麥當勞公司已申請McDonald’s 與Logo- M用於咖啡,更於九月份將其所販售的研磨咖啡與咖啡豆,以 “Mc Café” 申請商標註冊,意味著未來這間全球最大的漢堡連鎖店,將於店內甚或超市販售『麥當勞咖啡』。『如同大部份的企業,我們註冊許多商標用以保護我們的品牌資產!』麥當勞發言人 Danya Proud表示這並非奇聞。
近幾年,麥當勞成功的因素在於擴展它們的飲料事業,引進優質咖啡與水果冰沙,而選擇在全球速食連鎖店成長緩慢的時候,進入袋裝咖啡市場,亦是個創新手法。 星巴克的商標申請亦侵略性的跳脫普遍存在的咖啡廳而進入零售市場,一九九八年即開始自行經營袋裝咖啡事業,今年七月販售於超市、藥妝店、量販店的咖啡市占率更由25.6 %提升至28.2 %。
其實,麥當勞早在五年前即以 “Mc Café”,擴張咖啡與特色飲料事業,而此些利潤遠高於原本的速食餐點,且間接促使許多顧客駐足停留店內,也許是眼看Dunkin` Donuts於超市與自家甜甜圈店強力販售袋裝咖啡,讓麥當勞思考複製此模式。然而此舉也可能僅止為預防手段,如果麥當勞無意進入袋裝咖啡市場,“Mc Café ”商標也可以防止競爭者以『麥當勞品牌』販售咖啡。
日本貿易振興機構(Jetro)於2月21日公開表示將在3月設立「東南亞智財網絡」以作為協助在東南亞活躍的日本企業智財活動的平台。該網絡之辦事處將設在Jetro的曼谷事務所內,以支援前進東南亞的日本企業智財活動。 在目標朝向2015年區域經濟整合的東南亞國家聯盟(ASEAN)中,對日本企業來說,期待能夠在智慧財產的領域中也制定ASEAN共通的規劃,提升專利與商標等智慧財產權利取得的速度,及強化仿冒與盜版的取締效果,而各國政府也正著手擬定「ASEAN智財行動計劃2011-2015」與改善智財相關的各個議題。雖然已經可以看見各國進行協調的動作,不過迄今為止還看不到域內共通的智財制度建置,其它像是迅速取得權利、有效取締仿冒等的問題對日本企業來講也還有很多需要改善的地方。 在前述背景下,Jetro表示,將以Jetro曼谷事務所作為辦事處,在3月啟動「東南亞智財網絡」。這個網絡將作為在東南亞各主要國家日本企業智財擔任人員所結集而成的IPG(Intellectual Property Group)辦事處,協助智財保護的各種活動、流通資訊、舉辦研討會與讀書會、向當地主管機關提出建言等等,將以促進ASEAN域內設立智財共通制度及建立各國協調的智財制度作為最終目標。 「東南亞智財網絡」主要預定的活動包括,(1) 東南亞各國域內日本政府、IPG與成員間在智財領域的相互合作及資訊共享;(2)透過各國IPG等團體向東南亞及ASEAN當局交換意見與提出建言;(3)與國際智慧財產保護論壇(IIPPF)的合作。在2012年則預定將舉行以下等活動,包括3月12日在新加坡召開的啟動會議與智財研討會、7月向ASEAN智財互助事務部(AWGIPC)提出建議書、參與日本人商工會議所連合會(FJCCIA)與ASEAN祕書長的對話等等。
澳洲新南威爾斯州議會通過《2026年工作健康與安全(數位工作系統)法案》澳洲新南威爾斯州(New South Wales)議會於2026年2月12日通過《2026年工作健康與安全(數位工作系統)修正法案》(Work Health and Safety Amendment (Digital Work Systems) Bill 2026,以下簡稱本法案),並於同月18日獲御准(Royal Assent),以防範人工智慧在工作場所中對受雇者可能造成的職業安全危害。本次修正為澳洲州政府首次將數位工作系統納入《工作健康與安全法》規範框架之立法,明確要求雇主妥善管理人工智慧及其他數位工作系統對員工所帶來的安全風險;此次修法草案概述如下: 首先,就規範客體之界定而言,本次修法於第4條新增「數位工作系統」(digital work system)之定義,指演算法、人工智慧、自動化系統或線上平台。 其次,本次修法重點之一為主要注意義務之擴張。新南威爾斯州《工作健康與安全法》第19條第一項原即明定,事業單位對勞工之健康與安全,在合理可行的範圍內負有主要注意義務(primary duty of care);同條第19條第3項第c款則進一步規定,事業單位應在合理可行的範圍內,為勞工提供並維持安全的作業系統(safe systems of work)。本次修法於前揭基礎上,於母法第19條第3項新增第c1款,要求事業單位在合理可行的範圍內,確保勞工之健康與安全不因該業務或事業單位「使用數位工作系統」而受到危害。再者,新增之第21A條亦明定,凡經營涉及數位工作系統之事業單位,均需在合理可行的範圍內,確保勞工之健康與安全不因該事業單位透過「數位工作系統」進行「工作分配」(the allocation of work)而面臨風險。此項擴張之核心意義,在於將數位系統所衍生之職場危害明文納入法規框架,將原本僅賴概括性規定涵攝之情形予以類型化,使雇主注意義務之射程更為清晰。傳統作業系統與新興「數位工作系統」(digital work systems)均明確落入規範範疇,部分原本遊走於灰色地帶之邊緣案例,亦得據此獲得更明確之法律保護。 進一步就前述之風險態樣類型化而言,修正後之第21A條第2項明定,營運業務或事業之人必須考量使用數位工作系統分配工作,是否會導致以下風險:(一)對業務或事業中的勞工(workers at work in the business or undertaking)造成過度或不合理的工作負荷;(二)採用過度或不合理的指標,對業務或事業中的勞工進行績效評估與追蹤;(三)對業務或事業中的勞工實施過度或不合理的監控或監視;(四)在業務或事業的經營過程中,做成違法的歧視性行為或決策。上開四項風險類型,實已涵蓋當前AI演算法管理(algorithmic management)所衍生之主要爭議。 最後,本次修法後,依第117條及118條規定,持有「工作健康與安全進入許可證」(work health and safety entry permit)之人員有權進入工作場所,就疑似違規情事檢查相關數位工作系統,而相關事業單位對此負有提供合理協助(reasonable assistance)之義務;主管機關則應就上開合理協助之行使訂定並於官方網站公告相關指引,以資遵循。 綜上,新南威爾斯州本次修法之特色,在於同時就「實體義務」、「執法配套」與「規範動態檢討」三個層次,完整建構數位工作系統之職業安全規範框架。新南威爾斯州之立法經驗,就規範客體之類型化、雇主注意義務之具體化,以及與國際規範接軌之機制設計,均可作為我國未來修法及主管機關訂定相關指引時之重要參酌。
英國人工授精暨胚胎新法上路 冷凍胚胎保存規則丕變英國2008年人工授精暨胚胎法(Human Fertilisation and Embryology Act 2008)關於胚胎保存之規範及其授權制定之附則(supplemental provision),於今年(2009)10月1日正式生效,大幅放寬胚胎保存的限制。依據舊法,胚胎保存之原則法定期間為5年,但基於醫學因素致胚胎為夫婦懷有具血緣關係(genetically-related)子女之最後機會,則胚胎保存期限可延長至10年,或最長可延至接受疾病治療婦女55歲。而新法則大幅放寬胚胎的保存期限至55年,並廢止上述接受疾病治療婦女僅能保存胚胎至55歲之規定。 這項管理胚胎保存的新法顯示了胚胎保存新舊法間的複雜性與爭議性,在法令生效前幾週因遭受法律質疑與遊說而做修正,由於先前由於新法放寬保存期限至55年的規定,僅適用於2004年10月1日後之保存胚胎,而在此之前的保存胚胎則僅限於不移植於代理孕母(surrogate)之胚胎始能延長保存期限,致遭到法律上不公平的質疑,並有向英國首相進行請願,而最終刪除上述限制。 但新法的問題並不僅於此,尚包括有婦女因在新法生效前屆滿55歲,使之前因接受子宮頸癌治療所保存的胚胎面臨被銷毀的命運,致有夫婦就此提起法律訴訟,質疑銷毀係爭胚胎有違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights)家庭生命權利之虞,並對面臨銷毀之胚胎提起假處分,使其胚胎暫時免除被銷毀的下場,然此項法律訴訟尚在進行,尚無從得知法院之決定。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。