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。
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蘋果電腦 (Apple Computer Inc.) , iPod 製造商,已經提起第二項訴訟以反擊其競爭對手, MP3 製造商創新科技 (Creative Labs Inc.) 所提出之專利訴訟。 以新加坡為基地的創新科技,世界第二大數位音樂播放器銷售商,上個月在加州的美國聯邦地方法院,控告蘋果電腦的 iPod 音樂播放器侵犯關於該公司旗下 Zen MP3 播放器介面的專利。同時,該公司也要求美國國際貿易委員會 (International Trade Commission, ITC) 禁止 iPod 在美國的販售與行銷。 蘋果電腦除了向威斯康辛的美國聯邦地方法院提出反訴之外,隨後再於上週向德州的美國聯邦地方法院控告創新科技的可攜式音樂播放器侵犯其數件關於軟體以及系統的專利,包括 MP3 在電腦上的顯示方式、如何編輯 MP3 播放器資料以及圖示的安排等。 創新科技發言人 Phil O'Shaughnessy 表示,最近數月以來,創新科技已經向蘋果電腦提出若干「溫和的解決方案」。他也表示,於交涉期間,或任何其他時間,蘋果電腦從未提及其列舉於訴訟中的那些專利。並且,創新科技已經預料到蘋果電腦的報復行動,也已經作好準備。
何謂「阿西洛馬人工智慧原則」?所謂「阿西洛馬人工智慧原則」(Asilomar AI Principles),是指在2017年1月5日至8日,於美國加州阿西洛馬(Asilomar)市所舉行的「Beneficial AI」會議中,由與會的2000餘位業界人士,包括844名學者專家所共同簽署的人工智慧發展原則,以幫助人類運用人工智慧為人類服務時,能確保人類的利益。 該原則之內容共分為「研究議題」( Research Issues)、「倫理與價值觀」( Ethics and Values),及「更長期問題」( Longer-term Issues)等三大類。 其條文共有23條,內容包括人工智慧的研究目標是創造有益的智慧、保證研究經費有益地用於研究人工智慧、在人工智慧研究者和政策制定者間應有具建設性並健康的交流、人工智慧系統在其整個運轉周期內應為安全可靠、進階人工智慧系統的設計者及建造者在道德層面上是其使用、誤用以及動作的利害關係人,並應有責任及機會去影響其結果、人工智慧系統應被設計和操作為和人類尊嚴、權利、自由和文化多樣性的理想具一致性、由控制高度進階人工智慧系統所取得的權力應尊重及增進健康社會所需有的社會及公民秩序,而非顛覆之,以及超級智慧應僅能被發展於服務廣泛認同的倫理理想,以及全人類,而非單一國家或組織的利益等等。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
美國國際貿易委員會(USITC)發布「全球數位貿易報告」,推動數位經濟新機會2014年8月,美國國際貿易委員會(USITC)發布「美國與全球經濟體之數位貿易」政策報告,該報告係應美國國會參議院財政委員會(Senate Committee on Finance)之要求所進行之調查,期能夠深入了解數位貿易(Digital Trade)在美國與全球經濟體之間的發展,無論係透過網際網路(Internet)所進行之在地化商業行為抑或國際貿易,能夠有效指認出阻礙美國進入全球數位貿易市場之阻礙。 報告指出,數位貿易當有助於整體經濟之正面發展,例如促進通訊、加快商業交易、增進資訊近取,並能夠增進中小企業之市場機會。然而,根據所回收之調查數據顯示,目前存在著影響國際間數位貿易若干法制障礙,分別為:在地化的要求(localization requirements)、市場進入的限制(market access limitations)、資料隱私與保護規範要求(data privacy and protection requirements)、智慧財產權侵害(IPR infringement)、不確定之法律責任(uncertain legal liability)、公部門網路管制(censorship),以及在地消費者之不同要求(compliance with customs requirements)。 然而,報告也指出十項對於企業與消費者的新機會: 第一,在內容產業,將有助於扶持獨立的創作者;第二,在旅遊與住宿產業,可促進更佳的利用率;第三,網際網路有助降低求職摩擦,降低失業率;第四,增進線上服務之合作與整合,例如應用軟體介面經濟面之貢獻;第五,保險產業界運用巨量資料分析帶動之創新發展;第六,透過M2M通訊,改善製造流程;第七,農業界之數位創新;第八,網路使用者之資料蒐集,在隱私權考量與相關正面效益間取得平衡;第九,增進美國網路公司之全球競爭力;第十,促進中小企業之出口。 因此,對於欲進軍全球聯網市場之我國資通訊高科技業者來說,應當留意相關之法制障礙,遵循不同國家之法律規範,掌握聯網新興科技所帶動之下一波龐大商機。