淺談攻擊性商標
對於商標權之內容是否涉及對特定人士的產生不快或冒犯，以及國家是否有權禁止其註冊為商標之問題，我國法係在商標法第30條第1項第7款中規定，商標妨害公共秩序或善良風俗者，不得註冊；並經由經濟部智慧財產局訂定「商標妨害公共秩序或善良風俗審查基準」，建立認定準則，並認為應「考量註冊當時之社會環境，並就其指定使用商品或服務市場之情況、相關公眾之認知等因素綜合判斷」。
而在美國法中，亦有 Lee v. Tam一案，針對美國專利商標局 (United States Patent and Trademark Office, USPTO)是否有權依照 The Lanham Act第2條a款規定駁回商標申請的權利進行爭執，該條規定「包含不道德、欺騙、誹謗性、貶損或誤導他人(不論生死)、組織、信仰或國家象徵等意涵、或導致前者名譽受損之圖案，不可註冊為商標」。
該案在2015年12月22日於美國聯邦巡迴上訴法院進行判決，法院認為，儘管是具攻擊性的歧視言論，亦受到美國聯邦憲法第一修正案所保障，故美國政府不得以商標圖案的言論內容具攻擊性為理由，拒絕商標的註冊。本案經上訴於美國聯邦最高法院，最高法院於2016年9月29日已經同意其提起上訴，將對本案進行審理。
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
美國懷俄明州（Wyoming）於2019年1月18日提出S.F. 0125法案，經參眾議院三讀及州長簽署通過後，將在同年7月1日生效，代表數位資產（digital assets）正式納入懷俄明州州法第34編第29章。該法定義數位資產為表彰經濟性、所有權或近用權，並儲存於可供電腦讀取之格式（computer readable format）中，又區分為數位消費資產（digital consumer assets）、數位證券（digital securities）及虛擬貨幣（virtual currency）等三類。 數位消費資產，是指為了消費、個人或家用目的使用或購買的數位資產，包含：(1)除法律另有規定外，開放區塊鏈代幣（open blockchain tokens）視為個人無形資產（intangible personal property），(2)非屬本章數位證券和虛擬貨幣範圍內之數位資產；數位證券則是指符合懷俄明州州法第17編第4章有價證券定義的數位資產，但排除數位消費資產及虛擬貨幣；又，虛擬貨幣是指使用數位資產作為交易媒介（medium of exchange）、記帳單位（unit of account）或具儲存價值（store of value），且尚未被美國政府視為法定貨幣（legal tender）。 本次修法規定數位資產均為個人無形資產，另將數位消費資產視為該州州法下之一般無形資產，數位證券視為該州州法下之有價證券及投資性財產，虛擬貨幣則視為金錢，有論者表示本次修法有助於促進數位資產流通，並鼓勵各州跟進修法。然此舉是否有助於該州推行數位資產產業，尚待持續觀測，始能得知其對業界與政府監管所造成之影響。
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。
談業界控管奈米風險之自主管理機制-以杜邦公司奈米風險架構為中心 促進智慧電網之發展—德國提出智慧電網佈建期程