日本通過《減少食品損耗促進法》
隨著地球人口增加，糧食問題日益嚴重，而土地資源有限及氣候變遷也影響著產量。除了開源—提升糧食產量之外，如何節流—減少糧食浪費，也成為各國重要課題。日本為因應聯合國永續發展目標（SDGs）中的具體目標12.3：「在2030年之前，達到減少生產供應鏈糧食損失，同時掌握消費端食物浪費流向。」並改善國內食物大量損耗的問題，參議院於2019年5月24日表決通過由跨黨派議員聯盟提出的《減少食品損耗促進法》（食品ロス削減推進法）。有鑑於日本的循環型社會法制體系中，已有以實現食品環保3R（Reduce, Reuse, Recycle）為目的之《食品循環利用法》（食品リサイクル法），《減少食品損耗促進法》要求中央及地方政府在依既有相關法規，實施食品廢棄物減量時，也應考量本法之目的和內容，適當地推行措施。
《減少食品損耗促進法》將「減少食品損耗」定義為：「防止仍能食用的食品不被廢棄之社會性措施。」並定義「食品」 係除《醫藥品、醫療機器等法》第2條第1項所稱之「藥品」、同條第2項所稱之「醫藥部外品」及同條第9項所稱之「再生醫療等製品」以外之飲品及食物。
依《減少食品損耗促進法》之規定，未來內閣府將設立名為「減少食品損耗促進會議」（食品ロス削減推進会議）之專責機關，制定減少食品損耗的基本方針，並審議相關重要事項及推動政策之實施，而地方政府也應努力制定具體的相關促進計畫。本法也鼓勵企業與中央和地方政府合作，積極減少食物廢棄物，同時希望消費者自主採取行動。「減少食品損耗」作為從食品的生產到消費各階段的重要目標， 將成為新的全民運動。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
黃敏瑜
法律研究員 編譯整理
参議院，〈議案情報：食品ロスの削減の推進に関する法律案〉，http://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/198/meisai/m198090198008.htm（最後瀏覽日期︰2019/05/26）
英國知名巧克力品牌Cadbury2004年10月向英國智慧財產局提出商標申請，欲將其招牌包裝用色(Pantone 2685C紫色)註冊為商標，指定使用於巧克力相關產品的包裝上，產品包含巧克力條、巧克力片、巧克力糖、包有內餡的巧克力、可可亞飲料、巧克力飲料、巧克力蛋糕。 自此，單一顏色是否可註冊成為商標之爭議不斷出現，努力長達將近8年，Cadbury終於今年4月在英國獲准將該紫色註冊成為商標。 註冊公告後Cadbury最大競爭對手Nestle(雀巢)旋即提出異議，其認為該紫色不具有識別性，且即便有識別性被核准註冊，其被賦予的商標權範圍亦過寬大(該紫色註冊商標指定使用之產品種類眾多)。 此顏色商標註冊爭議戰火持續燃燒，直至今年本月(10月)，由英國高院(High Court)判決確認。法官首先說明單一顏色能做為商標保護標的，只要商標申請人明確定義清楚顏色色號(Pantone number)及顏色使用方式。此外，單一顏色註冊成為商標，商標權保護範圍應特別注意，僅限於使用該顏色時具有識別性之特定產品或服務上。 回到本案，法官提及Cadbury從1914年起即使用此紫色於牛奶巧克力棒(Dairy Milk bars)，且Cadbury已提出足夠證據證明Pantone 2685C紫色具由識別性，相關消費者看到該紫色會聯想到Cadbury。然而，法官亦同時指出，對相關消費者而言，該紫色使用於牛奶巧克力及飲品時，方具有識別性，使用在其他巧克力相關產品上時，並不具有識別性，故法官就紫色註冊商標保護範圍進行了限縮。 針對判決結果，Cadbury高興地表示取得顏色商標對於品牌識別性及維護有正面作用，除了文字商標外，對品牌又多了一層保護。 此判決出爐後，似乎可預見日後將有更多品牌企業申請註冊顏色商標，加強品牌保護。
世界智慧財產權組織執行ICANN/UDRP決定之趨勢分析 美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）於藥品生命週期各階段的應用快速發展，有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而，AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題，為確保AI產出結果準確且可靠，並保障藥品安全且有效，有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）與歐洲藥品管理局（European Medicines Agency, EMA）於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》（Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development），建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則，包括： 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準，包括優良實務規範（GxP） 4.明確界定使用情境（Context of Use） 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調，該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎，並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。
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