馬來西亞下議院於2019年7月2日通過新的商標法案,馬來西亞商標法(Trademark Act 1976)為該國商標註冊及使用之規範,自1976年實施至今已經過多次修正。此次新修正不僅擴大非傳統商標之註冊申請,也包含集體商標的保護、商標得作為金融工具、單一國際商標申請程序及侵權補救措施等。新法修正後,除原先傳統商標(如簽名、文字、字母、數字、圖形)得以申請,允許氣味、聲音、形狀及顏色等註冊為商標。擴大保護範圍除考量國內外貿易所需,也為吸引國際企業投資馬來西亞。 另一方面,本次修正也被視為加入商標國際註冊馬德里體系(The Madrid system for the international registration of marks) 預作準備。該體系包含由世界智慧財產權組織(WIPO)管理的一項國際條約:「商標國際註冊馬德里協定有關議定書(Protocol Relating to the Madrid Agreement Concerning the International Registration of Marks)」(下稱議定書),若申請人為有加入馬德里體系之國家國民,即可利用單一商標於該體系內之國家註冊商標,且僅得以一種語言且支付一筆費用尋求對同一商標在多國內受保護。 根據世界智慧財產權組織截至2019年統計,「馬德里議定書」已有105位成員,涵蓋121個國家,其中也包含東協大部分成員。由於東協(ASEAN)中,僅剩馬來西亞與緬甸尚未加入該議定書,故也被視為履行東協共同體之義務。
歐盟第29條資料保護工作小組澄清有關網際行為廣告cookie的使用歐盟電子通訊隱私指令(Directive 2002/58/EC on Privacy and Electronic Communications, e-Privacy Directive)第五條(3)中對於cookie(即業者為辨別使用者身份而儲存在用戶端上的資料)設置的規範,將於2011年5月全面施行。惟對於cookie之使用,部分網路業者認為如果網路使用者沒有選擇不要裝置cookie (opt-out),那麼就等同於同意裝置,而不需另外取得使用者的同意。針對此點,歐盟第29條資料保護工作小組(Article 29 Data Protection Working Party)於2010年06月22日對於網際行為廣告作出一份意見(Opinion 2/2010 on online behavioural advertising)。 意見中澄清,網際行為廣告係一種透過cookie的使用,追蹤蒐集網路使用者上網行為的資料,其網路資訊將被使用於日後發放與使用者上網行為相對應的廣告之用。除非是屬於網路使用者明白要求使用cookie,或是使用網路服務所『必要』的cookie(例如,沒有cookie就無法顯示或進行至下一個頁面),則不必先行取得使用者的同意外;其他凡經由cookie所儲存的資料,均應被視為『個人資料』,使用上必需先行取得網路使用者的明示同意,以自行選擇(opt-in)的方式接受cookie的使用,後存於網路使用者的個人電腦中。業者不得以搜尋引擎的cookie設定主張視為網路使用者等同已經明示同意使用cookie進行被追蹤及蒐集資料。 該意見受到許多歐盟及國際之網際出版、廣告及商務業者的反彈,業者表示所蒐集的資料並非可辨認性或敏感性資料,此規範的執行將會嚴重衝擊到廣告產業的收益,建議採行自律規範或使用行為守則來取代上述規定。 由於這項規範尚未於歐盟中被執行,歐盟第29條資料保護工作小組對於技術上如何遵循該規範也並沒有提出具體的建議。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。