日本經濟產業省下之貿易經濟安全保障局,於2024年9月公布「建立強化技術管理之新官民對話框架」文件(技術管理強化のための新たな官民対話スキームの構築について),指出在目前複雜的地緣政治情勢下,企業難以獨自進行技術管理,故須透過強化官民對話,讓雙方可共享現況及問題,俾利政府檢討管理措施。
經產省為強化技術管理,擬修正依《外匯與外國貿易法》(外国為替及び外国貿易法,以下簡稱外為法)授權制定之省令及告示,要求業者於技轉「重要技術」時,須依外為法第55條第8項進行事前報告,以利後續透過官民對話達成共識。經產省強調,上述規定目的不是禁止技術移轉,而是進行適當之技術管理,故原則希望能透過官民對話來解決問題。惟若在雙方對話後,經產省認為有技術外流之虞時,仍會要求業者申請許可。
根據經產省於2024年9月6日公布之省令及告示修正案,以下4大領域10項技術被列為「重要技術」:
1.電子元件:積層陶瓷電容(積層セラミックコンデンサ(MLCC))、SAW和BAW濾波器(SAW及びBAWフィルタ)、電解銅箔、介電質薄膜(誘電体フィルム)、鈦酸鋇粉末(チタン酸バリウム粉体)。
2.纖維:碳纖維(炭素繊維)、碳化矽纖維(炭化ケイ素繊維)。
3.半導體:光阻劑(フォトレジスト)、非鐵金屬材料(非鉄金属ターゲット材)。
4.電子顯微鏡:掃描式電子顯微鏡(走査型電子顕微鏡(SEM))、穿透式電子顯微鏡(透過型電子顕微鏡(TEM))。
93年專利申請統計資料顯示我國受理專利申請案總數、發明申請案數量、及國人發明申請案等指標,均呈現相當幅度成長,顯示我國過去幾年官方與民間投資創新研發成果有明顯成長。 93年專利、商標申請與核准統計出爐,全年專利新申請案件總數72,105件,較92年的65,742 件增加6,363件(9.68﹪),本國人申請案43,038件,外國人29,067件。其中屬技術強度較高的發明申請案件總數計41,930件,較前一年增加6,107件(17.05﹪);本國人發明申請案16,754件,較前一年大幅增加3,705件(28.39﹪),顯示我國產業研發技術成果有向上提昇的趨勢。93年專利發證數66,415件,比92年大幅增加24,333件(57.82﹪),此係因93年7月專利法修正實施,新型專利改採形式審查,縮短專利審查時程,及專利廢除異議制度改採繳費後公告同時發證的制度轉換短期影響。 93年商標申請案依類別統計為72,650件,比92年申請案件數65,907件,增加6,743件(10.23﹪),;93年商標公告註冊案計54,912件,較前一年74,572件減少19,660件(-26.36﹪);依類別計55,986件,均較前一年減少。不論是在申請或公告註冊數都是以本國人佔絕大多數。商標申請於92年底開始實施一申請案多類別制度,不同類別毋需另提出一獨立申請案,因此依類別統計數會比申請案件數多。
英國數位文化媒體暨體育部發布數位身分之公眾諮詢,發布法制政策回應並揭示相關原則英國數位文化媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media and Sport, DCMS)2020年9月1日發布「數位身分:政府諮詢回應」(Digital Identity: Call for Evidence Response)文件,以回應過去英國政府曾於2019年7月向各界蒐集如何為成長中的數位經濟社會建立數位身分系統之意見。依據諮詢意見之成果,英國政府計畫調修現行法規,使相關身分識別流程以最大化容許數位身分之使用,並發展有關數位身分之消費者保護立法;立法中將特別規範個人之權利、如何賠償可能產生的侵害,以及設定監督者等相關內容。數位身分策略委員會(Digital Identity Strategy Board)並提出六項原則,以加強英國之數位身分布建與政策: 隱私:當個人資料被使用時,應確保具備相關措施以保障其保密性與隱私; 透明性:當個人身分資訊於使用數位身分產品而被利用時,必須確保使用者可了解其個資被誰、因何原因,以及在何時被利用; 包容性:當人們希望或需要數位身分時即可取得。例如不備有護照或駕照等紙本文件時,對於其取得數位身分不應產生障礙; 互通性(interoperability):應設定英國之技術與運作標準,使國際與國內之使用上可互通; 比例性:使用者需求與其他因素(如隱私與安全)之考量應可平衡,使數位身分之使用可被信賴; 良好監理:數位身分標準將與政府政策與法令連結,未來之相關規範將更加明確、一致並可配合政府對於數位管制之整體策略。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
新加坡金融管理局發布《資料治理與管理實務》資訊文件新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore,下文簡稱MAS)於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》(Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections)文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行(Domestic Systemically Important Banks,下文簡稱D-SIBs)進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成,其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失,希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待,簡要說明如下: 1.董事會和高階管理層的監督: 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如,定期向董事會報告資料管理領域的重要問題;高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊,並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位: 銀行應建立資料管理單位,並為資料管理辦公室提供明確的任務授權,以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制: 銀行應建立資料品質管理架構與流程,以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如,建立有效控制資料流的機制;建立資料品質指標或計分卡;使用終端使用者運算工具(end-user computing tools)處理資料時,應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級: 銀行應制定升級標準和行動計畫,以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系(data lineage)來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用:BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會(the Basel Committee on Banking Supervision)第239號規範:《有效風險資料聚合及風險報告原則》(Principles for effective risk data aggregation and risk reporting),適用於全球的系統性重要銀行(Global Systemically Important Banks),巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則,因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外,MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍,例如在範圍內報告(in-scope reports,或稱主要風險報告)中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業,資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力,並針對內部的問題進行改善。