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）。
根據2005年一項統計調查指出，員工超過一千人的公司中，36.1％對員工從公司內部外寄的電子郵件加以監視，而同時亦有26.5％的公司正準備對員工由公司內部發送的電子郵件加以監視。若是以員工超過二萬人的公司來看，更有高達40％的公司已然利用過濾科技對員工外寄的電子郵件加以監視，而正準備利用相關科技對員工外寄的電子郵件加以監視的公司亦高達32％。 然而根據歐洲人權法院近日所做出的判決，不論公司是否訂有清楚的員工使用政策，一旦公司並未告知員工其在公司內的通訊或電子郵件往來可能會受到公司的監視，則該公司將可能違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights)。 該案例乃是由於一位任職於英國南威爾斯之卡馬森學院(Carmarthenshire College)的員工—Lynette Copland發現自己的網路使用情形及電話均遭到工作單位之監視，憤而向歐洲法院提出告訴。由於卡馬森學院並未提醒員工在工作場合之電子郵件、電話或其他通訊可能遭到監視，因此Lynette Copland之律師主張當事人在工作場合之電話、電子郵件、網路使用等其他通訊都應具有合理的隱私權期待，而受到歐洲人權公約第8條的保障。歐洲法院判決Lynette Copland可獲得約5910美元之損害賠償以及1,1820美元之訴訟費用。
德國聯邦政府公布人工智慧戰略，制定AI發展及跨領域應用框架德國聯邦政府於2018年11月15日公布聯邦政府人工智慧戰略（Strategie Künstliche Intelligenz der Bundesregierung），除了針對人工智慧一詞定義外，並概述德國人工智慧戰略的3項基本原則，14項目標和12項行動領域。 第一項原則係透過該戰略，為德國在人工智慧（AI）的發展和應用制定整體政策框架，促進德國成為人工智慧最佳研究環境，以及人工智慧在產業與中小企業之應用，以確保德國未來競爭力。第二項原則係人工智慧在社會各領域有多種應用可能性，將可明顯促進社會進步和公民利益，因此重點將強調AI的應用對於人類和環境可帶來的益處，並加強社會各界對於人工智慧主題的密集交流及討論，確保AI朝負責且共同利益為出發點的開發及應用。第三項原則將透過廣泛的社會對話和積極的政策框架，將道德，法律，文化和制度結合人工智慧之應用融入整體社會。 該戰略列舉之工作項目同時包括評量標準，包含建置德法創意網（虛擬中心）、起草國家級且持續性的教育策略、加強相關創業投資力道、針對相關新創公司提供綜合性諮詢和推廣服務、針對自願提供且符合隱私規範之共享資料與建立資料分析基礎設備者研擬獎勵及促進框架、利用風險投資、創業融資和成長科技基金計畫擴展籌資機會、建立至少12個AI應用中心、將人工智慧列為研發機構跳躍式創新的焦點，未來5年加強產學研合作項目推廣、將環境與氣候的人工智慧應用列為發展亮點、共同決策人工智慧技術的導入與應用、透過中小企業4.0中心每年至少與1000家企業建立聯繫並進行AI訓練、將AI實驗室應用情境移轉至工作場所、進一步發展人工智慧平台學習系統、設計擘劃跨領域社會科學之「未來數位化工作與社會基金」、進一步制定相關數位化轉型專家策略、建立德國人工智慧觀測站、組織以人為中心的人工智慧工作環境之歐洲和跨大西洋對話、促進具自決權，社會與文化參與性及保護公民隱私之創新應用、聯邦政府於2025年前將投資約30億歐元於人工智慧發展、開發人工智慧生態系統、培養至少100名相關領域新教授、與資料保護監督機關及商業協會召開圓桌會議。
英國運輸部宣布擴大對平價零碳排車輛購車補助以推進車輛電動化英國運輸部（Department for Transport）於2021年12月15日宣布更新對零碳排放車輛購車補助計畫，未來將擴大對平價零碳排放車輛（affordable zero-emission vehicles）的購車補助，以創造更多購買電動車之誘因。充電式車輛購車補助計畫（plug-in grant scheme）在過去十年間已經補助超過50萬輛，並在2021年達成超過15萬輛，約每10台新車就有1台受該計畫補助，顯示電動車輛市場的持續擴大與需求的增加。 本次更新將著眼於針對售價低於32,000英鎊的電動車輛（目前英國市場中約有20款車型符合條件），提供最高1,500英鎊的購車補助，並且針對無障礙車輛售價與購車補助金額上限提高至35,000英鎊與2,500英鎊。在貨車購車補助方面，每年將提供1,000位消費者購買大型貨車5,000英鎊或小型貨車2,500英鎊的購車補助，2021年充電貨車計畫的購車補助規模較2020年已成長超過250%。而在電動機車與電動自行車方面，英國政府將對於售價低於10,000英鎊的電動機車與電動自行車分別提供500英鎊及150英鎊的購車補助。 英國政府指出，針對電動車輛的購車補助政策已經逐漸顯現效果，2021年電動汽車的銷售量已經超越2019年與2020年的加總數量，未來政府也將加強對充電基礎設施的建設，針對7.1千瓦以上的充電（包含快速充電）站訂定支付方式基本要求（例如必須具備無接觸支付方式）。英國政府承諾將提供35億英鎊用於支持英國汽車與供應鏈的電動化、電動汽車購車補助與興建基礎設施。
德國「真實實驗室」德國政府意識到伴隨數位化發展的創新科技和商業模式雖然提供了許多機會，但往往容易對消費者、產業和社會產生顛覆性影響，此類影響通常難以在短期內權衡利弊，從而不易對其訂出具體合適的規範，例如德國新創公司Lilium、奧迪子公司Italdesign、以及歐洲航空巨擘Airbus都有意發展的空中計程車計畫，雖有無限想像空間，但卻很難在短期內評估出可能隨之而來的安全、（空氣或噪音）汙染、就業等方面的不利影響，進而制定出寬嚴適中的規範。有鑑於此，德國聯邦經濟及能源部（Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, BMWi）於2018年12月10日提出「真實實驗室戰略」（Reallabore Strategie），旨在營造一個前瞻、靈活、可支持創新想法自由發揮的法規環境，同時也希望藉由在真實實驗室運作所得之經驗數據，了解創新的機會和風險，進而找到正確的監管答案。 「真實實驗室」（Reallabore）係指允許在特定時間及真實環境範圍內，進行創新科技與商業模式發展測試，而無需擔心與現行監管規範有所牴觸的創新試驗制度，其與「生活實驗室」（Living Labs）和「實驗場域」（Experimentierräume）、「沙盒」（Sandbox）、「領航計畫」（Pilot Project）等概念類似，與我國「金融科技創新實驗」及「無人載具科技創新實驗」之制度規範亦有異曲同工之趣，但更著重在探索未來的監管方向，簡而言之，「真實實驗室」就是一個創新想法與監管規範的試驗空間，德國聯邦經濟及能源部（BMWi）為具體傳達其概念，對其特徵作了如下描述：（1）可以進行數位創新試驗的特定時空環境（2）可以支持創新想法自由發揮的法規環境（3）可以從中進行監管學習並確定未來監管方向與具體細節。