美國知名運動鞋品牌Converse 控告31家企業商標侵權
Converse 一開始僅風靡於運動員、青少年，之後甚至帶動不追求時尚的族群也認得Converse 品牌。Converse早在Nike, Reebok和Adidas等品牌鞋款充滿市場前，以橡膠鞋頭與具識別性的星星圖樣，作為美國的運動鞋品牌，風行一時。
Converse在1917年為籃球運動員製造第一雙運動鞋—All Star，之後更邀請一位極知名的籃球明星Chuck Taylor為代言人，並以其為鞋款命名，引起旋風，成為美國青少年家喻戶曉的品牌，現已於全球累計銷售十億雙。
現在，這間百年鞋類製造商表示，Chuck Taylor鞋款廣泛可被識別的核心要素—黑色條紋和橡膠鞋頭被仿冒，對此，Converse 所屬的Nike公司已於2003年請求損害賠償；復於2008年寄發180封禁止令予販售外觀類似Chuck Taylor鞋款的零售商，藉此保護品牌。然其主要目的在於使仿冒品下架，故，此次，除了於紐約對加拿大、澳洲、義大利、中國與日本等企業提起訴訟，也針對銷售其知名運動鞋款 “Chuck Taylor”仿冒品的大型零售商Wal-Mart 和Ralph Lauren 提起訴訟。另向有權禁止仿冒品進口的美國國際貿易委員會(ITC)申請禁制令，禁止進口、銷售該仿冒鞋款。
Converse 總經理表示感到相當幸運，被公認為美國的流行指標，如此舉動，目的只是在停止仿冒的侵權行為。歡迎公平競爭，但任何公司都沒有權利抄襲Chuck Taylor的商標樣式。
林昭如
專案經理 編譯整理
Converse sues firms over trademark shoe, BBC NEWS BUSINESS，Oct.15, 2014, http://www.bbc.com/news/business-29624856 (last visited Oct.21, 2014)
Converse Sues to Protect Its Chuck Taylor All Stars, NewYork Times,Oct.14, 2014, http://www.nytimes.com/2014/10/15/business/converse-sues-to-protect-its-chuck-taylor-all-stars.html (last visited Oct.21, 2014)
2023年7月知名社群網路服務平台Twitter基於品牌多角化經營考量（意圖進軍線上金融服務領域），Twitter執行長伊隆·馬斯克（Elon Musk）突然宣布全面變更品牌商標，經典「藍色小鳥」的商標標識改為黑白配色的「X」圖案（以下將該案例稱為「Twitter案」）。 實務上，企業可能於多種情況進行品牌商標之變更，例如：諾基亞（Nokia）因為希望向消費者表明其從手機公司轉型為商業科技公司的決心，故更換新商標，可見Twitter案的更名在科技業並不少見。重點在於品牌商標更名後，可能在商標法方面產生的風險。商標為指示品牌商品與服務來源的重要識別標識，在Twitter案中使用單一英文字母「X」作為新商標，在商標法上，一般被認為識別性較低，較難取得商標權，且其保護範圍可能也因此限縮於設計過的「黑白X標識」；其次，X作為一個常用的英文單字，較易產生與他人商標近似之風險，例如：微軟（Microsoft）公司2003年註冊與其遊戲系統Xbox通訊有關的X商標，或Meta公司自2019年起擁有藍白色彩的X字母商標，且註冊商標指定範圍也是社群媒體、軟體等。 為降低前述品牌商標爭議問題，建議企業由品牌標識設計、品牌全球拓展、品牌行銷宣傳三大階段，分別留意以下事項： 一、品牌標識設計階段：設計全新品牌標識或優化既有品牌標識前，事先評估品牌標識在商標法上是否具有識別性、是否與他人商標近似造成消費者混淆誤認等法定無法取得商標等風險，再決定是否維持原設計理念投入設計。如：Twitter案新商標X，除了透過品牌標識設計增加法律上的識別性，同時降低可能的侵權風險。 二、品牌全球拓展階段：如果預見可能侵權風險，則應加強爭議處理機制的建置，以利爭議發生時，及時採取因應措施。 三、品牌行銷宣傳階段：運用行銷手段加強品牌商標的「後天識別性」，如：透過投放廣告加強在消費者心中「黑白X標識」與品牌的連結等。 有關Twitter Inc.（現已併入X Corp.）的X品牌商標保護與布局策略，將會是後續值得關注的議題。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
行政院以5年320億推動六項策略科技為展現對高科技產業的重視，即將於4月1日舉行之行政院科技顧問會議年度會議，會議重點將鎖定「科技人才發展」與「下世代網路環境建構」。在「科技人才發展」方面，林政委逢慶表示，科技人才發展攸關台灣科技核心競爭力，政府必須進行中、長期人才資源規劃運用，放眼到2015年，政府將持續積極推展延攬海外科技人才的計畫；在替代役條例修正納入研發替代役後，未來投入科技的役男員額，將從目前國防訓儲每年3,500名逐年放寬到1萬人。 另外，政府將在五年內提撥近320億元，發展軟性電子、RFID（無線射頻）、奈米科技、智慧型機器人、智慧化車輛、智慧化居住空間等六大策略性生活科技產業，今年將先提撥58億元投資這些策略性產業上。此外 行政院科技顧問對於發展台灣成為全球奈米研發中心有高度期許，近日亦在行政院科技會報中確認，今年起到2010年的五年內，將投入200億元於奈米科技生活化相關產業上。這是行政院產業科技策略會議所訂六大策略性科技產業中，編列預算最大的一筆。
世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告，責任規則為最重要之關鍵政策因素世界衛生組織發布歐洲區域人工智慧於醫療系統準備情況報告，責任規則為最重要之關鍵政策因素 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年12月18日 世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2025年11月19日發布「人工智慧正在重塑醫療系統：世衛組織歐洲區域準備情況報告」（Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region）[1]，本報告為2024年至2025年於WHO歐洲區域醫療照護領域人工智慧（AI for health care）調查結果，借鑒50個成員國之經驗，檢視各國之國家戰略、治理模式、法律與倫理框架、勞動力準備、資料治理、利益相關者參與、私部門角色以及AI應用之普及情況，探討各國如何應對AI於醫療系統中之機會與挑戰。其中責任規則（liability rules）之建立，為成員國認為係推動AI於醫療照護領域廣泛應用之最重要關鍵政策因素，因此本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任，透過救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益。 壹、事件摘要 本報告發現調查對象中僅有8%成員國已發布國家級醫療領域特定AI策略（national health-specific AI strategy），顯示此處仍有相當大之缺口需要補足。而就醫療領域AI之法律、政策與指導方針框架方面，46%之成員國已評估於現有法律及政策相對於醫療衛生領域AI系統不足之處；54%之成員國已設立監管機構以評估與核准AI系統；惟僅有8%之成員國已制定醫療領域AI之責任標準（liability standards for AI in health），更僅有6%之成員國就醫療照護領域之生成式AI系統提出法律要求。依此可知，成員國對於AI政策之優先事項通常集中於醫療領域AI系統之採購、開發與使用，而對個人或群體不利影響之重視與責任標準之建立仍然有限。於缺乏明確責任標準之情況下，可能會導致臨床醫師對AI之依賴猶豫不決，或者相反地過度依賴AI，從而增加病患安全風險。 就可信賴AI之醫療資料治理方面（health data governance for trustworthy AI），66%成員國已制定專門之國家醫療資料戰略，76%成員國已建立或正在制定醫療資料治理框架，66%成員國已建立區域或國家級醫療資料中心（health data hub），30%成員國已發布關於醫療資料二次利用之指引（the secondary use of health data），30%成員國已制定規則，促進以研究為目的之跨境共享醫療資料（cross-border sharing of health data for research purposes）。依此，許多成員國已在制定國家醫療資料戰略與建立治理框架方面取得顯著進展，惟資料二次利用與跨境利用等領域仍較遲滯，這些資料問題仍需解決，以避免產生技術先進卻無法完全滿足臨床或公衛需求之工具。 就於醫療照護領域採用AI之障礙，有高達86%之成員國認為，最主要之障礙為法律之不確定性（legal uncertainty），其次之障礙為78%之成員國所認為之財務可負擔性（financial affordability）；依此，雖AI之採用具有前景，惟仍受到監管不確定性、倫理挑戰、監管不力與資金障礙之限制；而財務上之資金障礙，包括高昂之基礎設施成本、持續員工培訓、有限之健保給付與先進AI系統訂閱費用皆限制AI之普及，特別於規模較小或資源有限之醫療系統中。 就推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素，有高達92%之成員國認為是責任規則（liability rules），其次有90%之成員國認為是關於透明度、可驗證性與可解釋性之指引。依此，幾乎所有成員國皆認為，明確AI系統製造商、部署者與使用者之責任規則為政策上之關鍵推動因素，且確保AI解決方案之透明度、可驗證性與可解釋性之指引，也被認為是信任AI所驅動成果之必要條件。 貳、重點說明 因有高達9成之成員國認為責任規則為推動AI於醫療照護領域廣泛應用之關鍵政策因素，為促進AI應用，本報告建議應明確開發者、臨床醫生、資料提供者與醫療機構之責任，並建立相應機制，以便於AI系統造成損害時及時補救與追究責任，此可確保AI生命週期中每個參與者都能瞭解自身之義務，責任透明，並透過可及之救濟與執法管道以保護病患與醫療系統之權益；以及可利用監管沙盒，使監管機構、開發人員與醫療機構能夠在真實但風險較低之環境中進行合作，從而於監管監督下，於廣泛部署前能及早發現安全、倫理與效能問題，同時促進創新。 此外，WHO歐洲區域官員指出，此次調查結果顯示AI於醫療領域之革命已開始，惟準備程度、能力與治理水準尚未完全跟進，因此呼籲醫療領域之領導者與決策者們可考慮往以下四個方向前進[2]： 1.應有目的性地管理AI：使AI安全、合乎倫理與符合人權； 2.應投資人才：因科技無法治癒病人，人才是治癒病人之根本； 3.需建構可信賴之資料生態系：若大眾對資料缺乏信任，創新就會失敗； 4.需進行跨國合作：AI無國界，合作亦不應受限於國界。 參、事件評析 AI於醫療系統之應用實際上已大幅開展，就歐洲之調查可知，目前雖多數國家已致力於AI於醫材監管法規與資料利用規則之建立，據以推動與監管AI醫療科技之發展，惟由於醫療涉及患者生命身體之健康安全，因此絕大多數國家皆同意，真正影響AI於醫療領域利用之因素，為責任規則之建立，然而，調查結果顯示，實際上已建立醫療領域AI之責任標準者，卻僅有8%之成員國（50個國家中僅有4個國家已建立標準），意味著其為重要之真空地帶，亟待責任法制上之發展與填補，以使廠商願意繼續開發先進AI醫療器材、醫療從業人員願意利用AI醫療科技增進患者福祉，亦使患者於受害時得以獲得適當救濟。亦即是，當有明確之責任歸屬規則，各方當事人方能據以瞭解與評估將AI技術應用於醫療可能帶來之風險與機會，新興AI醫療科技才能真正被信任與利用，而帶來廣泛推廣促進醫療進步之效益。由於保護患者之健康安全為醫療領域之普世價值，此項結論應不僅得適用於歐洲，對於世界各國亦應同樣適用，未來觀察各國於AI醫療領域之責任規則發展，對於我國推廣AI醫療之落地應用亦應具有重要參考價值。 [1] Artificial intelligence is reshaping health systems: state of readiness across the WHO European Region, WHO, Nov. 19, 2025, https://iris.who.int/items/84f1c491-c9d0-4bb3-83cf-3a6f4bf3c3b1 (last visited Dec. 9, 2025). [2] Humanity Must Hold the Pen: The European Region Can Write the Story of Ethical AI for Health, Georgia Today, Dec. 8, 2025,https://georgiatoday.ge/humanity-must-hold-the-pen-the-european-region-can-write-the-story-of-ethical-ai-for-health/ (last visited Dec. 9, 2025).
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。