美國營業秘密之獨立經濟價值的認定趨勢變化
2023年6月來自美國法院的兩份營業秘密意見，強調了獨立經濟價值的重要性，並打破過往學者認為該要件沒有判斷實益的擔憂。所謂的獨立經濟價值，是指任何資訊若要成為營業秘密，所需具備源自其保密狀態的經濟價值。由於兩份意見都不允許原告透過薄弱之推論與假設，來證明其營業秘密具有獨立之經濟價值，顯示出法院對獨立經濟價值之認定趨勢的變化。
其中一份意見來自美國第四巡迴上訴法院，該法院認為原告未能提供充分的證據證明其營業秘密之價值，並駁回原告以該公司被收購之價格或授權其專有資料庫VulnDB所得收入，作為其75項涉案營業秘密經濟價值的論點。美國第四巡迴上訴法院強調，原告不僅需證明所主張之營業秘密具有經濟價值，尚需證明該經濟價值源自所主張之營業秘密的保密狀態。
另一份意見來自美國俄亥俄州北區地方法院，該法院駁回了原告透過其執行長的宣誓書來證明所主張之營業秘密具有獨立經濟價值的作法。儘管該宣誓書討論了法院經常認定為營業秘密的資訊，比如交易的形式、未經審計的財務報表等，但美國俄亥俄州北區地方法院仍拒絕主觀證詞，要求原告提供所主張之營業秘密具有獨立經濟價值的客觀指標或理由。
企業該如何證明其營業秘密具有獨立之經濟價值？
企業可透過下列方式來證明其營業秘密具有獨立之經濟價值，包括：
1.開發成本：開發營業秘密的時間與材料成本，但過去的研發成本未必等於現在的經濟價值；
2.授權、租賃費：他人付費使用其營業秘密的事實；
3.內部通訊紀錄：他人承認該營業秘密所帶來的好處或前僱員、承包商與其競爭對手分享營業秘密的事實；
4.展現出優勢：透過營業秘密資訊獲得一份有價值的合約或滿足某些標準、條件之要求；
5.降低成本／提高效率：透過營業秘密減少原物料之投入及所需時間或提高生產之效率。
隨著美國法院對獨立經濟價值之認定趨勢的變化，營業秘密案件之原告所負的舉證責任將逐漸提高。據此，當企業欲提出不當使用營業秘密之損害賠償時，應盡早開始收集相關證據，以滿足法院對於營業秘密之獨立經濟價值的認定標準。
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葉承偉
副法律研究員 編譯整理
Heidi E. Siegmund, Christopher Michalik, Miles O. Indest & Yasser A. Madriz, For What It’s Worth: The Increasing Importance of a Trade Secret’s Independent Economic Value (Aug. 8, 2023), https://www.mondaq.com/unitedstates/trade-secrets/1353222/ (last visited Sep. 04, 2023).
.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} 日本於2024年6月21日內閣決議更新「實現數位社會重點計畫」（デジタル社会の実現に向けた重点計画），作為日本最新數位與資料治理革新之上位政策，以達成實現Society5.0以及整合並協調各機關數位政策之目標，力求克服日本近年面臨人口減少、勞動力不足、產業競爭力下降、災害風險等之課題。 「實現數位社會重點計畫」自2021年發布第一版起，即以六項願景整合相關政策，分別為： 1. 數位化實現成長：數位轉型推動整體社會的生產力與競爭力； 2. 重要領域數位化：資料串連推動醫療、教育、防災、兒童等領域的安全發展； 3. 數位化實現區域振興：數位工具活化各區域特色； 4. 沒有人落後的數位社會：使所有人都可以體驗數位化服務； 5. 開發與保護數位人力：建立持續培養數位人力的社會； 6. 推動國際資料流通：實現資料可信任的跨國自由流通。 2024年「實現數位社會重點計畫」以六項願景分述各機關計劃推動的320個相關政策，如有醫院急救時共享醫療資訊、電子母子健康手冊、兒童資料串接、減少長者數位障礙、女性數位人才培育，以及推動資料可信任自由流通（Data Free Flow with Trust）等。 此外，本次更新之計畫新增「業務、系統、制度三位一體」作為推動架構。其中業務指結合資料與數位應用的行政服務；系統則是指適合於業務運作的軟、硬體；制度則指透過包含資料標準、指引或法令等方式形成之規範。日本藉此推動架構評估資料與數位之政策從起草、規劃到執行等階段中業務、系統與制度之間的協調性，為政策的制定者、使用者提供便利與高品質的數位體驗。 由2024年實現數位社會重點計畫的更新可知，日本強調在數位轉型階段中社會整體革新的企圖，加強政策在業務、系統、制度三個層面的一致性，以在邁向數位社會的同時克服社會轉型的挑戰。
美國商務部取消對來自敏感國家之外國科學家使用部分研究設備之限制911 恐怖攻擊以來，美國持續加強國土安全保護，而為保障國家安全及科技競爭力，美國商務部（ US Department of Commerce ）原本打算制定安全管制規定， 對來自敏感國家之外國科學家， 限制其 使用部分的實驗研究設備。所謂敏感國家（ countries of concern ），包括巴基斯坦、印度、俄羅斯及中國，來自於這些國家的科學研究人員若要在美國境內的從事特定實驗研究，因而需要使用特定設施設備者（主要是可用於軍事用途者），不論研究設施設備是屬於聯邦或民間所有，在開始操作、進行安裝、維護與修繕等之前，必須先向美國政府提出申請始可近用。 現行美國有關技術管制規定主要係針對敏感科技的出口，商務部自 2004 年起，即打算推動修正此等規定，進一步將部分可用於軍事用途之研究設施設備予以立法管制，從美國政府所公布的管制清單來看，其涵蓋範圍甚廣，從化學、雷射到細菌培養等各領域之研究設施設備，均涵蓋在內，故商務部此項修法計畫一經公開，立即震撼外界，除學術界及產業界強烈外抨擊，就連聯邦實驗室也大表反對。反對意見多認為，預計的修正規定將會破壞大學校園中之開放精神，影響科學自由的研究環境；而研究設施設備近用之事前許可制，亦將造成學界與業界的負擔；甚至可能阻礙未來大學或業界延攬外國科技人才參與研究計畫之進行，長期而言，實將會戕害美國的國際競爭力。 面對各界反對聲浪，為避免降低研究型企業之生產力，美國商務部在今年 5 月底宣布取消原來的立法管制計畫，不過，商務部將會召集產學研各界專家，組成一個十二人的委員會，持續就實驗室安全管制的問題交換意見，期能獲致更有效之解決之道。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
從美歐植物藥管理之法制趨勢探討我國中草藥產業發展之機會與挑戰