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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比利時法院針對報業出版組織Copiepresse控告網路搜尋引擎巨擘Google侵害著作權一案,於二月十三日做出一審判決。該法院認為 Google未取得授權,在Google News新聞搜尋之服務中片斷重製原告之報導內容,並以重製的方式將受到保護之著作傳播給公眾,該行為已侵害到Copiepresse之著作權。法院除了下令Google刪除搜尋引擎中所出現的新聞報導片斷,並按該網站刊登的時間為基準,計算一天兩萬五千歐元的賠償金,Google應給付總金額高達三百四十五萬歐元的賠償金於Copiepresse。 Google的主要答辯指出,其係為協助使用者在該網站上尋找資訊的搜尋引擎,而非擁有自己資訊的入口網站。Google News也只針對使用者所輸入之搜尋關鍵字所做出之新聞頭條匯集及文章聯結,該行為應受到著作權法中「合理使用」(Fair Use) 之保護。而對搜尋結果之頭條、內容片斷及縮小圖片顯示,Google則抗辯此一作法已替Copiepresse網站吸引來更多想要閱讀全文之讀者,並為其締造更高的網路流量。 Copiepresse則主張,Google因在其網站刊登片斷重製之報導內容而受有廣告收益,就法律面而言已是侵害行為所得之利益。該組織的報導內容出現在Google的快取頁面,已使得該片斷的報導內容得自Google的網站中免費取得。通常許多報業僅將其報導文章的資料庫提供給付費會員瀏覽。 對此判決結果,Google已決定上訴。 全球媒體業者都對此判決密切注意。Google去年八月已和美聯社達成和解。而法國法新社去年三月控告Google的快取網頁侵害著作權乙案,目前仍在法院審理中。而其它入口網站公司YAHOO! 、AOL、Microsoft等已付費於法新社取得授權刊登其新聞文章內容。
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)
愛沙尼亞首創「數位遊牧簽證」吸引高收入高專業的數位遊牧民族2020年6月3日,愛沙尼亞議會通過了「外國人法(Aliens Act)」修正案,批准了全球首創專為「數位遊牧民族(Digital Nomads, DN)」設計的「數位遊牧簽證(Digital Nomad Visa, DNV)」,並於同年8月1日正式開辦。 「數位遊牧民族(DN)」為近年來興起的一種工作與生活型態,意指無需固定的工作時間與地點,只要有網路就能工作,通常是邊工作邊旅遊、經常在各國移動的生活型態,一般傳統的工作簽證或旅遊簽證較難直接適用。 今年因COVID-19疫情影響,許多人轉為遠距工作,也使更多人成為DN。而以數位治國聞名全球的愛沙尼亞,於2014年推出e-Residency(數位公民計畫)向全球招收數位公民後,進一步推出「數位遊牧簽證(DNV)」。DNV申請人可以是受雇者、企業經營者或是自由工作者,必須為外國企業工作、經營外國企業或是客戶位於國外(但不禁止在當地兼職);其次,申請人必須證明近6個月每月3,504歐元(約新臺幣12萬元)的收入,取得DNV者即可到當地居住一年。該政策看重其高收入、高消費能力,以及高專業性,能在IT、金融、行銷或相關領域獨立工作,為當地科技業提供創意與技術,帶動產業、增加產值;其在境內期間的收益亦可成為充實國家稅捐的標的,在經濟上具有正面效益,在社會上亦可增加多元性、開拓國際事業,並提升國際知名度。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).