美國專利商標局(簡稱USPTO)公告新商標規定於8月3日生效,國外申請人、註冊人及商標訴願暨上訴委員會(TTAB)程序的當事人均須透過合法美國執業律師代理其商標業務,包含:向USPTO提出商標申請註冊、商標糾紛。此要求適用於所有商標申請人、註冊人和永久合法居住地或是主要業務所在地於美國境外的當事人。
近期,USPTO發現愈來愈多的國外申請人、註冊人和當事人向USPTO提交不正確或有詐欺嫌疑的文件,其不符合美國商標相關法規或USPTO規則。此次新規定目的在於:
數十年來,全球許多其他國家都有須透過當地律師代理執行業務的相關要求。USPTO局長Andrei Iancu表示:「企業靠著USPTO的商標註冊,決定品牌的重要法律決策,為了確保商標註冊的正確、完整性與公眾利益,USPTO必須要有適當的規定來強制所有申請人和註冊人遵守規定。」;USPTO商標專員Mary Boney Denison亦表示:「相信新規定將有助於提高外國人向USPTO提交的文件品質。」
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美國紐約第二巡迴法院上訴法院於2007年6月5日做出判決,認定FCC對於廣電節目是否違反猥褻言論規範之判斷標準為恣意專斷(arbitrary and capricious)的決定。此一案件起因於福斯電視台轉播2002年及2003年音樂告示排行榜頒獎典禮(Billboard Music Awards)時,歌手Cher及名人Nicole Richie分別在典禮中說出不雅言詞,事後FCC認定福斯電視台之轉播違反廣電節目之猥褻言論相關規範。福斯電視台對於FCC之認定不服,因而向法院提起訴訟。 依照過去FCC對猥褻言論之認定標準來看,「瞬間之咒罵言詞」(fleeting expletives)並不屬於猥褻言論,廣電節目中播出相關內容並不違反猥褻言論之管制規範。但自2003年起,FCC改變認定標準,認為所有不雅言詞均不可避免地帶有性暗示之內涵,因此廣電節目中凡涉及不雅言論之內容都是猥褻言論。 根據紐約第二巡迴法院上訴法院之判決指出,FCC的決定毫無疑問地改變了對於廣電節目是否違反猥褻言論規範之認定標準,且FCC對於改變認定標準一事所提出的理由並不具有說服力;FCC於訴訟過程中亦承認,即便在決定改變認定標準前,也沒有證據顯示廣播電視台曾密集播送充滿咒罵言論之內容。因此,紐約第二巡迴法院上訴法院認為,FCC改變認定標準一事乃是恣意專斷的決定,從而撤銷FCC對於福斯節目之認定。對於法院之判決,FCC主席Kevin Martin表示遺憾以及難以置信,將會委請律師研議是否繼續上訴最高法院。
英國競爭與市場管理局發布人才競爭指引英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority,簡稱CMA)於2025年9月9日發布人才競爭指引(Competing for Talent),說明企業在勞動市場中採取何種行為可能會違反競爭法。 指引中指出三項於勞動市場中可能會違反競爭法的行為,分別是: (1)禁止挖角(no poach):指企業同意不向其他企業招募現職員工,或同意在未經他企業許可前,接觸或招募該公司的現職員工,此一行為可能違反競爭法;惟須考量與禁止招募條款(no-solicitation clauses)之差異,禁止招募條款係為避免企業離職員工或合作企業於一定期間內直接或間接招募企業員工、客戶或其餘合作夥伴,禁止招募條款於合理必要範圍內之限制並不違反競爭法。 (2)固定薪資(wage fixing):此為CMA近期的執法重點,指二個以上之企業就薪資及員工福利達成協議,包含薪資調漲幅度、設定薪資上限,或是依產業工會建議薪資來固定員工薪資等等。 (3)交換競爭敏感資訊(exchange of competitively sensitive information):係指競爭對手間不應交換競爭敏感資訊,包含定價方式、商業策略等等,即使接收方未根據獲得的敏感資訊採取對應措施,提供資訊方仍被認定為違反競爭法。 上述協議不以正式或是書面之方式達成一致為必要,企業間的社交聯繫、非正式的互動或君子協議(gentleman’s agreements)均屬之,且皆可能違反競爭法,違法之企業可能會面臨全球營業總額10%的罰款、禁止參與政府採購、面臨私人損害賠償訴訟等結果。 近年勞動市場與競爭法之議題正逐漸受到重視,除了英國,美國、歐盟、日本等亦發布相關指引文件,或對違反競爭法之企業進行調查或裁罰。我國公平交易委員會目前尚未針對此議題提出明確的論述,企業於勞動市場中限制競爭之行為,究竟如何適用公平交易法或屬勞動法範疇,仍有待相關部會進一步討論,相關國際發展趨勢仍可持續觀察作為我國公平交易法制發展後續參考方向。
新加坡科學家研究出奈米載體有效送藥抗癌新加坡科學家研究出新的抗癌方法,新加坡生物工程與奈米科技研究院宣佈,研究出智慧奈米載體,可以攜帶抗癌藥物準確送入癌細胞裏,有效地把癌細胞殺死,減少副作用。 星國科技研究局生物工程與奈米科技研究院宣佈,研究出以聚合物製成的智慧奈米載體,大小少過二百奈米,也就是大約頭髮直徑的五百分之一,這種微粒載體內部中空,可以裝載抗癌藥物,而載體的外殼可以保護藥物免受消化液消化掉,在一般環境裏結構穩定,解決過去載體結構不穩定的問題。 領導這項研究的科學家楊義燕博士表示,這種奈米載體可用酸鹼度和溫度變化來控制,當微粒載體碰到成低酸度的癌細胞組織和細胞質時,就會沈澱變形,同時釋放出內部的藥物分子殺死癌細胞。過去也有科學家研究出類似的微粒載體,但必須由體外透過溫度變化來控制微粒在體內的行進,控制不易;這次研究的載體,只要靠酸鹼度變化就可以把抗癌藥物帶到深層組織或細胞群,控制容易。 載體釋放藥物的過程:當智慧奈米載體遇到癌細胞組織,會附在癌細胞組織表面,同時載體外部也附上生物訊號,能夠協助載體辨識和深入癌細胞內部,當癌細胞吸收了載體後,載體反過來吸收癌細胞內的質子,並把藥物分子釋放到細胞質和細胞核裏。 研究團隊在進行老鼠乳癌細胞臨床實驗顯示,透過智慧奈米載體把用來治療白血病和各種癌症的阿黴素送到癌細胞內,有效抑制腫瘤生長,卻不會產生對正常細胞的毒害作用及副作用。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現