據2024年1月5日IAM報導(下稱IAM報導)依據Deloitte 2023年的研究報告(Deloitte IP 360 Survey)指出大部分的企業雖然有認知到營業秘密對於企業而言承載重大的價值,但仍通常缺乏管理的意識和具體措施,然而對於企業來說營業秘密管理卻是具有重要性的。
IAM報導綜整了一篇Deloitte 2023年的研究報告(Deloitte IP 360 Survey,下稱系爭報告),其針對橫跨15個國家、5大產業共57間公司的智慧財產管理成熟度進行調查分析,系爭報告指出大部分的企業針對專利、商標等註冊取得之智慧財產權多擁有成熟且全面的管理措施,但針對其他難以發現的無形資產(“hard-to-find” intangibles),如營業秘密、資料、know-how等,通常缺乏管理的意識和措施,例如:大約有29%的受訪者表示企業「未積極地捕獲」(原文為actively capture,大意指識別、管理和保護)營業秘密;約14%的受訪者表示企業未建立標準化流程或方針以識別營業秘密。並且,針對營業秘密的具體管理作法,IAM報導特別著重以下三點:
1.主動監測:僅僅只有25%的受訪者表示,企業有主動監測營業秘密之產出,並具有相關管制措施。
2.教育訓練:有42%的受訪者表示未受過營業秘密意識的訓練(trade secret awareness training)。IAM報導特別指出,若員工對於營業秘密的範圍以及重要性沒有概念,則營業秘密管理機制的建立也會失去其意義。
3.離職面談:即使有相當大比例的營業秘密訴訟源於離職員工,但在既有離職面談中是否有納入營業秘密意識訓練的調查上,僅有不到一半(47%)的受訪企業表示有做,24%的企業表示沒有做,還有29%的企業不確定是否有做。
綜上所述,系爭報告提出,許多企業在營業秘密的管理上仍有很大的進步空間,並提醒,在訴訟上只有營業秘密擁有者採取「合理保密措施」(包括建立標準化機制)來保護營業秘密時,在法律上才能獲得更大的保護以及獲得損害賠償的機會。
針對營業秘密管理制度建置,企業可參考資策會科法所發布之「營業秘密保護管理規範」,該規範從識別營業秘密開始,到營業秘密使用管理、員工管理(包含人員進用離職時應採取措施、教育訓練)等均有相關要求,可協助企業透過PDCA循環建置系統性營業秘密規範,補足缺乏的營業秘密管理意識和具體保密措施。
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歐盟執委會(The European Commission)於2022年2月23日發布《企業永續盡職調查指令》草案(Proposal for a Directive on corporate sustainability due diligence),其目的在於促進永續及負責任企業行為,並使企業將人權與環境考量內化至企業營運與公司治理。 本指令要求各歐盟成員國,須確保企業確實執行人權及環境盡職調查,具體要求企業之作為如下: (1) 將盡職調查納入公司政策(第5條); (2) 採取適當的措施,以鑑別企業自身或子公司於營運及其既有商業關係價值鏈之現有或潛在的不利衝擊(adverse impacts)(第6條); (3) 採取適當措施,預防及減緩潛在的不利衝擊,並消弭現有不利衝擊或縮小其影響範圍(第7、8條); (4) 建立並維持申訴制度,確保受前述不利衝擊影響或有相當理由信其將受影響之人、價值鏈中之工作者代表以及關注相關領域的民間社團等利害關係人之申訴管道暢通(第9條); (5) 定期針對自身及子公司之盡職調查政策及措施進行評估,以確保其有效性(第10條); (6) 企業須於每年4月30日前揭露盡職調查相關資訊,受《企業永續報告指令》(Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD)規範之企業須於企業年報中揭露,其他企業則須於企業網站揭露(第11條)。 另一方面,本指令也明定公司董事義務,依據第25、26條,董事於其決策過程須考量短、中、長期之人權、氣候及環境因素;企業亦須指定部分董事負責盡職調查相關治理作為,並定期向董事會進行報告。 適用本指令的歐盟企業有兩種:(1) 員工人數500人以上且全球年營業額1億5,000萬歐元以上之大公司;(2) 員工250人以上之且全球年營業額4,000萬歐元的高衝擊產業(如:紡織、農業、採礦業等)。另外,非歐盟企業若符合前述員工人數之要求,且於歐盟境內之營業額達到前述標準,亦適用本指令。
稻米基因定序大功告成,有助解決全球糧食問題由十個國家的科學家共同努力完成的「國際水稻基因組定序計畫( IRGSP )」,其研究成果刊登於最新一期的 Nature 期刊。科學家們共同解讀水稻 12 條染色體的基因密碼,未來將根據這些密碼來控制水稻的生長和結穗,可望有助解決全球糧食問題。 依聯合國統計資料顯示,水稻是全球人口 20% 的食物能量來源,而在全球人口持續擴增之情況下, 2025 年必須提高 30% 的水稻產量,才能擁有足夠糧食。 自1998 年起,本計畫即在日本主導之下,與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享,定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫,供研究人員使用;而本計畫已在 2002 年底完成草圖,並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來,已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因,例如,影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。 水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨,而完成此一世紀任務之際,善用相關經驗與新知,以投入水稻的深入研究工作,將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。
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。
新近奈米科技智財法制之發展趨勢