何謂「氣味商標」？
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」
李祖劭
法律研究員 編譯整理
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。
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).
何謂日本「尖端大型研究設施」？所謂「尖端大型研究設施」，系指日本《特定尖端大型研究設施共用促進法》（特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律）中，由國立研究法人所設置，並受該法規範之研究設施。 該法之目的係在設置被認為不適合於國立實驗研究機關，或進行研究之獨立行政法人中重複設置之以高額經費購置的該研究領域中最尖端技術之研究設施設備，並於該研究領域中進行多樣化研究之活用，以發揮其最大之價值。 目前受到該法規定的研究設施包括特定同步輻射研究設施，其包含了「SPring-8」及「SACLA」等兩座大型同步輻射研究設施，與特定超級電腦設施，亦即超級電腦「京」，以及包括了高強度質子加速器「J-PARC」之一部的特定中子輻射研究設施；以SPring-8為例，該設施之網站上登載有使用情報、使用申請及參考資料等，供欲使用該設施之研究人員參考。