日本名古屋地方法院強調刑事手段對於營業秘密保護的必要性
日本名古屋地方法院(下稱法院)在2022年3月18日，對於被控訴違反《不正競爭防止法》的「愛知製鋼」前董事本蔵義信(下稱本蔵)等，宣判無罪。被告本蔵致力研發磁阻抗( Magnetic Impedance, MI)感測器，嗣後對於提高感測器性能及開拓市場等方向，與「愛知製鋼」意見分歧。故於2014年離職另成立マグネデザイン公司，翌年研究發現Giga Spin Rotation (GSR)原理，能製造更小且性能更高的感測器，並取得多項專利。
在2017年，原告「愛知製鋼」以被告本蔵等在2013年的會議中洩露營業秘密等為理由，提起告訴。經過兩次搜查，檢調發現相關會議筆記及白板照片等證據，故向法院提起公訴。法院指出在刑事程序，同樣適用民事上營業秘密法定構成要件，然而本案涉及的技術資訊，屬於工程上一般性、抽象性資訊，不符合秘密性要件。此外，法院認為原告「愛知製鋼」除未落實機密分級，在書面資料上標示「機密」外；且在保密期限屆滿後，亦未與生產商再簽署保密契約，難認為已採取合理保密措施，故不能認定被告本蔵等洩漏營業秘密。
雖然日本經濟產業省已明確指出刑事罰係針對違法性高的行為，且法院對於刑事訴訟的舉證程度，要求必須達到無合理懷疑。同時社會亦有輿論認為調查人員應慎重判斷，避免因不當提起訴訟，造成科學技術發展的負面影響。但在本案中，法院則強調營業秘密對於企業經濟活動的重要性極高，為避免因營業秘密侵害行為，致損害企業競爭力，故採取刑事保護的必要性，越發提高。綜上所述，若企業欲透過刑事罰，保護營業秘密，須採取更嚴謹的管理措施，始能確保藉由刑事訴訟程序，主張權利救濟。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
- 中日新聞，〈愛知製鋼裁判 何が「営業秘密」なのか〉，2022/03/24
- 讀賣新聞，〈事件５年 漏えい無罪、愛知製鋼元専務ら「安心した」〉，2022/03/19
- dmenuニュース，〈トヨタ系｢スパイ容疑｣事件､無罪確定が示す教訓 愛知製鋼の無茶な｢元社員告訴｣はなぜ起きた?〉，2022/04/06
- 名古屋地方裁判所，令和4年3月18日判決，平成29年(わ) 第427号
- 松田正久，日本のが科学技術発展阻害の例を秘密漏洩裁判に見る—愛知製鋼による告訴事件で無罪判決，日本の科学者，57卷7号，頁48-50（2022）
- 〈不正競争防止法の概要〉，経済産業省 知的財産政策室
- 〈裁判手続 刑事事件Q&A〉，裁判所
梁景濠
副法律研究員 編譯整理
中日新聞，〈愛知製鋼裁判 何が「営業秘密」なのか〉，2022/03/24，https://www.chunichi.co.jp/article/439908?rct=editorial（最後瀏覽日：2022/09/25）。
讀賣新聞，〈事件５年 漏えい無罪、愛知製鋼元専務ら「安心した」〉，2022/03/19，https://www.yomiuri.co.jp/local/aichi/news/20220318-OYTNT50176/（最後瀏覽日：2022/09/25）。
dmenuニュース，〈トヨタ系｢スパイ容疑｣事件､無罪確定が示す教訓 愛知製鋼の無茶な｢元社員告訴｣はなぜ起きた?〉，2022/04/06，https://topics.smt.docomo.ne.jp/article/toyokeizai/business/toyokeizai-579717?page=1（最後瀏覽日：2022/09/25）。
名古屋地方裁判所，令和4年3月18日判決，平成29年(わ) 第427号，https://www.courts.go.jp/app/files/hanrei_jp/195/091195_hanrei.pdf（最後瀏覽日：2022/09/25）。
松田正久，日本のが科学技術発展阻害の例を秘密漏洩裁判に見る—愛知製鋼による告訴事件で無罪判決，日本の科学者，57卷7号，頁48-50（2022），http://h-supporters.net/journal_of_japanese_scientists_2022_07.pdf（最後瀏覽日：2022/09/25）。
〈不正競争防止法の概要〉，経済産業省 知的財産政策室，https://www.jpo.go.jp/news/shinchaku/event/seminer/document/chizai_setumeikai_jitsumu/30_text.pdf（最後瀏覽日：2022/10/12）
〈裁判手続 刑事事件Q&A〉，裁判所，https://www.courts.go.jp/saiban/qa/qa_keizi/index.html（最後瀏覽日：2022/10/12）
資訊的保密機制和數據的標準化是當代的醫護過程中，相當關鍵重要的一部分，使得資訊得以安全地蒐集、記錄和交換，同時也是衛生照護系統在品質和服務管理上得以維繫的關鍵。過去英國負責處理醫療資訊交換標準的單位為「衛生和社會照護資訊標準委員會（Information Standards Board for Health and Social Care, ISB）」，負責就國家性的資料標準進行評核、統一資料標準格式，進而符合國際規範。為了因應國家治理在資訊標準、資料收集和資料提取上新的規劃，自今（2014）年4月1日起，ISB轉型為照護資訊標準化委員會（Standardisation Committee for Care Information, SCII）。 新的照護資訊標準化委員會－SCCI主要負責發展、批准並保障資訊標準、資料蒐集與資料提取。該委員會的成員組成廣泛地來自國家單位和相關衛生、照護服務組織。現階段的主要目標為標準化醫院和家庭醫生之間的醫療資訊交換，將醫療資訊標準提升至國家層級，透過該委員會的運作來監督、改善照護服務、照護系統和資訊的處理方式，進而達到流程公開和運作透明。以下為ISB轉型為SCCI之主要原因： 1、2012衛生和社會照護法（Health and Social Care Act 2012）之規定，該法§250賦予衛生部長和NHS England（英國國家健康服務）發布資訊標準的權力； 2、NHS成立新的國家資訊委員會（National Information Board, NIB），該委員會前身為資訊服務調查小組（Information Services Commissioning Group, ISCG），主要針對衛生和社會照護提供國家層級的資訊服務整合規劃，以確保資訊標準統一，使得不同IT系統間得以相互傳輸、驅動更多整合服務給人民。SCCI即隸屬於NIB，負責識別、調查和完整執行資訊標準、資料蒐集和提取。 3、衛生部於2012年發布衛生和照護系統的10 年資訊策略（ten year information strategy for the health and care system）。
紐約市議員向議會提出禁止行動裝置相關業者共享客戶位置資訊的法案紐約市議員Justin Brannan於2019年7月23日向紐約市議會提交一項內容為禁止電信公司和手機應用程式開發商與第三方共享客戶位置資訊（location data）的法案（Int 1632-2019, Prohibition on sharing location data with third parties.）。 該法案原則上，禁止電信公司和手機應用程式開發商與第三方（例如：行銷人員）共享客戶的位置資訊，主要原因在於一般客戶並不清楚自己的位置資訊被共享給第三人，且對於第三人取得其位置資訊後的利用行為存有疑慮。又，位置資訊應屬個人隱私的一部分，故未取得客戶本人同意，即共享其位置資訊無疑是對客戶個人隱私的侵犯。如公司違反法案規定，執法機關對該公司之罰款，以「行為次數」作為計算單位，每次課予1,000美元，惟就同一名受害者，如一天內有數個違法行為，則當天罰款上限為10,000美元。同時，該法案賦予位置資訊被違法共享的當事人，得就其權利被侵害之事實，向法院提訴訟，以為救濟。 不過，該法案並非「絕對」禁止位置資訊的共享，如屬下列情形，例外可共享： 為配合執法機關執行法定職務之所需，如：法律調查等程序，而提供客戶之位置資訊。 為911緊急服務之所需提供，或為免除本人之生命或財產上之急迫危險，提供其位置資訊。 聯邦法律、州法或地方法明文要求應提供。 客戶授權電信公司或手機應用程式開發商得與第三方共享其位置資訊。 這部法案主要目的在於，保障行動裝置使用者的位置資訊，不會在當事人不知情的情形下被提供給第三方。雖然目前該法案尚在審議中，但未來如果通過，紐約市將成為禁止出售個人行動裝置位置資訊的先鋒，同時其執行結果勢必也將成為關注焦點。
日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》日本文化廳發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年08月21日 日本文化廳為降低生成式人工智慧所產生的著作權風險，保護和行使著作權人權利，於2024年7月31日以文化廳3月發布的《人工智慧與著作權的思考》、內閣府5月發布的《人工智慧時代知識產權研究小組中期報告》，以及總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的資料為基礎，制訂發布《人工智慧著作權檢核清單和指引》[1]。 壹、事件摘要 日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》主要分成兩部分，第一部分是「人工智慧開發、提供和使用清單」，依循總務省和經濟產業省4月份發布的《人工智慧事業指引（1.0版）》的區分方式，分為「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（業務）使用者（事業利用人）」和「業務外利用者（一般利用人）」四個利害關係人，依不同的身份分別說明如何降低人工智慧開發前後的資料處理和學習等智慧財產權侵權風險的措施，以及提供和使用人工智慧系統和服務時，安全、適當地使用人工智慧的技術訣竅。 第二部分則是針對著作權人及依著作權法享有權利的其他權利人（例如表演人）的權益保護，從權利人的思考角度，建議正確理解生成式AI可能會出現什麼樣的（著作權）法律上利用行為[2]。其次，說明近似侵權的判斷要件、要件的證明、防止與賠償等可主張的法律上請求、可向誰主張侵權、權利主張的限制；於事先或發現後可採取的防止人工智慧侵權學習的可能措施；最後對侵權因應建議權利人可發出著作權侵權警告、進行訴訟、調解等糾紛解決，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。 貳、重點說明 日本文化廳於此指引中，針對不同的角色提出生成式AI與著作權之間的關係，除更具體的對「AI開發者」、「AI提供者」、「AI（事業與一般利用人）」，提醒其應注意的侵權風險樣態、可能的合法使用範圍，並提供如何降低風險的對策。同時，從權利人角度提供如何保護權益的指引，並提供可用的法律諮詢窗口資訊。重點說明如下： 一、不符合「非享受目的」的非法AI訓練 日本著作權法第30條之4規定適用於以收集人工智慧學習資料等為目的而進行的著作權作品的複製，無需獲得權利人的授權，但是，該指引特別明確指出「為了輸出AI學習資料中包含的既有作品的內容，而進行額外學習；為讓AI產出學習資料庫中所包含的既有作品的創作表現；對特定創作者的少量著作權作品進行額外個別學習」，這三個情況係同時存有「享受」著作目的，不適用無須授權的規定[3]。 二、不能「不當損害著作權人利益」 從已經採取的措施和過去的銷售紀錄可以推斷，資料庫著作權作品計劃有償作為人工智慧學習的資料集。在這種情況下，未經授權以人工智慧學習為目的進行複製時，屬於「不當損害著作權人利益」的要求，將不適用（日本）著作權法第30條之4規定[4]。在明知某個網站發布盜版或其他侵害著作權的情況下收集學習資料，則使用該學習資料開發的人工智慧也會造成著作權侵權，人工智慧開發者也可能被追究著作權責任[5]。不應使用以原樣輸出作為學習資料的著作權作品的學習方法，如果該已訓練模型處於高概率生成與學習資料中的著作物相似的生成結果的狀態等情況下，則該已訓練模型可能被評價為「學習資料中著作物的複製物」， 對銷毀該模型的請求即有可能會被同意[6]。 三、使用生成式AI即可能被認定為可能有接觸被侵害著作[7] 權利人不一定必須證明「生成所用生成AI的學習資料中包含權利人的作品。如有下述AI使用者認識到權利人的作品的情況之一，權利人亦可透過主張和證明符合「依賴性（依拠性）」要件，例如：AI使用者將現有的著作物本身輸入生成AI、輸入了現有著作物的題名（標題）或其他特定的固有名詞、AI生成物與現有著作物高度類似等。 四、開發與提供者也可能是侵權責任主體[8] 該指引指出，除利用人外，開發或提供者亦有負侵權責任的可能，特別是－－人工智慧頻繁產生侵權結果，或已意識到人工智慧很有可能產生侵權結果，但沒有採取措施阻止。於其應負侵權責任時，可能被請求從訓練資料集中刪除現有的著作權作品，甚至是刪除造成侵權的人工智慧學習創建的訓練模型。即便人工智慧學習創建的訓練模型一般並非訓練資料的重製物，不過如果訓練後的模型處於產生與作為訓練資料的著作權作品相似的產品的機率很高的狀態，該指引認為可能會被同意[9]。 參、事件評析 人工智慧（AI）科技迎來契機，其生成內容隨著科技發展日新月異，時常可以看見民眾在網路上分享AI技術生成的圖像和影音。是否能將AI生成的圖案用在馬克杯或衣服販售，或是將Chat GPT內容當作補習班教材，均成為日常生活中的訓練AI的資料與運用AI的產出疑義。 各國固然就存有人類的「創造性貢獻」是人工智慧生成結果是否受著作權法保護、可受著作權保護的條件，單純機械性的AI自動生成，基本上欠缺「人的創造性」，非著作權保護對象，已有明確的共識。如何以明確的法令規範降低AI開發過程的侵權風險或處理成本？賦予AI訓練合法使用既有著作，應有的界限？衡平(賦予)既有著作的著作權人權益？AI服務提供者應負那些共通義務？是否合理課予AI服務提供者應負之侵權損害責任？AI使用者之侵權責任是否須推定符合「接觸」要件？等等諸此進一步的疑義，則仍在各國討論、形成共識中。 而從日本文化廳的《人工智慧著作權檢核清單和指引》，我們可以清楚的看出，在樹立成為AI大國的國家發展政策下，其著作權法雖已賦予AI訓練資料合法的重製，但在指引是明列已屬「享受」目的訓練行為、不合理損害著作權利用的情況、明示開發服務者應負的揭露義務與可能承擔侵權責任，彰顯其對權利人權益平衡保護的努力。值得於我國將來推動落實AI基本法草案中維護著作權人權益原則時，做為完善相關法令機制的重要參考。 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） [1] 文化庁著作権課，「AI著作権チェックリスト＆ガイダンス」，令和6年7月31日，https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/seisaku/r06_02/pdf/94089701_05.pdf，最後閱覽日：2024/08/20。 [2] 詳見前註，頁31。 [3] 詳見前註，頁7。 [4] 詳見前註，頁8。 [5] 詳見前註，頁9。 [6] 詳見前註，頁9。 [7] 詳見前註，頁35。 [8] 詳見前註，頁36。 [9] 詳見前註，頁42。
零工經濟（Gig Economy）近年來興起以UBER為首的「零工經濟」（Gig Economy）議題。按國際勞工組織（International Labor Organization, ILO）的說明：所謂「零工經濟」，是透過數位勞工媒合平台，將分散於各地的勞力資源，按需求（On-Demand）調度到特定地點以執行任務。這些被調度的勞工即為「零工」，多半從事服務性質或任務性質單純且零碎（Micro-Task）的工作，如代駕、代辦雜務、居家打掃。 面對零工經濟的風潮及其衍生的勞資問題，各國積極針對零工經濟推出對應政策。舉例而言，美國加州政府於2019年9月18日通過《AB 5法》（California Assembly Bill 5 (2019)），擴大「正式員工」（Employee）的解釋範圍，並要求資方必須對於「獨立承攬人」（Independent Contractor）之認定負舉證責任。美國國會亦推出《保護零工經濟法》草案（Protect the Gig Economy Act of 2019）。國際組織方面，國際勞工組織從2015年起，發布多份研究報告，更在2017年8月成立「國際勞工組織全球委員會」（ILO Global Commission on the Future of Work）。 國際勞工組織倡議各國設立社會福利專法保障所有零工的基本工資，國際勞工組織指出：美國於2017年約有5,500萬名零工（Gig Workers），佔整體勞動力的34%，2020年可能會成長到43%。然而，僅50%的零工獲得應有的報酬。觀察2017年的數據，零工的平均時薪是4.43美元，假設考量閒置的時間，平均時薪僅剩3.31美元，時薪中位數是2.16美元。關於零工集會結社自由方面，零工已慢慢開始有了組織性的工會，然而，零工向資方爭取權益時，面對傳統工會較不會存在的難題：32%的零工僅為補貼既有正職工作，零工間交流少、對於權益難成共識，無法進而凝聚集體訴訟的力量。再者，勞工運動以實體為首選，然而零工大多透過「數位平台」，數位平台常有總部在境外的現象，零工較難有特定集會地點，甚至難辨識出談判的對象。最後，平台業者多數聲稱零工僅為「獨立承攬人」，然而，平台業者和零工間的法律關係是否為「承攬關係」尚有待商榷，各國政府及國際組織仍在研擬討論階段。