品牌永續發展之關鍵-從商標維權使用角度觀之

刊登期別
第25卷,第6期,2013年06月
 

※ 品牌永續發展之關鍵-從商標維權使用角度觀之, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6340&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/28)
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西班牙政府向GOOGLE主張「被遺忘的權利」

  西班牙政府要求網路搜尋引擎業者Google刪除有關於90位公民之個人資料搜尋結果。西班牙政府主張當事人具有「被遺忘之權利」(the right to be forgotten),但Google認為西班牙政府之要求將衝擊表達自由之權利。目前全案已進入訴訟程序。   該事件之主因為西班牙民眾發現透過網路搜尋引擎,可以搜尋包含地址、犯罪前科等個人資料。經民眾向西班牙隱私權保護機關(Spain Data Protection Agency)提出申訴後,西班牙政府命令Google刪除申訴民眾之個人資料之搜尋結果。   然而,Google的全球隱私顧問Peter Fleischer於個人部落格中提出個人意見,表示目前歐盟並未對於推行之「被遺忘之權利」給予明確定義,此舉將引起資訊科技發展與法律規範間之爭議。   近來歐盟所進行之民意調查指出,多數歐洲人希望能夠隨時要求網路公司刪除於網路上公開之個人資料,也就是希望擁有「被遺忘之權利」。所謂「被遺忘之權利」,係指只要是於網路上流傳且容易被搜尋之個人資訊,例如年代久遠或是令人尷尬的內容,當事人皆有權利要求刪除。   然而,根據1995年歐盟隱私保護指令(EU Data Protection Directive)所制定之各國個人資料保護法,對於「被遺忘之權利」並無著墨。故有些專家認為,為因應資訊科技之發展,應透過個人資料保護法制之修訂,確認此權利之存在,以避免模糊不清之情形。

標準制定組織成員之專利揭露義務

  標準制定組織為了提高產業競爭,防止標準制定組織之會員們,在獲得涵蓋產業標準的專利權後,以壟斷性手段壓迫其他競爭對手,故通常會以智慧財產權政策要求參加的會員揭露其被標準制定組織選擇寫入標準的專利。其重要內容通常包括:   1. 必要專利揭露 許多標準制定組織皆有規定,標準必要專利權人應依以誠實信用及適當方式進行揭露之義務,例如IEEE及ETSI 。即對於討論中的技術標準,必須對標準制定組織及其參與者公開揭露所持有的必要專利。揭露的基本目的主要有三項 :   (1) 使標準開發相關工作小組會員可以掌握納入標準之多項候選技術的基本資訊(例如專利技術價值、成本及可行性等等),並做出適當選擇。   (2) 藉此得知須提出授權聲明或承諾的必要專利權人。   (3) 藉此讓必要專利的潛在實施者得知應向那些必要專利權人獲取必要專利相關資訊。   2. 事前揭露授權條款(ex-ante disclosure of licensing terms)   事前揭露授權條款係一種受保護之技術在被採納為標準必要專利前,將授權條件的揭露的機制,目前IEEE及ETSI採行自願性揭露方式。與必要智財權的揭露及授權聲明不同,其主要的目的在於讓標準制定委員會將技術採納為標準前,可以根據所揭露的授權條件來決定有那些技術在符合權利人授權條件下,有哪些技術可以納入標準,又有哪些不同替代技術,並據以作成決定 。

英國發布人工智慧網路資安實務守則

英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。

英國資源與廢棄物策略

  英國環境食品與鄉村事務部於2018年12月18日提出「英國資源與廢棄物策略」(Resources and waste strategy for England),以全面性的角度提出英國對資源與廢棄物的處理政策,包含如何最有效利用資源與最小化廢棄物的產出,追求在2050年達到加倍資源生產力,並禁絕包含塑膠廢棄物在內之可避免廢棄物產生,作為英國推動循環經濟的政策藍圖。   這份政策文件可以區分為三大部分,第一部分為產品的生命週期,包含從製造、消費到生命週期的完結;第二部分為主要議題,聚焦在論證環境犯罪(waste crime)與食物浪費(food waste)此兩大議題並不適用於前述的產品生命週期;並且在第三部分的未來展望上,提出三大面向突破傳統的產品生命週期觀點,包含國際領導(international leadership)、研究創新(research & innovation)與監管措施(data, monitoring and evaluation),建立起資源與產品生命週期的循環,以達到追求最大化資源利用效益與最小化廢棄物產生的目標。   在政策文件當中特別呼應了歐盟塑膠對策(EU Plastic Strategy),強調在英國針對塑膠議題提出的2025指引(The UK Plastics Pact – A Roadmap to 2025)當中,目標在2025年達到消滅無法處理或一次性使用之塑膠廢棄物,使用100%可再利用、回收或可分解之塑膠包材,達成70%的塑膠包材可回收或分解效率,並於塑膠包材中使用30%以上的可再生原料。

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