《2022年保護美國智慧財產法》公布至今，所造成的影響仍有待觀察
繼2023年1月5日美國總統拜登（Joe Biden）簽署《2022年保護美國智慧財產法》（Protecting American Intellectual Property Act of 2022）並生效後，至今尚未見任何根據該法規展開行動的報告，不過各界仍相當關注該法案的動向，因為其與過往的經濟制裁措施有著顯著的差異。
《2022年保護美國智慧財產法》與其他經濟制裁措施之差異包括：
1.僅針對營業秘密之重大竊盜，不包括其他智慧財產權如專利、著作權等；
2.未要求行為人主觀是為他國政府之利益而竊取營業秘密；
3.法規中使用到關鍵術語的標準及定義較少；
4.某些制裁措施具有強制性；
5.制裁的對象不僅包括竊取美國營業秘密者，也包括從他人竊取美國營業秘密中獲利者；
6.營業秘密盜竊行為須有合理可能性或已經對美國國家安全、外交、經濟、金融穩定構成重大威脅。
雖然《2022年保護美國智慧財產法》即將成為重要的政府工具，以解決營業秘密損失及其對國家安全之影響，且允許當事人面臨營業秘密訴訟或威脅時，將制裁措施武器化，但仍有部分問題有待解決，包括：
1.營業秘密受各州法律管轄，各州之管理機構是否會制定自己的營業秘密定義標準？
2.若在訴訟進行期間實施制裁措施，將產生甚麼影響？
3.是否產生《經濟間諜法》（Economic Espionage Act）之待審案件？美國司法部（US Department of Justice）是否必須參與？
4.判斷是否制裁的標準與美國司法部所採用的《經濟間諜法》之標準是否相同？若不同，則差異為何？
5.當事人或法院是否知道判定營業秘密盜竊行為時該適用什麼證據標準？（法規僅規定由總統決定）
6.法院能否將此類制裁措施作為其決策的一部分？
儘管《2022年保護美國智慧財產法》所衍生的問題及將產生的影響尚有待觀察，但建議企業採取下列合規措施，以避免成為美國新制裁措施的目標，包括：
1.制定並實施合規的營業秘密保護政策與程序；
2.對員工進行教育訓練，使其瞭解有關《2022年保護美國智慧財產法》的基礎知識以及對營業秘密之管理要求；
3.對有可能被盜竊營業秘密的流程進行稽核審查。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）。
葉承偉
副法律研究員 編譯整理
Kenneth Nunnenkamp, Eli Rymland-Kelly & Shaobin Zhu, An Initial Look at PAIPA’S Scope and Legal Risks (Aug. 8, 2023), https://www.jdsupra.com/legalnews/an-initial-look-at-paipa-s-scope-and-5426733/ (last visited Sep. 04, 2023).
謝明均，〈美國國會通過《2022年保護美國智慧財產法》，加強營業秘密保護力道〉，資策會科技法律研究所，2023年1月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=16&tp=1&d=8933（最後瀏覽日：2023/08/23）。
巴西政府於2015年1月28日公布個人資料保護法草案（Regulation Of The Brazilian Internet Act And Bill Of Law On Personal Data Protection），該草案適用於個人和通過自動化方式處理個人資料的公司，惟前提是（1）處理行為發生在巴西或（2）蒐集個人資料行為發生在巴西。該草案將強加規範企業處理其在巴西的個人資料，包括資料保護義務和要求： 一、企業必須使資料當事人能夠自由的、直接的，具體的使當事人知悉並取得人同意以處理個人資料。 二、除了在有限的例外情況下，禁止處理敏感個人資料。例如資料當事人已被告知處理敏感個人資料的相關風險，並有具體的同意。敏感的個人資料包括，種族和民族淵源，宗教，哲學或道德信仰，政治觀點，健康和性取向資料，以及遺傳數據。 三、資料外洩時有義務立即報告主管機關。 四、當個人資料是不完整，不準確或已經過期時，允許資料當事人查詢他們的個人資料並更正之。 五、不得提供個人資料給資料保護水平不相似的國家。 六、有義務依比例原則採取安全保障措施以處理個人數據，防止未經授權的訪問，破壞，丟失，篡改，通訊或傳播資料。
中國大陸政府補助科技計畫之智慧財產權相關規範中國大陸為鼓勵科技研發與創新，陸續訂有《科學技術進步法》（最近一次修正為2007年12月29日，自2008年7月1日施行，以下簡稱科技進步法）及《促進科技成果轉化法》（原為1996年5月15日訂定，最近一次修正已於2015年10月1日起施行），並分別規範智慧財產權相關內容。 其中，關於中國大陸政府補助科技計畫產出之智慧財產權，依科技進步法第20條第1項規定，凡政府補助之科技計畫研發成果，其產出之發明專利權、電腦軟體著作權、積體電路布局權及植物品種權，除涉及國家安全、國家利益或重大社會公共利益者外，由該科技計畫項目承擔者（參照科技進步法第5條第2項規定，可能為組織或個人）依法取得。 而相關科研工作者依前述規定取得成果後，如欲進行運用或轉化，依《促進科技成果轉化法》第2條規定：「本法所稱科技成果轉化，是指為提高生產力水平而對科技成果所進行的後續試驗、開發、應用、推廣直至形成新技術、新工藝、新材料、新產品，發展新產業等活動」，需依該法相關規範辦理，如第12條可透過政府資源、融資、創投等支持科研成果轉化，且其運用方式如第19或45條具相當彈性，並可讓執行人員獲得一定的收入。
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告，並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日，發布一份政策報告：「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」，介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響，此份政策報告並提出以下各項重要建議： （一）關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化，還包含制定目標，並利用電腦程式實現這些目標，常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 （二）未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力，最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源，並簡化大量資料的處理，例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統，使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前，政府也日益增加相關技術的運用，以提高公共服務效率，使資源達到最佳化分配；減少決策者被誤導的可能；使政府決策透明化；確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時，應遵守倫理使用指南，並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題，對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養，應及早規劃，以適應未來的轉變。 （三）關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性，可從以下兩個面向思考： (1)研究機器學習與個人資料運用結合時，對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究，則包括，執法單位在應用預測技術時，應避免以種族、國籍、地址作為標準，並嚴守無罪推定原則，以防止民眾受到歧視或不公平的指控；透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息，此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容；原先匿名化及去識別化的訊息，因人工智慧功能加強，導至可能被重新識別，故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外，人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險，為了降低這種風險，技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷，目前尚無太多的實務案例，但為保持對使用人工智慧的信任，仍需有明確的歸責制，可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議，部分技術內容須保持透明度，以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一，對於社會整體層面影響將越來越深，新的技術除了可提升生產力，帶來便利的生活，同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用，應打造技術發展友善環境，並對於公眾安全進行相關風險評估，如果風險屬於現有監管制度範圍，應評估是否可充分解決風險，或是須要做相對應的調適。另外，在人工智慧融入現實世界同時，相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育，以提高大眾對新技術的接受及信賴，並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。