美國聯邦法院近日判決Google販售含Rosetta Stone的關鍵字廣告,並不會造成Rosetta Stone商標的混淆而構成侵權,同時也沒有商標淡化、輔助侵權以及侵權的連帶責任等問題。
在Rosetta Stone與Google一案(Case No. 09cv736, E.D. Va., 8/3/10)的判決中,法院並未再著墨於過去十年來爭論不休的關鍵字廣告販售是否構成商標使用的問題;在本案中,法院假定Google的行為構成潛在可訴的商標使用,在沒有事實爭議的情況下做出對Google有利的即決審判(summary judgment)。判決中認定Google販售Rosetta Stone關鍵字廣告給第三人,並不會對Rosetta Stone的商品來源造成混淆,法院認為Google的使用者可以分辨實際的搜尋結果,以及廣告主的贊助廣告連結。
法院也認定Google對於Rosetta Stone商標的使用受到功能性原則的保護。在本案中法院認為Google的關鍵字扮演著必要的指示功能,並影響廣告的成本與品質。如果沒有這樣的功能,Google將必須為希望鎖定在目標客戶的廣告主創造一個沒效率的搜尋系統。
而過去6個月近200個案例中,Google都在接到Rosetta Stone的通知後,將相關訊息移除,因此,法院援引近期Tiffany 與eBay一案(600 F.3d 93, 2d Cir. 2010),認為Google對於贗品販售者購買關鍵字廣告的一般性認知,尚不足以構成輔助侵權的主觀認知要件。
另外,法院認為僅僅廣告購買的交易關係,並不足以讓Google與贗品之間建立起侵權的連帶責任,就像時代廣場的廣告看板租用一樣,沒有證據顯示提供廣告空間的Google掌控這些贊助廣告的外觀與內容;而在2004年Google開始開放以商標作為關鍵字廣告之後,Rosetta Stone的聲譽持續成長,法院表示無法證明Rosetta Stone的商標因為Google關鍵字廣告販售而淡化。
本案的判決可能終止長久以來對於以商標作為搜尋引擎關鍵字的爭議,儘管商標權人在Rescuecom與Google一案(562 F.3d 123, 2d Cir. 2009)中確認了這樣的行為構成了可訟的商標使用行為,但這樣的行為是否構成侵權仍有待進一步的檢驗,而近五年來Google的關鍵字廣告販售已經變成普遍的商業型態,而Google使用者也越來越習慣分辨一般搜尋結果與贊助廣告的差異,因此,對於這樣的行為要被認定為有混淆誤認之餘而構成侵權,商標權人在美國恐怕還有一段辛苦的路要走。
對於智慧聯網(IoT)推動政策,英國主要係以科技策略委員會(Technology & Strategy Board)下設智慧聯網特別關注研究小組(IoT Special Interest Group, IoT SIG)為平台,討論智慧聯網(IoT)相關資訊及規劃推動政策。英國智慧聯網特別關注研究小組2013年5月公布「智慧聯網的挑戰與機會」(IoT Challenges and Opportunities - Final Report)報告,對於智慧聯網(IoT)服務的創新發展提出建議,包括應推動:(1)建立操作互通性(interoperability)的框架(2)以人為本的設計(People-centred design)(3)創造強健的智慧聯網(IoT)平台(4)頻譜使用模式的無線電技術等相關政策。 再者,英國智慧聯網特別關注研究小組在2月15日也發表「智慧聯網科際研究路徑圖」(A Roadmap for Interdisciplinary Research on the Internet of Things) 最後報告,內容包含四個子報告,分別對科技、文化創意及設計、經濟及商業、社會科學討論智慧聯網(IoT)未來研究的方向。在「社會、法律及道德子報告」(A Roadmap for Interdisciplinary Research on the Internet of Things: Social Science)中提及應注意的研究問題,包括:隱私及資料保護、自主選擇性(choice)、控制(control)、智慧型個人隨身裝置的社會議題、安全(security) 、所有權及智慧財產權、公眾安全及保護、資料保留(data retention)、行動的停止、過時資料的處理、以及巨量資料、納入公眾意見、服務品質等等。 並且,英國「社會、法律及道德子報告」中透過情境分析的方式,試圖將所提及之相關社會、法制及道德議題盧列出來,希望能在此基礎下進行更系統性的研究探討,以更廣泛含攝模式,嘗試從社會、法律及道德各層面,探究智慧聯網(IoT)相關重要議題。
國際能源總署發布「2026年能源政策現況」報告,說明全球能源安全、政府支出與減碳政策趨勢國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2026年4月發布「2026年能源政策現況」(State of Energy Policy 2026)報告,盤點2025年全球能源政策發展。報告涵蓋84個國家,約占全球能源需求與排放量逾90%,並以IEA全球能源政策資料庫逾6,500項政策措施為基礎,分析能源安全、政府能源支出、能源效率規範、氣候承諾及各部門政策變化。 報告指出,近年全球供應鏈中斷、俄烏戰爭、關鍵礦物出口管制、極端高溫及中東衝突等因素,使能源再次成為國家安全與經濟安全核心議題。各國除持續強化石油及天然氣儲備制度外,也開始重視關鍵礦物、太陽能板、電池、變壓器及其他潔淨能源設備之供應鏈韌性。2025年已有19國採行35項關鍵礦物相關政策,主要聚焦於生產、精煉及回收之財務支持。 在政府支出方面,IEA估計2025年全球能源相關政府支出達4,050億美元,約占政府總支出1.4%,仍高於疫情前水準。惟部分國家已調整能源補助與稅額抵減制度,包括美國削減部分潔淨能源稅額抵減、歐盟復甦與韌性基金逐步屆期、中國降低再生能源補貼等,使2025年至2030年預估能源支出較先前預期下降約四分之一。 在能源效率與氣候政策方面,2025年部分國家放寬、延後或撤回能源效率標準,使全球約30%受管制能源消費受到影響;相較之下,僅約17%能源消費適用更嚴格標準。IEA並指出,2025年提交之氣候承諾整體上未顯示能源部門減排速度將明顯加快。 能源政策現狀報告顯示,各國能源政策正同時面對能源安全、物價負擔、產業競爭力、財政限制及淨零轉型等多重壓力,後續政策設計將更重視供應鏈韌性、財政可持續性及市場化支持機制。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
日本企業陸續向開發中國家提供環保技術援助應中國鋼鐵工業協會(以寶山鋼鐵為首)之請,日本鋼鐵聯盟擬提供中國削減溫室氣體的環保技術。中國雖不在京都議定書約束的國家之列,急遽的經濟成長所造成的空氣污染已帶來嚴重的環境問題,日本鐵鋼聯盟於24日的委員會上正式決定技術援助的計劃,近期內將與中國討論相關細節。 日本鋼鐵業界自1990年度起,平均每年投注1200億日圓開發該產業的環保技術,目前業界「回收熔爐熱能轉供發電等能源節約技術」已經領先全球。日本鋼鐵業界2003年度換算成二氧化碳的溫室氣體排放量雖然已較1990年度減少6.4%,仍然未能達到京都議定書中要求減量10%的目標。 利用京都議定書的「彈性機制」,業界也可藉由跨國的技術援助,將國外減少的溫室氣體額度直接計入本國的額度之內。目前為止由日本政府核可的「彈性機制」計劃共15件,今年一月甫通過鹿島建設公司將馬來西亞廢棄物處理場的沼氣轉為電能的計劃,除此之外,東京電力公司和住友商事都分別在智利和印度有相關的環保計劃。