2019年6 月19日歐盟普通法院(THE GENERAL COURT)於以商標並不具備獨特性裁定,長年深植人心之Adidas「三條紋」商標(下稱系爭商標)無效。
Adidas於2013年底,將系爭商標向歐盟智慧財產局提交「圖形商標」(figurative mark)之註冊申請,並登記商標用途為服裝、鞋類、帽子。而於隔年比利時鞋類公司Shoe Branding Europe BVBA依相關規定(Article 52(1)(a)、Article 7(1)(b) of Regulation No 207/2009)提出系爭商標無效之申請,經審議後系爭商標因無任何獨特性,批准無效。隨後Adidas向歐盟智慧財產局提出上訴(Articles 58 to 64 of Regulation No 207/2009),上訴聲明中並未針對系爭商標缺乏獨特性一事提出異議,而是稱系爭商標已符合「經使用取得其獨特性」之規定(Article 7(3) and Article 52(2) of Regulation No 207/2009)。惟歐盟智慧財產局認為,Adidas無法證明系爭商標在歐盟境內有經使用而取得獨特性駁回上訴,隨後Adidas再向歐盟普通法院提出訴訟。
最終歐盟普通法院之裁決,仍維持2016年歐盟智慧財產局取消此系爭商標註冊之決定。歐盟普通法院認為Adidas未能證明「三條紋」在全歐盟28國內有「獨特性」,系爭商標僅只為「普通的象徵標記」。所謂「獨特性」應為於全歐盟國之消費者清楚知悉系爭商標之「三條紋」等於Adidas,並能與其他公司之產品作出區分。
OECD於2022年12月6日公布一份標題為「為中小企業永續發展提供資金—推動力、阻力和政策」(Financing SMEs for sustainability — Drivers, Constraints and Policies)的報告,報告中檢視現行支援中小企業參與永續金融的工具與政策,並指出政府在制定公共政策與支援措施時應考慮的要點,期能加速中小企業的綠色轉型。 報告中首先分析中小企業綠色轉型的阻力與推動力。在阻力方面,中小企業由於規模小,不易取得銀行的融資,也無多餘人力關注綠色議題與相關可用資源的發展,因此不敢貿然從事具有高度不確定性的綠色投資,綠色轉型意識普遍低落。更由於中小企業永續金融生態系的參與者廣泛,包括國際及國家法規和準則的制定者、政策制定者、永續資金提供者、ESG的中介機構等,這些永續機構、工具及實踐行動會隨著永續金融發展持續增加,令中小企業無所適從。在推動力方面,包含消費者的永續意識提升、越來越多金融機構與投資者將永續績效納入投資決策考量,以及氣候變遷與淨零轉型帶來的商機,皆使得中小企業有必要加強綠色轉型的努力,才能從淨零商機中獲利,免於陷入競爭劣勢。 為了提高中小企業綠色轉型的動機,OECD建議可透過財務性及非財務的支援,雙管齊下。目前財務性的支援以融資工具為主流,其它還有綠色基金、補助金、津貼、補貼、減稅、降低費用、股權或混合式的支援工具等。非財務性的支援則有與永續相關的技術支援、意見提供、諮詢服務和教育培訓等。這些主要是透過政府、金融機構、或是國際倡議進行,也有政府及民間機構獨自或合作建立的線上平台,提供一站式的服務,使得資源的取得更加便捷有效率。 中小企業永續金融仍存在許多問題需要進一步了解與因應,包括中小企業的淨零轉型意識與知識間的落差、永續金融資訊的不足、環境績效評量與報告能力的欠缺,以及該如何強化中小企業永續金融生態系,以增加永續金融的供需量等。OECD未來會繼續深入探究這些議題,支援落實「2022年G20/OECD更新中小企業融資高級別原則」(the 2022 Updated G20/OECD High Level Principles on SME Financing)中新增的「加強永續金融」原則,這顯示推動中小企業永續金融已是國際共識,我國政府與業者也應及早擬訂對策因應之。
何謂「監理沙盒」?沙盒(Sandbox)是一個讓小孩可以安全遊玩與發揮創意的場所,在電腦科學領域,沙盒則是用來代稱一個封閉而安全的軟體測試環境。而監理沙盒(Regulatory Sandbox),則是在數位經濟時代,為因應各種新興科技與新商業模式的出現,解決現行法規與新興科技的落差,故透過設計一個風險可控管的實驗場域,提供給各種新興科技的新創業者測試其產品、服務以及商業模式的環境。 在監理沙盒當中,業者將暫時享有法規與相關責任的豁免,減低法規遵循風險,以使業者能夠盡可能地測試其技術、服務或商業模式。透過在測試過程中與監管者(通常為政府主管機關)的密切互動合作,針對在測試過程中所發現或產生的技術、監管或法規問題,一同找出可行的解決方案,並作為未來主管機關與立法者,修改或制定新興科技監管法規的方向跟參考。 監理沙盒一詞源自英國在2014年因應Fintech浪潮所推動的金融科技創新計畫,而類似的概念也出現在日本2014年修正產業競爭力強化法當中的灰色地帶消除制度與企業實證特例制度。我國則於2017年通過金融科技發展與創新實驗條例,為我國監理沙盒的首例,2018年我國持續推動世界首創的無人載具科技創新實驗條例立法,為我國建構更有利於產業創新的法制環境。
藥品監管機構負責人組織與歐洲藥品管理局聯合巨量資料指導小組發布2021-2023年工作計畫,提高巨量資料於監管中之效用藥品監管機構負責人組織(Heads of Medicines Agencies, HMA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)聯合巨量資料指導小組(HMA-EMA joint Big Data Steering Group, BDSG)於2021年8月27日發布「巨量資料指導小組2021-2023年工作計畫」(Big Data Steering Group Workplan 2021-2023),將採以患者為焦點(patient-focused)之方法,將巨量資料整合至公衛、藥物開發與監管方法中,以提高巨量資料於監管中之效用。指導小組將利用「資料分析和真實世界訊問網路」(Data Analysis and Real World Interrogation Network, DARWIN EU)作為將真實世界資料整合至監管工作之關鍵手段; DARWIN EU諮詢委員會(Advisory Board)已於2021年建立,DARWIN EU協調中心(Coordination Centre)亦將於2022年初開始運作。 為確保資料品質與代表性,未來工作計畫將與「邁向歐洲健康資料空間–TEHDAS」(Towards A European Health Data Space – TEHDAS)合作,關注資料品質之技術與科學層面,並將於2022年提出第一版「歐洲監管網路資料品質框架」(data quality framework for the EU Regulatory Network)、「真實世界資料來源選擇標準」(criteria for the selection of RWD sources)、「詮釋資料優良規範指引」(metadata good practice guide)、「歐盟真實世界資料公用目錄」(public catalogue of European RWD)等規範。 此外,工作計畫將於2021年底舉辦「學習計劃」(learnings initiative)研討會,討論包括EMA人用藥品委員會(Committee for Medicinal Products for Human Use, CHMP)對於真實世界證據於藥品上市許可申請(Marketing Authorization Application, MAA)、適應症擴張(extensions of indications)之審查,以及過去真實世界資料分析試點於委員會之決策等議題,以利後續指引之修正。 最後,工作計畫預計於2021年底完成「健康照護資料二次使用之資料保護問與答文件」(question and answer document on data protection in the context of secondary use of healthcare data),以指導利益相關者與促進公共衛生研究,並發布由歐盟監管網路(EU Regulatory Network)同意之對於藥品監管(包括巨量資料)之資料標準化戰略。
美國勞工部發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」文件,要為雇主和員工創造雙贏.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國勞工部(Department of Labor)於2024年10月發布「人工智慧及勞工福祉:開發人員與雇主的原則暨最佳實務」(Artificial Intelligence and Worker Well-Being: Principles and Best Practices for Developers and Employers)參考文件(下稱本文件)。本文件係勞工部回應拜登總統2023年在其《AI安全行政命令》(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)中對勞工的承諾,作為行政命令中承諾的一部分,本文件為開發人員和雇主制定如何利用人工智慧技術開展業務的路線圖,同時確保勞工可從人工智慧創造的新機會中受益,並免受其潛在危害。 本文件以八項AI原則為基礎,提出最佳實踐作法,其重點如下。 1. 賦予勞工參與權(empowering workers):開發人員和雇主履行各項原則時,應該秉持「賦予勞工參與權」的精神,並且將勞工的經驗與意見納入AI系統整個生命週期各環節的活動中。 2. 以合乎倫理的方式開發AI系統:開發人員應為AI系統建立標準,以利進行AI系統影響評估與稽核,保護勞工安全及權益,確保AI系統性能符合預期。 3. 建立AI治理和人類監督:組織應有明確的治理計畫,包括對AI系統的人類監督機制與定期評估流程。 4. 確保AI使用透明:雇主應事先告知員工或求職者關於AI系統之使用、使用目的及可能影響。雇主及開發人員應共同確保以清晰易懂的方式公開說明AI系統將如何蒐集、儲存及使用勞工的個資。 5. 保護勞工和就業權利:雇主使用AI系統時,除應保障其健康與安全外,不得侵犯或損害勞工的組織權、法定工資和工時等權利。 6. 使用AI以提升勞工技能(Enable Workers):雇主應先了解AI系統如何協助勞工提高工作品質、所需技能、工作機會和風險,再決定採用AI系統。 7. 支援受AI影響的勞工:雇主應為受AI影響的勞工提供AI技能和其他職能培訓,必要時應提供組織內的其它工作機會。 8. 負責任使用勞工個資:開發人員和雇主應盡責保護和處理AI系統所蒐集、使用的勞工個資。