何謂「合作專利分類」？
美國專利商標局(USPTO)與歐洲專利局(EPO)簽署協議，合作開發「以歐洲專利分類系統為基礎，並納入兩局分類實務特點」的共同分類系統：「合作專利分類」(Cooperative Patent Classification, CPC)系統，該系統為全球性的專利文件分類系統。USPTO與EPO為促進專利調合化，積極努力並共同合作建立CPC系統，該系統結合了兩局最好的分類作法，為專利技術文件建立一個共同且為國際間相容的分類系統，供專利審查使用。CPC於2013年1月1日宣布正式啟用，EPO開始使用CPC，不再使用歐洲專利分類(ECLA)；2015年1月1日，USPTO正式宣告成功由美國專利分類(USPC)轉換至CPC。目前已有超過45個專利局與超過 25,000名審查人員使用CPC作為檢索工具，使CPC成為國際性的分類標準。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
華盛頓橄欖球隊(Washington Football Team，簡稱D.C. NFL)原名為華盛頓紅皮隊(Washington Redskins)，其名稱”Redskins”因具有種族歧視含意，一直以來都充滿爭議，雖然在漫長的法律程序中，成功的維護了他們的”Redskins”商標，然最終仍不敵輿論的壓力，在2020年7月放棄了這個已使用87年之久的商標。 如何為球隊重新命名一個品牌名稱以替代那悠久且著名的原品牌名稱，且新名稱要能夠讓球迷具有認同感，對球隊來說本就不是件容易的事，何況還需要考慮到9月即將開始的NFL(The National Football League)賽季，這更名時程看來就顯得更加緊迫。除了考量到NFL為全球性的賽事，商標命名時所需考量的市場變成全球市場而使這任務更顯艱鉅之外，現在球隊將因為其球迷的行為，使得其新品牌的命名橫添變數。 自1980年來即是球隊粉絲的菲利浦•馬丁•麥考利(Philip Martin McCaulay)，已經留意到球隊更名的可能性，近年將可能的名稱先申請商標，除了華盛頓勇士隊(Washington Warriors)外，還包含華盛頓紅狼(Washington Red Wolves)、華盛頓紀念碑(Washington Monuments)、華盛頓熊貓(Washington Pandas)等多達40個商標，而且從美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office)資料，麥考利顯然不是唯一一位這樣做的人，究竟是要取得他人的授權，或是經過漫長的命名流程，面對9月就要到來的賽季，已經沒有太多時間留給球隊考慮。 隨著時間變遷，商標法中妨害公序良俗的認定亦會改變，因此品牌長期經營亦須時時檢視該商標在當下的涵義，及早變更因應的方向。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
基改作物MON810，德法命運大不同德國今年1月底通過新修法，使國際知名生技公司孟山都主要用做於飼料的基改抗蟲玉米MON810得以在德國更加順利種植。 原來德國法律規定基改作物與其相同種類傳統非基改作物間的種植距離為150公尺，與有機作物間的距離則為300公尺；但這項距離的規定對於農田面積多數不大的德國西部來說始終是一個問題，新法為此提供了一項新的出路，亦即基改作物種植者可與其相鄰傳統作物種植者簽訂契約來排除前述種植距離的限制，此項契約雖可能使傳統作物必須標示成為基改作物，但預估仍不會減低傳統作物種植者簽訂契約的意願。 專家評論德國這項新的立法仍然為德不卒，由於新立法並未將德國公開註冊制度中基改作物需揭露詳細的種植地點改為只需揭露種植地區，使得反基改分子仍將得以順利找到基改作物並加以破壞。另外，此次亦未修正的鄰田污染賠償責任使專家擔憂基改研究仍將限於校園內。 MON810在另一端的法國則顯得命運多舛，自去年秋天起，法國引用歐盟法的防衛條款（Articles 23 of the EU Deliberate Release Directive）來暫時禁種此一抗蟲玉米，於今年1月初，法國政府為此項問題所組成的委員會向環境部長提交調查結果，委員會主席並對外表示嚴重質疑MON810的安全性，並已取得大量MON810對動、植物負面影響的科學證據，使法國政府於1月中宣佈延續去年的禁種令。但專家質疑委員會主席對於調查報告之陳述失之客觀，由於調查報告中關於MON810商業種植對於環境影響的問題仍懸而未定，事實上並未存有委員會主席所謂的「嚴重質疑」。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
日本垃圾電郵法制2005年修正動態