冰島政府對英國同名Iceland Foods 採取法律行動
冰島政府日前對自1970年成立至今，已擁有8百多間超市的英國連鎖食品超市「Iceland Foods」，向歐盟智慧財產局（European Union Intellectual Property Office）提起註冊無效之訴訟。該超市為創辦人Malcolm Walker)與南非投資集團Brait共同擁有，以銷售冷凍肉類、乳製品、乾貨及微波食品為主要業務。
冰島政府指稱英國Iceland Foods企業使用「Iceland」於歐洲註冊商標，而該文字商標含蓋範圍廣泛且定義模糊。多數冰島企業於商品或商標中使用英文「冰島」一詞，除與英國Iceland Foods無販賣相似性質之產品，也無存在競爭關係，但卻使冰島企業無法將(Iceland)做為產品之描述用。對此，Iceland Foods發出聲明希望冰島政府可以直接與Iceland Foods聯繫，並強調該企業以Iceland名稱經營已經46年，並不認為未來消費者或一般社會大眾在商標上會有混淆。
目前若要在歐洲的任一個國家獲得商標權的保護，可分別在不同的國家提出註冊申請或向歐盟內部市場協調局（The Office of Harmonization for the Internal Market，簡稱OHIM）提交歐盟商標申請（Community Trade Mark，簡稱CTM）。商標註冊申請人並不限於歐盟成員國的國民，而商標獲准註冊後即可在27個成員國內享有商標權的保護。
王凱嵐
法律研究員 編譯整理
Iceland government challenges retail chain Iceland over name use, 2016/11/24, https://www.theguardian.com/world/2016/nov/24/government-of-iceland-to-challenge-retail-chain-iceland-over-name-use (最後瀏覽日:2016/12/08)
Iceland Foods hits back at Icelandic government over trademark, 2016/12/04, http://www.bbc.co.uk/news/business-38201571 (最後瀏覽日:2016/12/08)
冰島政府告冰島超市, 2016/11/26, http://news.sina.com.tw/article/20161126/19537592.html (最後瀏覽日:2016/12/08)
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
日本認可智遊網就其線上訂房服務經營策略可能違反公平競爭秩序所提出之約定改善計畫日本公平交易委員會（公正取引委員会，下稱日本公平會）於2022年6月2日宣布，已認可智遊網集團（Expedia，日文原文為エクスペディア）針對其網站線上旅館訂房服務經營方式可能違反公平競爭秩序的情形，所提出的約定改善計畫（確約計画）。依日本獨占禁止法第48條之2、第48條之3規定，受日本公平會通知有違反獨占禁止法疑慮的業者，於規定期限內提出約定改善計畫後，日本公平會審酌認為其計畫之落實能有效消除違法疑慮時，即得作成認可該計畫之行政處分。基此，智遊網集團後續得藉由落實該約定改善計畫，來排除上述經營方式牴觸獨占禁止法第19條禁止業者採取不公正交易方法規範的疑慮。 按獨占禁止法，其立法目的為確保與促進市場的公平與自由競爭，主要規範關於獨占、聯合與結合等行為；至於針對不公平競爭行為，則另訂「不正競爭防止法」加以規範，而與我國公平交易法合併規範獨占等與不公平競爭行為之立法架構有所不同。 根據日本公平會依獨占禁止法規定所進行調查，智遊網集團經營的線上旅館訂房預約網站Expedia，與位在日本國內的旅館設施經營經營業者所締結的契約中約定，日本旅館經營業者在Expedia網站上刊載提供的住宿費用與房間數等條件，需優於或至少等同於與該特定旅館業者在其他訂房服務通路所提供的條件。並且，智遊網集團進一步依據該約款，主動要求旅館經營業者遵守該條件，或由日本之智遊網分公司協助向旅館業者請求。日本旅館業者受此條款拘束，亦影響了與Expedia網站存在競爭關係的訂房網站經營業者之事業活動。例如，其他訂房網站經營業者自行負擔成本提供特定旅館業者之訂房優惠時，因其價格優於該旅館業者刊載於Expedia網站之條件，而被迫中止該訂房網站的優惠活動。 日本公平會於2022年2月25日將上述審查結果依獨占禁止法法第48條之2通知智遊網集團，要求其針對上述經營行為提出約定改善計畫，以恢復公平競爭秩序。而智遊網依此提出的約定改善計畫，主要內容包含： （1）停止、以及不再締結上述約款與要求業者履行約款等行為； （2）將上述決定與作為通知旅館經營業者、以及智遊網集團自家的員工； （3）定期向日本公平會報告上述改善措施的落實狀況等。
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。
美國國會提出法案，使儲能設備享有投資稅額抵減美國國會於2021年3月9日提出「2021年儲能稅制獎勵及設置法草案」（Energy Storage Tax Incentive and Deployment Act of 2021, H.R.1684），擬擴大投資稅額抵減制度（Investment Tax Credit）之適用範圍。有鑑於現行投資稅額抵減制度並不包含儲能設備，然儲能設備對於再生能源發展又具有重要地位，故為獎勵儲能設備之設置，同時輔助再生能源發展，美國國會遂提出前揭草案，並修正美國1986年國內稅收法（Internal Revenue Code of 1986, 26 U.S. Code）§48（a）（3）（A）（vii）以及§25D（a）規定，擬將投資稅額抵減制度擴張及於儲能設備，亦即，未來如草案通過後，不論是發電業者或用電戶只要有合乎規範設置儲能設備，即可適用投資稅額抵減制度，並依照其投資於儲能設備之額度抵減所得稅。 依照美國1986年國內稅收法，現行美國投資稅額抵減制度主要是依照發電業者或用電戶「開始設置再生能源發電設備之時點」以及「設置成本」給予不同程度之所得稅抵減，如發電業者或用電戶越早開始設置再生能源發電設備，發電業者或用電戶可申請抵減所得稅之額度則越高，最高可達該再生能源發電設備成本之30%；反之，如開始設置的時間越晚，則可申請抵減所得稅之額度則越低。舉例言之，如申請人於2020年1月1日以前開始設置再生能源發電設備，而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運，此時可申請抵減所得稅之額度可達該再生能源發電設備成本之30%，反之，如為2021年間開始設置，而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運，此時可申請抵減所得稅之額度僅有該再生能源發電設備成本之22%。 依美國國家稅務局（Internal Revenue Service, IRS）「針對投資稅額抵減制度施工起點標準」行政函釋（Beginning of Construction for the Investment Tax Credit），有兩種判定再生能源發電設備有開始設置之標準，其一為「物理工作物標準」（Physical Work Test），其二為「5%成本支出標準」（Five Percent Safe Harbor），申請人只要符合任一標準，即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。於「物理工作物標準」下，只要該再生能源發電設備之重要基礎零件已開始組裝，即可被認定為已經有再生能源發電設備設置的行為；於「5%成本支出標準」下，只要申請人已經支出該再生能源發電設備成本之5%，即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。但不論以上開何種標準，申請人都必須有不中斷且持續進行設置之事實，始可被認定為其開始設置再生能源發電設備的時間點較早，而申請抵減較多之所得稅，否則即有可能被認定開始設置的時間點較晚，而僅得申請抵減較少之所得稅。