巴西基因改造科技管理法制簡介

刊登期別
第19卷,第5期,2007年05月
 

※ 巴西基因改造科技管理法制簡介, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2293&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2025/12/11)
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歐盟普通法院駁回可口可樂曲線瓶商標註冊

  可口可樂公司於2011年向內部市場協調局(Office for Harmonisation in the Internal Market, OHIM)申請註冊流線型立體瓶身商標。經OHIM審議後,於2014年3月以本項商標缺乏顯著特徵不具商品區隔性為由,予以駁回申請。為此,可口可樂向歐盟普通法院(EU General Court)提出上訴。   惟法院於日前(2016年2月)做出說明,其判決結果認為立體瓶身並不具備與市場上其他可樂瓶區隔的具體特徵,根據共同體商標條例第7(1)(b)條「若商標缺乏顯著特徵則不允許註冊」。並質疑其所做的市場調查研究,無法證明該瓶身於市場上具有明顯的商品獨特性,不能讓消費者得以一眼看出是可口可樂產品,不符合同條例第7(3)條(足以使商品或服務之相關消費者認識為指示商品或服務來源,得與他人之商品或服務相區別者)排除7(1)(b)之適用條件,基於上述理由判決可口可樂公司敗訴。   透過此案件,一定程度呈現OHIM與歐盟法院在立體商標認定上相對審慎的態度。   在歐盟有關外觀設計與商標的聲請,係依照歐盟「共同體商標條例」(Council Regulation (EC) No. 207/2009)所規範。經申請通過之歐洲共體商標(CTM)註冊,得使產品或服務於全歐盟境內28個會員國享有排他性權利。而過往以販售之商品外觀或形狀申請註冊商標是具有難度的,必須係該外觀及形狀為增加其商品本身的價值或生產技術上所必要的結果,始得有商標註冊的可能。   「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

歐盟發佈Amazon違反反托拉斯法之初步調查結果,並將對其電商業務展開第二輪調查

  歐盟執委會於2020年11月10日對Amazon發佈反托拉斯調查之初步調查結果,針對其2019年7月之首次調查提出調查意見書(Statement of Objections, SO),認定Amazon使用大量非公開賣家資料,減少自身作為零售商之競爭風險,相關可能違反歐盟運作條約(TFEU)第102條禁止濫用市場主導地位。   歐盟於2019年7月17日對Amazon展開首次反托拉斯調查。Amazon作為平台,具有雙重身分,第一個身分是作為零售商,在網站上銷售商品;第二個身分是作為平台商,提供第三方賣家銷售商品的市場。因此歐盟認為Amazon在平台上收集價格或活動統計資料,將調查Amazon和第三方賣家的標準協議中,是否允許Amazon分析賣家的買賣統計資料?以及第三方賣家使用「黃金購物車」(Buy Box)的機制為何?   歐盟執委會調查說明,Amazon作為平台,可以大量使用第三方賣家資料,例如訂購及發貨數量、賣家收入、報價次數、物流資料、賣家表現評價、消費者索賠資訊等。然而相關統計數字及資料進入Amazon業務自動化系統,使Amazon零售業務可以大量使用上述非公開資料,以調整自身產品零售報價和業務決策,降低自身作為零售商的市場競爭風險。   此外,歐盟執委會認為,Amazon的「黃金購物車」和「Prime label」機制,使平台上的第三方賣家必須選擇使用Amazon物流、倉儲和售後服務(Fulfillment by Amazon, FBA),才能取得平台的「黃金購物車」和「Prime label」標章,才可能增加產品搜尋曝光度、交易成功率,進而提高銷售量(據統計,Amazon平台超過八成之交易是透過黃金購物車完成)。因此導致消費者大多選擇購買曝光度高、也就是使用Amazon物流的賣家,形成賣家之間的不公平競爭。歐盟執委會後續將啟動第二輪調查,且未言明結束調查時間。

美國商務部國家電信和資訊管理局呼籲透過第三方評測提高AI系統透明度

2024年3月27日,美國商務部國家電信和資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)發布「人工智慧問責政策報告」(AI Accountability Policy Report),該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估(Independent Evaluations)或是第三方評測,期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法,分別如下: 1.人工智慧稽核指引:聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引,該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露:人工智慧系統雖然已經應用在許多領域,但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤(Nutrition Label)的方式,使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準(Liability Standards):聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準,以解決現行制度下,人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源:聯邦政府應投入必要的資源,以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如: (1)資助美國人工智慧安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute); (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施(Cloud Infrastructure); (3)提供獎金和研究資源,以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊; (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具:NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具,以評估人工智慧系統之使用情況,例如透明度工具(Transparency Tools)、認驗證工具(Verification and Validation Tools)等。 6.獨立評估:NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管,特別是可能侵害權利或安全的模型,應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力:NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊,並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約:透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作,以建立人工智慧風險的問責機制,並確保該問責報告之建議得以落實。

美國HHS發布2024-2030年聯邦健康IT計畫推動共享醫療體系

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