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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美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)預計於2008年1月24日開始Action 73之頻譜拍賣程序,以釋出位於700MHz頻段之頻譜,此一頻譜拍賣程序預計將為期數週甚或數月。 根據規劃,美國政府將在2009年年初完成無線廣播電視數位化,屆時廣播電視業者將繳回目前使用之700MHz頻段。又由於此一頻段之電波具有傳輸距離遠與穿透力強之特質,此次之頻譜拍賣活動廣受各方業者矚目,符合競標資格之業者包括電信業者、網路服務提供業者、有線電視業者及衛星電視業者,如AT&T、Verizon Wireless、Google、EchoStar Communications及Cablevision Systems等。據估計,此一頻譜拍賣所得之競標價格可能將會突破百億美元。 此次拍賣之頻譜包括5個頻段,每一個頻段的拍賣規則與用途均有所不同。其中D頻段必須與公共安全機構共用,未來得標者必須與公共安全機構溝通並達成協議,其所建立之全國性網路在緊急狀況發生時,亦必須優先提供公共安全相關機構使用。職是之故,D頻段之競標價格目前仍遠低於聯邦通訊委員會所開出之底價,未來若無業者出價達競標底價,則聯邦通訊委員會將更改底價與競標規則後,重新開放競標。
中國發布《個人信息保護合規審計辦法》,明確企業個資審計責任中國國家互聯網信息辦公室於2025年2月12日公布《個人信息保護合規審計管理辦法》(下稱《辦法》)及其配套指引,自2025年5月1日正式實施。《辦法》及指引的發布,旨在落實《個人信息保護法》中的稽核規定,完善個資合規監督架構,為企業提供執行審計的制度依據。 《辦法》區分合規審計為兩大形式:企業可自行或委託專業機構定期進行審計;另當主管機關發現高風險處理活動或發生重大資料外洩事件時,有權要求企業限期完成外部審計,並提交報告。針對處理規模較大的企業,《辦法》特別規定,凡處理超過1,000萬人個資的業者,須至少每兩年完成一次審計。 針對大規模蒐用個資企業,《辦法》亦強化其配合責任,對於處理超過100萬人資料的企業,須設置個資保護負責人;對大型平台服務業者,則須成立主要由外部人員主導的獨立監督機構,以確保審計客觀性。 在審計執行層面,《辦法》對第三方審計機構的條件、獨立性與保密義務提出具體要求,並禁止將合規審計轉委託,防堵審計品質不一,或個資分享過程增加外洩風險。同時,也規範同一機構或審計負責人不得連續三次審計同一對象,以強化審計公正性。 《合規審計指引》進一步列出具體審查項目,包括處理合法性、告知義務、資料共享、敏感及未成年個資保護、境外傳輸、自動化決策與安全措施等,協助企業全面落實個資合規審查。
智慧財產權管理標準之建立-由管理系統標準談起(下) 加拿大競爭局發布人工智慧與競爭諮詢報告加拿大競爭局(Competition Bureau Canada,下稱競爭局)為更了解人工智慧如何影響或促進競爭,於2025年1月27日發布人工智慧與競爭諮詢報告(Consultation on Artificial Intelligence and Competition)。競爭局於意見徵詢期間獲得來自學術界、法律界、產業協會及大型科技公司的意見書。 諮詢報告彙整意見書內容並列出以下重點: 1. 人工智慧從資料輸入、基礎模型至終端產品或服務各階段皆在快速發展,可以為市場帶來新的競爭或阻礙競爭,人工智慧可能影響競爭原因包含資源依賴、資料控制及市場參進障礙等等。 2. 人工智慧領域中大規模投資是技術成長的重要關鍵,大型企業可藉由市場力量減少競爭或進行創新,少數大型企業因擁有較高的投資能力及數據資料專屬性,在基礎架構層(運行人工智慧所需的工具,如人工智慧晶片、雲端運算及超級電腦等)中佔有極高的市場份額,但也有部分意見認為人工智慧市場仍蓬勃發展中,亦有企業或學術機構未過度依賴專有數據但仍能開發出產品。 3. 人工智慧可能導致反競爭行為,企業雖可透過垂直整合來降低成本並提高效率,但可能會減少現行市場內部競爭,或透過具有人工智慧的演算法進行定價,達到操縱市場價格的行為,現行反壟斷法未來是否可以解決此一問題還有待觀察。 藉由諮詢的過程,競爭局更能掌握人工智慧發展、也了解公眾對話的重要性,意見書亦有助於該局未來提出兼顧人工智慧發展及促進市場競爭之政策措施。 我國公平交易委員會已於112年5月成立AI專案小組,負責掌握國際間人工智慧相關競爭議題的趨勢與發展,並針對現行人工智慧發展與競爭法執法研提政策配套措施,我國公平交易委員會與加拿大競爭局對於人工智慧與市場競爭議題之後續動態,值得持續追蹤。