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」
英國文化、媒體暨體育部(Department for Culture, Media & Sport)於2016年12月21日發佈「網路安全規範與誘因評論」(Cyber Security Regulation and Incentives Review)(下稱本評論),本評論旨在評估新增規範或誘因對於強化整體經濟活動中之網路風險管理的必要性。 本評論的主要結論與建議為: 1.保護公民免於受到犯罪或其它形式的傷害具備明確的公益性,保護個人資料的相關規範亦具有強烈的正當性基礎。 2.有鑑於此,英國政府將藉由施行歐盟「一般資料保護規則」(General Data Protection Regulation,下稱GDPR)來增進整體經濟活動中的網路安全風險管理。英國政府藉由GDPR所課與企業在合理時間內向主管機關通報資料外洩事件之法律義務,以及GDPR在企業違反個資保護義務之罰鍰機制,要求產業界對網路安全的風險管理積極採取行動。 3.英國政府將採取若干措施來增加資料保護與網路安全之間的連結,以強化網路風險的管理。這些措施包括加強資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office),以及國家網路安全中心(National Cyber Security Center)之業務上合作關係、與投資人社群合作來制定網路安全規範,以及經由新的管理者論壇(Regulators’ Forum)與管理者合作,並且彼此分享良好的做法以及網路威脅的資訊等。 4.目前英國政府暫不在GDPR以外訂定其他的一般網路安全規範。
日本制定民間個人健康紀錄業者蒐集、處理、利用健康資料之基本指引草案日本厚生勞動省、經濟產業省和總務省共同於2021年2月19日公布「有關民間個人健康紀錄(Personal Health Record, PHR)業者蒐集、處理、利用健康資料之基本指引」(民間PHR事業者による健診等情報の取扱いに関する基本的指針)草案,檢討民間PHR業者提供PHR服務之應遵守事項,希望建立正確掌握和利用個人、家族健康診斷或病例等健康資料之電子紀錄制度。 本指引所稱之「健康資料」,係指可用於個人自身健康管理之敏感性個人資料,如預防接種、健康診斷、用藥資訊等;而適用本指引之業者為蒐集、處理、利用上開健康資料並提供PHR服務之業者。根據指引規定,PHR業者應針對資訊安全對策、個人資料處理、健康資料之保存管理和相互運用性及其他等4大面向採取適當措施。首先,在資訊安全對策部份,業者需取得風險管理系統之第三方認證(如資訊安全管理系統制度(ISMS));其次,針對個人資料,業者應制定隱私政策和服務利用規約,並遵守個資法規定;然後,為確保健康資料之保存管理和相互運用性,系統應具備雙向資料傳輸之功能;最後,本指引提供檢核表供業者自行檢查,業者亦應在網站上公佈自行檢查結果。
英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託(Royal Free London NHS Foundation Trust)與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議,違反資料保護法(Data Protection Act)。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料,開發一款名為Streams的應用程式,透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況,並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人,協議的合法性,尤其在資料分享是否經病患同意方面,受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護,具有病患默示同意(implied consent)之正當基礎,且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下: 就資料將被使用作為應用程式測試一事,病患未獲充分告知亦無合理期待; 雖執行隱私影響評估,惟僅於資料傳給DeepMind後才進行,無法發揮事前評估作用; 應用程式尚在測試階段,無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。