生命科學領域的企業應透過營業秘密保護其部分創新
近期由於營業秘密議題受到重視，引起廣泛討論，美國實務界律師於彭博社法律專欄（Bloomberg Law Practical Guidance）指出生命科學領域的企業不應僅尋求專利的保護，而應考慮透過營業秘密來保護其部分創新，比如：製造技術、分析工具及方法、配方等，並指出保護營業秘密所應採取的具體措施。
在Mayo Collaborative Servs. v. Prometheus Labs一案中，美國最高法院認為診斷方法並非真正的應用，因此不符合可取得專利的資格；在Ass'n for Molecular Pathology v. Myriad Genetics一案中，美國最高法院認為將天然基因分離的技術不符合可取得專利的資格。由上述判決可以發現，生命科學領域的公司能取得專利的範圍被限縮了，因此該領域的企業應考慮透過營業秘密來保護其創新。
營業秘密相對於專利的優勢在於，專利有保護期限，但營業秘密若未公開揭露則能持續受到保護。另外，根據美國專利法（Patent Act），專利保護之客體限於有用且新穎的發明，但營業秘密保護之客體不僅限於此。不過，以營業秘密保護創新同樣存在風險，比如可能面臨前員工、現任員工將其洩露或是由於合作案導致其被竊取的情況等。
為避免上述情況之發生，企業應採取下列措施，包括：
1. 要求員工簽署保密協議，並於協議中具體說明營業秘密之範圍、保密期限，同時確保員工離職時歸還與營業秘密有關的資訊及設備；
2. 將涉及營業秘密的文件標示為機密；
3. 將機密文件及檔案儲存於上鎖的櫃子或受密碼保護的電腦中；
4. 根據員工的職責，僅允許必要的員工存取營業秘密資訊；
5. 對員工進行教育訓練，使其了解哪些資訊被視為營業秘密而不應洩露；
6. 透過監視設備監控保存營業秘密的位置；
7. 與合作單位簽署合作協議時，確保協議中有明確規定哪些資訊被視為營業秘密、分享營業秘密的方式、保密期限、授權的範圍等。
綜上所述，由於可取得專利的範圍被限縮，生命科學領域的企業應考慮透過營業秘密來保護其部分創新。在以營業秘密保護其創新時，應確保有採取與員工簽署保密協議、識別機密、權限控管、教育訓練、與合作單位簽署合作協議等措施。關於前述營業秘密管理措施之重要內容，企業可以參考資策會科法所創意智財中心發布的「營業秘密保護管理規範」，並進一步了解該如何管理，以降低自身營業秘密外洩之風險，並提升其競爭優勢。
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葉承偉
副法律研究員 編譯整理
Eric J. Marandett & Sophie F. Wang, Trade Secrets in the Life Sciences Industry (Sep. 19, 2023), https://www.bloomberglaw.com/external/document/XD9RBMAK000000/health-care-operations-compliance-checklist-trade-secrets-in-the (last visited Sep. 22, 2023).
財團法人資訊工業策進會科技法律研究所，《營業秘密保護管理規範》，https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7212（最後瀏覽日：2023/10/11）。
歐盟「人工智慧法」達成政治協議， 逐步建立AI準則 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月25日 隨著AI(人工智慧)快速發展，在各領域之應用日益廣泛，已逐漸成為國際政策、規範、立法討論之重點。其中歐盟人工智慧法案(Artificial Intelligence Act, AI Act，以下簡稱AIA法案)係全球首部全面規範人工智慧之法律架構，並於2023年12月9日由歐洲議會及歐盟部長歷史會達成重要政治協議[1]，尚待正式批准。 壹、發佈背景 歐洲議會及歐盟部長理事會針對AIA法案已於本年12月9日達成暫時政治協議，尚待正式批准。在法案普遍實施前之過渡期，歐盟執委會將公布人工智慧協定(AI Pact)，其將號召來自歐洲及世界各地AI開發者自願承諾履行人工智慧法之關鍵義務。 歐盟人工智慧法係歐盟執委會於2021年4月提出，係全球首項關於人工智慧的全面法律架構，該項新法係歐盟打造可信賴AI之方式，將基於AI未來可證定義(future proof definition)，以等同作法直接適用於所有會員國[2]。 貳、內容摘要 AIA法案旨在確保進入並於歐盟使用之AI人工智慧系統是安全及可信賴的，並尊重人類基本權利及歐盟價值觀，在創新及權利義務中取得平衡。對於人工智慧可能對社會造成之危害，遵循以風險為基礎模式(risk-based approach)，即風險越高，規則越嚴格，現階段將風險分為：最小風險(Minimal risk)、高風險(High-risk)、無法接受的風險(Unacceptable risk)、特定透明度風險(Specific transparency risk)[3]。與委員會最初建議版本相比，此次臨時協定主要新增內容歸納如下： 臨時協議確立廣泛域外適用之範圍，包含但不限於在歐盟內提供或部署人工智慧系統的企業[4]。但澄清該法案不適用於專門用於軍事或國防目的之系統。同樣，該協定規定不適用於研究和創新目的之人工智慧系統，也不適用於非專業原因之個人AI使用。 臨時協議針對通用AI(General purpose AI)[5]模型，訂定相關規定以確保價值鏈之透明度；針對可能造成系統性風險之強大模型，訂定風險管理與重要事件監管、執行模型評估與對抗性測試等相關義務。這些義務將由執委會與業界、科學社群、民間及其他利害關係人共同制定行為準則(Codes of practices)。 考量到人工智慧系統可用於不同目的之情況，臨時協議針對通用AI系統整合至高風險系統，並就基礎模型部分商定具體規則，其於投放市場之前須遵守特定之透明度義務，另強調對於情緒識別系統有義務在自然人接觸到使用這種系統時通知他們。 臨時協議針對違反禁止之AI應用，罰款金額自3,500萬歐元 或全球年營業額7%(以較高者為準)。針對違反其他義務罰款1,500萬歐元或全球年營業額3%，提供不正確資訊罰 款750萬歐元或全球年營業額1.5%。針對中小及新創企業違反人工智慧法之行政罰款將設定適當之上限。 參、評估分析 在人工智慧系統之快速發展衝擊各國社會、經濟、國力等關鍵因素，如何平衡技術創新帶來之便利及保護人類基本權利係各國立法重點。此次歐盟委員會、理事會和議會共同對其2021年4月提出之AIA法案進行審議並通過臨時協議，係歐洲各國對於現下人工智慧運作之監管進行全面的討論及認可結果，對其他國家未來立法及規範有一定之指引效果。 此次臨時協議主要針對人工智慧定義及適用範圍進行確定定義，確認人工智慧系統產業鏈之提供者及部署者有其相應之權利義務，間接擴大歐盟在人工智慧領域之管轄範圍，並對於人工智慧系統的定義縮小，確保傳統計算過程及單純軟體使用不會被無意中禁止。對於通用人工智慧基礎模型之部分僅初步達成應訂定相關監管，並對基礎模型之提供者應施加更重之執行義務。然由於涉及層面過廣，仍需業界、科學社群、民間及其他利害關係人討論準則之制定。 面對AI人工智慧之快速發展，各國在人工智慧之風險分級、資安監管、法律規範、資訊安全等議題持續被廣泛討論，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境，將持續觀測各國法令動態，提出我國人工智慧規範之訂定方向及建議。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI,https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited December 25, 2023). [2]European Commission, Commission welcomes political agreement on Artificial Intelligence Act,https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_6473 (last visited December 25, 2023). [3]Artificial intelligence act,P5-7,https://superintelligenz.eu/wp-content/uploads/2023/07/EPRS_BRI2021698792_EN.pdf(last visited December 25, 2023). [4]GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2 (last visited December 25, 2023). [5]General purpose AI-consisting of models that “are trained on broad data at scale, are designed for generality of output, and can be adapted to a wide range of distinctive tasks”, GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2(last visited December 25, 2023).
機關實體安全維護現行法制與實務運作之研析（上）機關實體安全維護現行法制與實務運作之研析（上） 科技法律研究所 2013年08月25日 機關實體安全維護，其主要內涵在於維護實體設施、設備、及辦公環境之安全性，確保機關業務不會因天災、刻意人為事故或意外而中斷運作，以及保障出入人員的人身安全。另就機關實體安全維護之任務，我國實務與通說均認其屬不涉及機密及公權力行使之一般業務，故極大的比例均是委由民間保全業者為之。 針對機關實體安全之規範，我國在法制設計上稍嫌不足，且對於保全業的管制寬鬆，參國外立法政策如英國、美國、澳洲，雖亦為求提升政府效能並合理運用預算，亦多將安全維護執行任務委外，但並不因此將責任全權轉嫁與保全業者，在法制設計上有相當嚴謹的政策、程序、細節性的機制與文件範本供各機關遵循，再藉由機關委外之法律規範、招標文件與契約設計，來規範民間保全業者；且對於保全業之工作，訂有證照制度、評鑑制度及豐富紮實的教育訓練等法制設計，因此保全人員之素質相較於我國，可謂已經嚴格之篩選。本文將從我國機關安全維護法制結構切入，並以澳洲之立法例為借鏡，最後提出我國現行待解決之問題，期能改善我國機關對於機關實體安全維護之概念。 壹、機關實體安全維護現行法制與運作 一、現行法制設計 機關可能遭遇的安全威脅來自於人為刻意或疏失及天災之危害。例如，辦公場所未列訂管制區或未有效率的把關，使具不同權限的內部人員或來訪的訪客，可輕易的接近、取走具敏感性的文件紙本，或以拍照、錄音的方式取得機密資訊；又或者，委外的資訊廠商、保全人員或清潔人員也能藉由職務上之便利進行側錄、側拍或安裝資料竊取裝置，爾後利用得來之消息販售獲利。另外，開放式機關和辦公場所位於商辦大樓內而與民間企業共構之機關，對於安全維護措施僅有參與權而無主控權，除出入人口複雜，對於火災、斷電等意外事故之預防控制，更是難以掌握。除了人為惡意破壞，單一意外事故亦能導致機關業務嚴重中斷或癱瘓。 目前機關安全維護責任是由各機關之政風機構所執掌[1]，主要係依「政風機構預防危害或破壞本機關事業作業要點」[2]及行政院所發佈之「安全管理手冊」[3]為依循，均屬行政規則之法位階。另外相關規定包括：各級警察機關安全防護工作實施要點[4]、屏東縣政府消防局機關安全維護作業要點[5]、行政院國家科學委員會維護機關安全工作作業要點[6]和臺中市稅捐稽徵處加強機關安全維護值日員工應確實遵守事項[7]。 二、實務運作現況 （一）駐警人力不再，委外保全成為趨勢 相較於採用駐衛警察擔任機關安全維護的角色，機關傾向委外給保全業者[8]，主因不外乎為預算考量，蓋依「各機關學校團體駐衛警察設置管理辦法」第10及11條[9]，駐衛警察之待遇可比照駐在單位職員之支給，且其訓練、保險、退職、資遣、撫慰、服裝等各項費用均由駐在單位負擔。政府為精簡人事預算，對於駐衛警一職採取「只退不補」的政策[10]，可預見未來機關對於委外安全維護的需求係不減反增。根據警政署的統計[11]，至99年止臺灣已共有594家保全公司，可見保全業市場之蓬勃。 （二） 保全業相關法制與運作 肩負安全維護任務的工作者，除專業能力外，身家清白、忠誠度與品格更屬必要條件，故依保全業法第10之1條及第10之2條對保全人員定有消極資格，包括年齡限制、不得有特定犯罪前科紀錄及職前培訓與在職訓練[12]。惟主管機關對保全人員之資格與專業能力僅負消極查核義務，相關事項之執行與落實係由保全業者自主管理。目前保全業的中央主管機關為內政部、業務主管機關為警政署；地方主管機關為縣（市）政府、業務主管機關為縣（市）警察局[13]，負責協助培訓的為警政署[14]。 基於政府與民間對於保全人力的益加倚賴，對其專業素質及品德操守的要求亦越發重視講究，警政署於95年起陸續邀集專家學者、相關行政機關及直轄市、縣（市）警察局代表研議保全業法的修正，但相關建議如證照制度、專業經營、分級管理、評鑑制度、排除旋轉門條款、落實嚴格監督管理、修正保全服務契約、輔導優秀軍警人員轉任保全與規範保全業越區經營範圍及報備制等規定均未列入現行法內[15]。 三、小結 承前，未來可預見現有駐衛警人力全部退休的情形下[16]，除非機關編列預算將駐衛人力編制進組織內，否則委外保全業者全權負責機關安全乃不可逆之趨勢。 我國有明確的機關實體安全維護規範方針，不過在實際執行面向及科技技術應用面向上，較欠缺細節性規定與技術性標準。又除少數機關配有駐衛警、而得由駐衛警負擔內部具機密性、私隱性高之部分外，整體的安全維護任務，包括外圍之交通、門禁管制、夜間巡邏、監視系統監看及警民通報聯防等，不可避免的均係由保全業者擔任[17]。 然而，我國現行保全業法制規範上稍嫌不足，實務運作上之弊病亦非一日之寒，包括保全人員因待遇及前景上難以吸引素質佳的人才但又缺工嚴重[18]，導致從業者素質良莠不齊且流動率極高；政府無統一職前培訓計畫與專業訓練輔導；另主管機關的定期查核流於形式等[19]。 針對保全業現況與法制研究，考量到文章主軸及囿限於篇幅關係，本文對此不再贅述。當務之急應係由機關本身有所警醒，對於實體安全維護的具體作法應建置更明確、細節的規範；其次是與保全業者的契約約定上，範本似有再修正及細緻化之空間。以下將介紹澳洲實體安全維護及委外服務安全管理之機制與作法。 [1]政風機構人員設置管理條例第4條；政風機構設置管理條例施行細則第10條；政風機構預防危害或破壞本機關事件作業要點。 [2]最後修訂日期：100年7月6日。 [3]發布日期：94年6月29日。 [4]發布日期：86年5月13日。 [5]發布日期：98年7月14日。 [6]發布日期：85年10月12日。 [7]發布日期：79年4月19日。 [8]如財政部各相關單位、交通部公路總局、郵局、台電、核電廠、中油、各級學校等均採委外保全。法務部調查局（2007，12月27日）‧政府部門委託民間保全辦理機關安全維護問題探討調查專報‧取自http://lkk73700.myweb.hinet.net/good/new_page_43.htm （最後瀏覽日：2013年6月4日）。 [9]最後修正日期：100年9月1日。 [10]筆者親自訪談台北榮民總醫院政風室（2013年，5月30日），台北榮民總醫院，石牌路二段201號。 [11]經濟日報（2010，1月28日）‧中華民國保全商業同業公會全國總會，開啟臺灣保全業嶄新里程碑‧取自http://edn.udn.com/article/view.jsp?aid=230903&cid=16''' （最後瀏覽日：2013年6月4日）。 [12]保全業法第10條之1： 「有下列情形之一者，不得擔任保全人員。但其情形發生於本法中華民國九十二年一月二十二日修正施行前且已擔任保全人員者，不在此限： 一、未滿二十歲或逾六十五歲。 二、曾犯組織犯罪防制條例、肅清煙毒條例、麻醉藥品管理條例、毒品危害防制條例、槍砲彈藥刀械管制條例、貪污治罪條例、兒童及少年性交易防制條例、人口販運防制法、洗錢防制法之罪，或刑法之妨害性自主罪章、妨害風化罪章、第二百七十一條至第二百七十五條、第二百七十七條第二項及第二百七十八條之罪、妨害自由罪章、竊盜罪章、搶奪強盜及海盜罪章、侵占罪章、詐欺背信及重利罪章、恐嚇及擄人勒贖罪章、贓物罪章之罪，經判決有罪，受刑之宣告。但受緩刑宣告，或其刑經易科罰金、易服社會勞動、易服勞役、受罰金宣告執行完畢，或判決無罪確定者，不在此限。 三、因故意犯前款以外之罪，受有期徒刑逾六個月以上刑之宣告確定，尚未執行或執行未畢或執行完畢未滿五年。 四、曾受保安處分之裁判確定，尚未執行或執行未畢。 五、曾依檢肅流氓條例認定為流氓或裁定交付感訓。但經撤銷流氓認定、裁定不付感訓處分確定者，不在此限。 保全業知悉所屬保全人員，有前項各款情形之一者，應即予解職。」 [13]臺北市政府警察局辦理保全業務作業要點第3點。 [14]以台北市保全商業同業公會為例，公會自主辦理「保全人員訓練護照」由中華保全協會策劃並請市警局督勤，另委請刑事警察局辦理「種子教官」訓練，解決各保全公司教育人員之不足。取自台北市保全商業同業公會網站（無日期）‧取自http://www.sca.org.tw/home/link1.asp?h=link1-45 （最後瀏覽日：2013年6月6日）。 [15]傅美惠、呂秉翰（2009，12月）‧保全業立法、修法與政策評析‧吳鳳學報，18，667-686。 [16]以台北榮民總醫院為例，現行駐衛警從原58名降為29名，平均年齡為60歲，可謂相當高齡化。筆者親自訪談台北榮民總醫院政風室（2013年，5月30日），台北榮民總醫院，石牌路二段201號。 [17]以台北榮民總醫院為例，醫院內部的1400顆監視鏡頭是由駐衛警負責監看，另保全公司所有的監控系統只負責醫院大門及停車場的部分，且會牽線至駐警室進行統一監看管理，不過夜間的巡邏及監看，因人手不足，需保全業者協力配合。筆者親自訪談台北榮民總醫院政風室（2013年，5月30日），台北榮民總醫院，石牌路二段201號。 [18]奇摩新聞（2013，2月2日）‧年前缺四成保全業全年徵人‧取自：http://tw.news.yahoo.com/%E5%B9%B4%E5%89%8D%E7%BC%BA%E5%9B%9B%E6%88%90-%E4%BF%9D%E5%85%A8%E6%A5%AD%E5%85%A8%E5%B9%B4%E5%BE%B5%E4%BA%BA-213000681.html （最後瀏覽日：2013年6月4日）。 [19]傅美惠、呂秉翰（2009，12月）‧保全業立法、修法與政策評析‧吳鳳學報，18，667-686。
加拿大CRTC制訂無線通訊服務契約之準則加拿大廣播電視和電信委員會（Canadian Radio-television and Telecommunications Commission，CRTC）將制訂新的準則，規範關於加拿大電信業者無線通訊服務契約之條款內容，所謂的無線通訊服務包含行動電話以及其他個人行動裝置，該準則之制訂並將透過網路諮詢收集公眾意見。 在多數的國家，無線服務已經與民眾日常生活密不可分，但難以理解的契約文字、有問題的條款、高昂的漫遊費用或繁重的契約解除費用等事項，時常是消費者對無線通訊服務抱怨的來源。加拿大無線通訊協會（Canadian Wireless Telecommunications Association，CWTA）曾在2009年推出一個業者自律的行為守則，在沒有政府管制的前提下，希望能提供較好的消費者保護。 然而由於加拿大各地方政府的消保規範不一致，除了對消費者權益保護不足外，相關無線通訊業者也感到難以遵行，因此於2012年3月呼籲應由中央管制機關制訂統一的規範。2012年10月，CRTC審視無線通訊市場，認為服務契約條款內容對民眾確實影響重大，許多加拿大民眾表示，對行動電話或其他個人行動服務的許多契約內容感到困惑，如去年（2011），消費者有關無線通訊服務的投訴量，即相當於其他電信服務之總和。故CRTC決定制定具有約束力的準則，幫助消費者選擇無線通訊服務。 本次CRTC邀請加拿大民眾透過網路討論以下問題： 關於無線服務契約之準則應該包含哪些內容？ 有關的業者違反準則時，應如何投訴解決呢？ 無線服務契約準則應如何推動及審查，以確保其能正常運作呢？ 對此，CRTC主席Jean-Pierre Blais表示：「我們希望加拿大民眾參加網路討論，表達對於無線服務契約準則之意見，例如如何使服務契約能更清晰、更容易理解等。」在這份準則制訂完成後，將提供無線通訊服務之業者在制訂服務條款時，有一個明確的、一貫的遵循內容。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）