歐盟普通法院駁回可口可樂曲線瓶商標註冊
可口可樂公司於2011年向內部市場協調局(Office for Harmonisation in the Internal Market, OHIM)申請註冊流線型立體瓶身商標。經OHIM審議後，於2014年3月以本項商標缺乏顯著特徵不具商品區隔性為由，予以駁回申請。為此，可口可樂向歐盟普通法院（EU General Court）提出上訴。
惟法院於日前(2016年2月)做出說明，其判決結果認為立體瓶身並不具備與市場上其他可樂瓶區隔的具體特徵，根據共同體商標條例第7(1)(b)條「若商標缺乏顯著特徵則不允許註冊」。並質疑其所做的市場調查研究，無法證明該瓶身於市場上具有明顯的商品獨特性，不能讓消費者得以一眼看出是可口可樂產品，不符合同條例第7(3)條(足以使商品或服務之相關消費者認識為指示商品或服務來源，得與他人之商品或服務相區別者)排除7(1)(b)之適用條件，基於上述理由判決可口可樂公司敗訴。
透過此案件，一定程度呈現OHIM與歐盟法院在立體商標認定上相對審慎的態度。
在歐盟有關外觀設計與商標的聲請，係依照歐盟「共同體商標條例」(Council Regulation (EC) No. 207/2009)所規範。經申請通過之歐洲共體商標(CTM)註冊，得使產品或服務於全歐盟境內28個會員國享有排他性權利。而過往以販售之商品外觀或形狀申請註冊商標是具有難度的，必須係該外觀及形狀為增加其商品本身的價值或生產技術上所必要的結果，始得有商標註冊的可能。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
王凱嵐
法律研究員 編譯整理
EU General Court rejects Coca-Cola bottle-shape trade mark bid, Feb.25,2016 http://www.out-law.com/en/articles/2016/february/eu-general-court-rejects-coca-cola-bottle-shape-trade-mark-bid/ (last visited March.07, 2016)
Coca Cola cannot trademark bottle shape, EU court rules, Feb.24, 2016 http://www.nationmultimedia.com/breakingnews/Coca-Cola-cannot-trademark-bottle-shape-EU-court-r-30280071.html (last visited March.07, 2016
日本知识产权高等法院支持了可口可乐公司瓶形立体商标的显著性, Nov.06, 2008 http://www.cta.org.cn/gjjl/201008/t20100815_16613.html （last visited March.07，2016）
2022年2月23日，歐盟委員會（European Commission，以下簡稱委員會）公開資料法案草案（Data Act，以下簡稱草案），基於促進資料共享的目的，草案其中一個目標是使不同規模的企業、用戶在資料利用上有著更加平等的地位，內容包含確保用戶資料可攜性、打破資料存取限制、推動大型企業的資料共享，扶植微/小型企業等幾大方向。 以下就草案對大型企業要求的義務切入，說明草案所帶來的影響： 確保用戶訪問資料的權利： 基本資訊的告知，包含所蒐集資料性質以及訪問方式、使用資料的目的；用戶可在不同產品/服務提供者（以下簡稱提供者）之間切換，且提供者須有技術支援；提供者需要有合理技術，避免資料在未經授權被查閱。 對於提供者的限制： 提供者不得將所蒐集的資料用於取得用戶的經濟地位、資產、使用喜好；具守門人性質的企業不得採取獎勵措施以鼓勵用戶提供自其他提供者處所取得的資料；提供者提供資料可以收取補償，但必須以公平、合理、非歧視、透明的方式為之，需要提供補償計算方式與基礎。 對於微/小/中型企業的保護 提供者對於微/小型企業所收取的資料補償，不得超過提供資料所需的成本；提供者利用市場優勢，對於微/小/中型企業的不合理/公平的約定無效（如單方面免除一方的重大過失/故意行為的責任）。 該資料法案草案須經歐盟議會（European Parliament）通過後才會生效，目前草案規定只要有在歐盟提供物聯網產品或服務之企業，就須遵守草案內容規範，考量到網路服務可跨國提供服務，草案規範與進度仍值得國內企業關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
美國最高法院認定警方向通信業者取得嫌犯之通信之基地台位址資訊須持有搜索票繼2012年最高法院認為警方在無搜索令的情況下，以GPS追蹤裝置查探犯罪嫌疑人之位置資訊違反憲法第四修正案。最高法院於2017年6月5日，認為警方未持搜索票，而向電信公司取得犯罪嫌疑人過去127天共計12,898筆之行動通信基地台位置資訊（cell-site data）之行為，違反憲法第四修正案。 由於個人利用行動通訊服務時，必須透過基地台進行通訊，因而可藉由該基地台位置，得知每個人所在之區域位置，而此一通訊紀錄過去被電信公司視為一般的商業資訊，因為得知通訊基地台的位置資訊，無法直接得知個人所在的精準位置，僅能得知其概略所在地區。 因此，犯罪調查機關基於1979年 Smith v. Maryland案所建立之原則，即只要該個人資訊屬於企業的一般商業紀錄（normal business record），警方可以在無搜索令的情況下，向企業取得個人資訊， 此一原則又稱為第三方法則（third-party doctrine）。過去在地方法院或上訴法院的審理中，法院對此多持正面見解，認為只要該資料與進行中之犯罪偵查活動有實質關聯（relevant and material to an ongoing criminal investigation），警方即可向業者取得。大法官Sonia Sotomayor早在前述2012年GPS追蹤裝置案的協同意見書中表示，第三方法則不應適用在數位時代，例如用戶撥電話給客服人員，或以電子郵件回覆網路購物的賣方等，無數的日常活動已經大量的向第三方揭露許多資訊。 在數位時代，大量的個人資訊以電磁紀錄的形式掌握在第三方手中，本案最高法院的見解，將會對美國的犯罪調查機關在未持搜索令的情況下，更慎重的判斷向業者取得個人資訊做為犯罪偵查使用時，是否與憲法第四修正案有所違背。
因應知識經濟社會 日本推動司法改革鑑於社會態度轉變與經濟面的需求，特別是隨著稅法和智慧財產權問題日益複雜，日本企業領袖紛紛延攬龐大的律師團，以借助其專長規劃並解決相關問題，以至法律專業人才需求更甚於以往。為此，日本改變壓低律師人數以及不鼓勵興訟的政策，大刀闊斧推動二次世界大戰以來最大的司法制度改革。本次司法制度大改革廣開職業考試大門，以便有足夠的律師、檢察官與法官，能在日益好訟的日本社會處理龐大民、刑事案件。 為填補需求缺口，日本政府決定將包括律師、檢察官和法官在內的法律專業人士的人數提高一倍以上，在 2018 年以前增至五萬人。同時，重大刑案將在 2009 年引進陪審團制度，以減輕法官負擔。在政府鼓勵下，日本第一所美式法學院於 2004 年成立，現在全國已有七十二所類似的法學院。過去日本大學法律系通常著重法律的學術或理論面，而新式法學院的重心則以實務訓練為主。這些法學院的畢業生不必考舊律師考試，只考專為他們設計的筆試。 我國法學教育改革研議已有幾十年，總統府人權諮詢小組在討論人權問題時，亦有專題涉及法律人養成與司法制度改革，因而研議全盤改革相關制度；行政院經建會在重要人才培育與運用的政策中，亦研擬自去（ 94 ）年開始推動法律專業學院制度。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件，以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局（United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA）於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」（The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation）、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」（Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace）以及「CAA 應用AI策略」（Part B: Strategy for Using AI in the CAA）等三份文件。首先，前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場，強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下，促進AI技術在相關航空領域之創新與應用；其次，「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用，以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性；最後，「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術，其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等，具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而，相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至，仍需新的監管框架應對潛在風險。因此，總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標，透過了解技術前景、建立AI通用語言，並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心，建立靈活的AI監管體系，維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下： （1） 安全、安保與穩健性（Safety, Security and Robustness），例如：使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護，以利提早發現問題。 （2） 透明與可解釋性（Transparency and Explainability），例如：清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 （3） 可質疑性與矯正機制（Contestability and Redress），例如：制定一套明確的流程，以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 （4） 公平與偏見（Fairness and Bias），例如：確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 （5） 問責與治理（Accountability and Governance），例如：明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .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}