美國聯邦地方法院駁回臨床試驗軟體公司Medidata對競爭對手Veeva的營業秘密訴訟
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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謝明均
副法律研究員 編譯整理
Blake Brittain, Pharma software company Veeva beats back Medidata trade secrets lawsuit, REUTERS, July. 19, 2022, https://www.reuters.com/legal/litigation/pharma-software-company-veeva-beats-back-medidata-trade-secrets-lawsuit-2022-07-15/ (last visited Aug. 1, 2022).
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梁景濠，〈美國上訴法院營業秘密判決關於軟體功能之合理保密措施認定〉，科技法律研究所，2022/05，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8825 （最後瀏覽日期︰2022/08/01）。
美國拜杜法案修改由美國商業部的國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology；簡稱NIST)於2018年5月14日發布生效，美國各界稱此次修法案為新拜杜法或是2018拜杜法（new Bayh-Dole Act Regulations）。除此之外；國家衛生研究院（National Institutes of Health；簡稱NIH）也於同年10月公布對應修正的研發成果經費資助政策，並調整IEdison系統以符合新法規。本次修法釐清多項定義、減低法規負擔、解決受資助單位與資助單位共有發明的問題、簡化電子控管程序。修法內容簡要說明如下： 適用範圍不限組織規模，包括非營利機構、小企業、個人，並擴及大企業。 若聯邦雇員是研發成果的共同發明人，其所有權由聯邦資助單位擁有。 一連串時間修正。包括（1）聯邦政府取得研發成果所有權改為無時間限制（原來是60天）。（2）研究機構須在專利申請期限60天前回復聯邦不申請專利的決定（原來是30天）。（3）美國臨時案申請轉為正式專利申請案的時限改為10個月，因為還需要加上提前60天通知聯邦機構不申請專利。 研究機構有權在工作合約要求職員將研究發明權利讓與給研究機構。 最初專利申請的範圍擴及PCT申請以及植物發明品種申請（原本僅限專利申請以及臨時案申請）。
淺談日本地方政府立法規範基改作物種植之趨勢 經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。