美國聯邦貿易委員會 (FTC)「Non-Compete Clause Rule 」(禁止「競業禁止」條款)對於企業營業秘密保護的影響與建議

美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,下稱FTC)於2024年4月23日發布一項禁止「競業禁止」的最終規定「Non-Compete Clause Rule」(下稱FTC禁止「競業禁止」規定),近期關於該規定效力之相關訴訟引起美國各界廣泛的討論,有執業律師於2024年8月22日撰文提出企業面對該規定是否失效的不確定性,建議及早因應並加強營業秘密保護機制。

關於FTC禁止「競業禁止」規定,旨於美國境內禁止企業與離職員工簽訂競業禁止條款,該規定原預計將於2024年9月4日生效,生效後企業將不能再透過競業禁止約定作為營業秘密保護措施或訴訟上主張,而據FTC統計,約有3,000萬人(近五分之一的美國人)可能因此受到影響。然而2024年8月20日,「Ryan v. FTC」案中,美國德克薩斯州北區聯邦地區法院基於「認為FTC可能超越了其法定授權範圍以及規定過於寬泛」等原因,發布了一項全國性禁令,將導致FTC禁止「競業禁止」規定不會按計劃於2024年9月4日生效之效力,但FTC將會上訴。

對此,有相關實務界律師撰文指出,面對前述判決結果及各州的法規不一導致對於競業禁止條款仍有質疑的情況下,建議企業仍應及早因應並加強營業秘密保護機制,如:

1. 加入跨部門人員的協作:如熟悉企業營運過程中重要的關鍵競爭機密資訊的「業務與財務人員」、了解系統、流程管理之「資訊技術和安全」人員,以及與人員管理、教育訓練相關之「人力資源部門」等人員。

2. 建立合法的保護計畫:承上,該篇文章建議組織應藉由上述人員協助,檢視並強化落實以下機密(營業秘密)保護措施,包括:

(1)營業秘密範圍確定:該篇文章提出企業應識別其機密(營業秘密)資訊,並篩選出最重要的類別。

(2)網路與環境設備管理:應確認企業(如:系統、設備、社交媒體等)政策是否足以保護不同類別的機密資訊,並符合法律(如:勞動法)要求,並重新檢視現行資訊安全機制之適當性,如網路安全策略及相關工具適用性、資訊洩漏風險點為何、目前權限管控合理性等。

(3)員工管理:該篇文章建議,企業需確認教育訓練實施,是否足夠向相關人員說明機密資訊和營業秘密對公司的重要性、是否納入對公司相關重要內容(如反壟斷法規的要求);於工作安排上,企業可透過建立人員管理備援機制(即避免一個業務只由單一員工負責),避免業務連續性與資訊安全中斷;於現行企業之保密契約、禁止招攬條款(Non-Solicitation Agreements)、入職/離職契約等契約上,建議確認是否「合法、未過度限制員工、涵蓋所有競爭敏感資訊(如員工及相關客戶或供應商的敏感資訊),在可能適用的地區具有可執行性(法律效力)」等。

(4)外部活動管理:對於外部合作對象,如合作夥伴、競爭對手等,本文稱「勞動力競爭對手(Labor Competitors)」的互動,如資料提供、簽屬合約之合法性等。

綜上所述,競業禁止在國際上的適用性,可能因應機關、各州州法、訴訟等因素受到各種挑戰,導致訴訟上可主張的權利減少,因此執業律師更建議企業應及早審查現行機制並加強或建立營業秘密保護措施加強對於機密資訊的保護。本文建議企業可透過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」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)檢視既有管理制度並因應趨勢變動,以PDCA管理循環方式調整精進管理以達到管控目的,建立扎實的企業營業秘密管理制度。

本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。

本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw

相關連結
你可能會想參加
※ 美國聯邦貿易委員會 (FTC)「Non-Compete Clause Rule 」(禁止「競業禁止」條款)對於企業營業秘密保護的影響與建議, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9282&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/19)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟報告提出工業4.0帶來的三大變遷

  歐盟執委會下設機構策略與評估服務中心(CSES)在2016年2月向歐洲議會提出歐洲落實工業4.0政策執行分析報告,指出執行工業4.0帶來的科技、社會、以及商業環境變遷: (1)科技變遷 數位化將對中小企業帶來挑戰,其中涉及之法律議題包括:促進數位安全致生之企業成本或風險、智慧財產權保護、個人資料與隱私、環境保護、健康和安全等。 (2)社會變遷 企業應用工業4.0技術時將面臨工作方式上之調整,整體工業4.0技術分佈不均則有可能導致集中化競爭的情形增加。 (3)商業環境變遷 隨著中小企業參與供應鏈,將帶來成本、風險、缺乏彈性、缺乏政策性的單獨運作等各方面挑戰,而重點在於藉由標準化串起整體產業,與其他的企業競爭。   我國在2016年7月通過「智慧機械產業推動方案」,以精密機械之推動成果及我國資通訊科技能量為基礎,導入智慧化相關技術,建構智慧機械產業新生態體系,並且預期能打通供需生產資訊鏈,提升人均製造力,同時併以連結在地、連結未來、連結國際為推動策略主軸,其中相關的法律議題、以及對於社會或商業環境帶來的變遷影響評估,自屬重要。

關於EMI唱片公司控告MP3tunes公司及其公司創辦人Michael Robertson侵犯其智財權一案之最新發展

  關於EMI代表其他共14家唱片公司及隸屬旗下之出版業者於2007年11月控告MP3tunes公司及其公司創辦人及執行長Michael Robertson侵犯其智慧財產權一案,美國紐約南區聯邦法院(U.S. District Court for the Southern District of New York)法官近日做出裁定,駁回EMI針對Michael Robertson個人提出的控告,只受理EMI所提出的MP3tunes公司侵害其音樂著作權之主張。   聯邦法院法官William Pauley認為因紐約不是Michael Robertson的主要住所且無足夠證據顯示Michael Robertson於紐約進行經常性的商業活動且因此賺取大量的收益。因此,紐約法院對Michael Robertson個人不具有司法管轄權。另一方面,法官認為MP3tunes公司所提供的網上服務並非純為被動式的,MP3tunes公司提供軟體讓客戶上傳、下載、藉由網上管理其所擁有的歌曲,此種服務為互動式的且有些更精進的服務需付費。法官因此認為MP3tunes公司於紐約進行商業活動,紐約法院因此具有管轄權。   Michael Robertson於此判決後表示鬆了口氣,但承認其公司MP3tunes面對EMI的侵權控訴仍有一段長遠的路要走。Michael Robertson認為此案件之判定將決定日後客戶是否可將他們的歌曲存放在商業性的網站上就如同他們現在將文件、照片與其他個人資訊存放在網站上一樣。

日本自動駕駛戰略本部新近政策規劃

  日本鑒於為減少交通事故與因應少子化,與汽車的ICT革命等議題,由國土交通省於2016年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」(自動運転戦略本部),並於同年12月9日召開第一次會議。討論的範圍則包括:為實現自動駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進,以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。   會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組,將對自動駕駛所應用技術進行各類型實證試驗。   其中,在「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」方面,已於2017年2月展開補助試驗計畫的募集;預計驗證的項目有分別針對一般(搭載2-10人)以及大型車輛(10人以上),結合GPS、雷達、攝影機等來瞭解障礙物資訊的車輛自動控制技術。   而在「大卡車列隊行走」方面,國土交通省則是在2016年已開始的實證試驗基礎上持續拓展。未來在2019年中後,並規劃將驗證範圍擴展至高速公路上驗證更長距離的自動駕駛。

歐盟執委會提出「具可信度之人工智慧倫理指引」

  歐盟執委會人工智慧高級專家小組(High-Level Expert Group on Artificial Intelligence)於2019年4月8日公布「具可信度之人工智慧倫理指引」(Ethics Guidelines For Trustworthy AI)。該指引首先指出,具可信度之人工智慧需具備三個關鍵特徵:(1)合法(Lawful):應遵守所有適用於人工智慧之法規;(2)合乎倫理(Ethical):確保人工智慧符合倫理原則與價值;(3)健全(Robust):自技術與社會層面觀之,避免人工智慧於無意間造成傷害。   該指引並進一步指出人工智慧應遵守以下四項倫理原則: (1) 尊重人類之自主權(Respect for Human Autonomy):歐盟之核心價值在於尊重人類之自由與自主,與人工智慧系統互動之個人,仍應享有充分且有效之自我決定空間。因此,人工智慧之運用,不應脅迫、欺騙或操縱人類,人工智慧應被設計為輔助與增強人類之社會文化技能與認知。 (2) 避免傷害(Prevention of Harm):人工智慧不應對人類造成不利之影響,亦不應加劇既有的衝突或傷害。人工智慧之系統運行環境應具備安全性,技術上則應健全,且確保不會被惡意濫用。此外,弱勢族群應於人工智慧運用中受到更多關注,並被視為服務對象。 (3) 公平(Fairness):人工智慧系統之開發、布建與利用,必須具備公平性。除了透過實質承諾與規範,進行平等與公正之利益與成本分配外,亦須透過救濟程序確保個人或特定族群不受到歧視與偏見之侵害,並可對人工智慧之自動化決策結果提出質疑,且獲得有效之補救。 (4) 可解釋性(Explicability):人工智慧應盡量避免黑箱(Black Box)決策,其系統處理程序須公開透明,並盡可能使相關決策結果具備可解釋性,分析特定訊息可能導致之決策結果,此外亦需具備可溯性且可接受審核。

TOP