Kroger成立於1883年,在美國擁有近3000家分店,為美國最大食品雜貨零售店,其註冊商標“Private Selection”相當知名,被廣泛使用在超市、便利商店及其他各種零售商店約20多年。然而在全球擁有超過10000家分店的歐洲零售店巨頭Lidl,亦於2016年9月19日於美國註冊與“Private Selection”近似的商標“Preferred Selection”。
對此,Kroger於Lidl在美國開立新門市不久之後,即於今(2017)年6月30日對Lidl起訴,主張Lidl的“Preferred Selection”與Kroger的“Private Selection”品牌商標太相似,Lidl於德國是以低價折扣作定位之連鎖超市,且產品曾被認定為劣質。Lidl的行為意圖混淆“Preferred Selection”與“Private Selection”,將稀釋Kroger的品牌知名度,不僅侵害商標亦將損及商譽,甚至從中牟取不當利益,導致不公平競爭。故Kroger據以向美國維吉尼亞州地方法院請求禁止Lidl販售使用“Preferred Selection”商標的產品。
Lidl反駁認為其商標註冊已有一段時間,Kroger卻故意選其展店亮相後才大肆攻擊Lidl的新品牌,嚴重干擾Lidl的宣傳效益,更何況兩者商標名稱不同,標誌圖形的設計也不同。今年7月25日,美國維吉尼亞州地方法院法官表示,儘管品牌標誌看起來相似,但兩者並無相同或相似的含意,拒絕授予Kroger聲請之禁令。惟兩造於今年9月達成協議,請求法院駁回訴訟,而Lidl最終於今年9月12日放棄“Preferred Selection”商標權。
今(2010)年8月中,美國聯邦地方法院法官Jeffrey S. White撤銷了美國農業部(United States Department of Agriculture,簡稱USDA)對基因改造甜菜根(genetically modified sugar beets)之同意案,並發出非永久性之禁制令(non-permanent injunction),從2011年開始禁止商業種植基因改造甜菜根。 事實上,早在去(2009)年由多個環保與消費者團體所提起的訴訟中,White法官即已認定美國農業部並未適切地評估商業化種植基因改造甜菜根所可能帶來的生態影響,特別是遠血緣繁殖(out-crossing)的風險,因此,該同意案實已違反國家環境政策法(National Environmental Policy Act,簡稱 NEPA)之規定,但當時法院並未具體指明補救之辦法;在今年8月上旬的聽證會結束後,White法官認為原告已充分闡明基因改造甜菜根可能對環境造成「無可修補之傷害」,在考量到可能造成之經濟影響後,聯邦地方法院特意裁定允許農民仍可按期收穫尚在成長中之基因改造甜菜根,直至2011年春季始完全禁止。然而,美國農業部則是初步回應,他們打算在明年准許基因改造甜菜根在受到控制的情況下有限度地栽種,持續地努力讓傳統、有機與生物科技生產系統得以共存。 由甜菜根所製取的(食用)糖,大約供應了美國國內50%的需求;其中,從2007年開始種植的基因改造甜菜根,其耕地面積在2010年時已達470,000公頃,佔全美甜菜根收成總數的95%之譜!本案深刻地點出基因改造生物體(Genetically Modified Organism,簡稱GMO)所涉及之安全風險與經濟效益的衡平問題,後續所引發的討論值得我們追蹤下去。
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。
英國政府許可利他的研究用途卵子捐贈主管英國生殖醫療及胚胎研究事務的人工授精暨胚胎管理局(The Human Fertilisation and Embryology Authority, HFEA)在考量過包括對捐贈婦女的風險以及公眾意見的諮詢後,於今(2007)年2月21日正式對外宣佈一項關於研究用途卵子捐贈的方案,當中提出有力的安全措施確保婦女在捐贈過程中會被正確的告知其風險,並強制地獲得適當的保障。管理局許可婦女捐贈其卵子以供研究之用,包括利他的卵子捐贈,以及接受試管受精醫療後所剩餘的卵子捐贈,而這是英國政府首度許可非接受生殖醫療的婦女可以為提供研究之用進行卵子捐贈。 HEFA強調研究用途卵子捐贈在程序上將有更明確的安全措施。這些安全措施包括清楚的區分研究人員及施行該婦女醫療的人員、關於實際上研究後果的詳細資訊、捐贈將產生的影響,以及要求獲得捐贈婦女在不受研究團隊干擾下的同意。這些安全措施將可有效避免女性捐贈者在被脅迫、被詐欺或是被誤導下做出捐贈卵子的決定。同時,婦女亦不能藉由捐贈卵子而獲得報酬,捐贈者只能要求一筆因捐贈所實際產生費用的補償(250英鎊,約16000元新台幣)。 雖然HEFA認為研究用途捐贈卵子的婦女將得到管制部門嚴密而強力的保障,並且不預見在這個特殊的研究領域會有魯莽的應用,但是部分專家對此並不贊同。位於英國倫敦的國王學院幹細胞研究學者Stephen Minger博士即認為目前使用人類卵子進行的研究工作仍未成熟,這項過早提出的方案會鼓勵婦女去提供她們的卵子來進行研究,而鼓勵這種情況的發生仍是太早了。
歐盟開創奈米醫學的新革命歐盟國家期望未來能夠發現對抗流行性致命疾病的新方法,降低醫療成本,並提高行政體系的效率,成為開創奈米醫學的先驅。 位於法國南部格勒諾布爾( Grenoble )的電子科技與資訊實驗室( the Electronics Technology Information Laboratory ) Patrick Boisseau 說明,奈米分子可以穿透人類身體內的各器官與細胞,克服傳統醫學不能檢測、治療與給藥的地方 , 因而開啟新興醫療技術的無限可能 , 未來病人可以接受因其特殊需要而作的治療,降低醫生治療的風險。 歐盟贊助的眼角膜工程研究計劃( Cornea Engineering Project )是重新排列組合人類蛋白質,創造與人類眼角膜相似的物質,這比人造眼角膜的治療更有效,且較不會受到排斥。此項計劃每年已幫助歐盟 28,000 人。在編列總預算 437 萬歐元( 541 萬美元)中,針對該項計劃,歐盟已經花費 256 萬歐元( 317 萬美元)。而每年編列 6 億美元( 4 億 8 仟 4 佰萬歐元)用於奈米科技方面。同樣的,人工關節之再造也幫助歐盟各國 4,000 人。 奈米科學過去僅著重於電子科學領域的應用,而未來將朝向整合物理學、化學、機械學、生物學與電子學各領域之路邁進。