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。
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梁景濠
副法律研究員 編譯整理
R. Mark Halligan, Automated trade secret asset management: five elements,Reuters, Feb. 13, 2023, https://www.reuters.com/legal/legalindustry/automated-trade-secret-asset-management-five-elements-2023-02-13/ (last visited Feb. 24, 2023)
歐盟十五個會員國為強化對抗恐怖攻擊、跨邊境犯罪及非法遷徙之國際合作，於2007年3月28日提出有關資料分享的立法草案，以期歐盟能夠建立一套資料分享的機制與架構。立法草案明確規範了各成員國就資料保護所應給予的等級，其必須保證個人資料保護必須達到與1980年歐洲理事會（Council of Europe）通過的「保護自動化處理個人資料公約（Convention for the Protection of Individuals with Regard to Automatic Processing of Personal Data）」及其於2001年通過的附加議定書相同等級。 該立法草案係根據「Prüm條約」而來，其條約簽署背景為2004年馬德里的恐怖組織炸彈攻擊事件，有鑑打擊恐怖攻擊及跨國犯罪之國際合作，歐盟七個會員國於2005年5月27日在德國、比利時及盧森堡邊境的城市Prüm，簽訂了該條約。條約中規定，簽署國之警察及刑事追訴機關執法於恐怖攻擊及跨邊境犯罪時，得向他簽署國處理相關資料之單位請求有關DNA之分析資料、指紋及相關車籍資料。 目前，歐盟資料保護監督機構（European Data Protection Supervisor）已背書支持建立該機制與架構，並且聲明表示，該架構之建立，仍應注意資料保護的相關事項，在追求資料分享更為便利的同時，應給予人民更為足夠的保護，再者，資料處理的權責單位對於不同的資料類型，也應以不同的方式處理之，越敏感性的資料越應限制其使用目的，並且讓越少人得以接觸。
美國國會將跟進加州與馬里蘭州 立法禁止商家禁止或限制消費者於評價網站上散佈負面評價看準消費者利用網路就其各別消費經驗進行評論的商機，不少業者紛紛提供專門作為消費評論的網路平台服務，例如美國最大評論網站yelp以及臺灣的「愛評網」等評論網站。然而，消費者若在網路上就其消費經驗對特定商家發表負面評論，難免對於商家的商譽或營業表現造成影響，因此部分商家試圖利用各種手段避免消費者於熱門評論網站中發表負面評論。最常見的手段為商家藉由其與消費者間的契約中加入「禁止負面評論約款」（Nondisparagement Clause），向發表負面評論的消費者或經營評價網站的業者主張其契約上的權利，但該作法也導致消費者與商家間的法律層出不窮。 較為人所知的爭議案例為，一間位於紐約市的酒店因至該酒店參加婚宴的顧客於Yelp等評論網站上留下諸多負面評價，該酒店即依據契約向使用場地舉辦婚宴的新婚夫妻， 以每一則負面評價500美元為計，收取一筆高額的賠償金。另有較特別的案例為，紐約市有一名牙醫師於其與診所病患間的契約中明訂授權約款，將任何病患可能於就診後作成的負面評價，以著作權授權的方式授予該名牙醫師，而該名牙醫師復以被授權人的身分，依據該契約向Yelp等消費評價網站主張刪除網站上針對其所營診所的相關負面評價。 因應愈來愈多的商家藉各種手段試圖限制消費者在熱門評價網站上發表負面的消費經驗或評論，加州議院於2014年9月正式表決通過並由該州州長簽署，於民法中增訂第1670.8條（California Civil Code §1670.8）之規定，使消費者發表消費評論之自由能夠受到更完整的保障。依據該法之規定，消費者有權對其所消費商品或服務的出賣人、出租人或其受僱人與代理人發表陳述（statement）；若任何契約禁止或限制消費者發表與其消費經驗相關評論之權利，則該契約應屬無效。總檢察長(Attorney General)以下的檢察官或個案消費者可透過民事程序向違反該法律規定者起訴，法院最高可以將行為人處以初犯2500元美金以及累犯每次5000美元的罰款。 馬里蘭州議會亦於2016年2月表決通過於該州《商業法》（Commercial Law）中增訂14.1325條（MD. Comm. Law gcl. §14.1325），該州法規定與上述加州州法同樣保障消費者對其消費經驗加以評論之權利，且違反該法的行為人除了將負擔1000美元及累犯每次5000元美金的罰款之外，若構成輕罪(misdemeanor)則可能被處以一年以下的拘禁，且得併科1000美元罰金。 除了上述二州對保障消費者消費評論的法制加以強化之外，美國國會也正在進行相關的立法工作。聯邦參議院於2015年12月表決通過《2015年消費者評論自由法》（Consumer Review Act of 2015），該法案（H.R.2110, 114th Cong. (2015-2016)）目前於聯邦眾議院的「工商業與貿易委員會」（Subcommittee on Commerce, Manufacturing, and Trade）中待審。該部聯邦法除了將使任何禁止或限制消費者以任何方法評論商品或服務的契約效力歸於無效之外，更禁止商家與消費者約定移轉任何關於消費經驗評論的智慧財產權。
日本提出2020年創新願景的期中建言，主張應自未來需求中發掘創新方向日本經濟產業省所屬「研究開發與創新附屬委員會」於2020年5月29日統整了有關2020年創新願景的期中建言並作成報告。本次的願景建言，係著眼於日本於IT等領域無法推動新興產業的現狀，且在原本具有競爭優勢的領域上，又因新興國家崛起導致實質獲益降低，加之新型冠狀病毒疫情使經濟活動停滯等結構性變化，產生全球性的典範轉移等問題。故認為應自長遠觀點出發，視「從未來需求中發掘創新價值」的途徑為創新關鍵，化危機為轉機，並同步觀察國內外的動向，針對企業、大學、政府各界應採取的行動，綜整出2020年的期中建言。 本次期中建言以產業為核心，主要包含以下幾個面向：（1）政策：例如，為積極參與新創事業的企業規劃認證制度；透過修正產學合作指引、簡化〈技術研究組合（為成員針對產業技術，提供人力、資金或設備進行共同研究，並為成果管理運用，且具法人格的非營利組織型態）〉設立與經營程序、擇定地區開放式創新據點等手段深化與落實開放式創新；以「創造社會問題解決方案」與「保護關鍵技術」的研發活動為重心，鬆綁相關管制，並調整計畫管理方式等以協助技術投入市場應用；以2025年與2050年為期，就次世代運算（computing）技術、生化、材料與能源領域提出科技與產業發展的願景；藉由改善人才制度、數位轉型等方式，強化企業研發能量；（2）「從未來需求中發掘創新價值」概念：現行研發與導向商品化的模式，主要以既有的技術、設備等資源為基底，進行線性且單向的創新研發，重視短期收益與效率化，使成果應用未能貼近社會的實際需要，故未來應在此種模式之外，另從創造社會議題解決方案與切合未來需求的觀點出發，結合既有技術資源來擬定長期性的研發創新戰略並加以實踐；（3）產官學研各界角色定位與任務：大學與國立研發法人應強化其研發成果之商轉合作，調整課程內容以削減知識與人才產出不符合社會議題需要的問題；企業的創新經營模式，則應透過ISO56002創新治理系統標準、日本企業價值創造治理行動指針（日本企業における価値創造 マネジメントに関する行動指針）等標準實踐，擴大開放式創新的應用；政府則應採取調整稅制、建置活動據點等方式，建構並提供有利於開放式創新的環境，並針對產業發展願景中的關鍵領域（如感測器等AI應用關聯技術、後摩爾時代（post moore's law）運算技術、生化技術、材料技術、環境與能源技術等）進行投資。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。