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。
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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)
歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
英國公布包含爭議性斷網條款的數位經濟法案（Digital Economy Bill）持續引發反彈聲浪在眾多反對聲浪下，英國政府仍然發佈了包含爭議性斷網條款的數位經濟法案，該法案賦予國務大臣要求ISP業者對於疑似非法侵權檔案分享者斷網之權力，在沒有法院介入審查的前提下，得要求ISP業者對於涉嫌侵權的使用者斷網。法案公布後持續引發眾多反彈聲浪。 ISP業者如：TALK TALK以及BT等，都對於這項規定持續表達反對的立場。ISP業者認為此一作法不但有違無罪推定的原則，且對於ISP業者而言，也增加了行政與費用上的負擔；但相對的，音樂唱片業者則表現出樂見其成的態度，認為此一規定將有助於英國音樂產業的永續發展。 雖然法案內容大多來自於以振興英國數位經濟為目的Digital Britain報告，但斷網的作法並不是該報告所提出的建議。英國商務大臣Mandelson表示，此一條款將保護英國創意社群免於受到網路侵權的威脅，並獲得應有的報酬，同時也提供新的選擇給網路消費者。 歐盟希望透過電信產業規範的重整，禁止成員國通過未經法院審查的斷網條款，要求斷網必須要有先行程序，但給予成員國的卻是像設定三振條款作法的彈性，不見得是斷網法院審查前置的程序，因此，歐盟的相關指令對於英國的斷網規定未必會有阻擋的效果。
英國政府擬限制18歲以下孩童於社群軟體按讚功能英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於今（2019）年4月15日發布「合適年齡設計：網路服務行為準則」（Age appropriate design: a code of practice for online services）諮詢報告，針對18歲以下孩童使用網路服務所涉及個人資料之相關議題提出遵循標準，要求網路服務提供商應受遵循以保障孩童隱私資訊。 本次諮詢報告主要針對網路服務如何適當確保孩童個人資料，同時符合歐盟《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）以及《隱私及電子通訊規則》（Privacy and Electronic Communications Regulations, PECR），若網路服務提供商未依循該行為準則，將很難證明符合GDPR、PECR規定，ICO亦採取監管措施（regulatory action），包含警告、譴責、執行通知、罰款等。於諮詢報告中，臚列涉及個人資料事項，包括資料共享、地理定位（geolocation）、家長監控（parental controls）、輕推技術（nudge techniques）、默認裝置（default settings）、側寫（profiling）等多達16項遵循標準，其中輕推技術引發抑制網路科技發展、過度監管爭議。 所謂「輕推技術」是指專為引導用戶或鼓勵用戶決策時可以點選之程式以表示用戶想法，簡而言之Facebook、Instagram按「讚」功能、社群軟體Snapchat「Streaks」互動功能，或是新聞網頁常見「是」或「不是」選擇性問題視窗等即是輕推技術應用。由於輕推技術之設計會蒐集用戶瀏覽網頁習慣，甚至透露其個人性格、生活狀態給廣告商或社群媒體等。 諮詢報告指出，依據GDPR前言第38點規定，因孩童對於其個人資料處理之可能風險、結果及相關保護措施及其權利認知較低，同時依GDPR第5條規定個人資料之蒐集處理與利用，對資料主體者應為合法、公正及透明（lawfulness, fairness and transparency）。但輕推技術的運用將會促使資料主體者更容易地提供其個人資料，同時，尤其會誘導兒童去選擇隱私保護較低的選項設定或花費更多時間在這些服務上，而此一技術之運用正是利用資料主體者之心理偏差(psychological bias)，而違反了公平與透明原則。因此諮詢報告書要求網路服務提供商應主動限制孩童使用輕推功能。ICO於諮詢文件更詳細依0-5歲、6-9歲、10-12歲、13-15歲、16-17歲不同年齡層限制輕推技術應用之程度，或在何種情況須有家長陪同，以保障孩童隱私。 此項標準引來正反兩派意見，主張自由市場（free market）人士批評，認為有過度監管之嫌並阻礙科技發展，輕推技術本身不是問題，而是在於蒐集個人資料後要做那些運用，同時要如何執行限制技術之應用亦將是問題所在。而贊成者認為廠商如提供網路服務給所有年齡層時，應有特別措施以保護不同年齡層之人，因此對於孩童與成人間之監管程度應有區別。該諮詢報告於今（2019）年5月31日截止公眾諮詢階段，並預計2020年初施行該行為準則。
美國OMB發布M-26-04備忘錄，確立聯邦採購之「無偏見原則」與透明度義務美國白宮管理與預算辦公室（Office of Management and Budget，以下簡稱OMB）在2025年12月11日發布M-26-04備忘錄（以下簡稱本指引），目標是落實第14319號行政命令「防止聯邦政府中的覺醒AI」（Preventing Woke AI in the Federal Government）。本指引闡述「追求真相」（Truth-seeking）、「意識型態中立」（Ideological Neutrality）兩大「無偏見AI原則」（Unbiased AI Principles），並強制要求聯邦機構在採購大型語言模型（LLM）時，必須將此二原則納入合約條款。 為確保符合規定，本指引要求聯邦機構在進行採購時，應避免強制供應商揭露過於敏感的技術資料（如模型權重），而是採取以下兩層級的資訊揭露架構： 1. 基本透明度要求（Minimum Threshold for LLM Transparency） 各機構於招標階段，應要求供應商提供以下資訊： (1) 可接受的使用政策：界定產品適當與不適當用途的文件。 (2) 模型、系統和/或資料的摘要卡（Model, System, and/or Data Cards）：包含訓練摘要、風險緩解措施及基準測試評分。 (3) 終端用戶資源與意見回饋機制：包含用戶教程及針對違反無偏見原則產出的回報管道。 2. 強化透明度門檻（Threshold for Enhanced LLM Transparency） 若機構擬將模型整合至其他軟體或服務中，則需獲取更深入的開發與運作資訊，例如： 1. 預訓練和後訓練（Pre-Training and Post-Training）：如影響產出事實性（factuality）的活動、系統提示詞（System Prompts）、以及內容審查過濾器的具體運作。 2. 模型評估：針對政治議題的偏見測試結果與方法論。 3. 模型中嵌入的企業控制（Enterprise-Level Controls）: 如可客製化的系統指令或來源引用功能。 4. 第三方對模型的修改：非原廠開發者所施加的額外控制層。 本指引對聯邦行政機構具有行政拘束力。機構必須於2026年3月11日前更新採購政策，並將上述要求納入新舊合約中。值得注意的是，本指引引入了「實質性要求」（Materiality Requirement），即若供應商拒絕針對違反無偏見原則的產出採取糾正措施，將構成合約違約之重要事由，機構得據此終止合約。 觀察美國OMB此次發布的內容，係透過將「意識形態中立」轉化為具體的採購合規要件，OMB利用聯邦政府龐大的購買力，在採購合約中確立供應商的「透明度義務」，OMB指引不僅建立了明確的法遵標竿，更可能發揮示範效應，將政府端的無偏見規範逐步推廣至私營部門，轉化為產業的最佳實踐標準。