FTC現任主席於2025年2月26日宣布成立「聯合勞動力工作小組(Joint Labor Task Force)」,並發布備忘錄說明FTC將繼續關注反競爭行為,例如:公司與員工間的競業禁止契約、公司間互不招攬(人才)契約等。 即,可見FTC態度由「原則上禁止簽訂競業禁止契約」,轉為「依個案起訴其認為不合理的競業禁止契約」。 2. NLRB對競業禁止的態度:由「針對要求員工簽訂競業禁止的個案進行調查」轉為「將競業禁止行為排除調查範圍」 (1)NLRB為獨立的聯邦政府機構,由主任檢查官負責調查、起訴勞資案件。NLRB前主任檢查官Jennifer Abruzzo於2024年10月7日發布不具拘束力的GC 25-01備忘錄,其依循自己在2023年5月所發布的GC 23–08備忘錄中強調「過於寬泛的競業禁止契約,限制員工流動性,違反《國家勞工關係法》」,本次備忘錄進一步指出某些類型的『留任或付款(stay-or-pay)條款』侵害員工依NLRA所享有的權利」。並說明Jennifer Abruzzo欲自2024年12月6日起,調查該些「要求員工簽訂競業禁止、『留任或付款』條款的雇主」。 (2)現任的NLRB代理主任檢察官William B. Cowen於2025年2月14日發布GC 25-05備忘錄,該備忘錄以「NLRB積壓的案件量過多、需要全面審查過往備忘錄以符合當前需求」為由,針對過往NLRB發布的備忘錄,採取撤銷、撤銷後有待進一步提供指導等作法,其中包含「撤銷前述的GC 23–08、GC 25-01備忘錄」。 二、因應政策趨勢之產業機密管理建議 綜上,可得出競業禁止契約仍為FTC納管的範圍,本文彙整產業的建議,提供企業應及早採取的機密管理作法: 1. 針對政策面 應制定政策定義營業秘密,以鑑別營業秘密的範圍。 2. 針對人員面 (1)盤點企業內部既有的競業禁止契約,以確保契約條款中競業禁止的期限、地理範圍及業務範圍的限制不會過於廣泛,以致於無法執行;與員工簽訂其他類型契約,例如:保密契約、花園假條款、禁止僱傭關係終止後招攬(員工/客戶)的契約等。 (2)宣導企業的機密管理政策。 (3)提醒離職員工對企業的保密義務。 資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」已涵蓋前述管理作法,我國企業如欲落實系統化的營業秘密管理作法,可以參考此規範。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
世界衛生組織公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」指引世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2021年6月底公布「人工智慧於健康領域之倫理與治理」(Ethics and governance of artificial intelligence for health)指引。目前人工智慧於在改善診斷、治療、健康研究、藥物開發及公共衛生等健康領域皆有廣泛之應用與前景,而該指引首先指出人工智慧應用於健康領域中最相關之法律與政策外,並強調相關應用皆須以「倫理」及「人權」作為相關技術設計、部署與使用之核心,最後則提出人工智慧應用於健康領域之六大關鍵原則: 一、保護人類自主性(autonomy):本指引認為人類仍應該掌有關於醫療保健系統之所有決定權,而人工智慧只是輔助功能,無論是醫療服務提供者或患者皆應在知情之狀態下作決定或同意。 二、促進人類福祉、安全與公共利益:人工智慧不應該傷害人類,因此須滿足相關之事前監管要求,同時確保其安全性、準確性及有效性,且其不會對患者或特定群體造成不利影響。 三、確保透明度、可解釋性與可理解性(intelligibility):開發人員、用戶及監管機構應可理解人工智慧所作出之決定,故須透過記錄與資訊揭露提高其透明度。 四、確立責任歸屬(responsibility)與問責制(accountability):人工智慧在醫學中所涉及之內部責任歸屬相當複雜,關於製造商、臨床醫師及病患間相關之問責機制之設計將會成為各國之挑戰,故須存在有效之機制來確保問責,也應避免責任分散之問題產生。 五、確保包容性(inclusiveness)與衡平性(equity):應鼓勵應用於健康領域之人工智慧能被廣泛且適當地使用,無論年齡、性別、收入及其他特徵而有差別待遇,且應避免偏見之產生。 六、促進具適應性(responsive)及可持續性之人工智慧:人工智慧應符合設計者、開發者及用戶之需求與期待,且能充分具適應性之回應且符合使用環境中之要求。