美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。
原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工,部份員工離職時私自拷貝公司檔案,其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密,而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體,造成其重大損害,因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。
被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案,但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密,亦即未特定營業秘密標的;此外,即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密,但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密,僅根據被告有僱用原告離職員工等事實,即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張,限制產業的創新、競爭、人才流動。
本案歷經五年的纏訟,法院最終駁回原告請求。法官指出,原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密,原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密,這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工,因為這些員工到新公司任職後所說的任何話,都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情,因此駁回原告之訴。
從本案可以觀察到,企業應定期盤點公司內部資訊,明確界定營業秘密範圍,並落實管理及妥善留存相關證據,發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。
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2025年11月,韓國公共行政安全部(Ministry of the Interior and Safety,下稱MOIS)於新聞稿宣布制定《公部門AI倫理原則》草案,追求公益、公平無歧視、透明、問責明確、安全性及隱私保護等六大核心價值,旨於促進創新、提升民眾對公部門應用AI之信任。 一、適用範圍 《公部門AI倫理原則》草案適用對象為公部門,包含中央、地方政府機關等,其性質為不具強制力的指引。 二、檢核表分三階段漸進式管理 《公部門AI倫理原則》草案依AI 應用的複雜程度分為三階段漸進式管理,設計最高達90個細項的檢核表(Checklist),惟目前尚未公開詳細內容: (一)第一階段:基礎導入(AI基礎應用) 針對技術引進的初步活用階段,共包含31個檢核項目,旨在建立基礎的倫理合規防線。 (二)第二階段:進階應用(AI決策支援) 適用於AI提供資料分析與建議以輔助人員進行行政決策的情境。隨著影響力提升,檢核項目擴增至74個,強化透明性與責任性的審查。 (三)第三階段:深度融合(AI自主決策) 針對AI具備高度自主決策權的高風險情境(如自主化服務或複雜判斷),執行最嚴密的倫理檢查,共達90個檢核項目。 建議公部門依檢核表自行檢查,並依結果建立「調整與回饋」的循環機制,以因應不斷變化的技術環境。 MOIS部長指出,未來將進一步蒐集學界意見以完備倫理原則,並開發一套AI倫理原則之培訓課程,確保一線能落實執行這90個檢核項目,保障人權與基本權利。 由於目前未見90個檢核項目內容,值得持續追蹤後續進展。 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)
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本,醫療健康研究資料的共享,有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用,美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關,資料之公開不僅應遵守法律之限制,尚應注意資料之生命週期,並訂定時限;受政府資助之研究,所產出之資料以免費近用為原則,政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之,科學研究資料的近用,有助於提升科學發展,政府於制定共享政策的同時,亦應一併考量國際合作的情況,並以免費近用為原則,研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益,美國國家衛生研究院(National Institutes of Health,簡稱NIH)設置科學政策辦公室(Office of Science Policy,簡稱OSP)制定完整的政策,領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理,和受NIH資助研究的成果與價值;藉由廣泛的分析與報告,提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面,NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」,生物醫學研究的進展,取決於科學資料的近用;共享科學資料,有助於驗證研究結果,研究者整合資料以強化分析,提升難以生成資料的再次應用,加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理,促進科學資料的近用,以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享,NIH公告資料管理與共享政策(NIH Policy for Data Management and Sharing,以下簡稱DMS政策),目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為:「在科學社群普遍接受記錄事實的素材,研究發現能反覆的驗證,不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體,例如實驗室標本[5]。」。換言之,並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準,而係以該科學資料是否屬事實之記載,和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另,NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享,如:科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限,適用並於計畫中呈現;若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式,NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR(Findable、Accessible、Interoperable、Reusable)原則,共享的資料類型,首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料,次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件;NIH鼓勵科學資料盡快共享,不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之,即使各該研究計畫不適合既有的共享策略,於計畫提案時,研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式,並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料,將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7],並描述理想的儲存資料庫特色為:「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制,及資料保留策略[8]」。由此觀之,資料庫的設計應易於科學資料的檢索;並在資料的近用上,維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上,為共享基因研究資料,NIH於2014年提出基因資料共享政策(Genomic Data Sharing Policy,以下簡稱GDS政策),包含NIH資助指南與契約;NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究,生成之大規模人類或非人類之基因資料,將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務;研究者近用基因資料,亦應遵守基於研究使用控制近用資料(Controlled-Access Data)的條款[10]。研究人員受NIH核准後,方能將NIH控制近用的資料,應用於第二次研究(secondary research)[11]。由NIH資料近用委員會(Data Access Committee)審查,研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另,基因摘要結果(Genomic Summary Results,以下簡稱GSR)隸屬於NIH政策[13],並依據GDS政策目的,將GSR定義為由研究者提供的摘要統計(summary statistics),非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之,NIH以對控制近用資料的應用核准,在資料之限制近用與科學發展間,取得平衡。 為回應COVID-19,加速治療與疫苗的研發,NIH的資料共享與管理政策,緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求,該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論,將資料共享內化於研究過程中,有助於全球同步更新研究的進程,共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址:Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).
美國總統歐巴馬簽署通過網路安全資訊分享法案(CISA)網路安全資訊分享法案(Cybersecurity Information Sharing Act,CISA)於2015年10月27日在「參議院」通過。接著眾議院於12月18日通過1.15兆美元的綜合預算法案,並將網路安全資訊分享法案夾帶在預算案中一併通過,最後美國總統歐巴馬亦在同日簽署通過使該法案生效,讓極具爭議的網路安全資訊分享法案偷渡成功。 網路安全資訊分享法案,建立了一個自願性的網路資訊安全分享之框架,其主要內容,在讓美國民間企業遭受網路攻擊或有相關跡象時,得以分享客戶個人資訊予其他公司或美國國土安全局等相關部門,同時並讓民間企業免除向公務機關洩漏客戶個資隱私等相關之法律責任。該法案目的係期盼藉由提高網路攻擊訊息共享度來改善網路安全問題。 該法案通過引發各界譁然。修正後的網路安全資訊分享法案去掉多數保護隱私權之條款,諸如分享客戶資訊時不用再遮掉無關的個人資訊、不再禁止政府利用這些個人資訊進行監控。 美國媒體批評該法案的通過是政府最可恥荒謬的行為之一。就隱私權層面,批評者認為,該網路安全資訊分享法案仍與監控密切結合,未能解決客戶個人資料被大量外洩的風險。就程序面而言,一個正式的網路安全資訊分享法案似乎不應被包裹在大額綜合預算法案中通過。該法案通過後之執行情形值得繼續觀察。