英國數位、文化、媒體暨體育部公布「家用智慧裝置消費者指引」
英國數位、文化、媒體暨體育部於2018年10月14日公布「家用智慧裝置消費者指引」（Consumer guidance for smart devices in the home）。該指引之目的係因應家用之智慧及聯網設備（例如：智慧電視、音樂播放器、聯網玩具或智慧廚房等）日益普及，以及可能發生之侵害消費者個人資料之風險。
本指引提出以下方向，供消費者參考：
一. 智慧裝置之設定
(一) 應閱讀與遵循智慧設備之設定指示。
(二) 確認設備指示是否要求使用者須至製造商網站設定帳號。
(三) 若所設備預設之密碼過於簡單(例如，0000)，則應更換成較複雜之密碼。
二. 帳號管理
(一) 確保密碼複雜性。
(二) 若設備提供雙重驗證功能，消費者應使用之。
(三) 特定產品可能提供遠端存取功能，消費者應於不再家時考慮將該功能關閉。
三. 持續更新應用軟體與Apps
(一) 消費者應檢查其設備是否可設定自動更新。
(二) 應安裝最新版本的軟體與Apps。
四. 若接到資安事件之通知，應採取行動
(一) 於接到資安事件通知後，應訪問製造商網站以確認其是否提供後續因應措施等資訊。
(二) 定時確認國家安全網路中心以及資訊保護委員會辦公室網站是否公布相關網路安全指引。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
余和謙
法律研究員 編譯整理
2021年7月14日歐盟普通法院裁定時尚品牌GUERLAIN法國嬌蘭（簡稱嬌蘭）口紅外盒形狀可註冊為商標。 嬌蘭於2018年針對其口紅外盒設計向歐盟智慧財產局（簡稱EUIPO）提出商標申請，EUIPO審查認為申請的商標缺乏識別性特徵並駁回申請；嬌蘭進而向EUIPO提出上訴，其上訴委員會維持該決定，理由為口紅立體形狀外盒設計與時尚產業領域的其他產品沒有“顯著差異”。 在上訴中，歐盟普通法院裁定EUIPO上訴委員會的決定無效。法院將嬌蘭的口紅設計與最常見的圓柱口紅形狀、平行六面體形狀進行比較，並指出嬌蘭申請的口紅外盒設計與市面上其他品牌之口紅外觀設計有明顯不同，認為該口紅外盒設計具有顯著特徵。 最終，歐盟普通法院說明判斷商標是否具有顯著性，不應該以商標在相關商品和服務所屬領域具有獨創性或未使用為依據；此外，僅僅立體形狀的新穎性和美觀特徵為主觀看法，不足以得出具有獨特性的結論，因為決定性的標準是該立體形狀可顯現出商品或服務來源的能力。同時，歐盟普通法院重申相關判定標準是嬌蘭口紅外盒立體設計方式以類似於船、搖籃或倒置金條的獨特形狀組成，明顯與時尚產業固有的口紅外盒的圓柱、平行六面體形狀設計規範和習慣大相徑庭，並且相關形狀特徵設計足以讓相關消費者藉以區辨服務來源。 在時尚品牌產業，商標本身通常不能成為區分品牌產品的唯一方式，尤其是當一個品牌提供多樣化的產品時更是難以認定具有獨特性。本案普通法院對立體形狀商標顯著特徵的認可無疑將為希望可保護其產品顯著設計元素的時尚品牌帶來曙光。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。
何謂「阿西洛馬人工智慧原則」？所謂「阿西洛馬人工智慧原則」(Asilomar AI Principles)，是指在2017年1月5日至8日，於美國加州阿西洛馬（Asilomar）市所舉行的「Beneficial AI」會議中，由與會的2000餘位業界人士，包括844名學者專家所共同簽署的人工智慧發展原則，以幫助人類運用人工智慧為人類服務時，能確保人類的利益。 該原則之內容共分為「研究議題」( Research Issues)、「倫理與價值觀」( Ethics and Values)，及「更長期問題」( Longer-term Issues)等三大類。 其條文共有23條，內容包括人工智慧的研究目標是創造有益的智慧、保證研究經費有益地用於研究人工智慧、在人工智慧研究者和政策制定者間應有具建設性並健康的交流、人工智慧系統在其整個運轉周期內應為安全可靠、進階人工智慧系統的設計者及建造者在道德層面上是其使用、誤用以及動作的利害關係人，並應有責任及機會去影響其結果、人工智慧系統應被設計和操作為和人類尊嚴、權利、自由和文化多樣性的理想具一致性、由控制高度進階人工智慧系統所取得的權力應尊重及增進健康社會所需有的社會及公民秩序，而非顛覆之，以及超級智慧應僅能被發展於服務廣泛認同的倫理理想，以及全人類，而非單一國家或組織的利益等等。
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