魔術方塊立體商標權與競爭法之交會
今年5月26日，歐盟高等法院做出裁決，認為魔術方塊不應擁有立體商標權的保護，結束了長達十年的魔術方塊立體商標權爭議。而本案於11月10日已結束聽證會（full hearing），多數意見仍然支持法院的觀點。
歐盟高等法院認為，魔術方塊的立體造型外觀，已成為他3D多面旋轉功能不可或缺的一部分，如果賦與其商標權保護，由於商標權可無限期展延的特性，等於永久阻止所有相同或類似造型外觀的產品上市，間接妨礙了技術上的突破與創新，形成一種相同或類似技術上的獨占地位（monopoly）。裁決更指出，其應以專利權作為申請標的，以保障發明人智慧財產權，而非以商標權變相延伸專利權的保護範圍。
在類似的案例中，雀巢的四指造型巧克力被歐盟法院（CJEU）駁回，理由之一為產品形狀為達到技術結果的必須條件（該造型提供了掰開巧克力的獨特方式），與本案有異曲同工之妙。
然而，反對見解認為，如不賦與魔術方塊立體商標，等於鼓勵仿冒者用相同或類似外觀作為商標使用，而不論該仿品外觀是否確實賦與相同之技術結果，間接限縮了立體商標權的保護效力。
我國立體商標審查基準中也有類似的規定，排除具有功能性的外觀造型註冊立體商標。然而，應該思考的毋寧是，當產品技術水準無法成功申請專利權保護時，如同時駁回該產品外觀的立體商標註冊，則該如何維護該產品的智慧財產權，又該如何防止他人抄襲與仿冒，是本案遺留下的重要問題。
張君任
法律研究員 編譯整理
Rubik’s cube makers square up in trademark battle, Nov.6,2016 https://www.ft.com/content/1ccb76c8-a113-11e6-86d5-4e36b35c3550 (Last visited Nov.8, 2016)
EU court could scrap Rubik’s Cube trademark, May.26,2016 http://bbj.hu/economy/eu-court-could-scrap-rubiks-cube-trademark_116679 (Last visited Nov.8, 2016)
Court House News Service, May.25,2016 http://www.courthousenews.com/2016/05/25/rubiks-cube-trademark-is-invalid-eu-adviser-says.htm (Last visited Nov.8, 2016)
Court of Justice of the European Union PRESS RELEASE No 52/16, May.25,2016 http://curia.europa.eu/jcms/upload/docs/application/pdf/2016-05/cp160052en.pdf (Last visited Nov.8, 2016)
歐洲理事會修訂「保護個人有關個人資料處理及自由流通規則（一般資料保護規則）」（Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation), GDPR），該草案內容包括行政罰鍰三審制（three-tiered system）。凡故意或過失違反歐洲資料保護基本權之企業，情節重大者，可能招致鉅額行政罰鍰，草案之裁罰性措施將讓從業者更加重視資料保護法益。 是否對違反GDPR之侵權行為裁處罰鍰，會員國政府有裁量權限；已受刑事制裁者，政府亦得免除罰鍰以避免重複處罰。資料保護主管機關（data protection authorities, DPAs）依三審制判斷，確保所裁處罰鍰具有效性、比例性及嚇阻性。三審制包括：第一審，是否對資料當事人之資料要求延遲、變更回應；第二審，是否對資料當事人、DPAs盡資訊透明義務；第三審，各種具體侵權行為，包括對於資料取得缺乏法律依據、未能即時告知資料違反情事，或未採取適當安全防衛措施於歐盟以外區域傳遞資料等。 依草案，DPAs審酌罰鍰額度時，應依下列計算罰鍰： (1) 企業故意或過失未能於一定期間內，回應資料當事人之資料查閱請求者，裁處上一會計年度全球總年營業額0.5%罰鍰。 (2) 企業故意或過失未能提供任何或所有符合資料當事人要求之必要資訊；或未能對消費者充分揭露個人資料蒐集、處理的目的者，裁處上一會計年度全球總年營業額1%罰鍰。 (3) 企業故意或過失未能維護消費者權益，更正或刪除消費者資料，違反GDPR所保障之消費者「被遺忘權」者，裁處上一會計年度全球總年營業額1%罰鍰。 (4) 企業故意或過失處理個人資料，行為不具適法性、違反法規、沒有對當事人通知資料違反或將個人資料傳遞自歐盟以外區域，該區域沒有適當安全資料保護者，就企業上一會計年度全球總年營業額裁處2%罰鍰。 六月中旬，歐盟各部長將就歐洲議會、歐盟理事會的提案，就罰鍰額度進行最後協商，未來將持續關注草案協商後續發展。
加拿大參議院交通與通訊委員會提出自駕與聯網車輛政策發展報告與建議2018年1月加拿大參議院交通與通訊委員會(Standing Senate Committee on Transport and Communications)向加拿大交通部提出「駕駛改革：技術與自駕車的未來(Driving Change : Technology And The Future Of The Automated Vehicle)」報告。 報告指出加拿大面臨自駕車可能遭遇之挑戰，並列出提供交通部發展自駕車策略之政策建議。 其中包含：建議加拿大應成立跨部會單位以整合全國自駕車政策、並整合各地方政府與傳統領域政府透過發展地區模型策略；交通部並應與美國合作，來確保自駕車輛於兩國間運行無障礙；交通部應發展自駕聯網車輛設計的車輛安全指南，指南中應指明製造商於發展、測試與布建自駕車的車輛應有的設計需求，該指南並應持續隨科技發展而更新。 加拿大政府並應立法授權隱私委員會主動調查與促使製造者遵循「個人資訊保護與電子文件法（Personal Information Protection and Electronic Documents Act）」的權力，並應持續評估聯網車輛的隱私相關規範之需求。 並應整合利益關係人發展聯網車輛管制框架，特別應包括隱私保護；並應監督自駕與聯網車輛技術競爭之影響，以確保車輛出租公司與其他的延伸市場可持續取得相關營業所需資訊；並應注重加拿大自駕車之測試與發展等對於就業之影響等。
日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合（Connected Industries）為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟，以建立創新附加價值的產業社會為目標，以實現產業整合並促進創新與競爭環境，於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」，進行日本競爭政策檢討，並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式，分別為：單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外，亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集，運用到其他的領域（例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算）。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質，或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力，包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性，因其他競爭者也可能取得相同資料，故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異（與競爭者能區別）。第三是資料運用可能性，應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性：在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》（Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI）。本報告整合ISO 31000：2018風險管理框架（risk-management framework）、美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）人工智慧風險管理框架（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）與OECD負責任商業行為之盡職調查指南（OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct）等文件，將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段： 1.界定：範圍、背景、參與者和風險準則（Define: Scope, context, actors and criteria）。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異，第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人，並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估：識別並量測AI風險（Assess: Identify and measure AI risks）。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題，評估潛在風險與發生程度，並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理：預防、減輕或停止AI風險（Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks）。風險處理考慮每個潛在風險的影響，並大致分為與流程相關（Process-related）及技術（Technical）之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序，後者則與系統技術規格相關，處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理：監控、紀錄、溝通、諮詢與融入（Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed）。透過在組織中導入培養風險管理的文化，並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢，以及保存相關紀錄，以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督，並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。