商標權之意義本在於增進商品及服務的識別程度,促進消費者對特定品牌商品或服務的購買慾望,而商標權之立法目的在於維護市場公平競爭,促進工商企業正常發展;是以在社會快速變遷發展之下,各國亦逐漸開放商標之型態,從傳統之文字、圖型,乃至於聲音商標,發展至動態圖、全像圖,以及氣味商標等等。
以氣味申請商標之案例始於1990年美國的櫻桃香味機油(CHERRY SCENT, Registration)案;歐盟則是在1993年通過歐盟商標規則(European Community Trademark Regulation, CMTR)之後,方開放以氣味聲請為歐盟商標;歐盟成員國以英國為例,則是於1994年修正商標法(Trade-marks Act),接軌CMTR之規範後,於1996年首次通過玫瑰花香輪胎與啤酒味飛鏢遊戲之商標申請。
我國則是於2011年6月修正通過之商標法中,開放任何足以識別商品、服務來源之標示,皆可註冊商標,其中即包括氣味在內。至今(2016年8月)已有4項氣味商標取得商標權。
此外,於美國主導之國際經貿協定:環太平洋夥伴協定 (Trans-Pacific Partnership, TPP)中,亦要求其各締約方應盡最大努力接受氣味商標之註冊。是以可知,開放氣味型態之商標註冊已為國際趨勢,可以預期未來將會有更多國家開放氣味商標之註冊申請。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
世界智慧財產權組織(WIPO)於2022年11月21日發布了《2022年世界智慧財產權指標(World Intellectual Property Indicator, WIPI)》。WIPO以全球150個國家智慧財產主管機關的統計資料、產業的市場調查資料作為分析標的,針對全球專利權(含新型專利)、商標權、工業設計、植物品種權、地理標示、創意經濟(出版業)的整體發展狀況進行調查。 根據2022年的分析結果顯示,與過往經濟衰退期間的歷史經驗不同,在COVID-19疫情期間,2021年全球智慧財產權的申請數量持續增加。如: 1、「專利」的申請量增加了3.6%。 2、「商標」的申請量(含指定類別)增加了5.5%。 3、「工業設計」的申請量增加了9.2%。 4、「植物品種」的申請量增加了12%。 以商標為例,2021年全球共提交了約1390萬件商標申請,申請量從金融海嘯後(2009年)至今連續12年成長。其中,亞洲商標主管機關受理的商標申請量占全球的69.7%,較2011年時的44.7%有顯著成長;受理商標申請的前五名國家分別為: 1、中國國家知識產權局(CNIPA):約950萬件。 2、美國專利商標局(USPTO):約90萬件。 3、歐盟智慧財產局(EUIPO):約50萬件。 4、印度專利、設計及商標管理局(CGPDTM):約49萬件。 5、英國智慧財產局(UK IPO):約45萬件。 此外,指標針對「非母國申請案(Non-resident trademark applications)」的產業別進行分析,分析結果顯示2021年各國商標申請人至外國市場尋求商標保護的前十大產業分別為: 1、研究與技術:20% 2、健康醫事:13.8% 3、服裝配件:12.8% 4、休閒教育:10.5% 5、居家設備:9.7% 6、農業產品與服務:9.6% 7、商業金融:9.5% 8、運輸機械:6% 9、營建:5.2% 10、化學:2.8% 再者,指標中分析上述產業在各國商標申請案件中的占比,可作為我國企業全球布局的參考: 1、研究和技術產業:歐盟21.3%、英國20.4%、日本18.7%、美國17.7%。 2、農業產品與服務產業:中國25.2%、韓國18.4%、俄羅斯14.2%、印度15.1%、土耳其14.8%。 3、健康醫事產業:印度23.1%、日本13.9%、中國11.3%; 4、商業金融產業:巴西26.3%、土耳其23.3%。 WIPO從2009年至今每年發布《世界智慧財產權指標》給各國政府參考,期待各國政府持續建構更完善的智慧財產制度,協助個人、企業保護其創新,以促進全球經濟的發展。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
Ofcom對市內用戶迴路接取批發市場發布管制措施並徵求各界意見固定通信網路(以下稱固網)寬頻、電話服務通常倚賴市內電話交換機(local telephony exchange)與住宅或商辦間的固網連接才得以運作,而在多數區域,這樣的連接服務僅由一或兩個實體網路業者所提供。有鑑於此,英國通訊管理局(The Office of Communications,Ofcom)遂對市內用戶迴路接取批發(wholesale local access, WLA)市場的規範發布三份諮詢文件,其目的除希望能促進光纖網路的投資外,也要保障消費者免於支付高額的使用費。 為了達成這樣的願景,Ofcom要求英國電信(British Telecom, BT)旗下提供WLA服務之子公司Openreach需允許寬頻競爭業者得以使用其網路銷售寬頻服務予人民或企業。Openreach提供數種傳輸速率的服務方案,並依不同方案對服務提供者收取不同的批發價格。根據Ofcom的分析結果,Openreach在高速寬頻服務(superfast broadband service)各項方案中,最具影響力的即為提供下載速率40Mbps/上傳速率10Mbps之服務方案。截至目前為止,受限於人民可選擇較便宜的寬頻服務當作替代方案,故BT對於服務方案價格的調漲有限。然而,這樣的限制隨著人們對網速的需求與連線品質的日益增加而日趨式微,Openreach顯然有足夠的誘因對服務方案的價格進行操作。因此,Ofcom責成Openreach需就其40/10Mbps之服務方案逐年調降向服務提供者收取之費用,由2017年的每年88.80英鎊至2020/21年降為每年52.77英鎊。藉由對服務提供者營運成本的逐年遞減,達到消費者服務使用費也隨之降低的目的;對40/10Mbps方案設下價格上限(price cap)的做法,長遠來看,也提供BT的競爭對手有投資建設其自有超高速網路(ultrafast network)的誘因。 此外,Ofcom對於WLA連線過程中,屬於Openreach維護範圍之故障排除或線路建置時間等服務品質(quality of service)的要求也更趨嚴格,包括: 於收到通知後1至2個工作天內完成93%的報修(現為80%); 6至7個工作天內完成97%的報修; 於收到新線路建置通知後10個工作天內安排90%的新線路建置預約(現為12個工作天內安排80%的新線路建置預約); 於Openreach與電信供應商協議之日期前完成95%的連線建置(現為90%)。以上要求皆需於2020/21年完全實現。 Ofcom這些管制措施是WLA market諮詢文件的一部份,確切施行期間為2018年4月至2021年3月,意見諮詢預計於2017年6月9日結束。Ofcom預計於2018年初發表其最終決定,而定調後的規範將於2018年4月生效。
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。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項: 一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用; 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求; 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。