英國於2018年7月通過自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018),對自動與電動車輛之定義、保險議題以及電動車充電基礎設施進行規範。 針對自駕車之保險議題,該法採取「單一保險人模式」(Single Insurer Model),無論是駕駛人自行駕駛或自動駕駛,駕駛人均應購買自駕車保險,讓所有用路人對於可能之安全事故均有保險可涵蓋並追溯責任。本法其他重要規定如下; 本法未直接賦予自駕車(Automated vehicle)明確定義,管理方式係由主管機關自行認定並建立清單。本法僅要求清單內之車輛應設計或調整為至少於某些特定狀況能安全行駛之自動駕駛模式。 已納保之自駕車行駛時所造成之損害,將由車輛之承保公司負擔損害賠償責任。 未納保之自駕車若發生事故,則車主應負擔損害賠償責任。 若由保險人負損害賠償責任,則受害人將可依現行法規提出損害賠償請求。保險人則可依普通法與產品責任相關規定,向應對事故負責之單位或個人提出損害賠償請求。 於電動車充電基礎設施之部分,該法之目的則是確保公共充電站適用於所有市面上之電動車輛,並就費用、付費方式以及相關安全標準進行規範,以增進消費者之信任。該法第20條並授權主管機關訂定相關授權辦法,以達上述目標。
美國大聯盟MLB控告遊戲卡商Upper Deck Entertainment侵害商標權美國大聯盟(Major League Baseball Properties , 簡稱MLB) 日前於美國紐約南區地方法院對美國運動遊戲卡製造商Upper Deck Entertainment (簡稱Upper Deck) 提出商標侵權訴訟,MLB主張Upper Deck於2009年到2010年期間所新製造、銷售、販賣之棒球卡系列上,球員制服上的隊名logo的標示為不當使用,侵害MLB之商標權;MLB並同時聲請暫時禁制令 (preliminary injunction),禁止Upper Deck之經銷商銷售、販賣相關系列商品。 2009年8月,MLB與另一運動遊戲卡製造商Topps簽定商標獨家授權合約,約定Topps為MLB唯一合法授權之美國大聯盟系列之棒球用品製造商,此一行為意謂Upper Deck與MLBP之間長達30年的合作關係宣告終止。故Upper Deck 2009-2010年之最新棒球卡上已未標示MLB之商標,而僅以職業棒球球員穿著該隊制服及棒球帽之肖像,甚至在稱呼球隊名稱時也刻意省略隊名,僅以地名代替,如波士頓紅襪隊(Boston Sox)僅簡稱波士頓(Boston);然而,此舉仍被MLB認為係不當使用MLB商標而提起商標侵權訴訟。Upper Deck稍早僅向經銷商表示,其所製造及販賣之商品並無侵害MLB的商標權,亦無不合法。另,1998年MLB同樣以Pacific Trading Card, Inc.所製造、銷售的運動卡未經MLB商標授權為理由,向紐約法院聲請暫時禁制令,禁止Pacific之經銷商販售相關產品,但紐約法院駁回MLB禁制令之聲請,雖然MLB當時有上訴至第二循廻法院,卻因嗣後與Pacific和解而撤回本件上訴案。故,MLB此次所聲請之暫時禁制令的發展,未必不利於Upper Deck。 目前本案僅MLBP提出聲明,Upper Deck之抗辯尚未公開,MLBP先前與Pacific之商標侵權案以和解終結,本案Upper Deck之使用方式是否侵害MLBP所擁有之30隊美國大聯盟職棒logo及隊名之商標權,將待法院後續判決。
eBay銷售TIFFANY & Co.仿冒品恐構成錯誤虛假廣告由於仿冒業者在知名的網路拍賣平台eBay上販售標有” TIFFANY & Co”的商品,eBay於2004年起被珠寶商TIFFANY & Co.(以下簡稱TIFFANY)控告侵犯商標權,且該廣告構成錯誤虛假廣告(False advertising)。位於紐約的第二上訴巡迴法院於今年4月1日作出判決,認為eBay不構成商標權的侵害,但可能該當錯誤虛假廣告之行為。 關於是否構成侵害商標權之判斷,考量eBay本身為網路拍賣平台提供者,並非實際將商品上架之人,並且年花數百萬美元處理平台上的銷售仿冒品行為,故第二上訴巡迴法院認定eBay並未侵害TIFFANY的商標權。 這個判決結果對於類似eBay的網路平台業者而言,無非是個喜訊,但在是否構成錯誤虛偽廣告,上訴法院作出與第一審法院不同之見解。 在此案件中,第一審法院認為該廣告頁面文字並不會使消費者產生誤認之虞,但第二上訴巡迴法院則持相反見解,認為除非eBay在網頁上註明警告字句,提醒消費者賣家所售商品可能是仿冒品,eBay才有可能免除責任,否則,eBay應該對其平台上出現可能導致消費者混淆誤認的文字負責。由於TIFFANY在判決後宣稱要上訴,因此該錯誤虛假廣告認定之爭議,仍有待最高法院之判斷。 不過,第二上訴巡迴法院亦在判決中強調,eBay已善盡相當的努力來打擊仿冒品。每年花費將近兩千萬美元防止網站上詐欺,並且設立買家保護機制,更要求員工應特別關注反侵權方面的議題。eBay隨後發表聲明,認為此判決結果對於打擊仿冒品將有莫大助益,而其將繼續以合作代替訴訟。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。