在2023年,多個美國法院判決拒絕採納「不可避免揭露原則(Inevitable Disclosure Doctrine)」,顯示出該原則將不再是原告於營業秘密訴訟中的一大利器,原告亦無法僅透過證明前員工持有營業秘密資訊且處於競爭狀態,便要求法院禁止該名前員工為其競爭對手工作。
在2023年2月,美國伊利諾伊州北區法院於PetroChoice v. Amherdt一案中指出,法院在適用「不可避免揭露原則」時會遏制競爭對手之間的員工流動,故將評估個案事實並嚴格限制其適用。在2023年6月,美國伊利諾伊州北區法院於Aon PLC v. Alliant Ins. Services一案中指出,根據2016年美國國會所通過的「保護營業秘密法案(Defend Trade Secrets Act, DTSA)」,該法案拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,並禁止法院僅憑他人所知悉的資訊,阻礙其尋求新的工作,因此駁回了原告的損害賠償主張。在2023年9月,美國密蘇里州東區法院於MiTek Inc. v. McIntosh一案中同樣拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,儘管該州的州法並未明確表達採納或拒絕該原則。
除此之外,美國聯邦法院在去年度的每一份報告意見中(Reported Opinion),皆未顯示出根據「不可避免揭露原則」申請禁令或取得救濟是合理的。換言之,大多數的美國法院都拒絕採納「不可避免揭露原則」或嚴格限制其適用。
綜上所述,儘管「不可避免揭露原則」能有效防止來自前員工不當使用其營業秘密的威脅,但其不再是未來營業秘密訴訟中的勝訴關鍵。
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依據美國專利法第101條規定,任何人發明或發現一新的、有用的程序、機器、製造物、組合物,或做出任何新的或有用的改良,並符合專利法所定之其他條件或要求,即可以取得專利權;然而,今年(2014年06月19日)美國聯邦最高法院於Alice Corp. v. CLS Bank International一案,認定原告透過第三方中介電腦系統 促進交易雙方交換資訊,以降低交易風險之技術,只是將抽象概念(第三方中介交易之商業方法)以一般方式於電腦軟體運行,故無法取得專利。 司法實務上,各級法院開始遵循此一判決先例,宣告與此性質類似之專利無效。例如:於Buysafe, Inc. v. Google, Case No. 2012-1575 (Fed. Cir. Sept. 3, 2014)一案,法院認定原告用來擔保線上交易安全之技術,只是將擔保契約關係此抽象概念運用於網路,故無法取得專利;於Loyalty Conversion Systems v. American Airlines, Inc., Case No. 2:13-CV-655 (E.D. Tex. Sept. 2, 2014)一案,法院認定原告以獎勵點數換取消費點數之技術,只是將貨幣交換此抽象概念透過電腦進行,故亦無法取得專利。 由各級審法院判決可以觀察到,以商業方法(抽象概念)為內容的電腦軟體專利有逐漸被宣告無效的趨勢,尤其是涉及到:縱使不以電腦軟體運行,但似乎亦可完成的交易方法。由此可見,各級法院對於專利法第101條已經開始採取較嚴格的審查標準。未來無論在專利申請或專利訴訟時,都宜一併考量Alice Corp. v. CLS Bank International案所帶來的影響。
法國CNIL提醒銀行App通話偵測防詐措施須兼顧合法性與用戶權利法國國家資訊自由委員會(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)於2025年7月15日指出近年來詐騙案件快速增加,詐欺行為人假冒銀行人員,以電話引導受害者自行完成轉帳或新增收款人等操作。為降低受騙風險,部分銀行在行動應用程式中設計機制,能偵測到使用者操作較高風險的交易時若同時處於通話狀態,便可即時跳出警示或暫停交易。此等做法雖有助於阻詐,惟因涉及個人資料存取,故須符合《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)之規範。 CNIL提醒銀行蒐集通話資訊須取得使用者明確同意,不能僅依賴行動裝置的「電話」權限,亦不得因使用者拒絕同意而限制應用程式之基本使用,僅在如新增收款人、大額轉帳、或轉帳至高風險國家等異常活動操作中才能要求同意,並須提供網站、電話或分行等替代辦理方式。又相關權限請求應在交易操作過程中提出,而非在應用程式安裝時統一要求,安裝前亦應向使用者充分說明。若使用者不同意,仍必須使其能正常查詢帳戶資訊。 此外,在資料處理上須遵循資料最小化原則,僅得蒐集是否進行通話及通話時長之資訊,不得恣意擴大資料蒐集範圍。與此同時,銀行應讓使用者在同意與撤回同意操作上一樣簡便,不得僅引導至手機裝置設定,而應使消費者能在應用程式中直接操作,並清楚告知撤回同意後功能受限範圍及可替代方案。 除利用應用程式進行通話偵測,CNIL建議銀行尚應搭配其他措施,例如在應用程式內定期推送防詐提醒、舉辦宣導活動,或在確認付款時詢問客戶是否正與自稱是「銀行顧問」之人通話。若銀行欲透過應用程式偵測通話狀態來防詐,則須在合法性、必要性、資料最小化以及使用者同意之間取得平衡。
美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件,要為雇主和員工創造雙贏.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} 美國勞工部(Department of Labor)於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」(Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers)參考文件(下稱本文件)。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)中對勞工的承諾,作為行政命令中承諾的一部分,本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖,同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益,並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎,提出最佳實踐作法,其重點如下。 1. 賦予勞工參與權(empowering workers):開發人員和雇主履行各項原則時,應該秉持「賦予勞工參與權」的精神,並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統:開發人員應為AI系統建立標準,以利進行AI系統影響評估與稽核,保護勞工安全及權益,確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督:組織應有明確的治理計畫,包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明:雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利:雇主使用AI系統時,除應保障其健康與安全外,不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能(Enable Workers):雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險,再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工:雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓,必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資:開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。
歐洲創新計分板(European Innovation Scoreboard)歐洲創新計分板(European Innovation Scoreboard, EIS)為針對歐盟成員國以及其他歐洲國家的研究與創新績效、創新體系等進行的評比報告,由歐盟執委會(European Commission, EC)每年發布,協助了解各國創新力態樣與市場競爭優勢。 EIS以綜合創新指數(Summary Innovation Index)作為整體評估標準,區分為四大類指標、10個創新構面,並細分為27個評估子標。四大類指標及相關架構如下: 創新環境指標:其中包含3種創新構面分別為人力資源、國家研究系統和友善投資環境; 投資指標:包含財務支援與企業投資創新構面; 新創活動指標:其創新構面包含創新者、連結度(linkage)和智財; 影響力指標:囊括就業影響力和銷售市場影響力兩種構面。 2019年6月發布歐洲創新計分板報告,歐盟創新發展連續四年均有進步。報告將歐盟會員國創新表現分為四組,分別為:1.創新領導者:包含丹麥、芬蘭、挪威等國;2. 優秀創新者:包含奧地利、比利時、德國等;3.中等創新者:包含希臘、匈牙利、義大利等;最後一組4.適度創新者(Modest Innovators):包含羅馬尼亞及保加利亞等。該報告亦個別在特定領域上進行排名,例如在創新研究體系領域,盧森堡和丹麥表現最好,友善創新環境則以丹麥及芬蘭為最優,企業投資由德國和芬蘭領先,智財領域應用上則以中等創新組的馬爾他居冠。