因應國際法規變動趨勢的營業秘密管理建議
資訊工業策進會科技法律研究所
2024年06月24日
因應技術進步導致資訊的存取與分享更加容易,營業秘密侵權爭議也隨之增長,綜觀國際政策推動或許多跨國智財專家均逐漸重視營業秘密爭議相關議題,並論及營業秘密相關法規趨勢、訴訟經驗、建議企業可執行的營業秘密管理做法等,以下將綜整相關趨勢與專家觀點並提出我國企業建議。
壹、法規變動趨勢
從國際趨勢以觀,各國針對「競業禁止」規定,有逐漸對其嚴格審查與進行法規監管的趨勢,而這也使得透過限制性條款避免機密資訊外洩的難度提高,企業多轉而透過營業秘密管理來加強防護。
一、競業禁止
本文列舉了近期美國與英國對於競業禁止法規監管的趨勢。
(一)美國將從聯邦層級禁止「競業禁止」條款
美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,下稱FTC)於今年,2024年4月23日推出一項最終規定「Non-Compete Clause Rule[1]」,該規則將針對除了高級管理人員以外之員工,使僱主與員工之間已簽訂競業禁止協議無效,並禁止未來僱主與員工簽訂競業禁止合約。
(二)英國擬立法限制「競業禁止」之最高法定期限
英國目前的競業禁止相關限制係基於英美法,以法院的個案判決及既判例來執行。英國政府於2020年12月4日至2021年2月26日期間向公眾進行諮詢,並就諮詢意見之政府回覆於2023年發布報告[2],英國政府在該報告中提出,就目前國際實務上競業禁止條款之執行期間除了美國部分州已直接被禁止外,多半未進行太多限制,如德國最高為24個月、義大利最長可達三至五年,而英國政府提出其擬將在議會時間允許的情況下提出立法領先引入「最多三個月[3]」之上限,對於競業禁止條款進行限制。
二、合理保密措施
承上所述,基於「競業禁止」條款的效力可能因為政策、法規變動或在不同國家的規定不同而導致已簽署之競業禁止條款失去效力、尚未簽署之契約禁止再簽署競業禁止條款或只允許在受有限制之情況下簽署等,企業透過此類限制性條款來避免機密資訊外洩的難度提高,使的企業多轉而透過其他日常營業秘密管理措施來加強防護,及證明企業有落實營業秘密的「合理保密措施」之法律要件。
以美國加州為例,該州多年前就禁止「競業禁止」約定,故當地企業早已轉往透過建置營業秘密政策和保護措施來加強防護。
貳、具體營業秘密管理措施之建議
一、合理保密措施之目的
合理保密措施除了作為補足無法使用限制性條款(競業禁止條款)之替代管制措施具有「預防營業秘密洩漏之效果」以外;更具有在營業秘密侵權發生後,訴訟上舉證之用。許多智財實務專家表示,無論是在哪一國法規的管轄下,權利人共通性的困難多在於訴訟的舉證上,因此專家建議企業應留存營業秘密管制措施之執行紀錄以作為將來涉訟時舉證之用。
二、營業秘密管理之具體作法
參照實務上專家的建議,本文彙整將實務上被推薦之具體營業秘密管理做法[4]羅列如下:
(一)確立並可以識別營業秘密範圍
對於企業而言,首先應識別並記錄出營業秘密(機密)範圍,才能明確管制措施的範圍,並透過機密的標示(例如浮水印)來使員工能夠認知到接觸的資訊為公司重要的營業秘密。
(二)監控
針對下載、複印、數據傳輸行為或者其他可能包含機密資訊之公司設備等行為公司應進行監控。
(三)使用行為管制
公司應限縮傳播範圍(包含禁止員工通過電子郵件將資訊發送到個人電子郵件或將機密文件攜出公司等);並於不使用時妥善存放保管並上鎖或設置密碼管控。
(四)人員管制
員工作為營業秘密管控機制重要的一環,專家建議應對員工進行教育訓練(告知營業秘密重要性或提供有關如何識別和保護機密資訊的培訓);與相關人員(員工、承包商、合作單位)簽署保密契約(confidentiality agreements)明確定義機密資訊之範圍以及禁止未經授權的使用與揭露;設立離職員工管控機制(包含離職面談、保存相關設備、甚至如果員工可能進入競爭對手工作,企業可評估是否進一步請合格第三方進行鑑識或取證員工身上是否攜帶機密資訊等,以作為未來若涉訟之舉證)等。
參、評析
綜上所述,企業或許已經理解建立合理保密措施並留存作為訴訟時舉證之證據的重要性,並了解些許零散的管理做法,但可能產生管理措施如何才算是完善的疑問,為了提供企業更全面的管理建議,資策會科法所創意智財中心以其在智財領域之研究與實務經驗的積累發布「營業秘密保護管理規範」[5](下稱管理規範)將管理措施透過十個單元建立PDCA管理循環。
經查,上述國際法規變動下實務專家討論之營業秘密管理措施均包含在管理規範內,如「(一)確立並可以識別營業秘密範圍」會對應到管理規範第4單元「營業秘密的確定」章節;「(二)監控」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」及第7單元「網路與環境設備管理」;「(三)使用行為管制」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」;「(四)人員管制」會對應到管理規範之第6單元「員工管理」與第8單元「外部活動管理」。
管理規範除了提供更加多元完善的管理做法(如定義出的營業秘密應進行機密分級、設定保密期限建立管理清單;除了管制流通、複製行為,後端的銷毀或使用紀錄留存、預警措施之建立也很重要;對於員工的管控不僅是離職時,更是從入職時就有風險需要管控;或者更後端的爭議處理機制、監督與改善機制之建立等)以外,更重要的是,管理規範納入了企業應考量的相關法律風險,以「(二)監控」之建議為例,管理規範第6.3.2條進一步要求應對員工進行「宣導」,告知員工「會監控其使用營業秘密行為並保存相關電磁紀錄」,此規定對於企業而言十分重要,因為若未進行告知,可能會因為侵害員工的隱私權,違反刑法妨害秘密罪以及通訊保障及監察法之違法監察通訊罪,而使雇主被判刑。
由此可知,企業在建立營業秘密合理保密措施之相關機制時,亦需要注意措施的完善與合法性,企業除了可參考管理規範系統性建立營業秘密管理機制外,亦可以此管理規範做為檢視自身管理措施符合性之依據,進而促進企業有效落實營業秘密管理。
[1] Federal Trade Commission, FTC Announces Rule Banning Noncompetes (2024), https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/04/ftc-announces-rule-banning-noncompetes (last visited May 15, 2024).
[2] Consultation outcome Measures to reform post-termination non-compete clauses in contracts of employment, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/consultations/measures-to-reform-post-termination-non-compete-clauses-in-contracts-of-employment#full-publication-update-history (last visited Jun. 19, 2024).
[3] 同前註,引述原文:「The government will introduce a statutory limit on the length of non-compete clauses of 3 months and will bring forward legislation to introduce the statutory limit when parliamentary time allows.」。
[4] Q&A: Trade secret disputes, Financier Worldwide Magazine, Financier Worldwide Magazine, https://www.financierworldwide.com/qa-trade-secret-disputes (last visited Jun. 05, 2024).
[5] <營業秘密保護管理規範>,財團法人資訊工業策進會科技法律研究所網站,https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7212(最後瀏覽日:2024/06/14)。
落實完善數位資料管理機制, 有助於降低AI歧視及資料外洩風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年07月07日 近年來,科技快速發展,AI(人工智慧)等技術日新月異,在公私部門的應用日益廣泛,而且根據美國資訊科技研究與顧問公司Gartner在2023年5月發布的調查指出,隨著由OpenAI開發的ChatGPT取得成功,更促使各領域對於AI應用的高度重視與投入[1],與此同時,AI歧視及資料外洩等問題,亦成為社會各界的重大關切議題。 壹、事件摘要 目前AI科技發展已牽動全球經濟發展,根據麥肯錫公司近期發布的《生成式人工智慧的經濟潛力:下一個生產力前沿(The next productivity frontier)》研究報告指出,預測生成式AI(Generative AI)有望每年為全球經濟增加2.6兆至4.4兆的經濟價值[2]。同時在美國資訊科技研究與顧問公司Gartner對於超過2500名高階主管的調查中,45%受訪者認為ChatGPT問世,增加其對於AI的投資。而且68%受訪者認為AI的好處大於風險,僅有5%受訪者認為風險大於好處[3]。然而有社會輿論認為AI的判斷依賴訓練資料,將可能複製人類偏見,造成AI歧視問題,而且若程式碼有漏洞或帳戶被盜用時,亦會造成資料外洩問題。 貳、重點說明 首先,關於AI歧視問題,以金融領域為例,近期歐盟委員會副主席Margrethe Vestager強調若AI用於可能影響他人生計的關鍵決策時,如決定是否能取得貸款,應確保申請人不受性別或膚色等歧視[4],同時亦有論者認為若用於訓練AI的歷史資料,本身存有偏見問題,則可能導致系統自動拒絕向邊緣化族群貸款,在無形之中加劇,甚至永久化對於特定種族或性別的歧視[5]。 其次,關於資料外洩問題,資安公司Group-IB指出因目前在預設情況下,ChatGPT將保存使用者查詢及AI回應的訊息紀錄,若帳戶被盜,則可能洩露機敏資訊。據統計在2022年6月至2023年5月間,在亞太地區有近41000個帳戶被盜,而在中東和非洲地區有近25000個帳戶被盜,甚至在歐洲地區也有近17000個帳戶被盜[6]。另外在2023年3月時,ChatGPT除了發生部分用戶能夠檢視他人聊天紀錄標題的問題外,甚至發生個人資料外洩問題,即用戶可能知悉他人的姓名、電子郵件,付款地址,信用卡到期日及號碼末四碼等資料[7]。 參、事件評析 對於AI歧視及資料外洩等問題,應透過落實完善數位資料治理與管理機制,以降低問題發生的風險。首先,在收集訓練資料時,為篩選適合作為模型或演算法基礎的資料,應建立資料評估或審查機制,減少或避免使用有潛在歧視問題的資料,以確保分析結果之精確性。 其次,不論對於訓練資料、分析所得資料或用戶個人資料等,均應落實嚴謹的資料保密措施,避免資料外洩,如必須對於資料進行標示或分類,並依照不同標示或分類,評估及採取適當程度的保密措施。同時應對於資料進行格式轉換,以無法直接開啟的檔案格式進行留存,縱使未來可能不慎發生資料外洩,任意第三人仍難以直接開啟或解析資料內容。甚至在傳送帳戶登入訊息時,亦應採取適當加密傳送機制,避免遭他人竊取,盜取帳戶或個人資料。 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境完善,於2021年7月發布「重要數位資料治理暨管理制度規範(Essential Data Governance and Management System,簡稱EDGS)」,完整涵蓋數位資料的生成、保護與維護,以及存證資訊的取得、維護與驗證的流程化管理機制,故對於不同公私部門的AI相關資料,均可參考EDGS,建立系統性數位資料管理機制或強化既有機制。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Gartner, Gartner Poll Finds 45% of Executives Say ChatGPT Has Prompted an Increase in AI Investment (May 3, 2023), https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-05-03-gartner-poll-finds-45-percent-of-executives-say-chatgpt-has-prompted-an-increase-in-ai-investment (last visited June 30, 2023). [2]McKinsey, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (June 14, 2023), https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#introduction (last visited June 30, 2023). [3]Gartner, supra note 1. [4]Zoe Kleinman, Philippa Wain & Ashleigh Swan, Using AI for loans and mortgages is big risk, warns EU boss (June 14, 2023), https://www.bbc.com/news/technology-65881389 (last visited June 30, 2023). [5]Ryan Browne & MacKenzie Sigalos, A.I. has a discrimination problem. In banking, the consequences can be severe (June 23, 2023), https://www.cnbc.com/2023/06/23/ai-has-a-discrimination-problem-in-banking-that-can-be-devastating.html (last visited June 30, 2023). [6]Group-IB, Group-IB Discovers 100K+ Compromised ChatGPT Accounts on Dark Web Marketplaces; Asia-Pacific region tops the list (June 20, 2023), https://www.group-ib.com/media-center/press-releases/stealers-chatgpt-credentials/ (last visited June 30, 2023). [7]OpenAI, March 20 ChatGPT outage: Here’s what happened (Mar. 24, 2023),https://openai.com/blog/march-20-chatgpt-outage (last visited June 30, 2023).
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
數百萬計個人資料遭竊取 引起美國重視資料保護美國接連發生電腦仲介商 ChoicePoint 與 NexisLexis 分別於 2004 年 10 月及 2004 年 4 月電腦遭入侵,數以百萬計的個人資料被竊取之事件,使得個人資料外洩的問題,受到美國國會的強烈關注。此一事件的發生,同時讓大家注意到加州資料庫外洩通知法( SB1386 )對於消費者保護的重要性。 SB13866 法要求持有個人敏感資料的組織、企業,當資料外洩時,需立即通知當事人。 Choice point 此次即是迫於加州州法的規定,於 2005 年 2 月通知了 3 萬 5 千名加州州民關於其個人資料遭受竊取的的消息。 鑑於個人資料保護的重要性,美國國會議員 Charles Schumer ( 紐約州 ) and Bill Nelson ( 佛羅里達州 ) 仿照 SB1386 加州立法,於 2005 年 4 月 12 日舉辦了「 2005 年個人資料保護風險通知義務法案」( Notification of Risk to Personal Data Act of 2005 )的公聽會。草案建議成立聯邦性法律,要求企業或政府,一旦其持有之個人資料遭到竊取,即需通知當事人。本草案同時明訂企業或政府應通知的事項;並擬允許,讓資料遭竊的個人,可於其信用報告中顯示其 7 年內可能遭受詐欺警告的紀錄。 本法案中除了包含 SB1386 的規定外,也對販賣個人敏感資料進行規範,並要求聯邦貿易委員會( Federal Trade Commission )設立相關組織,以協助資料遭竊之被害者。
美國著作權局發布「具AI產出之著作註冊指引」,關鍵在人類智慧貢獻程度美國著作權局(US Copyright Office,USCO)於2023年3月16日頒布「具AI產出之著作註冊指引」(Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence),本指引之發布係由於近年美國著作權局時常收到人工智慧著作之註冊申請案,對於此類著作是否可以成功註冊,過去未有較明確之判斷準則,如此恐造成美國著作權體制之紊亂,著作權局遂發布本指引,以作為民眾申請註冊之著作包含利用AI創作內容時之指導依據。 本指引首先認定「著作人」之概念須為人類,此部分與美國憲法、美國著作權法及美國最高法院判例見解相同。 接著,本指引並描述到欲申請之著作,除前開之著作人須為人類外,人類須於該著作中傳達其原始精神理念(own original mental conception),不得為單純之透過機械運作所產生。惟此並非代表人類完全不得運用AI輔助創作,係取決於人類對該創作之創造性控制程度及該創作實際形成(Actually Formed)作者之傳統元素含量。 最後,本指引提出申請人於提出具AI產出著作時應提交之表格為標準表格(Standard Application),在創作者欄位中具體闡述人類作為作者之具體貢獻身份,且不能將AI列為作者或共同作者。至於在本指引發布前已提出之申請案,該指引提到申請人可以透過補充說明之方式,通知著作權局其著作中涉及AI產出部分,並就該部分聲明不專用,以符合新指引所要求之「揭露」。 綜觀以言,可以認定本指引之提出可作為著作人申請註冊時之遵循依據,初步解決過去未有AI著作申請註冊參考依據之弊病,然尚有許多細節待補充,且甚仰賴個案之判斷,惟本文認為未來隨AI科技之發展及廣泛利用,關「人類智慧」於著作貢獻程度更明確、更為具體之判斷標準勢必將應運而生,值得持續關注。