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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循環經濟(Circular Economy)不僅是資源回收或廢棄物利用,循環經濟強調的核心概念是創造資源利用的最大效益,有別於傳統經濟模式在資源利用上「開採、製造、使用、丟棄」的線性歷程,循環經濟加入了減少廢棄物產生、資源重覆與有效利用的概念,讓資源利用與產品的生成不再是有去無回的單向線性歷程。 循環經濟的概念能夠套用到所有產品的生命歷程當中,自產品設計、生產、物流、銷售、使用、回收,到投入新的產品生命歷程,以環型的資源利用歷程,加入各種資源再利用的方式,並盡可能減少真正廢棄物的生成。與此相關聯的包含新興科技如大數據、物聯網之應用,到創新商業模式的生成,都可以是循環經濟的一部分。 循環經濟所揭示的概念,是讓產業發展與環境保護能攜手同行,創造資源利用的最大效益。在歐盟「展望2020計畫」(Horizon 2020)當中,也同樣把循環經濟列為計畫的重要領域之一,循環經濟時代來臨所揭櫫的不僅僅是在資源回收、或是幾種廢棄物再利用的技術,而是對經濟體系當中資源運用歷程的重新形塑,與新興科技及商業模式創新均密不可分。
美最高法院擬受理各州要求聯邦政府採訂定更為嚴格的環保標準以抑制全球暖化二氧化碳和其他類似的排放氣體被認為會提高地球大氣層的溫度,是全球溫度上升的元凶。二00三年以來,美國境內陸續有十二個州、多個城市和十幾個環保團體循法律途徑,針對聯邦環保局( Environmental Protection Agency, EPA )一直不願意對新車制定更嚴格的廢氣排放標準以降低溫室排放量,採取法律行動。 美國最高法院最近決定將重新考量,聯邦政府是否應依照部分州和市政府及環保團體要求,制定新車廢氣物排放標準,以對抗全球暖化的問題。本案首開先例,成為美國高等法院針對政府的環保法令進行裁決。 包括美國加州、麻州和紐約州等州政府在告訴中指出,其認為根據聯邦的「空氣清淨法」, EPA 有責任針對排放二氧化碳和其他三種氣體的車輛和大型工廠進行管制;然而, EPA 則堅持「空氣清淨法案」中並沒有規範到全球氣候變化的情狀,也沒有將二氧化碳定義為污染源,故聯邦政府認為應由相關單位和業者自行制定控制標準。 在提交最高法院的文件中,美國聯邦政府稱這項官司只是一種「猜測」,目前根本不清楚全球暖化是否和新車廢氣排放有關,也沒有任何證據可以證實,使用可使燃料燃燒更完全的車輛,是否會對氣候變化有重要的影響。美國政府認為,解決全球暖化現象的議題,可能透過國際努力更有效果。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
歐盟網路暨資訊安全局發布「重要基礎設施資訊安全培訓需求盤點報告」加強重要部門資訊安全作業歐盟網路暨資訊安全局於2017年12月7日發布「重要基礎設施資訊安全培訓需求盤點報告」(Stocktaking of information security training needs in critical sectors)之文件,點出各重要基礎設施之「電腦安全事件反應小組」(Computer Security Incident Response Teams, CISRT)所必須接受之資安訓練種類。 歐盟之網路與資訊系統安全指令(The Directive on security of network and information systems, NIS Directive)規範各成員國之重要服務營運者(operator of essential service)必須確認出哪些服務於維繫社會與經濟活動上具備重要性。被認定具備重要性之部門如下:能源、運輸、銀行業、金融市場基礎設施、健康照護部門、飲用水供應與分配、數位基礎設施。 此份報告指出,該重要性部門之資安等級需求並不盡相同,因此導致各部門面對資安事件之準備無法相提並論。例如,能源產業會用到SCADA系統,而金融市場基礎設施則普遍沒有相關需求。而由於NIS指令將上述七種部門列為資訊安全維護最高層級,故此份報告目的係確認該部門當前的處境,並與現階段可取得之網路安全訓練對照,進一步具體檢視各重要部門是否有其他額外的網路安全訓練需求。 我國行政院於民國106年4月公布之資通安全管理法草案要求關鍵基礎設施提供者應訂定、修正、實施資通安全維護計畫,並向中央目的事業主管機關或直轄市、縣(市)政府提出該計畫之實施情形,在未來實際落實各重要性設施之資安維護以及資安小組訓練時,須意識到各重要性設施之資訊安全需求差異性,及相關人員必須針對不同單位而受不同之訓練。