新創及中小企業如何因應美國之《訴訟透明法案》
今年7月，美國國會議員Issa提出了《2024年訴訟透明法案》（H.R. 9922, the Litigation Transparency Act of 2024，下稱《訴訟透明法案》），要求當事人揭露民事訴訟中所取得之金融支援的來源，如商業貸款機構等，以提高訴訟透明度並降低濫訴之情形，惟此提案恐導致美國新創及中小企業更難成功起訴竊取其專屬技術之大企業。
近年來，許多大型科技公司從較小的競爭對手竊取其專屬技術，然而僅有少數案例成功取得賠償金，如：伊利諾州地方法院要求Amazon向軟體公司Kove IO支付5.25億美元的賠償金等。這是由於新創及中小企業縱有證據證明其智慧財產權被盜，在訴訟中多面臨沒有足夠資力與大型科技公司抗衡之窘境，因此往往被迫接受遠低於其所受損失之和解金。透過這種方式，大型科技公司能掌握技術並支付低於取得該技術授權所需之成本，因此被稱之為「有效侵權（efficient infringement）」。
新創及中小企業近期透過與第三方金融資助者協議共享訴訟取得之賠償等方式，降低其進入訴訟程序的經濟門檻，以對抗大型科技公司所採取之「有效侵權」。然而最近一系列案例顯示，中國大陸所支持的第三方金融資助者助長了針對美國企業之智財訴訟，引發了國家安全問題，故立法者為降低營業秘密被外國競爭對手取得之風險、避免無意義之訴訟被廣泛提起，要求當事人揭露其於民事訴訟中所取得之金融支援來源。若《訴訟透明法案》通過，原告所採取之法律策略將可能外洩，而第三方金融資助者亦將受到各方之抨擊，進而導致新創及中小企業在訴訟中更難取得金融支援。
綜上所述，若要降低訴訟之可能性，新創及中小企業須強化其對於專屬技術之保護，從根本減少專屬技術洩露之風險，以避免訴訟發生或進入後端訴訟。有鑑於新創及中小企業與大企業相比，在智財保護觀念上更接近學研單位，且對於營業秘密之管理多未臻完備，因此為確保其能有效落實對營業秘密之管控，建議新創及中小企業可參考智慧局所發布之《學研機構營業秘密管理實作要領》，量身訂作符合自身需求的營業秘密管理制度，並循序完善相應之營業秘密管理措施，以降低專屬技術被竊取的風險。
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葉承偉
副法律研究員 編譯整理
Kristen Osenga,‘Litigation Transparency’ Proposal Would Give Big Tech a License to Steal (Oct. 22, 2024), https://dcjournal.com/litigation-transparency-proposal-would-give-big-tech-a-license-to-steal/ (last visited Nov. 20, 2024).
世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年11月15日發布《贏得數位信任：可信賴的技術決策》（Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies），期望透過建立數位信任框架（digital trust framework）以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。 由於人工智慧及物聯網之發展，無論個人資料使用安全性還是演算法預測，都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖（Digital trust roadmap），說明建立數位信任框架所需的步驟，以鼓勵組織超越合規性，指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動，以實現數位信任。路線圖共分為四步驟： 1.承諾及領導（commit and lead）：數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功，故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合，並從關鍵業務領域中（例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全）即納入數位信任概念。 2.規劃及設計（plan and design）：透過數位信任差距評估（digital trust gap assessment）以瞭解組織目前之狀態或差距，評估報告應包括目前狀態說明；期望達成目標建議；治理、風險管理與合規性（governance, risk management and compliance, GRC）調查結果；將帶來之益處及可減輕之風險；計畫時程表；團隊人員及可用工具；對組織之影響等。 3.建立及整合（build and integrate）：實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源，以及人員溝通與管理；第二，定義組織數位信任流程，包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域，調整目前現有管理流程，並識別現有資料資產；最後，針對技術使用，可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等，以監測資料之使用正確性及近用權限管理。 4.監控及滾動調整（monitor and sustain）：建立數位信任框架後，需持續建構相關績效及風險評估程序，以確保框架之穩定，並根據不斷變化的數位信任期望持續改善，以及定期向董事會報告。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則（GDPR）第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」（Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679，2018年2月6日進一步修正，下稱指引），處理對個人資料自動化決策（automated decision-making）和個人檔案剖析（Profiling）的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議，旨在幫助資料控制者（controller）合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求，內容包括下幾點：1.定義自動化決策和分析，以及GDPR對這些概念的處理方法；2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定；3.對自動決策和分析的一般規定；4.兒童和個人檔案剖析（Profiling）的建立；5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括： 個人檔案剖析（Profiling），意謂收集關於個人（或一群個人）的資料，並分析他們的特徵或行為模式，加以分類或分群，放入特定的類別或組中，和/或進行預測或評估（例如，他們執行任務的能力，興趣或可能的行為）。 禁止對個人資料完全自動化決策，包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析，但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利，自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定，（履行契約所必需的），自動化個人決策時，應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性，同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清，關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時，控制者應以簡單的方法，告訴資料主體其背後的理由或依據的標準，而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料，其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如，在信用評等的情況下，應有權知道其資料處理的基礎，資料主體並能對其作出正確與否的決定，而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響，或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定，指出僅在某些情況下才有其適用（例如，保護兒童的福利）。 在基於自動化處理（包括分析）以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下，進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
英國與美國為人工智慧安全共同開發簽署合作備忘錄英國技術大臣（U.K. Secretary of State for Science）蜜雪兒·多尼蘭（Michelle Donelan）和美國商務部長（U.S. Secretary of Commerce）吉娜·雷蒙多（Gina Raimondo）於2024年4月1日在華盛頓特區簽署一份合作備忘錄（MOU），雙方將共同開發先進人工智慧（frontier AI）模型及測試，成為首批就測試和評估人工智慧模型風險等進行正式合作之國家。 此備忘錄之簽署，是為履行2023年11月在英國的布萊切利公園（Bletchley Park）所舉行的首屆人工智慧安全峰會（AI Safety Summit）上之承諾，諸如先進AI的急速進步及濫用風險、開發者應負責任地測試和評估應採取之適當措施、重視國際合作和資訊共享之必要性等等，以此為基礎羅列出兩國政府將如何在人工智慧安全方面匯集技術知識、資訊和人才，並開展以下幾項聯合活動： 1.制定模型評估的共用框架（model evaluations），包括基礎方法（underpinning methodologies）、基礎設施（infrastructures）和流程（processes）。 2.對可公開近用模型執行至少一次聯合測試演習（joint testing exercise）。 3.在人工智慧安全技術研究方面進行合作，以推進先進人工智慧模型之國際科學知識，並促進人工智慧安全和技術政策的一致性。 4.讓英、美兩國安全研究所（AI Safety Institute）間的人員互相交流利用其團體知識。 5.在其活動範圍內，依據國家法律、法規和契約規定來相互共享資訊。 換言之，兩國的機構將共同制定人工智慧安全測試之國際標準，以及適用於先進人工智慧模型設計、開發、部署、使用之其他標準。確立一套通用人工智慧安全測試方法，並向其他合作夥伴分享該能力，以確保能夠有效應對這些風險。就如英國技術大臣蜜雪兒·多尼蘭強調的，確保人工智慧的安全發展是全球性問題，只有通過共同努力，我們才能面對技術所帶來的風險，並利用這項技術幫助人類過上更好的生活。
國際能源總署發布2022年再生能源報告，分析全球再生能源發展現況並預估未來趨勢國際能源總署（International Energy Agency, IEA）於2022年12月6日發布2022年再生能源報告（Renewable 2022），其整理和分析各國之再生能源政策和市場發展現況，並預測再生能源於2022至2027年間在電力、交通和供熱的部署情況，同時提出相關產業在發展上的主要障礙。報告重點如下： （1）能源危機加速再生能源成長 烏俄戰爭所導致之能源危機，迫使各國加速其推動再生能源之政策，例：中國的十四五年規劃、歐盟的REPowerEU計畫，以及美國的降低通膨法案（Inflation Reduction Act）等等，將使2022至2027年間全球的再生能源裝置容量提升約2400GW，等同於中國目前電力的總量，其中歐盟、中國、美國和印度在未來五年間所建置之再生能源，將是過往五年的兩倍；而未來五年間全球成長之電力裝置容量中，再生能源的部分將占90%以上，並且，其總裝置容量將於2025年超越燃煤，成為最大宗的電力來源，其中，又將以太陽光電和風電為主要的發電方式。 （2）各國再生能源法制政策仍有進步空間 國家再生能源法制的不確定性、經濟措施不足、許可程序繁冗，以及電網設施的缺乏，都將阻礙再生能源的發展，若能消除該些障礙，包含簡化許可程序、改善競標方式及提升誘因機制，全球再生能源的成長速率將能再提升25%。 （3）再生能源轉換為氫氣之應用將大幅提升 隨著超過25個國家的氫能政策，全球用於電解產氫的風電和太陽光電裝置容量於2022至2027年間將達50GW，提升近100倍，而主要發展之國家為中國，其次則是澳洲、智利和美國。 （4）生質能的需求持續增加並需開發更多元的原料來源 國際對於生質能的需求將持續增加，在未來五年裡預計成長22%。其中，廢棄物和殘渣的利用是生質燃料重要的一環，至2027年時將有約三分之一的生質燃料來自該兩者，而在燃料需求擴增並造成供應壓力的情況下，則有待政策的推動和技術的研發，以開發更多元且永續的生質能原料。 （5）再生能源供熱的發展程度仍無法取代化石燃料 由於越來越多的供熱來源是依賴電力，而電力中再生能源的比例亦不斷提升，因此，2022至2027年間的再生能源供熱將會提升三分之一，而亦有部份原因是來自政策的推動，尤其是遭遇天然氣危機的歐盟。不過，依目前再生能源供熱技術的發展程度，還無法追上傳統化石燃料所能供熱的數量。