聖淘沙開發公司就″Sentosa″商標對醫材企業提起侵權訴訟
新加坡聖淘沙發展局(Sentosa Development Corporation, SDC)（以下簡稱聖淘沙發展局）於今（2018）年1月30日向新加坡高等法院(High court)起訴，主張一家名為Vela的醫療器材企業（包含Vela Operations Singapore, Vela Diagnostics等子公司，以下合稱Vela公司），在其一系列檢測HIV及茲卡病毒的醫材產品中使用″Sentosa″（下稱系爭商標）之行為，侵害了聖淘沙發展局的商標權，要求其停止使用。
聖淘沙發展局隸屬於新加坡貿易與工業部，為專責推動聖淘沙觀光活動的法人機構，系爭商標早在2005年於新加坡申請註冊，其保護範圍以服裝、飾品、書籍、玩具與飲品等涉及觀光之類別為主。截至2015年止，聖淘沙發展局更將保護範圍擴及馬來西亞、印尼及中國大陸。該局表示，系爭商標在過去長達45年的經營下，已成為新加坡著名商標。Vela公司將之作為其醫材品牌的行為，不僅會淡化，甚至減損系爭商標的識別性，造成消費者混淆誤認，將該檢測醫材與聖淘沙發展局產生不當連結，為蓄意藉機炒作。
事實上，Vela公司曾欲將″Sentosa″申請註冊商標，卻於2012年11月被駁回。這次Vela公司則提起商標無效之反訴回應聖淘沙發展局的訴訟，其認為系爭商標係指稱新加坡當地觀光渡假勝地的地理名詞，縱非地理名詞，在馬來語中亦屬稱頌和平寧靜之用語，無法代表特定之服務或產品，根本欠缺商標識別性要件，系爭商標應屬無效。
本案涉及新加坡司法實務有關地理名詞是否具備商標識別性之判斷標準，故其後續發展，值得追蹤觀察。
「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
詹喨嵎
法律研究員 編譯整理
Selina Lum, Trademark fight in court over use of the word ‘Sentosa’, The Straits Times, Jan. 30, 2018, http://www.straitstimes.com/singapore/courts-crime/trade-mark-fight-over-use-of-the-word-sentosa (last visited Feb. 2, 2018)
Vivienne Tay, Sentosa files trademark lawsuit against medical equipment company Vela, Marketing, Jan. 31, 2018, http://www.marketing-interactive.com/sdc-and-vela-in-legal-fight-over-use-of-sentosa-brand-name/ (last visited Feb. 2, 2018)
Details of Mark, IP2SG, https://www.ip2.sg/RPS/WP/CM/IPDetailsTMP.aspx?AppNbr=mgM6u3vB3oigZuIyNhNdRTPfNIUuLqLTv6v1XXyE2C0%3d (last visited Feb. 6, 2018)
歐盟布魯塞爾會議規劃組織（QED）在2016年12月針對第四次工業革命法制議題提出討論，呼應2016年4月歐盟執委會提出之歐洲產業數位化政策，加速標準建立，並且預計調整現行法律規制，著重於資料所有權、責任、安全、防護方面等支規定，討論重點如下： 1.目前面臨之法律空缺為何 2.歐洲產業數位化是否須建立一般性法律框架 3.標準化流程是否由由公部門或私部門負責 4.相容性問題應如何達改善途徑 5.資料所有權部分之問題如何因應 6.數位化之巨量資料應如何儲存與應用，雲端是否為最終解決方式 7.如何建立適當安全防護機制。 8.一般資料保護規則是否足以規範機器產生之數據 9.各會員國對於資料保護立法不同，其間如何調合朝向資料自由發展之方向進行 我國2016年7月由行政院通過「智慧機械產業推動方案」，期待未來朝向「智慧機械」產業化以及產業「智慧機械化」之目標進行，未來，相關法制配套規範，如個人資料保護、巨量資料應用、以及標準化等議題，皆有待進一步探討之必要。
歐盟要求自4月15日起，進口至歐盟的中國米類產品應檢附非基改證明根據歐盟GMO食品上市規則，唯有通過歐盟EFSA的安全評估並經歐盟審查通過發給上市許可的GMO，始得於歐盟境內流通上市。 過去兩年，歐盟陸續發現其自中國進口的米類產品，被未經許可的基改稻米Bt 63污染，對歐盟的食品安全產生重大疑慮，因而引起歐盟官方及消費大眾的高度關注。為此，中國主管當局雖已請求歐盟提供有關此非法GMO之基因構成（genetic constructs）的詳細資訊，並針對歐盟會員國通報至Rapid Alert System for Food and Feed（RASFF）的案件，開始進行調查並暫時禁止相關業者出口米製品，不過中國迄今未能依歐盟要求，提供其在實施出口管理時的控制樣品，以及其所使用的檢測方法與歐盟所要求者，具有相同品質之證明。 因此，歐盟已在今（2008）年2月通過一項緊急措施的決定，要求自4月15日起，進口至歐盟的中國米類產品應檢附非基改證明（GMO-free certification），且此非基改證明應由歐盟官方所設立或認可之實驗室，使用特定的GMO檢測技術檢測後，檢測結果發現未含有GMO成分時，始能核發非基改證明。 雖然歐盟並非我國農產品的主要外銷國家，但歐盟此項緊急措施仍值得我國注意，蓋我國當前GMO的進出口管理法制與先進各國尚有所落差，而我國最主要的農產品出口國—日本，其GMO管理法律中亦有授權主管機關對進口產品實施生物檢查（即是否含有GMO的檢測）的規定，倘若我國在發展GMO時，未能妥善落實GMO的管理，不無可能對非基改產品造成重大衝擊，當前歐盟要求中國出口的米類產品應檢附非基改證明，即是一例。
美國商務部宣布推動「美國AI出口計畫」，徵集產業全端AI技術出口提案美國商務部（U.S. Department of Commerce）於2026年3月16日宣布，將依據第14320號總統行政命令（Executive Order 14320），進一步推動「美國AI出口計畫」（American AI Exports Program），徵集由產業界主導的「全端AI技術」（full-stack AI technology）出口提案，旨在透過對外提供整體AI解決方案維持並擴大美國在全球AI領域的領導地位，並降低國際市場對美國競爭對手AI技術依賴。 本次提案申請期間為2026年4月1日至6月30日，徵集對象主要為美國產業核心成員統籌的「預設型聯盟」（pre-set consortia），其組成無特定法律形式或人數限制，惟須具備持續對國際或特定區域市場提供全端AI技術完整方案之能力，並得於特定情況下納入外國企業。 此外，相關提案須涵蓋五大AI技術層面：經AI強化之硬體與基礎設施、資料管道與標記系統、AI模型與系統、資通安全措施，以及特定領域或功能之AI應用。其中硬體部分須具至少51%的美國本土價值。 後續提案選定將由商務部長會同國務卿、戰爭部長、能源部長及白宮科技政策辦公室主任進行評估。提案獲選後，全端AI技術方案即可列入美國政府向外國買家推廣的官方清單中。獲選之產業聯盟亦將取得美國政府的優先支持，包含政府間的優先推展、出口管制許可審查的優先處理程序，以及聯邦融資協調等，然並不保證取得出口許可或實質財務補助。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。