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。
施品安
副主任 編譯整理
MUSIC WEEK，2011年03月02日，http://www.musicweek.com/story.asp?sectioncode=1&storycode=1044390&c=1，最後瀏覽日：2011年03月03日
PCMAG.COM，2011年01月12日，http://www.pcmag.com/article2/0,2817,2375622,00.asp，最後瀏覽日：2011年03月03日
日本獨立行政法人情報處理推進機構（下稱IPA）於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告（下稱現狀報告），內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀，同時提及在推動AI發展的同時，亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出，隨著社會數位化程度日益增加，除了雲端數位資料的累積，以及提升對於AI的依賴程度外，亦會造成釣魚信件難以識別，透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此，美國為確保AI與資料的安全性，並維持其領域之競爭優勢，於2025年7月23日發布AI行動計畫，並提出三大方針，包括加速AI創新、建構AI基礎設施，以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外，內文亦提及為確保競爭優勢，需要建立作為AI發展基礎的科學資料集，並建置資料中心，同時確保其具備高度安全性，以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外，現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫，並已於德州著手建設AI資料中心，顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而，內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險，須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域，並透過AI進行技術研發，可由建立科學資料集開始著手，以作為訓練AI模型的基礎，以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外，為確保安全性，科學資料集建置過程中所需之數位資料，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 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://www.tips.org.tw）
FCC對於頻譜管理與拍賣的法規修正美國聯那通訊委員會 (Federal Communications Commission, FCC)在本月十四日公佈了一份有關「商業頻譜加強法案(Commercial Spectrum Enhancement Act, CSEA)」的執行命令與法規預訂修正通知(Declaratory Ruling and Notice of Proposed Rule Making)。希冀能制訂一定的行政規則而確切地遵照CSEA的規範；同時，FCC也在文件報告中也提出了一些對於目前競價拍賣規則的相關修正意見。 最初在 CSEA法案中設計了頻譜的拍賣收益機制，主要係補償聯邦機構在一些特定頻率(216-220 MHz, 1432-1435 MHz, 1710-1755 MHz, and 2385-2390 MHz)中，以及一些從聯邦專屬使用區重新定頻到非專用區的頻率，因移頻所支應出的必要成本。而在FCC的公佈報告中，委員會認為惟有定義清楚，方能有效地落實該法的執行。因此FCC詳細解釋說明了CSEA中對於「總體現金收益(total cash proceeds)」的意義，FCC認為所謂的總體現金收益應該是原始獲標的價格扣除掉任何有可能的折扣或扣損；同時，FCC也在預定修正公告中，認為應改變委員會的拍賣價格規定以配合CSEA的規定。另外，也修正了部落地的拍賣信用補償制度(Tribal Land Bidding Credit Rule)等規定。
為杜絕網路盜版行為，美國網路服務提供者合作建置Six Strikes系統美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)和美國唱片業協會(Recording Industry Association of America, RIAA)於2011年6月共同組成著作權資訊中心(Center for Copyright Information，簡稱CCI)，並說服Verizon、AT&T、Time Warner、Comcast、Cablevision等美國5大網路服務提供者加入，簽訂備忘錄，表示合作建置「著作權警告系統(Copyright Alert System，簡稱CAS)」，又謂「Six Strike系統」，該網站可向有提供下載非法檔案服務之網站業者發出警告或給予處罰，預計於2013年正式運作。 所謂「Six Strikes」，係指網路服務提供者發現有盜版行為時，會發出不同程度的6次警告。至於Six Strikes系統運作方式，係由各網路服務提供者自行決定要採取可有效打擊網路盜版的方式。目前美國5大網路服務提供者中，除Comcast及Cablevision以外，其它3個網路服務提供者已公開Six Strikes警告措施內容。 基本上，第1、2次警告屬於「通知(notice)」，僅利用電子郵件或電話通知使用者已侵害著作權；第3、4次警告屬「承認(acknowledgement)」，即利用彈跳視窗(pop-up)告知使用者侵害著作權情形已有3次以上等訊息，並且使用者應點選該告知侵權訊息之彈跳視窗方可進入其欲瀏覽的網站，使用者若點選視窗則視為其承認本身侵權行為；第5、6次警告則屬「因應措施(mitigation)」，即其它3個網路服務提供者會讓使用者感受到上網速度變慢，或是直到使用者上完著作權教育課程前，不讓其進入常瀏覽的網站等措施，而使用者亦可對網路服務提供者採取的措施提出異議。 但仍有論者對此提出不同看法，諸如若使用者利用虛擬私人網路(VPN)或非BitTorrent之檔案共享形式，分享檔案，即可迴避Six Strikes系統，或有論者認為侵權與否應由法院判斷，而非由網路服提供者逕行判斷等質疑，此一系統後續發展有待進一步關注。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）於藥品生命週期各階段的應用快速發展，有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而，AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題，為確保AI產出結果準確且可靠，並保障藥品安全且有效，有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）與歐洲藥品管理局（European Medicines Agency, EMA）於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》（Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development），建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則，包括： 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準，包括優良實務規範（GxP） 4.明確界定使用情境（Context of Use） 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調，該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎，並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。