社群網站平台的商標爭議-Twitter v. Twitpic
Twitpic公司為提供圖像分享服務軟體服務的公司，於2008年成立，2009年起，提供Twitter(微博)社群網站平台使用者，透過運用Twitpic的即時圖像分享功能，將照片及影像同時上傳至微博的服務；截至2014年6月已提供使用者此項微博平台的分享服務至少6年。Twitpic於2013年10月3日，以公司名稱「TWITPIC」為名稱，向USPTO(美國專利商標局)提出國際分類第42類之電腦服務之商標註冊案，並於2014年6月24日核准公告。
微博公司於知悉Twitpic商標申請資訊後，除了以Twitpic商標近似於先前註冊商標Twitter而提出商標異議外，並威脅Twitpic公司放棄商標申請，否則將切割Twitpic可直接連結照片至Twitter平台的服務。
同時，微博公司發言人表示，為了確保公司品牌及商譽不被侵害及淡化，故除了對於Twitpic公司提出商標異議外，並為了確保使用者能持續使用將照片及影像即時上傳至微博的服務，將由微博平台自行提供相關功能，以減少使用者無法運用Twitpic服務之不便。
因此，Twitpic公司負責人 Noah Everett於2014年9月初宣布，在無足夠的資源對抗大公司如微博的脅迫下，被迫於9月底關閉Twitpic服務。
依據Twitpic於微博上發布之最新消息顯示，Twitpic已被其他買家收購，將持續經營，但有關商標爭議案之後續發展，將持續觀察。
古心怡
組長 編譯整理
Steven Musell, Twitpic acquired by mystery buyer, will stay in business, CNET, Sept. 18,2014,http://www.cnet.com/news/twitpic-acquired-by-mystery-buyer-will-stay-in-business/ (last visited Oct. 1, 2014)
Chuong H Nguyen, Trademark dispute with Twitter forces Twitpic to shut down, androidcentrol, Sept. 4, 2014,http://www.androidcentral.com/trademark-dispute-twitter-forces-twitpic-shut-down (last visited Oct. 1, 2014)
新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。
以再生能源公司終止併購而衍生之營業秘密糾紛案為鑒，提供企業管理建議2025年7月30日，美國加州法院指出公司濫用合作談判地位以爭奪再生能源市場之行為，從商業角度極為惡劣，將面臨重大法律風險，並認定Phillips 66能源公司須向Propel Fuels（下稱Propel）競爭公司給付共約8億美元的賠償金。 本案源於2017年，Phillips 66公司以收購為由，雙方簽署收購意向書，對Propel公司進行盡職調查。於此期間，Propel公司依保密契約向Phillips 66公司揭露其再生柴油專屬策略與資訊，Phillips 66公司並從 Propel 下載近 3千份包含營業秘密的紀錄。於2018年8月24日，Phillips 66公司突然終止收購並於下一工作日向加州監管機構宣布其將加入加州再生能源市場，2019年正式銷售高混合可再生柴油。 2022年2月16日，Propel公司向加州法院控訴Philips 66公司不當使用Propel公司花費13年研發得出之財務與銷售資料、營運模式及其再生能源業務的預測資料等營業秘密，致Propel公司損失2億美元。於2024年10月16日，本案認定Phillips 66公司違反加州統一營業秘密法（Uniform Trade Secrets Act），不當使用Propel公司的營業秘密， Phillips 66公司應賠償6.049 億美元。其後，本案認定Phillips 66公司行為屬惡意不當使用營業秘密，依加州統一營業秘密法，法院可另將懲罰性賠償金增加至2倍。2025年7月底，本案認定之賠償金達到8億美元，包含自2024年之6.049億美元的補償性賠償金，以及因Phillips 66公司「惡意」不當使用營業秘密的行為，追加1.95億美元的懲罰性賠償金。 綜觀前述實務案例可得知，即便公司間已簽訂保密契約，仍存在公司假借併購盡職調查、合作協商為由，要求他公司提供機密資料。為降低與外部合作而衍生之機密外洩風險，以下為公司提供資料對外之前、中、後階段可參考之管理建議： 1. 對外提供資料前 (1) 內規定義營業秘密搭配機密分級，了解營業秘密之範圍，並依據不同機密等級採取相應的管制措施。 (2) 對外提供資料前，營業秘密相關之權責人員應審查資料適合揭露與否。 (3) 與外部合作協商前，即應確認簽訂保密契約與約定權利歸屬。 2. 已對外提供資料 倘若已對外提供資料，建議採取限制流通、限制權限等作法，如僅限該合作計畫相關人員透過身分認證登入帳號，方有線上瀏覽機密之權限等方式。 3. 對外提供資料後 於合作結束或協商破局之情況，應要求合作方返還或銷毀營業秘密，如為銷毀，應附上相關聲明並佐證執行紀錄。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」所涵蓋，企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法，可以參考此規範。 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）
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。
歐盟執委會發布關於歐洲境內資料流監控之新研究歐盟執委會（The EU Commission）於2022年2月3日發布了一項研究，其繪製並預估歐盟27個成員國以及冰島、挪威、瑞士和英國等國家彼此之間的主要雲端基礎設施的資料流量。該研究概述了各級產業、位置、企業規模和雲端服務類型的雲端資料流入和流出的流量和類型。政策、決策者、商業領袖與公共行政部門可以將其作為參考，以支持對未來貿易協定、工業決策和雲端投資的決策。 在歐盟的歐洲資料戰略中，認識到獲取有關資料流的經濟情報的戰略重要性，因此提出了資料流戰略分析框架的發展。為了實現這一關鍵行動，歐盟執委會開展了上述關於繪製資料流的研究，首次開發和測試了一種全新、自我維持與可複製的方法，從而產生了資料流可視化工具，用於測量、映射和分析歐洲31個國家與地區的各級產業、地理和企業規模的雲端資料流。而該資料流可視化工具中顯示的資料預計將每年更新一次。使用的資料收集來源從官方統計資料等主要來源到調查和訪談等次要來源。 該工具得以讓歐盟執委會： 一、繪製和估計歐盟27個成員國（即歐盟內部資料流）和冰島、挪威、瑞士和英國（即歐盟外資料流）的雲端計算領域主要資料流的數量 二、預測至2030年的資料流出 三、分析各產業、公司規模和雲端服務類型的資料流量 該研究顯示2020年最大的資料流來自醫療衛生產業，而德國的資料流入量最大。該報告還估計，到2030年，來自歐洲企業的資料流量將是2020年的15倍。 作為資料流市場關鍵層面之一，透過進一步調查資料趨勢，將協同即將出現的資訊法案打造一個更加生動、動態和流動的雲端市場。