瑞士聯邦委員會發布氣候揭露規則，規範企業非財務資訊揭露義務標準
瑞士聯邦委員會（The Swiss Federal Council）於2022年11月23日發布氣候揭露規則（L'ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques），旨在補充《瑞士債法典》（Code des Obligations）企業非財務資訊揭露義務之標準，要求瑞士大型企業呈現明確、可供比較的氣候資訊，並於2024年1月1日起生效。
依照《瑞士債法典》第32章第6節「非財務事項之透明度（Transparency on Non-Financial Matters）」規定，擁有500位以上員工，且資產負債表總額為2000萬瑞士法郎以上或營業額超過4000萬瑞士法郎之上市公司、銀行和保險公司（下稱大型企業）每年應揭露非財務資訊。氣候揭露規則就此進一步補充該章節的內容，要求大型企業依照國際公認標準揭露氣候資訊，要點如下：
（1）明定包括氣候對大型企業造成的影響與企業活動對氣候造成的影響在內的資訊，皆應於大型企業的非財務資訊報告中公布。
（2）將氣候相關財務揭露工作小組（Task Force on Climate-related Financial Disclosure, TCFD）公布之「TCFD建議書（Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」與附件「TCFD建議書之實施（Implementing the Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」納為瑞士大型企業氣候揭露標準，包括治理、戰略、風險管理及關鍵指標與目標四項主題，並應留意建議書「適用所有部門（all-sectors）」與「個別部門（certain sectors）」之指引。
（3）如未依規定揭露者，則應說明其遵循氣候揭露義務的其他方式，或說明無須遵循的正當理由。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
吳允中
副法律研究員 編譯整理
CONSEIL FEDERAL SUISSE, Ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques, available at https://www.newsd.admin.ch/newsd/message/attachments/74000.pdf（last visited Dec. 7, 2022）.
CONSEIL FEDERAL SUISSE, L'ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques entrera en vigueur le 1er janvier 2024, https://www.admin.ch/gov/fr/accueil/documentation/communiques.msg-id-91859.html（last visited Dec. 7, 2022）.
Droit des obligations, FEDLEX, https://fedlex.data.admin.ch/eli/cc/27/317_321_377（last visited Dec. 7, 2022）.
蔣瑜玲，〈瑞士ESG新法規正式生效〉，科技法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8795&no=64（最後瀏覽日：2022/12/7）。
盧秉羲，〈日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》〉，科技法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8685&no=64 最後瀏覽日：2022/12/7）。
美國聯邦貿易委員會（The Federal Trade Commission, FTC）於2023年1月5日提出聯邦規則彙編（Code of Federal Regulations, CFR）之修正草案，其基於競業禁止條款（Non-Compete Clauses）將阻止員工離職及員工之競爭、降低員工的薪資、阻止新企業之形成及阻礙創新等立法目的，擬禁止僱用人及受僱人間約定競業禁止條款及使現有的競業禁止條款歸於無效。 美國亦有相關報導提到員工流動於技術領域尤為常見，因技術領域之企業對營業秘密高度重視，故對於員工離職到競爭對手會特別留意，例如加州的許多企業（尤其是位於矽谷之企業）會與員工簽署保密合約規範對於機密資訊的處理，部分合約甚至包含競業禁止條款以限制員工於離職後至競爭對手處工作，不論係保密合約或競業禁止條款，其目的均係延遲或避免員工於離職後帶走公司敏感資訊並將其用於對前僱主不利之用途。 聯邦規則之修正草案一旦通過，未來美國的企業將不得再以約定競業禁止條款之方式限制離職員工至競爭對手處工作，但企業仍可透過在員工離職前或離職後採取相關措施，盡早發現並降低離職員工竊取公司敏感資訊的風險，可採取的措施例如： 1.留意員工離職前是否有未經授權或為完成工作以外之目的複製或存取公司的資料之行為，意即，這些蒐集來的資訊是否將用於新公司的工作（如改良競爭對手的產品、擴大競爭對手的客群等）； 2.對員工個人工作設備（如：公司提供之筆電及手機）或網路存取紀錄等進行調查，檢視是否有異常檔案存取紀錄或異常行為（例如是否突然大量刪除/複製檔案）； 3.了解員工的離職原因及於離職後的規劃——可以了解員工未來可能從事的職業、就職的企業以調整離職前調查的程度； 4.留意員工於找到新雇主後是否仍持續使用公司的營業祕密——新雇主亦須留意的是，新進員工是否仍持續使用前公司的營業秘密，以避免公司被訴。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美民主黨提案開放網路賭博美眾議院金融服務委員會主席Barney Frank於4月26日提案撤銷國會去年備受爭議的禁止網路賭博法案，取而代之制定聯邦層級規範架構的「網路賭博規範與執行法案」(Internet Gambling Regulation and Enforcement Act )，以核准賭博公司線上收取美國國民賭金，並對未成年人、強迫性賭博、洗錢與詐欺等須採取保護措施。 布希總統去年十月所簽署通過的法律，要求銀行與信用卡公司拒絕付款給美國司法管轄權外約2300家的賭博網站，造成賭博業的空前危機。Frank在個人網站批評，〝此法律是對美國人身自由的不當的干預〞。壓力不止於此，WTO也稍早議決美國的此限制不合法，因為某些國內的活動如賽馬，排除外國的公司而形成差別的對待。 Frank 所提的新法案將禁止發執照給任何涉嫌違反賭博、洗錢與詐欺或其他金融法等罪行者，且執照的審理與取得將透過財政部防制洗錢法的協助。而未來消費者上網站必須提供姓名、地址、出生日期與相關身分證明號碼，以和線上支付系統作資料核對。 投資公司Friedman Billings Ramsay認為美國國庫預計五年可增加兩億美金的賭博稅收。
美國國家標準與技術研究院「隱私框架1.0版」美國國家標準與技術研究院（NIST）於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」（NIST Privacy Framework Version 1.0），為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障，以風險管理（risk management）的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」（Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1）架構，包含框架核心（Core）、狀態評估（Profile）與實施層級（Implementation Tier），以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制，透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級，進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架，用以促進開發者導入隱私設計思維（privacy by design），以及協助組織保護個人隱私，其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策（ethical decision-making）及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任；在當前與未來的產品或服務中，因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務；以及促進個人、企業夥伴、稽核者（assessor）與監管者（regulator）在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規，亦不具備法律效果，而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具，企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求，掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險，並識別隱私權相關法律規範，包含加州消費者隱私法（California Consumer Privacy Act）與歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）等，提出更具創新性與有效性的解決方案，並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。