精品珠寶業者攻防戰-卡地亞控訴蒂芙尼竊取營業秘密

  今(2022)年2月28日卡地亞(Cartier)控訴精品珠寶領域的競爭對手蒂芙尼(Tiffany & Co.),聲稱其在卡地亞前員工的幫助下,竊取獨家商品的營業秘密。

  歷峰北美公司(Richemont North America Inc.)旗下的卡地亞今年2月28日於美國紐約州法院起訴蒂芙尼和卡地亞前襄理(Junior Manager)梅根瑪莉諾(Megan Marino),控訴瑪莉諾於跳槽前下載卡地亞的高級珠寶業務機密資訊, 並於去年11月加入蒂芙尼後將資訊傳送給新同事。蒂芙尼發言人發出否認聲明,卡地亞的指控毫無根據。

  根據訴訟聲明,蒂芙尼聘請瑪莉諾負責包括單價高達1000萬美元(約新台幣2.8億)的高級珠寶系列,蒂芙尼法律部門從卡地亞獲得通報後,於今年2月份解僱瑪莉諾,但卡地亞聲稱,蒂芙尼的高階主管已經獲得大量的卡地亞機密和營業秘密資訊。

  這並非卡地亞第一次指控跳槽至蒂芙尼的前員工試圖竊取營業機密。2014年,卡地亞起訴一名前廣告主管,據稱其試圖讓她的前助理隨身攜帶機密資訊一同加入蒂芙尼,該訴訟於次年和解。

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農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について(概要)〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/attach/pdf/index-7.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [2]農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/index.html#plan201806(最後瀏覽日:2020/11/13); [3]鄭柏彥、留程鴻、蔡綾容,〈日本農業競爭力強化計畫介紹(上)(下) 〉,財團法人台灣綜合研究院;農林水產省,〈農業競争力強化プログラム〉,https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [4]農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について〉, https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-10.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン(平成28年11月29日改訂) 〉 ;https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-5.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [5]農林水産業・地域の活力創造本部,〈農林水産業・地域の活力創造プラン 令和元年12月10日改訂〉,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/siryou3.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農業生産基盤強化プログラム〉, https://www.maff.go.jp/j/council/seisaku/kikaku/bukai/attach/pdf/kikaku_1223-2.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [6]〈農林水産業・地域の活力創造本部(第26回)議事次第-令和元年12月10日〉,首相官邸網站,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/gijisidai.html(最後瀏覽日:2020/11/13);日本農民新聞社,〈農林水産業・地域の活力創造プランを改訂=政府〉,2019/12/12,https://agripress.co.jp/archives/4024;農業協同組合新聞,〈水田農業で高収益産地 500創設-政府の生産基盤強化策〉,2019/12/17,https://www.jacom.or.jp/nousei/news/2019/12/191217-39916.php(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [7]農林水產省將農業用地分成四種類型,都市的地域、平地農業地域、中間農業地域、山間農業地域,後兩者合稱為中山間地域,係指從平原的外緣至山間地的區域。Wikipedia,〈中山間地域〉,https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E9%96%93%E5%9C%B0%E5%9F%9F(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [8]デジタルトランスフォーメーション(Digital transformation,簡稱DX),https://ja.wikipedia.org/wiki/デジタルトランスフォーメーション、https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_transformation(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [9]WAGRI代表的是作為一數據平台 ,由各式的數據與服務連環成一個輪,調和各個社群、促進「和」諧,期待引領農業領域之創新,由WA+AGRI組合而成(WA是和的日文+農業AGRI),WAGRI平台網站,https://wagri.net/ja-jp/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [10]農林水產省(Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries,簡稱MAFF)。 [11]為便於農地管理而分級劃分的區域。 [12]MAFF應用程序為暫稱,僅為初步規劃還未定案。

德國聯邦政府提出《資訊科技安全法2.0》草案

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美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》

美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。

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