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。
美國聯邦運輸部(US Department of Transportation)於2021年1月11日發布「自駕車全面性計畫(Automated Vehicles Comprehensive Plan, AVCP)」,建立了交通部促進合作、透明性與管制環境現代化,並將自動駕駛系統(Automated Driving Systems)安全整合入交通系統之策略。基於過去「自駕車政策4.0」建立之原則上,自駕車全面性計畫定義了三個目標以達成其願景: 促進合作與透明性:交通部將會促進其合作單位與利益相關人可取得清楚且可靠之資訊,包含自駕系統的能力與限制。 使管制環境現代化:交通部將會現代化相關規範並移除對創新車輛設計、特性與運作模組之不必要障礙,並發展專注於安全性之框架與工作以評估自駕車技術的安全表現。 運輸系統之整備:交通部將會與利害相關人合作實施安全的評估與整合自駕系統於運輸系統之基礎研究與行動,並促進安全性、效率與可取得性。 政策文件中也就相關目標提出了關鍵目的以及行動,包含先前交通部所提出的「自駕系統安全性框架(Framework for Automated Driving System Safety)」草案,將透過建立框架定義、評估並提供自駕系統的安全性需求,並同時保留創新發展之彈性;另外此政策文件也提出了如何將自駕系統融合現有技術應用之實際案例。交通部將會定期的檢視相關行動與計畫,以反應技術與產業發展,並減少重複性之行動,並將資源投注於重要領域。
巴西通過290號規範性指令,促進已獲外國監管機構註冊之醫療器材於國內快速上市巴西國家衛生監督局(Agência Nacional de Vigilância Sanitária, Anvisa)為強化國際監管機構間信任,並促進具有臨床效益的健康產品快速流通,於2022年8月通過第741號合議理事會決議(Resolução da Diretoria Colegiada - RDC N° 741),宣布若已透過等效外國監管機構(Autoridade Reguladora Estrangeira Equivalente, AREE)–即具有與 Anvisa一致之監管方式的外國監管機構–認定符合公認之品質、安全性和有效性標準之醫療產品,可利用AREE的註冊或授權證明相關文件,於巴西當地申請上市註冊的過程中,獲得簡化審查的優惠措施。在此框架下,Anvisa於2024年4月4日通過第290號規範性指令 (Instrução Normativa - N° 290),內文指出醫療器材及體外診斷醫材產品可於2024年6月3日起,於註冊上市的過程中提交AREE之證明文件以進入簡審程序。 第290號規範性指令明確指出,目前獲巴西政府認可之醫療器材AREE及對應之註冊或授權證明,包含以下機構:(1)美國食品及藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)之上市前批准(PMA)、510(k)或De Novo;(2)加拿大衛生部(Health Canada, HC) 之醫療器材許可證;(3)澳洲醫療用品管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)之澳洲治療用品登記冊 ;(4)日本厚生勞動省(Ministry of Health, Labour and Welfare, MHLW)之上市前批准。另外,欲適用簡化程序的註冊產品,則需與AREE頒發授權證明之產品具有「本質上相同性」(Dispositivo Médico Essencialmente Idêntico),具體包含產品之技術規格、適應症、預期用途、製造商、製造流程,以及安全與性能上的一致性。 此政策透過值得信賴的監管單位把關,不僅可促進國際間醫療器材之貿易流通,更可能有效減少巴西當局於審查過程的行政成本,進而提升國內的產品審查效率。然值得注意的是,在各國醫療器材監管法規與行政裁量基準不完全一致的現況下,各國政府對於醫療器材之分類、臨床數據及健康風險的解釋與判斷結果也不見得相同,Avisa未來在醫療器材上市審核的過程中,將如何看待及利用來自AREE之證明文件,有待未來持續觀察其實施成效。
日本內閣府發布「綜合創新戰略2024」為應對日益嚴峻的國際情勢,並避免研究能力下降、生態系進展緩慢對經濟、社會發展造成衝擊,日本內閣府於2024年6月4日發布「綜合創新戰略2024」(統合イノベーション戦略2024),提出三大強化措施與三大發展主軸,綜整未來科技與創新的重要發展方向。具體內容整理如下: 1.強化措施 (1)關鍵技術綜合戰略 開發核心技術,在各戰略領域如人工智慧、機器人、物聯網等,透過產官學界合作推進技術融合與研究開發、推動人才培育,並促進新創發展。 (2)加強國際合作 從全球視角積極運用資源進行策略性協作,並以促進開發利用、確保安全性為主要目標,主導、參與重要技術相關之國際規則制定。 (3)強化人工智慧領域競爭力並確保安全性 包含創新研發人工智慧之應用,及利用人工智慧加速創新速度等。 2.發展主軸 (1)推進先進科技戰略 針對各重要領域如人工智慧、核融合能源、量子科技、生物科學、材料科學、半導體與通訊技術(6G)推展研究;確保大學與研究機構之研究安全性與倫理,並為設立智庫強化研究機能預做準備;同時綜合運用各領域的知識創造價值,為整體社會提供自動化、省力化、防災減災之科學技術。 (2)研究能力與人才培育 透過補助優秀大學與研究費用、扶植區域核心及具有特色的研究型大學、強化國家研究設施並促進設施間之合作性發展研究基礎;以及推動開放政府資助研究之資料與學術論文。 (3)營造創新生態系 透過SBIR計畫(Small Business Innovation Research,小型企業創新研發計畫)補助,並促進新創企業之政府採購;藉由產官學合作推展創新;以及擴大政府與民間研發投資規模,促進人才、技術、資金在大企業與新創公司間流動等。 日本政府認為,核融合能源與量子科技等關鍵技術將為新產業發展的開端,本戰略亦將成為未來日本新一期科學技術與創新基本計畫(科学技術・イノベーション基本計画)開展之基礎。我國於半導體、量子科技等關鍵科技發展皆緊跟國際腳步,因此相關戰略措施後續之推動與落實,亦值得我國持續關注、參考。
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。