德國福斯公司商標設計者決定提出控訴
現年八十六歲的奧地利老人 Nikolai Borg ，決定對德國著名汽車公司 --- 福斯汽車提起訴訟，請求該公司對外正式發表聲明，宣示其才是該公司 VW 商標真正的設計者。該項訴訟費用已經獲得奧地利貿易協會的資助。
Volkswagen 的原意為「國民車」，起源於納粹德國的國民車計畫，是當時納粹政府「由歡愉獲得力量計畫」（ the Nazi Kraft durch Freude propaganda scheme ）中的一部份，當時政府一方面奴役勞工，但一方面也希望建立一個世界上最完善的社會福利制度，故也希望建造出每個勞工都開得起的汽車。
從 1950 年起 Borg 便為 VW 商標而戰，但從未成功。其非難福斯公司因為不敢面對納粹難堪的過去，因此也不承認對其應負的責任。 Borg 指出，當時納粹時期的德國交通部長 Fritz Todt 委任他設計商標，當時有三個計畫需要設計標誌，不過由於國民車的計畫是一個新的計畫，因此 Todt 希望他可以設計國民車的標誌。由於當時為公部門工作所得之創意產物是不可能申請智慧財產權的，因此 Borg 在設計出該標誌後，並未獲得任何權利，儘管戰後其多次與福斯公司交涉，希望該公司承認其才是真正的商標設計者，但截至目前為止，福斯公司都聲稱該公司的標誌到底是誰設計的，目前已經無法得知。（科法中心 劉憶成編譯）
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
http://www.out-law.com/page-5940 （最後拜訪日 2005/7/28 ）
日本學術會議所屬「深化與推動開放科學檢討委員會（オープンサイエンスの深化と推進に関する検討委員会）」為深化與推動開放科學發展，於2020年5月28日發布建言（原文為提言）。本建言接續國際間提倡的「資料驅動型科學」、與日本Society5.0政策內「資料驅動型社會」構想，目的在於凸顯研究資料共享概念與共享平台的重要性，梳理現行措施下的問題，並提出政策與制度調適建議。 建言提出三項觀察。其一，研究論文投稿至期刊出版機關，論文尚未審查通過並發表前，論文本身與經整理之研究資料的著作財產權雖屬於原作者所有，出版機關原則會另與投稿作者約定，作者不得對外公開其研究成果與研究資料，目的在於避免未經審查通過的成果與資料散布，造成錯誤訊息流通。COVID-19疫情蔓延期間，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health, NIH）、國立研發法人日本醫療研究開發機構（AMED）等研究資助機構，則依循過往大規模傳染病發生時的慣例，與期刊出版機關等達成協議並發表聲明，只要作者同意釋出，即允許有關論文發表前得先將研究成果與資料與WHO及外界共享，期待藉資料快速公開流通協助對抗疫情。這些措施體現了資料的重要性與共享可能性，但共享後，利用方新取得的資料應如何繼續以適切方式公開，則有賴資料的數位平台機制完備現行作法的不足。其二，資料本身非著作物，不直接受著作權法保護，各國法例亦較少另外賦予資料庫（database）法定權利。日本則在不正競爭防止法增訂「提供予特定對象資料（限定提供データ）」保護制度，定義非法取用原僅授權特定人使用之資料的行為，將落入不當競爭行為的範疇，強化營業與數位資料利用之法定權利保護。其三，近年來，日本公平交易委員會因應Google、Amazon可能運用資料蒐集達成市場壟斷的疑慮，重新檢討其反托拉斯政策，顯示資料利用亦可能牴觸反托拉斯法；歐盟一般資料保護規則（GDPR）的規範強度與密度較日本國內法為高，則讓資料利用涉及個資時，無法僅以日本個資法為標準。資料利用涉及多部法規，增加資料利用者合法使用的難度，從而降低研究者再利用研究資料的意願。 基於上述觀察，本建言提出以下法制與政策建議：（1）統整不正競爭防止法、個人資料保護法、著作權法等相關法規範，同時考量研究資料本身特性與社會應用途徑，作成指引供外界遵循；（2）國家應資助學術界或進行研發活動之機構，建構得長期蒐整、保存與共享研究資料之平台，協助實現跨領域或跨部門的研究資料融合利用與價值創造；（3）針對研究成果採用的原始樣本（如岩石、土壤、生物、物質等），以及人文社會科學領域研究的原始資料（如文書紀錄、書籍、技術等），建立永久保存之制度。
日本委託研究開發之智慧財產治理運用指引委託研究開發之智慧財產治理運用指引（委託研究開発における知的財産マネジメントに関する運用ガイドライン，以下簡稱委託研發智財運用指引）為日本經濟產業省制定並於2015年5月15日公布，用於規範該省、或該省所轄獨立行政法人委外執行技術研發計畫而產出的各項智慧財產權之管理運用事宜。 日本於產業技術力強化法第19條納入拜杜法（Bayh-Dole Act）的意旨，建立了政府資助研發所生的智財權成果歸屬受託單位的原則，但同時為促進研發成果的第三人商業化利用，落實國家資助技術研發成果獲得充分運用以達成國家財富最大化的政策方針，因而作成該指引。 委託研發智財運用指引以委託機關和受託單位為規範對象，首先揭示了研發成果商業化利用的重要性，並以此為核心思維，賦予委託機關須就個別委外研發計畫，在計畫開始前訂定計畫智財權管理方針，並向潛在計畫參加者提示的義務，同時，委託機關須確保委託契約中包含智財權等成果管理運用之約款，例如針對成果有無適用日本拜杜法規定、受託單位承諾在相當期間內未妥善運用成果時開放第三人利用等；另一方面，受託單位則有義務就計畫設置智財營運委員會，負責在計畫執行期間處理智財權管理事宜。
IBM提出「人工智慧日常倫理」手冊作為研發人員指引隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
世界經濟論壇發布「融合實境中的共同承諾：促進未來網路治理」白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）2024年11月19日發布「融合實境中的共同承諾：促進未來網路治理」（Shared Commitments in a Blended Reality: Advancing Governance in the Future Internet）白皮書，說明進入虛實整合的融合實境（Blended Reality, BR）時代，需取得社會共識並進行治理，透過倡導以人為本的網路治理框架並促進多方參與，以平衡技術創新與社會期待之間的差距，使網際網路持續進步。 融合實境是由延展實境（Extended Reality）、AI、物聯網（Internet of Things）、6G網路、區塊鏈等新興技術驅動而形成，融合數位與實體。現行網路治理因橫跨不同司法管轄區而有分散與破碎問題，且技術標準間之矛盾或規範落差阻礙全球協作，恐不利因應BR發展所帶來之挑戰。因此，WEF藉此白皮書提出下列8項核心承諾與目標，強調安全、包容及可持續性之發展，期望作為全球共同之治理承諾以應對挑戰： 1. 尊重人權：保障數位與實體空間中的基本人權，促進個人尊嚴、自主性及包容性。 2. 問責：明確各方責任，建立透明有效的問題解決機制。 3. 協作安全（collaborative safety）：透過多方利害關係人協作加強對弱勢群體的保護並制定安全標準。 4. 資產所有權：應確保數位和實體資產的來源、真實性及相關權利保護。 5. 負責任的資料治理：透過教育與研究等方式，促進學術、政府、企業與社會間之知識共享，並建立隱私及安全機制，保障資料治理。 6. 教育與研究：支持普及科技教育和推動開放式研究，促進全球科技共享。 7. 無障礙（accessibility）：改善基礎設施及多元工具的發展，以確保科技在社會各層面之平等使用與普及化。 8. 永續性：平衡經濟效益與社會及環境影響，建立長期永續發展模式。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}