App Store是否得申請作為商標---Apple與Microsoft開啟戰火

  2011年1月Microsoft針對Apple欲將App Store申請作為商標一案,向美國專利商標局(USPTO)提出即決判決(summary judgment)之申請,請求USPTO拒絕允許App Store註冊為商標。Microsoft主張「App Store」一詞係由「形容產品的普通名詞」加上「形容店面的普通名詞」而組成的詞彙,屬於普通性字眼(generic terms),如同「Computer Store」一詞之前也被認定為屬於普通性詞彙,不得註冊為商標。此外,Microsoft還主張App Store這個詞語已經被許多同業、新聞媒體、消費者甚至Apple本身,作為普通性詞彙加以廣泛使用,例如黑苺公司使用App World、三星公司使用Samsung App、惠普公司使用App Catalog來形容自家的應用程式專賣店。因此,App Store不應被註冊為商標,否則將造成他人無法正常使用此普通性詞彙。

  另一方面,Apple於2011年3月向美國專利商標局提出說明,反駁Microsoft的指控,Apple並舉The Paper Store、The Container Store等商標法先例,說明這些名詞最後皆被認定為具有爭議性之「描述性詞彙(descriptive terms) 」,而得以註冊登記為商標。Apple進一步認為Microsoft聘請的專家所提出可證明「App Store」一詞為普通性詞彙的相關證據,其取樣係有問題。因其是以app store小寫字樣為關鍵字,並輸入在Westlaw資料庫中進行查詢,而這樣的採樣方式,當然會導向app store一詞的使用情境偏向於普通性詞彙使用(generic use)。另外,Apple也以Microsoft十多年來大眾對其WINDOWS商標屬於普通性詞彙之爭議及指控為例,認為在衡量系爭詞彙是否屬於普通性名詞而無法作為商標使用的判斷上,須就系爭詞彙整體觀之,透過蒐集大量事實以評估系爭詞彙對相關大眾(relevant public)之主要意義(primary significance)為何。例如相關大眾就app store此詞彙的主要認知是聯想到「Apple」所經營的線上應用程式專賣商店,抑或相關大眾看到app store一詞直接想到其意指一般應用程式商店。

  在雙方激烈唇槍舌戰中,究竟這場App Store商標申請准駁戰,會由Apple還是Microsoft取得勝利?容我們拭目以待。

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日本經產省與環境省共同發布《促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導》 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年06月10日 壹、背景目的   伴隨全球人口增加,除了提高資源需求,亦造成大量廢棄物產生,導致氣候變化等環境問題日益嚴重,為從過去大量生產、大量消費、大量廢棄的線性經濟轉型為循環經濟,日本經濟產業省(下稱經產省)與環境省於2021年1月19日共同公布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導[1]」(サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス)。該指導旨在促進企業與投資者、金融機構之間在資源循環領域順利進行對話,期能通過企業適當地揭露資訊,推展企業技術及商業模式創新,共同創造價值達成永續企業與永續社會的轉型。 貳、事件摘要   「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」參考「環境社會治理」(Environmental, Social, Governance,簡稱ESG)公開框架及「氣候相關財務揭露建議書」(Task Force on Climate-related Financial Disclosures,TCFD)[2],主要著眼於六項重點,除了ESG公開框架與循環經濟特徵共通的「風險與機會」、「策略」、「指標與目標」以及「治理」四者之外,再併入屬於企業經營方針的「價值觀」、「商業模式」兩者。根據上述六項重點,分為三個階層說明彼此關係:(1)首先在「上位方針」階層,「價值觀」作為統合企業實行循環經濟措施的理念與願景,為判斷企業的執行力及實現商業模式可能性的重要因素;而「商業模式」是指企業應分析目前市場環境與未來中長期動向,以及企業採取循環經濟措施對於其在市場地位的競爭優勢,並說明其商業模式所產生的附加價值及確保競爭優勢的差別化因素,使投資者得以適當評價企業進行投資判斷。(2)其次在「實行」階層,「風險與機會」主要包含政策法規、技術、市場及評價四個面向,企業應整理有關依賴線性經濟可能的風險與對財務潛在的影響,以及向循環經濟轉型的機會;並設定相對應的「指標與目標」,檢視商業模式與策略執行的狀況。(3)最後在「PDCA」階層,企業制定「策略」,以確保、強化支撐其商業模式競爭優勢的經營資源、無形資產等;並透過企業規律的「治理」運作,包括企業經營層與董事會積極參與過程,藉由PDCA方法論衡量策略達成情形,並重新進行評估審視[3]。   另一方面,循環經濟涵蓋多種類型,主體主要有(1)本身事業活動採取循環經濟措施的「採用者」(Adopters);抑或(2)通過提供技術、解決方案以提高社會整體循環性的「推動者」(Enablers)。具體而言,即分為企業在本身事業活動中採用循環經濟措施,或是通過提供技術、解決方案對循環經濟措施做出貢獻,並有助於提高社會整體循環性的兩種方式。而循環經濟採取之措施則主要有(1)減量(Reduce),有助於節約資源、抑制廢棄物產生的措施;(2)再使用(Reuse),有助於產品長期使用、有效利用的措施;(3)再循環(Recycle),有助於資源循環利用、再生利用的措施;(4)可再生(Renewable),有助於可再生資源利用的措施[4]。此外,企業在經營事業活動時,應考量循環性,針對產品生命週期,從設計、生產、利用、廢棄等供應鏈所有階段中,根據其業態選擇所適合之循環經濟措施。 參、簡析   隨著ESG投資在國際逐年擴大,且國際供應鏈亦逐步要求企業採行循環經濟措施,日本本次發布「促進循環經濟與永續金融之揭露及對話指導」,即針對循環經濟與永續金融作出政策性宣示,為日本國內企業點明投資發展方向。對於企業而言,除了提供更具循環性的產品、服務,在企業價值創造故事中結合「價值觀」、「商業模式」,同時藉由企業年度報告將六項重點向投資者展示企業價值;對於投資者而言,除了關注投資效益,亦應以中長期的角度看待企業採取循環經濟措施對實現永續社會的價值,並對其進行適當評價與投資。   近年來我國政府與企業亦逐步向循環經濟轉型,於2018年12月通過「循環經濟推動方案[5]」,並在經濟部設立「循環經濟推動辦公室[6]」,以推動循環產業化、產業循環化,促進產業循環共生及轉型。而行政院環保署亦擬訂了「資源回收再利用推動計畫[7]」(2018至2020年),擬定有關如何有效利用資源與廢棄物適當處理之策略。由於推動循環經濟仍需要民間企業與投資者的支持,我國政府得參考日本作法訂定相關政策法規。且由於我國並未針對循環經濟制定專法,在資源利用方面,同時可能有「廢棄物管理法」及「資源回收再利用法」二者之適用,造成國內業者在推行創新商業模式遭遇法規障礙,不利於國內企業轉型循環經濟。故建議政府得因應政策變遷及經濟發展需求,通盤性建置循環經濟專法之制度框架,並滾動式調整相關規範,促進循環經濟產業發展,實現企業創新商業模式與新興合作關係,在永續金融方面則透過企業返還投資利潤予投資者,確立經濟與環境之間的良性循環,將有助於國內產業推行永續企業之循環經濟轉型。    [1]「サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス」を取りまとめました,日本經濟產業省,https://www.meti.go.jp/press/2020/01/20210119001/20210119001.html ;環境省,https://www.env.go.jp/press/108893.html(最後瀏覽日:2021/6/10)。 [2]Task Force on Climate-related Financial Disclosures, Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures, https://www.fsb-tcfd.org/publications/final-recommendations-report/ (last visited June 10, 2021). [3]サーキュラー・エコノミーに係るサステナブル・ファイナンス促進のための開示・対話ガイダンス(本文),日本經濟產業省與環境省,頁6-7,https://www.meti.go.jp/shingikai/energy_environment/ce_finance/pdf/20200119_2.pdf(最後瀏覽日:2021/6/10)。 [4]同前註,頁12-13。 [5]行政院經濟能源農業處,循環經濟推動方案,https://www.ey.gov.tw/Page/448DE008087A1971/dc1de106-4298-4ad1-a9c7-f5b800f283cb (最後瀏覽日:2021/6/10)。 [6]經濟部工業局,循環經濟推動辦公室,https://cepo.org.tw/Default.aspx (最後瀏覽日:2021/6/10)。 [7]行政院環保署,資源回收再利用推動計畫,https://www.epa.gov.tw/Page/72968DDF9105BE07 (最後瀏覽日:2021/6/10)。

新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理

新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今(2026)年7月3日,新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS)聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》(Safeguards for Agentic Finance at Runtime,簡稱SAFR)產業白皮書[1],針對金融領域AI代理(AI agents)提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫,其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說,BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台,由業者提出問題,再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用,並同時強化其風險治理[2]。另外,隨著AI代理的新興技術發展,新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第1.5版,透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而,MAS在前述新加坡的政策趨勢下,也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展,包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告,以及結算保險理賠等自主執行能力,其風險特性與傳統AI不同,因此有及早規劃因應的必要性。於是,MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論,決定共同撰寫SAFR產業白皮書,提供一套可操作性的治理框架,協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明,第一部分為金融AI代理的系統風險,第二部分則為金融AI代理的治理架構: 一、金融AI代理的系統風險 (一)執行前保障(pre-execution assurance)的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」,前者主要透過模型風險管理(model risk management)的方式,於部署前對AI系統進行驗證;後者則以審計(audit)方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而,這兩種常規風險管理機制,都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理,因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 (二)人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計,比如,一則通知、一封電子郵件警示,並未有具體的制度化與管理流程。換言之,沒有處理期限、缺乏標準的決策格式,也沒有審計記錄,SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 (三)碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網(guardrails),其結果導致各系統間無法互相操作(non-interoperable),且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此,其風險並無法有效整合識別,不僅耗費成本過多,也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案,透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之,SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議,並提出「治理封裝」(governance envelop)的技術概念,作為AI代理執行動作前的數位申請書,將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包,並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 (一)身分驗證(Agent identity) AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號,在進行任何其他評估流程之前,檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證,並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作,一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號,檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致,若身分驗證失敗,檢核系統會拒絕AI代理的執行動作,並記錄於審計日誌中[8]。 (二)控制安全機制(Controls Repository) 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域,由於金融AI代理經過身分驗證後,其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等,需要進一步的控管與檢核。因此,該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作,來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 (三)結果處置引擎(Disposition Engine) 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷,其判斷有四種結果,拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動,升級則是要由人工審核,自動執行是通過並允許其行為,觀察則是認為有疑慮但損害不大者,可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言,透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 (四)審計日誌(Audit Log) 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程,並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵(tamper-evident)」的形式,記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素:提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據,以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄,可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言,SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展,並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程,以確保AI代理的有效監督。另外,SAFR又提供務實的解決方案,由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬,如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂,故提供匝道模式(gateway pattern)建立整體的外掛防護機制,不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌(native instrumentation)方式[12]。亦即,採取「先求有、再求好」的務實策略,雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程,但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施,確保AI代理的風險可以於一定程度內控制,然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣,目前金融領域已有大規模的AI導入,未來亦可預見AI代理的應用,其風險治理則必須謹慎對待。目前,金融監督管理委員會(下稱金管會)已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展,行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14],並且金管會正研議將前沿AI(Frontier AI)[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此,新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗,透過業界第一手的實務觀察,再與政府和研究機構攜手合作,思考相對應的治理對策,並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施,強化AI代理的風險治理。同時,SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行,以降低AI代理的系統性風險,甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架,對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說,新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智,新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會,金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。。 [14] 參考(B6)AI自主代理之授權外行為:AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力,可能因目標設定不完整或環境變化,導致行為逐漸偏離原始指令,乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發,產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應,使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會,金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [16] 經濟日報,金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構,https://money.udn.com/money/story/5613/9486677(最後瀏覽日:2026年9月9日)。

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