有鑑於加密資產(crypto-asset)投資交易潛在風險與市場波動性,美國聯邦準備理事會(Federal Reserve Board)、聯邦存款保險公司(Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC)與通貨監理局(Office of the Comptroller of the Currency, OCC)於2023年2月23日發布聯合聲明,提出加密資產增加銀行流動性風險情境,例如穩定幣因市場狀況之變動,導致銀行擠兌使大量存款流出,由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性,加密資產相關資金恐造成流動性風險提高,提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。
依據聲明內容,有效風險管理作法包括:(1)了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素,以及這些存款易受不可預測波動影響的程度;(2)銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險,並建立有效的風險管理控制措施;(3)應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃(contingency funding planning),例如流動性壓力測試;(4)評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度,以因應加密資產高流動性風險,確保經濟金融穩健發展。
慶祝國家衛生研究院成立十周年,國衛院表示將規劃成立生物製劑先導工廠,今年可發包動工,預計三年內完成,未來除了生產台灣本土性傳染病所需疫苗外,也協助衛生署流感疫苗自製計劃提供技術來源。行政院核准通過十二億元的生物製劑先導工廠,目前已進入招標階段,預計六、七月份可正式動工,預計三年後完工投產,未來將成為符合聯合國國際疫苗中心 (The International Vaccine Institute, IVI) 的規格的 GMP 生產線。 此外,配合衛生署的公共衛生計劃,國衛院疫苗研發中心也將建立本土性傳染病如腸病毒、 SARS 、白喉、百日咳、破傷風及日本腦炎的資料庫,部份疫苗市場潛力發展有限,但是透過國衛院的保存,讓我國具備完整的疫苗量產能力。政府計劃投資五十億元興建大型流行感冒疫苗工廠,國衛院將扮演技術提供的角色,包括參考實驗室,人員訓練,及微生物量產疫苗的開發,都將由生物製劑先導工廠負責。
美國擬將開放中國家禽類產品之進口美國近期可能開放進口中國大陸將已處理或煮熟的家禽類產品至美國。美國農業部(The U.S. Department of Agriculture)表示中國若將處理過之家禽類產品出口至美國販售,前提是必須遵循美國相關食品進口規範完成妥當的進口申報程序,並且在中國所提出之出口健康認證(export health certificate)中,證明該家禽類產品有確實在適當的溫度等處理過程中進行妥善處理。 美國農業部食品安全及監督服務部門(Food Safety and Inspection Service, 簡稱FSIS)之相關負責官員於2014年6月初在美國國會中國事務執行委員會(Congressional-Executive Commission on China, 簡稱CECC)所舉行的聽證會(hearing)中指出,中國已經將出口健康認證提交給FSIS及動物植物健康監督服務(Animal and Plant Health Inspection Service, 簡稱APHIS)進行審核。在聽證會中,最讓美國負責官員顧慮是否通過開放中國進口家禽類產品之因素在於中國鬆懈的法律規範及其政府的貪汙問題,對於所出具的出口健康認證報告之確實性亦有待考證。美國負責的相關人員建議,中國大陸在產品製造過程的透明度是對於出口健康認證最重要的部分,能夠說服美國相信中國大陸對於食品及藥物安全在管理上的謹慎。 另外一個需要注意的地方在於食品原產地之標示(country-of-origin labeling,簡稱COOL)。在美國食品市場中,若食品大部分的成分來源是在美國境內處理的,則該食品會有「美國產品」(product of U.S.A.)之標示,但對於何謂「美國境內處理的食物」仍沒有明確的標準,對於國外進口美國的產品,在美國經過重新包裝或加工,則依據COOL相關規範,應標示該產品為「美國產品」。因此,在此條件下,若美國允許中國進口經過中國當局出口健康認證的家禽類產品,若進口至美國後,又在美國境內經過重新加工或是包裝,則該食品之COOL將會顯示該食品來自美國,而非出產自中國大陸。這樣的結果恐將會讓美國食品標示出現不完全精確之結果,也會讓消費者開始顧慮其購買的食品來源的顧慮及食品安全的可信度,美國將必須對進口食品的安全管控上建立更嚴謹的規範措施。
2025年美國營業秘密管理重要實務本文整理美國2025上半年營業秘密管理重要實務,以協助企業強化營業秘密保護。 一、實務常見的兩種不當使用營業秘密情境 由於數位化發展與遠距工作盛行,員工可以更容易地透過隨身碟、電子信箱等方式接觸並傳輸機密(數位文件)。 提醒公司應留意兩個實務常見的不當使用營業秘密的情境: 1. 員工離職後創業或跳槽至競爭公司。 2. 在公司因收購計畫進行盡職調查時,或公司與他方存有供應商、獨立承包商等合作關係期間,公司與他方共享機密資料,接收資訊方卻於協商破局/合作結束後持續留存並不當使用機密。 二、為防患未然,建議公司應「打造營業秘密保護文化」 「打造營業秘密保護文化」的7項重點如下: 1. 識別機密 公司應識別自身所擁有的營業秘密,區分營業秘密與一般資料。如果公司不清楚自己的營業秘密範圍,也會增加員工不知道需要謹慎處理哪些資料的風險。 2. 控管機密文件的重製、流通行為 監控機密文件的列印、下載等重製行為,禁止將公司機密資料傳輸至私人信箱或私人雲端帳戶。 3. 與員工簽訂保密契約,定期提醒保密義務,並客製化員工培訓課程 公司除與員工簽訂保密契約外,當員工開始新專案、轉調部門或升遷時,職務內容的變動,也會連帶影響公司需要向員工更新其對保密義務的理解。 公司應自員工入職起,進行定期的保密培訓與宣導,並針對特定職位客製化相關具體的保密情境,讓員工能夠確實了解公司的保密政策,知道自己應採取/不應採取某些行動,以及行動背後的原因。例如:工程師須了解技術文件的保護方式;銷售團隊需要與客戶資料、定價策略相關的保密培訓課程。 4. 離職人員管理 離職面談應明確提醒員工具持續性的保密義務,且留下相關紀錄,內容應包含對員工任職期間所接觸任何營業秘密的討論資訊,並讓員工簽署書面聲明,確認自己具有保密義務。 5. 網路控管 遠距登入公司系統須透過VPN。 6. 外部活動管理 公司應留意與外部單位(潛在合作夥伴、供應商或客戶)共用敏感資料時,契約須明確約定可共用的資料範圍、可共用資料的人員以及可共用資料的情境。契約應包含保密契約、標示機密資料、返還機密的流程以及定期稽核以確保遵守保密義務。 7. 稽核與改善 定期稽核與持續改善有助於強化營業秘密保護機制,例如:法務、資訊、研發及銷售等部門跨部門協力合作,並持續培訓以打造營業秘密保護文化。 三、面臨營業秘密訴訟,行動策略為關鍵 營業秘密案件通常需要立即採取行動,以防止造成無法彌補的損害。由於在訴訟階段,法院不會僅憑「懷疑」或「模糊描述」就核發禁制令。建議公司平時應落實以下管理措施,以便能夠在發現風險行為後2~3天內,迅速蒐集相應佐證: 1. 證據保全機制應包含:妥善保存電子郵件、系統存取紀錄、裝置使用紀錄等證據。 2. 區分營業秘密的範圍。 3. 持續執行公司所設定的控管措施,如:公司保密政策;保密契約、僱傭契約等契約的保密義務;員工培訓。 4. 留存能夠佐證營業秘密的經濟價值的相關資訊,如:研發投入成本、競爭優勢等。 綜上,公司如欲減少實務上營業秘密糾紛風險,應及早確認是否落實、需要精進公司的營業秘密管理機制,建議國內公司可參考資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」,協助公司檢視並循序調整營業秘密管理作法。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要 於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2] 此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3] 綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明 承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷 車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。 承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。 對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動 根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。 然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析 綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。 據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。