2022年2月23日,歐盟委員會(European Commission,以下簡稱委員會)公開資料法案草案(Data Act,以下簡稱草案),基於促進資料共享的目的,草案其中一個目標是使不同規模的企業、用戶在資料利用上有著更加平等的地位,內容包含確保用戶資料可攜性、打破資料存取限制、推動大型企業的資料共享,扶植微/小型企業等幾大方向。
以下就草案對大型企業要求的義務切入,說明草案所帶來的影響:
該資料法案草案須經歐盟議會(European Parliament)通過後才會生效,目前草案規定只要有在歐盟提供物聯網產品或服務之企業,就須遵守草案內容規範,考量到網路服務可跨國提供服務,草案規範與進度仍值得國內企業關注。
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美國國會於今年5月針對美國發明法(Leahy-Smith America Invents Act,AIA)第18條提出擴張性修法。美國發明法第18條係規範專利改革過渡期間涵蓋商業方法專利之複審程序(Transition Program for Cover Business Method Patents Review, CBM),並且定有落日條款,預計將在2020年9月16日失效。本次修正案研擬將落日條款刪除以外,將適用對象從原先適用於金融產品或服務(a financial product or service)之商業方法專利(Business Method Patents)修正為適用於企業、商品或服務(used in the practice, administration, or management of enterprise、product or service)之商業方法專利,此將擴張商業方法專利複審程序之適用範圍。 奇異電子(GE Co.)、3M(3M Co.)、禮來(Lilly & Co.)、施樂(Xerox Corp.)等多家產業界知名公司於今年(2013)9月19日發出聯合信函反對美國國會此次針對美國發明法第18條的擴張性修法。信中表示本次修法將意味著數據處理專利(Data Processing Patents)等尖端的癌症治療方法到汽車安全系統等都可能包含在內,可提起專利侵權的範圍將擴大至難以界定的程度,再者刪除落日條款,會造成諸多不確定性與風險阻礙科技創新的持續投入。 然而,產業界並非意見一致,諸如谷歌(Google Inc.)、臉書(Facebook Inc.)、沃爾瑪(Wal-Mart Stores Inc.)等知名公司則立場相左,早於今年7月即率先表示贊成,聲明此次修法提供創新者一個積極保護自身專利的具體手段。由此足見歐巴馬政府與立法者在專利法制改革中,必然要面對難以預測的產業效應和衝擊,從而增加其制度改革策略思考和制度設計的難度。
營業秘密之秘密保持命令所謂營業秘密相關的秘密保持命令(或稱保密令),指訴訟中當事人所提示的證據內含有營業秘密時,為防止該些證據所涵括的特定營業秘密在民事或刑事訴訟程序進行中,可能因他造請求閱覽或當事人之證據揭示義務等事由,造成該當營業秘密洩漏,得在當事人釋明後,由司法機關依當事人或第三人聲請而採取的制度性保密措施。營業秘密的核心價值與保護法益,在於其秘密性的維持,無論為技術性或業務經營上的秘密,若因相關訊息的揭露導致該資訊獨占性喪失,也將連帶使其市場價值大幅減損,基此,立法者將應實施防止秘密資訊外洩之相關措施的領域,自社會經濟活動場域擴張至訴訟場域,避免漏洞產生。 經司法機關發秘密保持命令所生之主要效果,包含限制該特定營業秘密僅得被使用於實施該當訴訟程序之目的,以及禁止揭露給未接受該秘密保持命令之人。此規範一方面係為確保該訴訟之當事人得有效行使防禦權,另一方面,則是考量到因訴訟程序進行中,關於營業秘密保護的規範相對完善,基於實施該當訴訟為目的之使用導致洩密的可能性較低而設。制度設計上,如我國智慧財產案件審理法第11條至15條中,針對涉及營業秘密的民事與刑事訴訟程序所制定的秘密保持命令相關規範,即為適例。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括: 1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途; 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議; 3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估; 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件; 5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體); 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓; 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款; 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄; 9.自透明度的角度評估消費者之權利; 10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略; 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄; 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源; 13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之; 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。
智慧綠建築推動方案之修正—新增公有新建建築物應符合綠建築指標