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」
鑑於促進產業升級條例 2010 年底屆滿,且立法院在去年底通過所得基本稅額條例(即最低稅負制)時,同步做成附帶決議要求,財經兩部必須在今年年底前完成促產條例減免優惠的檢討,財經兩部已經展開促產條例與相關子法規的修正方向檢討會議, 未來促產條例該不該限縮對產業別的獎勵項目,面對產業持續對外投資的趨勢,租稅獎勵工具是不是該增列「創造就業」指標,做為未來獎勵項目等,都是修法的考量方向之一。 目前促產條例的主要租稅優惠有兩種,除投資抵減之外即為五年免稅,財政部統計,民國 90 年的抵稅總額只有 547 億元,其中科技業享有的減稅優惠就有 276 億元;至 93 年時,產升條例的抵稅總額已經暴升至 1,694 億元,僅高科技業者就抵掉 1,096 億元稅捐。財經兩部預估, 94 年的抵稅額將突破 2,000 億元。由於產業五年免稅優惠被認為過於浮濫,財經兩部正研商未來新興重要策略性產業享有五年免稅的減稅優惠,將採總量管制,企業享有的五年免稅優惠,改朝配額制進行「專案許可」管理,配額一滿即不再提供免稅。 目前促產條例中有關租稅獎勵的認定,採較消極的作法,僅訂定一些適用條件,只要符合促產條例揭櫫或獎勵的產業升級研發或投資在促產條例獎勵的新興策略產業,都適用租稅優惠。業者只要據此向經濟部提出申請,經濟部依慣例,即發給免稅證明。但財政部要求未來應調整為專案許可制,除了基本資格規定外,經濟部應該再成立審查委員會,就每個產業租稅優惠,訂出總量管制,據此准駁。 所謂「專案許可」的總量管制措施,財經兩部初步交換的意見是指,現在明列在新興重要策略性產業五年免稅辦法中的九大產業、 305 項免稅產品,都要依據發展成熟度,訂出適用免稅的家數。家數額滿,同一產業、同性質產品,即使符合五年免稅條件,也不再提供租稅優惠。
2011年個人資料外洩事件與前年相比減少128件,總數為1551件-預測賠償金額比前年擴大1.5倍日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件,但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上,約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。 日本網路資安協會(JNSA)與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。 新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外,但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍,因此從今年的調查對象裡排除。 在2011年發生的資料外洩事件有1551件,比起前年的1679件減少128件,大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆,與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。 將事故原因以件數為基礎來分析,可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8%為第一位,其次是「管理過失」佔32%,再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7%。但以筆數來看,值得注意的是「管理過失」佔37.7%最多,但「操作錯誤」就僅有佔2.3%的少數。 再以佔全體事件件數5%的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9%;在佔全體件數僅有1.2%的「違法存取」卻在筆數佔了20.9%,可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。 再者從發生外洩原因的儲存媒體來看,紙本佔了以件數計算的68.7%的大多數,以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1%;但以筆數計算的話,外接式記憶體佔了59.1%、網路佔了25.5%的不同的發生傾向。 從大規模意外來看,金融機關與保險業界是最值得注意,前10件裡佔了7件。從發生原因來看,「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件,其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。 依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣,每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。
美國國會將跟進加州與馬里蘭州 立法禁止商家禁止或限制消費者於評價網站上散佈負面評價看準消費者利用網路就其各別消費經驗進行評論的商機,不少業者紛紛提供專門作為消費評論的網路平台服務,例如美國最大評論網站yelp以及臺灣的「愛評網」等評論網站。然而,消費者若在網路上就其消費經驗對特定商家發表負面評論,難免對於商家的商譽或營業表現造成影響,因此部分商家試圖利用各種手段避免消費者於熱門評論網站中發表負面評論。最常見的手段為商家藉由其與消費者間的契約中加入「禁止負面評論約款」(Nondisparagement Clause),向發表負面評論的消費者或經營評價網站的業者主張其契約上的權利,但該作法也導致消費者與商家間的法律層出不窮。 較為人所知的爭議案例為,一間位於紐約市的酒店因至該酒店參加婚宴的顧客於Yelp等評論網站上留下諸多負面評價,該酒店即依據契約向使用場地舉辦婚宴的新婚夫妻, 以每一則負面評價500美元為計,收取一筆高額的賠償金。另有較特別的案例為,紐約市有一名牙醫師於其與診所病患間的契約中明訂授權約款,將任何病患可能於就診後作成的負面評價,以著作權授權的方式授予該名牙醫師,而該名牙醫師復以被授權人的身分,依據該契約向Yelp等消費評價網站主張刪除網站上針對其所營診所的相關負面評價。 因應愈來愈多的商家藉各種手段試圖限制消費者在熱門評價網站上發表負面的消費經驗或評論,加州議院於2014年9月正式表決通過並由該州州長簽署,於民法中增訂第1670.8條(California Civil Code §1670.8)之規定,使消費者發表消費評論之自由能夠受到更完整的保障。依據該法之規定,消費者有權對其所消費商品或服務的出賣人、出租人或其受僱人與代理人發表陳述(statement);若任何契約禁止或限制消費者發表與其消費經驗相關評論之權利,則該契約應屬無效。總檢察長(Attorney General)以下的檢察官或個案消費者可透過民事程序向違反該法律規定者起訴,法院最高可以將行為人處以初犯2500元美金以及累犯每次5000美元的罰款。 馬里蘭州議會亦於2016年2月表決通過於該州《商業法》(Commercial Law)中增訂14.1325條(MD. Comm. Law gcl. §14.1325),該州法規定與上述加州州法同樣保障消費者對其消費經驗加以評論之權利,且違反該法的行為人除了將負擔1000美元及累犯每次5000元美金的罰款之外,若構成輕罪(misdemeanor)則可能被處以一年以下的拘禁,且得併科1000美元罰金。 除了上述二州對保障消費者消費評論的法制加以強化之外,美國國會也正在進行相關的立法工作。聯邦參議院於2015年12月表決通過《2015年消費者評論自由法》(Consumer Review Act of 2015),該法案(H.R.2110, 114th Cong. (2015-2016))目前於聯邦眾議院的「工商業與貿易委員會」(Subcommittee on Commerce, Manufacturing, and Trade)中待審。該部聯邦法除了將使任何禁止或限制消費者以任何方法評論商品或服務的契約效力歸於無效之外,更禁止商家與消費者約定移轉任何關於消費經驗評論的智慧財產權。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。