經濟部於去(2005)年12月20日正式舉行「全球首批」奈米標章的授證儀式,本次獲得授證廠商共有6家,分別為:和隆興業股份有限公司(奈米級光觸媒抗菌陶瓷面磚)、冠軍建材股份有限公司(奈米級光觸媒抗菌陶瓷面磚)、尚志精密化學股份有限公司(奈米級光觸媒脫臭塗料)、新美華造漆廠股份有限公司(奈米級光觸媒脫臭塗料)、中國電器股份有限公司(奈米級光觸媒抗菌燈管)、台灣日光燈股份有限公司(奈米級光觸媒抗菌燈管),由於國外尚無奈米產品認證制度,這是國內也是全球首批獲證的奈米產品。 經濟部工業局有鑒於市面上奈米產品真偽莫辨,於九十三年特別委託工業技術研究院推動「奈米產品驗證體系」,目的在保護消費者權益、建立消費者的正確認知,並鼓勵優良廠商永續經營進而提升我國奈米產品之國際競爭力。目前奈米標章開放申請項目訂定的原則,是以該項產品在國內是否有市售商品、製造商及具能力的測試機構與相關之技術專家,以及國內外是否有測試方法可參考為前提,而基於安全性考量,有關健康、環境風險者,目前暫不開放,但對於尚未開放項目,可由廠商自行提出申請。
日本為防堵黃牛票6月正式施行票券不當轉賣禁止法日本在2019年6月14日正式施行「確保表演入場券流通正當性之禁止不當轉賣特定表演入場券相關法律」(特定興行入場券の不正転売の禁止等による興行入場券の適正な流通の確保に関する法律),簡稱票券不當轉賣禁止法(チケット不正転売禁止法),其以訂立專法之方式,來防止黃牛業者先大量取得票券,再以賺取高額差價之方式牟利。其重點包括: 禁止行為:(1)不當轉賣票券;(2)以不當轉賣為目的而讓售票券。 適用範圍:在日本國內所舉行,且得為不特定多數人得共聞共見之電影、歌劇、舞台劇、音樂、舞蹈及其他藝術或體育活動。 票券應記載事項: (1)發行人在販售時明確表示,禁止未經發行人同意而進行買賣轉讓,並應將禁止事項記載於票券上;(2)舉行表演之時間、地點及具入場資格者之指定座位;(3)發行人在販售時,需採取確認入場者或購票者之姓名和聯繫方式等必要措施,並應將確認事項記載於票券上。 不當轉賣定義:以有償轉賣未得票券發行人事前同意轉讓之票券為業,並以超過售價之價格進行販賣。 日本政府並針對2019年9月份在日本所舉辦之橄欖球世界杯及2020年在東京所舉辦之奧運會加強宣導該法令。我國熱門活動、演唱會也常面臨黃牛掃票,再高額轉售之問題。日本之立法模式,不失為我國參考借鏡之對象。
美國第9巡迴上訴法院於2015年7月6日宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解美國第9巡迴上訴法院(9th Circuit)於2015年7月6日對外宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解,其推翻地方法院看法,認定被告Amazon公司提供的服務有侵害原告Multi Time Machine公司商標權之虞。 本案原告Multi Time Machine公司是一家製作手錶的廠商,在被告Amazon公司的網站上有提供零售服務。原告認為被告網站提供之服務,可使消費者搜索網站內的物品,但其所得之結果(含圖片)卻容易令人混淆,如搜尋原告的MTM手錶(為Multi Time Machine之商標),會將商標權人及其他廠商的商品都包含在內,導致消費者誤認為其他廠商手錶也是由MTM製造,進而購買非原告公司生產之手錶。原告因而向地方法院提出訴訟,認為被告Amazon公司侵害其商標權,違反聯邦法典內之Lanham Act的第1114條(1)(a)及第1125條(a)(1)規定。但洛杉磯地方法院認為被告行為並未侵害商標權,原告不服故提起上訴。 第9巡迴上訴法院採用1979年AMF v. Sleekcraft Boats案認定之方式,並於2011年Network Automation v. Advanced System Concepts案後發展出的測試標準,用以判斷有無侵害商標權。其標準包含:1.商標的強度、2.商品近似或相關連程度、3.與商標的相似性、4.實際混淆之證據、5.銷售管道、6.消費者在意程度、7.被告意圖、8.擴展之可能性。上訴法院認為,本案除了3、5、8三項較無關外,其餘5項因素經法院研究結果,原告商品在被告網站上販售時,1、2、7於原告影響較大,而4、6是被告提供服務(即供消費者購買)時須在意的。因此,綜合判斷之結果,被告行為已可能侵害原告之商標權,故推翻地方法院之判決結果,發回地方法院續行審理,本案後續判決進展及結果實值持續觀察。
日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 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)