英國數位文化傳媒和體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport, DCMS)於2022年11月23日發布新聞稿,宣布英國與韓國共同簽署的資料橋接規則(The Data Bridge Regulation)於同年12月19日正式生效。在此之前,英國於2022年7月5日已與韓國個人資料保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)簽署資料適足性協議(Data Adequacy Agreement),以促進兩國未來進行資料傳輸。這也是英國在脫歐後,首次與其他國家簽訂的資料協議,而依據過往兩國的數位貿易統計資料,本次協議預估將帶來超過14.8億英鎊的商機。
英國DCMS部長更進一步表示,未來將積極與其他國家的戰略夥伴,開展資料經濟商機。英國於聲明中強調參與全球跨境隱私規則論壇(Global CBPR Forum)的決心,以加速資料共享、促進創新與產學研究,聲明摘要如下:
1、本協議為加強英國與韓國資料共享的里程碑,其宗旨為創建更值得信賴的資料共享環境,以及共創更安全的資料傳輸方式。
2、本協議耗時約一年完成討論與擬訂,並期待能透過該協議,深化並擴展英國與韓國之間的資料夥伴關係。
3、英國與韓國政府承諾將促進資料在國際商業、創新及研究等領域的發展。在加強個人資料保護的前提下,促進資料的合理利用。
4、在資料自由傳輸的基礎上,本協議將提供更完善且可持續推動的全球資料生態系統。雙方政府承諾共同改進數位時代下個資料保護框架,如英國發布國家資料戰略(National Data Strategy)、修訂UK GDPR相關規範,以及韓國PIPC提出個人資料保護法部分條文修正案等具體措施。
英國政府肯認應與其他戰略合作夥伴開展多邊倡議,如參與全球跨境隱私規則論壇(Global CBPR Forum)及經濟合作暨發展組織(OECD),共同推動可信賴之政府存取資料(Trusted Government Access to Data)的目標。
於回顧過去10多年來在大學智慧財產相關的政策措施以後,日本科學技術振興機構(JST)智慧財產戰略中心於7月5日就「政策建言-回首長達十多年的大學智財相關政策措施並探求今後的發展」總結作出發表。根據外識學者專家所組成的JST智慧財產戰略委員會所作成的研議,其就大學智財此後所追求的目標願景,以及為達成該願景各個部門(政府、大學、技轉中心與JST)各自所應扮演的角色提出了整體的建議。 在建言中提到,大學智財的目標願景乃在於「以未來運用為導向擬定智財策略」與「確保研究成果轉化智慧財產,積極回饋國民社會」,並列舉各部門為達成目標願景所應執行之任務。 建言中主要提到的各部門任務如下所述: 【日本政府的任務】 ‧對於大學的智財評價,不應只限授權金收入,也應考慮共同研究、創新育成(由大學孕育而生的新創企業)的創出效果。 ‧應建構於獲得革新性的研究成果時,能夠搶先取得基礎專利、強化週邊專利的策略性的、機動性的強而有力的智財支援體制。 【日本大學、技轉中心的任務】 ‧為創造強勢的專礎專利,應能確保具備優秀判斷力的人材,與應進行充分的先前技術檢索。 ‧應以大學成果的早期實用化為導向,推進與中小、新創企業的合作關係。 ‧思考大學間、技轉中心間多樣而有效果的合作形態,積極謀求提升技轉機會。 ‧強化對學生與研究者的智財教育與智財進修。 【JST的任務】 ‧研析早期而積極的智財發掘與迅速而機動的資金投入等等主動性的支援模式。 ‧進行熟悉海外技術移轉的專業人材的配置與培育,且就對大學專利之權利侵害提供設置諮詢窗口等的支援措施。 ‧促進大學閒置專利的海外技術移轉。 ‧研議於鉅額資金投入而有多數大學、企業參與之特定大型計劃的場合,不受日本版the Bayh-Dole Act條款的限制,而由特定公共的機關等執行專利的管理。
英國競爭與市場管理局將有條件核准Vodafone與Three UK 的合併.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 英國兩家電信業者Vodafone與Three UK(下合稱「合併方」)於2023年6月宣布將以合資的方式合併,英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority, CMA)於2024年12月5日就本案提出最終審查報告,決議將有條件核准合併。 合併方於審查過程中承諾在8年內於全國各地建設各頻段基站,確保行動網路涵蓋範圍、容量和速度的顯著提升並迅速布建5G,目標在2030年讓全英國的學校與醫院都能使用獨立組網(不依賴4G網路)的5G服務(5G SA)。同時其與另一家電信業者VMO2的網路共享協議中,亦提出若合併案通過後,在未來10年將額外投資110億英鎊於網路建設,並將出售部份頻率資源予VMO2。 CMA 認為本案對市場競爭及消費者權益確實可能造成諸如資費上漲或服務條件降低等負面影響,但考量合併方如能履行其網路建設計畫提案及網路共享協議,長期而言能夠顯著提高英國的行動網路品質,能促進市場的有效競爭並最終使消費者受益,合併方亦承諾於三年內對消費者保留某些既有的資費方案,以及對行動虛擬網路業者(Mobile Virtual Network Operator, MVNO)履行預先約定的價格與服務條款,以消除短期內潛在的負面影響。 後續CMA將與合併方及利益相關方協商並召開公開諮詢以確定具法律效力之承諾細節,相關建設承諾亦將由英國通訊管理局(Office of Communications, Ofcom)納為合併方頻率執照之附帶條件,未來將由CMA與Ofcom共同監督承諾之履行,CMA可對未履行承諾之行為裁罰,而Ofcom最重則可撤銷頻率執照。
因應禁止「競業禁止條款」,企業得透過「資料存證」,證明營業秘密存在及擁有近年來,關於「競業禁止條款」之合法性及有效性等,一直是被廣泛討論的議題,在2023年1月5日,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)發布禁止「競業禁止條款」之提案,並指出依調查結果顯示,其造成勞工薪資降低及壓抑流動性等負面影響,故企業未來可能須透過主張《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act)或《防衛營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act)等,以保護營業秘密。同時應值注意者為,有論者提出未來解決方案為企業應推動自動化營業秘密管理系統,而其中一個必要元素是應採取「資料存證」措施,以證明營業秘密存在及擁有。 所謂自動化營業秘密管理系統,即透過工具,對於營業秘密進行「識別」與「評估」,並應對於不具有經濟價值的資訊進行解密。惟為避免增加營業秘密外洩風險,故相關系統應僅留存後設資料。與此同時,為取得盜用營業秘密相關的勝訴裁判,除應留存及保護任何時點的後設資料外,更應採取能夠證明營業秘密存在及擁有之措施,如透過雜湊值或區塊鏈等技術進行「資料存證」,以確保能夠在訴訟上提供必要證據。 最後,近期司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同規劃與建置「司法聯盟鏈」機制,藉由區塊鏈技術,並結合已通過經濟部智慧財產局審查核准之b-JADE證明標章,明定嚴謹之數位資料管理要求,以期強化數位證據同一性及建立簡便驗真程序。因此,未來企業若落實b-JADE證明標章所定之管理要求,將幫助營業秘密數位資料通過驗真程序。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。 「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。 ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。