歐盟執委會提議檢討WEEE法令規範,並修正回收目標

  歐盟執委會於所公告之電子電機廢棄物回收法令檢視報告(Review of an EU Directive on Recycling Waste Electrical and Electronic Equipment)中建議,對於產品製造商之回收目標規範標準,應從現行概括固定值:每年人均4kg(4kg/capita per year)回收目標,改為變動式比例值:以現行市場商品平均量之65%,作為規範目標並且,由於法令規範課予產品製造商強制回收責任,市場實務上,也出現了產品製造商為了達到WEEE要求規範目標值,轉而向民間回收業者收購「回收憑證(Recycling Certificates)」,並且,因為供需失衡問題,造成回收業者隨意喊價的情形,也多所見聞。

 

  而歐盟執委會為進一步落實環境保護政策,還是打算維持原案,提議對於WEEE規範內容進行檢討修改,並建議各會員國於國內法令增加誘因及鼓勵措施,導引協助產品製造商擴大回收體系、檢視改善回收管理系統,而更具能力對於提高目標規範,能夠落實遵循之。歐盟執委會此項法令修改提議,是否得以真正落實未來立法中,值得再加以觀察。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 歐盟執委會提議檢討WEEE法令規範,並修正回收目標, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3158&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/22)
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Buy an eControl Aga」(eControl系統—讓忠實的AGA愛好者也開始轉向購買eControl AGA的理由)陳列在一張同時使用「AGA」與「eControl System」文字的爐灶展示圖,以及在發票上將「eControl Cookers」產品以「AGA eCONTROL」、「supply and fit of AGA in white」(供應和安裝白色AGA)、「eContol AGA」、「Conversion to AGA GC」(轉換為AGA GC)、「AGA Cooker eControl」、「AGA 100」、「AGA 100 - eControl」等文字代稱,有使消費者產生混淆誤認之意圖。UK公司對此則主張購買「eControl Cookers」的消費者都是「有經過與銷售人員廣泛討論」且「因商品之高價而有較高注意力」,可以認識到所購買商品為「安裝有『eControl系統』的優化/二手轉售AGA品牌爐灶」,對商標間之差異較敏感,而無對商標有混淆誤認之可能。 然而,IPEC並沒有採信UK公司的說詞,認為UK公司不僅沒有在官方網站上明確以任何方式說明「eControl Cookers」與AGA 爐灶的區別,官方網站上的行銷呈現方式更可能使消費者認為所購買的「eControl Cookers」是來自AGA公司所生產;發票上的代稱文字更是有將「eControl Cookers」、「eControl 系統」與AGA品牌爐灶存在商業關聯性的印象,有造成消費者增加市場混淆的風險。 (二)售後混淆概念 所謂售後混淆,係指儘管消費者於購買商品或服務當下,基於銷售地點、銷售價格、商標外觀等因素,能夠明確認知該商品或服務並非源自於主張被侵權的商標,但是該消費者在不同情形下使用該商品或服務時,可能導致潛在第三人在接觸該商品或服務時,誤認該商品或服務源自於主張被侵權的商標[9]。本案中,AGA公司主張未來第三方消費者在接觸到「eControl Cookers」時,看到「AGA」與「eControl 系統」的文字標示後,可能誤以為是「聯合品牌的AGA爐灶」,而使第三方消費者以為二企業之間存在商業關係,UK公司亦承認有此可能。對此,IPEC作成UK公司的商標行銷使用有構成消費者混淆誤認之決定。 三、UK公司使用「AGA」商標的方式非屬「描述性」合理使用 依據英國商標法第11條第2項(b)與(c)款,符合誠信原則的商業第三人在使用他人商標時,若涉及將他人商標用於描述商品或服務的種類、品質、數量、用途、價值、地理來源、商品或服務的生產或提供日期,或商品或服務其他特徵等的描述,或在必要時為說明某一商品或服務的用途,皆不構成對他人註冊商標的侵權行為[10]。UK公司主張使用「AGA」商標文字是用以說明「eControl系統可以用來優化AGA爐灶」,是一種輔助性的說明,應符合英國商標法第11條第2項(b)或(c)款之適用。 然IPEC就UK公司於官方網站與發票上的行銷呈現文字,如「eControl AGA」、「AGA Cooker eControl」或「Controllable AGA Cookers」(可控制的AGA爐灶)等,認定其使用方式具有商品或服務來源的「區別性」,具備作為消費者識別商品或服務來源的功能,有使消費者誤認「eControl Cookers」、「eControl 系統」與AGA品牌爐灶之間存在商業關聯性的認知。更進一步表示即便UK公司使用「AGA」文字是作為描述被出售的商品,原本的AGA爐灶在經過加裝與AGA公司無關的「eControl系統」後已不是原本的AGA爐灶,不符合誠信原則。綜上所述,最終駁回UK公司有關描述性商標的合理使用主張。 參、事件評析 AGA公司與UK公司之間的商標糾紛與IPEC的判決揭示了企業正確行銷使用品牌商標的重要性。企業在推廣綠色商品時,若有使用他人商標的需求,除了需要獲得合法的商標授權外,在使用他人商標時,亦應對行銷過程中的用語與呈現方式保持謹慎的態度,避免不正確的商標使用引發商標侵權爭議。具體建議如下。 一、獲取授權與合規要求 從本案可知,節能產品的誕生時可能建立在既有商品或服務之下。企業在使用他人商標或相關品牌標識時,必須確保有合法取得商標授權。本案UK公司在未取得AGA公司的授權下,使用其商標進行市場行銷,進而引發一系列的商標侵權爭議。即使企業有「權利耗盡」之適用,亦應在進行商標使用前與原商標權利人簽訂授權協議,明確約定授權標的、時間、地區等範圍、使用方式等相關條款,以確保商標的合法使用,避免引發潛在風險。 二、商標的描述性合理使用 其次,企業在商標的行銷使用過程中,若欲主張商標描述性的合理使用,亦應留意在符合「誠信原則」情況下使用他人商標於描述商品或服務之種類、用途或品質,並不使其他消費者對該商標所描述的商品或服務之來源有疑義。本案中,UK公司應在行銷過程中明確表示「eControl系統適用於AGA爐灶」以告知消費者該系統是用以「改良」而非「替代」AGA公司的產品,亦可在市場行銷材料中清楚標示其產品的獨立性,如在官方網站和發票上以「由UK公司設計的eControl系統,專為AGA爐灶優化」作為行銷用語,以避免消費者誤認兩者有商業關聯,從而確保符合商標合理使用及區分商品來源的效果。 在綠色產品的行銷情境中,企業可能會面臨來自商標描述性合理使用的風險,特別是在使用他人商標以描述自家產品用途或品質時。這種風險可能包含消費者誤認商品來源,或誤解該產品與原商標擁有者之間的商業關聯。為避免此類商標風險,企業除了應確認有合法取得商標授權,亦應確保在行銷過程中,明確區分產品的來源。例如,UK公司在行銷其eControl系統時,應強調該系統專為AGA爐灶優化,而非取代原產品,並在其行銷材料中清楚標示產品獨立性,如在網站和發票上明示其產品屬於UK公司的設計。如此操作可有效降低商標混淆的風險,並確保企業在遵守商標法及誠信原則的前提下,合法且有效地進行商標合理使用。 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) [1] 經濟部智慧財產局商標權組,〈我國綠商標產業布局分析〉,頁1-2(2024)。 [2] 同前註,頁24。 [3] AGA Rangemaster Group, AGA Cooking For Beginners: The Ultimate Guide (2023), https://www.agaliving.com/blog/aga-cooking-beginners-ultimate-guide (last visited Sept. 5, 2024). [4] Trade Marks Act 1994 s.10 (1), 10 (2), 10 (3). [5] 英國商標註冊號UK00000523495、UK00000543075、UK000002425088、UK000002425089、UK000001433271、UK000003044627。 [6] Trade Marks Act 1994 s.12. [7] Parfums Christian Dior SA v. Evora BV, EUECJ C-337/95, 38 (1997). [8] Trade Marks Act 1994 s.11 (2) (b), s.11 (2) (c). [9] Montres Breguet S.A. v. Samsung Electronics Co. Ltd, EWCA Civ 1478, 84 (2023). [10] 前揭註8。

合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

美國FCC公布低功率電視強制數位轉換時程

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何謂拜杜法案「Bayh-Dole Act」?

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