JD SUPRA研析發布企業員工營業秘密管理戰略
根據JD SUPRA於2022年4月29日研析美國Bay Fasteners & Components, Inc. v. Factory Direct Logistics, Ltd.案例，並刊出「制定全面性的營業秘密戰略」一文指出，員工的入職和離職是企業營業秘密糾紛產生的主要風險之一。企業在僱用員工時須避免營業秘密的污染和竊取。員工離職時，企業應採取離職面談與提醒，以防止離職員工洩露營業機密。以下針對員工入職、員工離職兩個情形，整理建議企業應採取之對策。
員工入職時，為避免新員工帶來任何營業秘密的污染，企業應教育新進員工保護前雇主營業秘密的重要性、如何將營業秘密從know-how區分出來，或是要求員工證明他們不會透露與持有前雇主的機密資訊或任何非公開資訊。然而，為保護企業的營業秘密不被員工竊取，最直接的方法是使用契約中的保密協議、競業禁止條款進行約束，作為保護企業的證據。
離職面談是防止離職員工向未來雇主揭露企業營業秘密的有效方法。在離職面談時，企業應提供員工入職時所簽訂的保密協議條款與相關任職期間的協議約定，並要求離職員工簽屬確認書證明已被告知應遵守的營業秘密內容範圍及其所負義務，同時企業應記錄離職面談過程的內容。若知悉離職員工未來任職公司，建議以信件通知該公司提醒應尊重彼此的營業秘密。此外，企業在得知員工要離職時，應指示IT部門確認員工電腦登錄及下載歷史紀錄是否有洩漏營業秘密之可疑活動，例如大量讀取文件、使用非公司的IP登入。員工離職後，IT部門應盡快停用該離職員工相關帳號權限，同時考慮資料備份，即使沒有檢測到可疑的活動，也建議備份員工的設備使用狀況和帳號log紀錄，以作為日後面臨爭訟時之證據。
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李佳軒
副法律研究員 編譯整理
Esha Bandyopadhyay, Katherine Prescott, Crafting a Comprehensive Trade Secret Strategy, JDSUPRA, April 29, 2022, https://www.jdsupra.com/legalnews/crafting-a-comprehensive-trade-secret-4884691/ (last visited May 6, 2022).
科法觀點
標準制定組織為了提高產業競爭，防止標準制定組織之會員們，在獲得涵蓋產業標準的專利權後，以壟斷性手段壓迫其他競爭對手，故通常會以智慧財產權政策要求參加的會員揭露其被標準制定組織選擇寫入標準的專利。其重要內容通常包括： 1. 必要專利揭露 許多標準制定組織皆有規定，標準必要專利權人應依以誠實信用及適當方式進行揭露之義務，例如IEEE及ETSI 。即對於討論中的技術標準，必須對標準制定組織及其參與者公開揭露所持有的必要專利。揭露的基本目的主要有三項 ： (1) 使標準開發相關工作小組會員可以掌握納入標準之多項候選技術的基本資訊（例如專利技術價值、成本及可行性等等），並做出適當選擇。 (2) 藉此得知須提出授權聲明或承諾的必要專利權人。 (3) 藉此讓必要專利的潛在實施者得知應向那些必要專利權人獲取必要專利相關資訊。 2. 事前揭露授權條款（ex-ante disclosure of licensing terms） 事前揭露授權條款係一種受保護之技術在被採納為標準必要專利前，將授權條件的揭露的機制，目前IEEE及ETSI採行自願性揭露方式。與必要智財權的揭露及授權聲明不同，其主要的目的在於讓標準制定委員會將技術採納為標準前，可以根據所揭露的授權條件來決定有那些技術在符合權利人授權條件下，有哪些技術可以納入標準，又有哪些不同替代技術，並據以作成決定 。
歐盟航空安全局發布全球首件《最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南》，有助於環境保護與防止噪音危害歐盟航空安全局（European Union Aviation Safety Agency, EASA）於2022年10月13日發布全球首件「最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南」（Guidelines on Noise Measurement of Unmanned Aircraft Systems Lighter than 600 kg Operating in the Specific Category），適用於各式各樣的無人機設計，包括多旋翼機（multicopters）、固定翼航空器（fixed-wing aircraft）、直升機與動力起降航空器（powered-lift aircraft）等。 該指南旨在提供低度與中度風險（Low and Medium Risk）特定類別無人機運行時，具一致性的噪音量測程序與方法。該方法係考量實際層面與心理聲學（psychoacoustics），即有關人類對於無人機聲音的感知，設計為提供可重複且準確量測噪音，可量測最大起飛重量（Maximum Take-Off Weight, MTOM）小於600公斤的無人機，以落實歐盟環境保護的高度水準，並防止噪音對人體健康的重大影響。而所謂特定類別（specific category）包括包裹遞送、電力巡檢、鳥類管制（bird control）、測繪服務（mapping services）、空中監視（aerial surveillance）等活動。 此份指南雖不具強制性，亦非無人機認證規範，然而噪音是許多歐洲民眾所關注的問題，各國航空主管機關仍可以該指南為基準要求營運商，使之在自然公園或人口稠密區域等敏感環境運行無人機時可降低噪音。同時，無人機製造商、營運商或噪音量測組織，亦可依據該指南確立與特定設計及操作相關的噪音水準。此外，可將由此而生的噪音水準報告提供給EASA，以建立可供營運商與主管機關使用的線上公眾資料庫（online public repository）。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會（Equal Employment Opportunity Commission, EEOC）於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」（Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964）之技術輔助文件（下簡稱「技術輔助文件」），以防止雇主使用自動化系統（automated systems）對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」（Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative）計畫的成果之一，旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求，並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」（Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP），說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭，或採取類似行動之決定，是透過演算法決策工具（algorithmic decision-making tool），對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合（如亞洲女性），做出篩選並產生不利影響時，除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求，且無其他替代方案，否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響，雇主得依UGESP「五分之四法則」（four-fifths rule），初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時，仍有可能導致不利影響，雇主應依個案考量，使用實務常見的「統計顯著性」（statistical significance）等方法進一步判斷。 其次，當演算法決策工具係由外部供應商所開發，或由雇主授權管理人管理時，雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章，其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後，EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估，若發現該工具將產生不利影響，雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具，以避免違反《民權法》第七章。