歐盟推出給在中華區企業參考之網路犯罪與營業秘密保護指南

  歐盟執委會(European Commission)設有6區域中小企業智慧財產服務台(IP SME Helpdesk),其中歐洲智慧財產服務台(European IP Helpdesk)以及中華區小企業智慧財產服務台(China IP SME Helpdesk)於2022年9月聯合推出「網路犯罪與營業秘密保護指南」(Cybercrimes and trade secret protection : guide,下稱本指南),最大特色之處即在企業如何回應營業秘密遭網路竊取時之事後應對手段。

  中華區中小企業智慧財產服務台透過提供免費資訊服務,支援歐盟(EU)中小企業(SME)在中國大陸、香港、澳門和臺灣保護和執行其智慧財產權(IPR),陸續發布如2020年「保護你在中華區的營業秘密」(Protecting your trade secrets in China)等一系列指導企業如何於中華區保護智財之指南。

  本指南首先揭示企業營業秘密之事前保護手段,包括(1)技術手段:加強網路安全(加密資料、安裝防毒軟體、辨識雲端風險、制定網路安全策略)以及利用區塊鏈技術作為資料、證據保存的手段;(2)內外部人員管制手段:內部員工培訓與管理、第三方(市場、競爭對手)監控。而營業秘密遭竊之事後應對手段,包括(1)回應手段:確認資訊外洩原因、建立緊急處理機制(回報、蒐證流程)、採取法律步驟;(2)回復手段:控制損害(端視營業秘密是否被公開而有不同做法)、亡羊補牢(重新檢視企業智財布局、資安措施、緊急處理計畫),對於在中華區之企業,本指南作法具參考價值之外,資策會科法所發布之營業秘密管理指針2.0版亦可同步參考。

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德國公佈聯邦政府人工智慧戰略要點

  德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」(Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence),係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部,與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針,並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。   德國人工智慧戰略要點摘要如下: 1. 研究能量:必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處:各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎:資料是人工智慧發展的重要關鍵,德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施:人工智慧中重要的技術「深度學習」,不僅需要大量資料,同時還需要強大的計算能力,德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用:德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術,尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制:人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題,德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作:德國作為歐盟會員國之一,未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。   整體而言,德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統,並強調人與機器之間的合作關係,為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略,並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。

德國提出反競爭-數位化法草案(GWB-Digitalisierungsgesetz)擬進一步擴大競爭監管機關之職權

  德國聯邦經濟事務暨能源部(Federal Ministry for Economic Affairs and Energy)於2020年1月24日提出反競爭-數位化法草案(GWB-Digitalisierungsgesetz),主要係針對競爭法相關規範進行修正、調適,意在解決數位經濟中濫用市場地位、權力不平衡之問題。因大型數位公司和營運平台往往擁有大量的用戶資料而居於市場優勢支配地位,將阻礙、影響到其他新進公司的整體競爭和創新發展。   從而,數位經濟時代的競爭政策需要有適當的競爭規則和監管手段,以便強化有效的市場競爭,本草案進一步擴大德國競爭監管機關(Bundeskartellamt)的職權,目的在嚴格監管濫用市場力量之大型數位公司和平台營運商(如FACEBOOK、GOOGLE等),同時增加競爭對手的市場創新和共享資料存取的機會,確保相關規定與執法達到適當平衡。   茲將該草案擬修正之主要內容,重點整理如下: 禁止大型數位公司刻意阻礙用戶將其個人資料移轉至其他數位服務提供者的限制競爭行為-促使用戶更易選擇轉換到其他平台,使德國競爭監管機關在判斷數位公司是否涉及限制競爭行為時,有更明確的介入依據。 提出有關濫用(abuse)的新概念,係針對「在跨市場競爭上具顯著影響」之公司(paramount significance for competition across markets),並賦予德國競爭監管機關新的干預權限-在評估時,德國競爭監管機關不僅會考慮單一市場,也會透過規定的要件檢視整體市場(例如:該公司在一個或數個市場上的主導地位、財力、對資料或其他資源的存取、垂直整合)。若競爭監管機關發現該公司雖尚未在市場上取得主導地位,但依其判斷已經對於跨市場競爭具顯著影響性,除有正當理由外,原則上可以提出命令,並禁止該公司繼續進行特定行為。 提出「中介力量(Intermediation power)」的概念—對於依賴中介者(Intermediaries)(例如多樣化數位平台)提供產品或服務的企業而言,中介者對於控制市場的進入具有一定程度之影響力。由於這種影響力可能遭濫用,因此草案中引入「中介力量」的概念,擴大數位服務提供者市場力量的評估標準,需考量中介者對於市場進入的影響性。 重新定義和擴大關鍵設施原則(Essential Facility Doctrine)之規定—關於是否應強制公司授予對資料的同意存取權及如何規範這種存取權限,存在爭議,為了強化競爭法的存取權,草案擬重新定義和擴大關鍵設施原則的規定,使其他公司可向居於市場優勢地位的企業要求開放資料、網路或其他基礎設施的存取權限以開展業務,否則將阻礙競爭。 濫用相對市場力量(relative market power)原則之擴大適用—現行法雖規範具有相對市場力量之公司不得濫用此地位,但此原則僅適用於對中小型企業的保護。因此,草案希望擴大保護大型公司,避免其受到傳統或數位平台的濫用行為所影響。因為資料的使用對於在數位經濟中提供相關服務、創新和競爭而言相當重要。 賦予競爭監管機關充份權限以避免市場獨占(monopoly)發生—現行法下若已經有一定規模但尚未具主導地位的公司試圖以反競爭行為(anti-competitive manner)引發市場傾銷(tipping of the markets)時,競爭監管機關並無權干預。草案則擬賦予競爭監管機關在公司居於主導優勢地位前介入的權利。又,為因應數位市場變化,並使競爭監管機關可即時介入,草案在程序上擬放寬競爭監管機關為暫時性措施(Interim measures)的要件。 針對企業併購之新規範—擬規範小型公司之連續併購(Successive acquisition)以及「殺手併購」(killer acquisitions)行為,係因現行法對於前者之交易情形並未規範需要通知主管機關,而有致市場壟斷之虞,因此於草案中擬為規範;後者則是考量此惡意的手段係透過阻礙新創公司對其創新產品的研發,以達到避免與收購方自身產品競爭之目的,因此草案擬增訂規範予以限制。   該草案目前預計將於2020年下半年通過,使德國競爭監管機關在數位經濟領域針對數位公司和平台營運商的執法上有所變化,後續值得留意。

美國國防部「人工智慧國防運用倫理準則」

  美國國防部(Department of Defense)於2020年2月採納由美國國防創新委員會(Defense Innovation Board, DIB)所提出之「人工智慧國防運用倫理準則(AI Principles: Recommendations on the Ethical Use of Artificial Intelligence by the Department of Defense)」,以衡平倫理與人工智慧於國防帶來之增益。   美國國防創新委員會為美國聯邦政府下之獨立委員會,設置目的在於依美國新創科技,提供意見予美國國防部,與美國國防部並無隸屬關係。有鑑於人工智慧之運用範疇日益增廣,美國國防創新委員會遂提出旨揭「人工智慧國防運用倫理準則」,以因應人工智慧於國防之應用所產生之問題。   倫理準則適用於「戰爭或非戰爭用途之人工智慧之設計以及應用」,對於「人工智慧」之定義,倫理準認為人工智慧並無精確之範疇,只要「對於資訊有所處理並旨在達到所賦予任務之資訊系統」,皆為本準則下之人工智慧。倫理準則指出,「人工智慧」與美國國防部3000.09指令下之「自動化武器系統(Autonomous Weapon System)」之定義不同,但有可能重疊,而所謂「自動化武器系統」為「一經人類選擇啟動,即可在無人類監督之情形下,自動針對目標進行鎖定或進行攻擊之自動化武器系統」。   美國國防創新委員會表示,該準則旨在切合美國既有憲法、法律、國際公約之傳統標準下,融入現代化對於人工智慧之要求,如國際公約中之戰爭法(Law of War)即為本準則之傳統標準之一,舉例而言,如人工智慧被裝置於武器中,其設計及應用應符合最小傷亡原則、避免傷及無辜原則等。   除此之外,準則亦包含以下現代化對於人工智慧之要求:(1)人類對於人工智慧系統之設計、應用以及使用應善盡判斷以及注意義務,且人類應該對於人工智慧系統因瑕疵所帶來之傷害負擔最終責任;(2)對於目標之選擇或分類,應維持公平性,且不得有歧視性;(3)對於人工智慧之設計、應用以及使用,應有明確之工程標準以及資料保存程序,此一工程標準以及資料保存程序應為一般具有專業知識之工程人員可據以理解、分析、追蹤問題所在並加以改善;(4)「戰爭或非戰爭用途之人工智慧」應有明確之應用領域,且完善之檢測、維修,應適用於該人工智慧之全部生命週期。

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