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
紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案，未來將禁止雇主使用未通過偏見審計（bias audit）的「自動化聘僱決策工具（Automated Employment Decision Tools）」，避免因為自動化工具導致的偏見與歧視，不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」，係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算，以實質性協助或取代決策過程，影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試，藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響，例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下，始得使用自動化聘僱決策工具，包括： 一、通過審計義務：自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計（bias audit）。在使用該工具前，應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定，如未有公告，應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務：如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時，雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者，且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數，並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定，第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰（civil penalty），如連續違反者，對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署，該法案如經市長簽署通過，將於2023年1月1日生效。
歐盟檢視「2005-2009年歐洲奈米科學與技術行動計畫」之執行成效歐盟執委會(European Commission)於今年9月初公佈了「『2005-2009年歐洲奈米科學與技術行動計畫』(Nanosciences and Nanotechnologies: An action plan for Europe 2005-2009)之期中執行報告」，文中總結了於2005至2007年有關該計劃重點領域執行之相關的活動及進程。 在該報告中，歐盟執委會也在報告中指出歐洲在奈米科學與技術發展上的一些弱點，包括：主要跨領域基礎設施的缺乏、私資金在奈米科技產業研發創新上的短缺（儘管「歐洲技術平台」積極鼓勵私人參與奈米科學與技術的投資，但目前私資金仍只佔全部資金之55%）、以及隨著歐盟會員國投資的增加，重複研究及分裂研究的風險也隨之增加。此外，奈米科技跨領域及創新的本質對於既有之研究、教育、專利授予及規範等方法也形成不少的挑戰。 另一方面，報告也指出歐洲在一些重點區域研究的整合相當成功；例如，在中小企業參與第六期研發綱領計畫(FP6) 中之奈米科學與技術計畫的部份，即由2003-2004年的18%成長至2006年的37%。此外，歐盟執委會也有計劃地來支持技術商業化的發展，像是競爭及創新計畫(Competitiveness and Innovation Programme)、財務風險分攤機制（Risk Sharing Financial Facility）、以及接收利用奈米技術為基礎之控制管路(pilot lines)；未來，歐盟執委會計畫對負責任奈米科學與技術之研究採取自願性的行為規範。 下一份奈米科學與技術行動計畫之執行報告預計在2009年底公佈。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
父母對子女網路使用法律責任之相關德國判決－由『國小生轉貼 YouTube 連結被控侵害著作權』新聞談起