逐漸式微的「不可避免揭露原則（Inevitable Disclosure Doctrine）」
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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葉承偉
副法律研究員 編譯整理
Ashish Mahendru, 2023 Trade Secret Year in Review: Is the Inevitable Disclosure Doctrine (Finally) Dead? (Feb. 12, 2024), https://www.law.com/texaslawyer/2024/02/12/2023-trade-secret-year-in-review-is-the-inevitable-disclosure-doctrine-finally-dead/ (last visited Feb. 20, 2024).
葉承偉，〈在美國競業禁止修法趨勢下，雇主可採取的配套措施——不可避免揭露原則？〉，資策會科技法律研究所，2023年8月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9026（最後瀏覽日：2024/02/20）。
歐盟於2022年6月29日提出《2022年前瞻策略報告：新地緣政治下之綠能與數位轉型雙生》（Twinning the green and digital transitions in the new geopolitical context，以下簡稱《2022年前瞻策略報告》），促進氣候與數位的協同和一致性，以面對現今與2025年的挑戰。歐盟主席Ursula Gertrud von der Leyen曾於2019年指出，綠能與數位轉型為首要的任務；鑒於俄羅斯與烏克蘭之戰爭，歐洲正加速提升於氣候與數位之全球性領導地位，聚焦於能源、糧食、國防與尖端技術之關鍵挑戰。《2022年前瞻策略報告》提出願景與雙生轉型（twin transitions）互動的整體分析，考量新興技術的角色，和地緣政治、社會、經濟與法規的因素，以塑造雙生，相互強化，並降低戰略依賴。 《2022年前瞻策略報告》確立十大關鍵行動，以擴大機會並減少源於雙生的潛在風險。該關鍵行動分別為： 1、在變化的地緣政治環境，歐盟需在轉型的關鍵領域中，持續強化其彈性與開放戰略的自主權。 2、歐盟須致力於促進全球的雙生轉型。 3、歐盟須策略性的管理關鍵商品的供應鏈，以達成雙生轉型，並保持其經濟上之競爭力。 4、在轉型的過程中，歐盟須強化社會與經濟上的凝聚。 5、教育與訓練系統須能適應新的社會經濟現實。 6、額外的投資須能轉向於支持技術與基礎設施。 7、引導轉型須有穩健與可信賴的監控框架。 8、具未來性與敏捷性的歐盟立法框架，須以單一市場為核心，將有利於具持續性的商業模型與消費模式。 9、制訂標準（Setting standards）為雙生和確定歐盟朝競爭持續性發展的關鍵。 10、更強健的網路安全與資料共享框架必須對潛在的雙生技術解鎖。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
2004年WIPO推出國際專利電子申請系統且申請數量激增世界智慧財產組織 (WIPO)於今年3月報導指出:WIPO於2004年推出了新的E－Pdoc申請系統，這一系統讓WIPO得以用電子形式接收、處理和發送國際專利優先權文件。有了此一電子申請系統，申請人可以要求同一件申請案以其在任何特定簽約國專利局首次提出申請的日期?國際專利申請日。如果申請得到有關國家專利局的專利授權，該先申請日還可以作?獲得國際專利有效保護的起始日期。 受到電子申請系統方便性之鼓舞， 2004年國際專利申請數量激增並正式突破了一百萬件申請的大關，同一年依據專利合作條約(PCT)規定所提交申請的數量也創下紀錄，共計12萬多件。其中美國繼續列在最大用戶榜首，但增長速度最快的是亞洲大陸─即：日本、韓國和中國大陸。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
南韓個資保護委員會發布人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會（Personal Information Protection Commission, PIPC）於2024年7月18日發布《人工智慧（AI）開發與服務處理公開個人資料指引》（인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서）（以下簡稱指引）。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料（下稱個資）制定了新的處理標準，以確保這些資料在法律上合規，且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中，會使用大量從網路上收集的公開資料，這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊（unique identifiable information, UII）、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資，內容不限於個資主體自行公開的資料，還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多，在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前，取得每個個資主體的單獨同意及授權，同時，南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題，PIPC制定了該指引，確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎，並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施，進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外，在指引的制定過程中，PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法，期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分，第一部分：應用正當利益概念；第二部分：建議的安全措施及保障個資主體權利的方法；及第三部分：促進開發AI產品或服務的企業，在開發及使用AI技術時，注意可信任性。 針對第一部分，指引中指出，只有在符合個人資料保護法（Personal Information Protection Act, PIPA）的目的（第1條）、原則（第3條）及個資主體權利（第4條）規定範圍內，並滿足正當利益條款（第15條）的合法基礎下，才允許蒐集和使用公開個資，並且需滿足以下三個要求：1.目的正當性：確保資料處理者有正當的理由處理個資，例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性：確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估：確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利，並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定，其中，技術防護措施包括：檢查訓練資料來源、預防個資洩露（例如刪除或去識別化）、安全存儲及管理個資等；管理和組織防護措施包括：制定蒐集和使用訓練資料的標準，進行隱私衝擊影響評估（PIA），運營AI隱私紅隊等；尊重個資主體權利規定包括：將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策，保障個資主體的權利。 最後，在第三部分中，指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊，並培養隱私長（Chief Privacy Officers, CPOs）來評估指引中的要求。此外，指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險，並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新，並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通，並密切關注技術進步及市場情況，進而推動PIPA的現代化。