英國零售商Poundland聲稱Toblerone瑞士三角巧克力之新外觀可能導致立體商標不具識別性
今（2017）年七月，擁有著名「Toblerone瑞士三角巧克力（下簡稱Toblerone巧克力）」之食品大廠「億滋國際（Mondelēz International，下簡稱Mondelēz公司）」，對英國零售商Poundland及其供應商Walkers Chocolates所開發之新產品─Twin Peaks巧克力棒提出警告函，而使該新產品之上市時間延遲。
Mondelēz公司向英國倫敦高等法院提出Twin Peaks巧克力仿冒Toblerone巧克力之紅與金配色之包裝、logo及產品外觀，已侵犯其商標權。並指出Twin Peaks巧克力棒是「欺騙性和混淆性近似（deceptively and confusingly similar）」，使消費者誤認Twin Peaks巧克力棒為Mondelēz公司所生產。
而零售商Poundland於八月中所提之答辯指出，Twin Peaks巧克力棒已取得英國註冊商標，並主張：儘管Mondelēz公司早在1997年將Toblerone巧克力之稜柱體註冊為歐盟立體商標（three dimensional mark），然而因應原物料成本上漲，Mondelēz公司為了不影響售價而於去（2016）年底將該產品之外觀作了變更，包括增加稜柱體之間距、並使原本十二塊稜柱體縮減為九塊；此外，Mondelēz公司於英國所販售之Toblerone巧克力早自2010年起，已改為十一塊稜柱體，亦非當初註冊商標之十二塊稜柱體，因此零售商Poundland聲稱Toblerone巧克力之外觀已不足以具有識別性（distinctive），使該商標「不可避免地被放棄（irretrievably abandoned）」而質疑該商標之有效性。
比對兩者之外觀，相對於Toblerone巧克力為單峰稜柱體，並以瑞士阿爾卑斯山之馬特洪峰（Matterhorn）為意象；而Twin Peaks巧克力棒則為併列之雙峰，且象徵英國之瑞金山（Wrekin）。商標係用以區別商品或服務來源，當其他廠商巧克力棒之產品外觀採用與Toblerone巧克力相同或近似之外觀，使該外觀喪失識別性而趨於通用性（generic），將無法作為商標使用，也因此Mondelēz公司強調其產品之識別性以捍衛其商標權，本案後續發展尚待觀察。
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龔芳儀
專案經理 編譯整理
Toblerone shape not distinctive enough for trademark, Poundland claims, THE GUARDIAN, Aug. 17, 2017, https://www.theguardian.com/business/2017/aug/17/toblerone-shape-not-distinctive-enough-for-trademark-poundland-claims-twin-peaks (last visited Sept. 5, 2017)
Toblerone shape isn't unique enough to trademark, claims Poundland as it fights legal claim that its Twin Peaks bar is a knock-off, DAILY MAIL ONLINE, Aug. 18, 2017, http://www.dailymail.co.uk/news/article-4801910/Toblerone-shape-not-unique-trademark-Poundland.html (last visited Sept. 5, 2017)
環保署近日表示，一九九八年所訂二氧化碳減量標準無法達成，建議參考經濟合作暨發展組織（ OECD ）模式，在二○二五年年平均成長率降為一％，對工業、能源和交通等有影響環境之虞的政策實施「政策環評」。但學者研究認為，及早因應比延後減量更有利。依據環保署所提出對溫室氣體減量根本問題，所牽涉的工業、能源和交通等重大政策進行政策環評，首當其衝包括蘇花高、中油八輕和台塑大煉鋼廠恐都將接受「檢驗」。 除鋼鐵排放持續逐年增加，國內前一百大公司的溫室氣體排放量佔工業部門排放量九成，住商和運輸部門執行情況也差。尤其推動汽燃費改隨油徵收一直未落實，交通政策以大量資金投注在新道路建設，吸引更大車流，應檢討整體運輸政策。 在策略上，應根據現有環境影響評估法第廿六條，訂定「政府政策環境影響評估作業辦法」，對國家溫室氣體減量最根本所在的工業、能源、交通政策，以及其他有影響環境之虞政策，都應實施「政策環評」，並應建立現有能源價格和徵收碳稅討論機制。
美國聯邦貿易委員會插手企業資訊安全引起爭議美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2013年8月29日對位於亞特蘭大的一家小型醫療測試實驗室LabMD提出行政控訴，指控LabMD怠於以合理的保護措施保障消費者的資訊（包括醫療資訊）安全。FTC因此依據聯邦貿易委員會法(Federal Trade Commission Act, FTC Act)第5條展開調查，並要求LabMD需強化其資安防護機制（In the Matter of LabMD, Inc., a corporation, Docket No. 9357）。 根據FTC網站揭示的資訊，LabMD因為使用了點對點（Peer to Peer）資料分享軟體，讓客戶的資料暴露於資訊安全風險中；有將近10,000名客戶的醫療及其他敏感性資料因此被外洩，至少500名消費者被身份盜用。 不過，LabMD反指控FTC，認為國會並沒有授權FTC處理個人資料保護或一般企業資訊安全標準之議題，FTC的調查屬濫權，無理由擴張了聯邦貿易委員會法第5條的授權。 本案的癥結聚焦於，FTC利用了對聯邦貿易委員會法第5條「不公平或欺騙之商業行為(unfair or deceptive acts)」的文字解釋，涉嫌將其組織定位從反托拉斯法「執法者」的角色轉換到（正當商業行為）「法規與標準制訂者」的角色，逸脫了法律與判例的約束。由於FTC過去曾對許多大型科技公司（如google）提出類似的控訴，許多公司都在關注本案後續的發展。
美國公布「2050淨零排放之路：美國長期策略」美國於2021年11月1日公布「2050淨零排放之路：美國長期策略」（The Long-Term Strategy of the United States: Pathways to Net-Zero Greenhouse Gas Emissions by 2050），確立美國未來十年溫室氣體減量發展方向，希望透過聯邦政府與各州、地方政府間合作，並結合社會整體力量，使美國可以在2050年實現淨零排放，並支持更加永續、具彈性且平等的經濟發展，實現完全的零碳污染、強化經濟及提升大眾健康。 本報告首先強調從現在開始至2030年約十年間溫室氣體排放減量的重要性，並說明美國接下來將以溫室氣體排放減量，作為未來達成淨零排放目標之基礎。為了達成淨零排放，美國計畫自能源、產業的排放結構著手推動轉型，報告中公布五項具體目標： 電力脫碳化：近年來因為風力及太陽能等潔淨能源發電成本急遽降低，能源轉型的腳步也逐漸加快，在此基礎上，美國訂定2035年達到100%潔淨電能的目標，並預計電力部門可於2050年以前達到真正的淨零排放。 電動化或轉換為潔淨能源：推動各部門電動化，使交通、建築物及工業製程可以使用合理成本且具一定效率的電力作為主要能源；針對航空、海運及部分工業製程等以現行科技水準較難實現電動化的經濟活動，則推動轉換為氫能、永續生質能等較潔淨的燃料。 減少能源浪費：透過新技術的開發，提升能源使用效率，例如於新建建築物使用能源效率較優的設備、更新既有建物之設備、改善工業製程的能源效率等。 降低甲烷等非二氧化碳溫室氣體排放：採取適當措施以減少甲烷、氫氟碳化合物、氮氧化物等非二氧化碳溫室氣體之排放，包括於石油及天然氣系統加裝甲烷洩漏感測器，以監控其洩漏狀態，以及將冷卻設備中的制冷劑從氫氟碳化合物更換為環境友善的其他物質。 移除大氣中二氧化碳：增加自然碳匯，或以目前可實際運用的技術吸收大氣中的二氧化碳。 美國預計結合聯邦、地方政府，以及產業、學術機構、投資人等社會各界，透過政策執行，強化推動能源、運輸、土地利用等經濟活動的溫室氣體減量工作；同時，配合資金導入，支持並給予各部門足夠的誘因投入潔淨技術的開發，並透過合作，以減少技術開發時可能遭遇的障礙及付出的成本，帶動美國整體朝淨零目標邁進。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。