何謂「商標名稱通用化」？
商標具有表彰商品來源之功能，其設計為配合商品特色而具有識別性。商標註冊後，若不具有識別及表彰商品來源之特徵，而失去商標應有之基本功能，依據商標法第63條第4款，不具識別性之商標，無法主張商標專用之權利。商標名稱通用化，即是指原本具有識別性之商標，通常為著名商標，因為社會大眾消費習慣以及認知的改變，變成商品的通用名稱，此時即認該商標失去識別性，失去法律保護。
商標名稱通用化形成之原因不一，可能是企業經營者設計商標時，有意使用社會大眾熟悉之名稱作為商標，也有可能非商標權利人自己故意造成，特別是著名商標，容易流於通用化。例如，「可樂（cola）」一詞由可口可樂（coca cola）公司率先註冊使用，但於消費者心目中已成為特定碳酸飲料之名稱，則不得由可口可樂公司獨占使用；又如火柴盒玩具汽車，為火柴盒大小包裝之玩具，企業經營者以 matchbox 作為該玩具的文字商標，但美國聯邦最高法院認為matchbox屬於該商品之通用名稱，否認其商標權。
實務上判斷商標名稱通用化，以該商標名稱在一般消費者心目中認識的主要意義為標準。一個經過市場行銷之註冊商標名稱，若在消費者心目中屬於商品通用名稱，而非特定商品來源，則表示該商標名稱已不具備商標功能，不受法律保護。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉芷宜
法律研究員 編譯整理
美國專利局日前核准美國Chromatin公司一項指標性專利，該專利係用在動植物細胞上，作為傳遞媒介的小染色體建構物（construction of mini-chromosomes as vectors for plant and animal cells），與使用基因工程小染色體創造轉基因植物的技術（techniques for creating transgenic plants using engineered mini-chromosomes）。這項專利的重要性並非針對特定的植物品種，而是使Chromatin公司在植物使用小染色體的技術上，取得的獨佔權利。 此項專利的技術最初由芝加哥大學的研究人員所開發，該校將技術專屬授權給Chromatin公司，並允許該公司為了商業目的進行轉授權（sublicense）。該公司在這方面的相關權利上，可謂積極進行佈局，並已經擁有超過40項，包括小染色體設計、傳遞與使用等方面的專利權、專利申請與發明。該項專利所描述的技術，可在植物中同時增添幾個基因（gene stacks），不但可節省研發時間，並可衍生具商業價值的新產品。此外，確認用作植物絲點（plant centromeres）的核酸序列，可使該公司在多種植物品種中，產生穩定的DNA構成物（stably inherited DNA）與小染色體。 Chromatin公司主要業務，為開發與銷售促使整個染色體經設計或經混合，而進入植物細胞之新穎技術。這些經過處理的染色體，在維持對基因表現作精確控制的狀況下，可同時將多功能的基因注入植物細胞中。Chromatin公司利用這些新基因工具來設計與銷售產品，這些產品可賦予植物更多的商業價值，包括改進養分與健康特性，在用途上則包括工業、農業與醫藥產品的開發。
歐盟行動電視管制架構及發展策略－以市場進入管制為中心 美國NIST發布更新《網路安全資源指南》提升醫療領域的網路安全及隱私風險管理美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2022年7月21日發布更新《網路安全資源指南》（A Cybersecurity Resource Guide, NIST SP 800-66r2 ipd）。本指南源自於1996年美國《健康保險流通與責任法》（Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA）旨在避免未經患者同意或不知情下揭露患者之敏感健康資料，並側重於保護由健康照護組織所建立、接收、維護或傳輸之受保護電子健康資訊（electronic protected health information, ePHI），包括就診紀錄、疫苗接種紀錄、處方箋、實驗室結果等患者資料之機密性、完整性及可用性。其適用對象包含健康照護提供者（Covered Healthcare Providers）、使用電子方式傳送任何健康資料的醫療計畫（Health Plans）、健康照護資料交換機構（Healthcare Clearinghouses）及為協助上述對象提供健康照護服務之業務夥伴（Business Associate）均應遵守。 本指南最初於2005年發布並經2008年修訂（NIST SP 800-66r1 ipd），而本次更新主要為整合其他網路安全相關指南，使本指南與《網路安全框架》（Cybersecurity Framework, NIST SP 800-53）之控制措施等規範保持一致性。具體更新重點包括：（1）簡要概述HIPAA安全規則；（2）為受監管實體在ePHI風險評估與管理上提供指導；（3）確定受監管實體可能考慮作為資訊安全計畫的一部分所實施的典型活動；（4）列出受監管實體在實施HIPAA安全規則之注意事項及其他可用資源，如操作模板、工具等。特別在本指南第三章風險評估與第四章風險管理提供組織處理之流程及控制措施，包括安全管理流程、指定安全責任、員工安全、資訊近用管理、安全意識與培訓、應變計畫、評估及業務夥伴契約等。而在管理方面包括設施權限控管、工作站使用及安全、設備媒體控制；技術方面則包含近用與審計控管、完整性、個人或實體身分驗證及傳輸安全。上述組織要求得由政策、程序規範、業務夥伴契約、團體健康計畫所組成，以助於改善醫療領域的網路安全及隱私保護風險管理。預計本指南更新將徵求公眾意見至2022年9月21日止。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》，強化資料來源可溯，引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日，日本人工智慧（AI）安全研究所（Japan AI Safety Institute, J-AISI）發布《首席AI長指引 1.00版》（Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00)，下稱指引）與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》（Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00)，下稱實務手冊）。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營（sustainable business operations），提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」（Chief AI Officer, CAIO）職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式，其中首席AI長為獨立的高階主管，直接向執行長匯報，並在首席AI長下設立AI治理辦公室，以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會（Company-wide AI Steering Committee）」，成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作，並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架：降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中，資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略，於確保企業信任與風險管理之基礎下，驅動企業創新與數位轉型，並最大程度提升企業價值。因此，首席AI長應與首席資料長、法務部門協調，規範資料的生命週期、設定品質指標（Quality Metrics），並嚴格核實第三方素材授權（licenses for third-party materials）。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期（資料蒐集）之管理作法： （一）區分資料用途：針對每個使用案例與模型，區分（1）AI模型訓練用資料；（2）AI訓練完成後，用於驗證與評測模型產出品質的評估資料（evaluation data），此類資料不參與模型的優化調整，僅客觀確認模型的準確度；（3）於AI模型運行過程中，使用者輸入的資料（data entered during inference），包含提示詞、上傳的文件及系統日誌（Logs）。 （二）資料分類：企業應依資料機敏程度進行分類，如機密、個資、內部及公開資訊等分類，以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求（masking requirement，包含去識別化），以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 （三）落實可追溯性與透明度文件：應透過實務手冊18.3之資料表（Datasheets）進行標準化記錄，包含 1. 基本資訊，如資料及名稱與版本；資料所有者；資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍，如資料集的用於訓練、評估、優化等；資料使用範圍限內部，或可對外提供等。 3. 組成與範圍，如記錄資料筆數與特徵概況；目標期間、區域與族群，如年齡、產業；資料格式，如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法，包含資料來源（內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等）；資料蒐集方法（日誌、調查、網路爬蟲等）；是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理（preprocessing），包含：紀錄去識別化等資料轉換流程；規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見，如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性；特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據，如資料是否包含個人資料或敏感資訊；資料處理之法律依據，如資料主體同意、契約等；採取之隱私保護措施，如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件：使用條件，如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制：儲存位置，如資料中心、雲端或本地以及是否加密；資料之存取權限，如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀：記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限，並規定如儲存期限過後，需以不可回復之方式銷毀資料，或必要時，應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務：企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理，建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理，從資料生成、保護到維護的管理流程，有效強化資料的完整性。透過導入EDGS，企業不僅能提升內部創新、數位轉型，更能在面對AI糾紛時，提供歷程紀錄，從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）