遠距健康照護之法律議題研析
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
宋佩珊
資深管理師 編譯整理
2023年7月歐洲創新理事會和中小企業執行機構（European Innovation Council and SMEs Executive Agency , EISMEA）撰文重申綠色商標的重要性與挑戰。隨著環境議題於國際上的重要性日益增加，綠色商標（Green trademarks）成為一個新興議題。許多敏銳的品牌於意識到多數消費者在消費選擇上更注重環保要素時，即開始開發環保相關商品或服務，並透過「綠色」相關之文字、圖像（Images）或標語（Slogans）等進行「綠色商標」布局，向消費者傳達品牌在環保、永續的投入，例如：商品為有機、對地球有益的，或可促進回收利用的等資訊。根據歐盟智慧財產權局（EUIPO）於2023年2月發布最新版之綠色歐盟商標報告（Green EU trade marks–2022 update）的統計資料顯示，綠色商標占總體商標申請的比例穩定上升中，從1996年的4%提升到2021年的12%，可以看出品牌對於綠色商標愈來愈重視。 該報告將綠色產品的商標分別九大類別。其中，能源生產和節能，合計占綠色商標申請的48%以上，污染控制占18%，交通占11%。品牌企業應確保於正確商品或服務類別進行綠色商標布局。除商品或服務註冊類別外，企業於商標註冊前之綠色品牌命名階段，應避免品牌名稱不具商標法要求的識別性，導致被智慧財產局駁回或撤銷商標註冊之風險，例如：以誤導性或純粹描述性（misleading or purely descriptive）的方式使用「生態（Eco）」或「綠色（Green）」等用語（terms）。建議綠色品牌命名應確保避免單純放入該些描述環保特性的用語，而必須考量商標法要求的識別性，能夠使相關消費者能識別綠色商品或服務來源，並得與他人的商品或服務相區別。 綜上所述，隨著近年企業推出綠色品牌、商品或服務，採用環保相關文字或標語作為綠色品牌名稱的情況逐漸增加，這也為商標申請人帶來挑戰。環保意識提升的消費者，對於這些環保相關用語的理解變得更加成熟，品牌商標更容易被認定為單純描述性的用詞（可能符合中華民國商標法第29條第一項不得註冊事由），商標申請人對於品牌商標獨特性的證明上將更加困難。因此，建議品牌擁有者應在商標註冊前之品牌命名階段，更發揮創意、注重商標法「具識別性」之註冊要件，避免品牌命名僅單純向消費者描述環保特色資訊，導致無法取得註冊商標，難以彰顯綠色品牌特色之後果。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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。
產業創新與管制革新－日本國家戰略特區制度等之啟示 歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會（European Commission）於2024年1月24日發布AI創新政策套案（AI innovation package），將提供全面性的激勵措施，協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉（the European High Performance Computing Joint Undertaking），以創建AI工廠（AI factories）；成立AI辦公室（AI Office）；並建立歐盟AI新創與創新交流（EU AI startup and innovation communication），重點分述如下： （1）AI工廠：歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元，在歐盟境內建設全新的超級電腦，或升級現有高效運算設備，實現高速機器學習（fast machine learning）與訓練大型通用AI模型（large general-purpose AI models），使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且，AI工廠將坐落於大型資料存儲中心（large-scale data storage facility）周圍，讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次，AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才，包含學生、研究員、科學家與新創業者，以培養歐盟高階AI人才，供未來歐盟持續發展可信任的AI（Trustworthy AI）。 （2）AI辦公室：該辦公室將設置於歐盟執委會內，用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外，該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》（AI Act）的執行成效。 （3）歐盟AI新創與創新交流：歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉（Horizon Europe）與〈數位歐洲計畫〉（Digital Europe Programme），在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資，俾利歐盟開發生成式AI（Generative AI）模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間（Common European Data Spaces）之發展，使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後，執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉（GenAI4EU initiative），將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域，刺激產業創新發展，改善人類生活。