中國大陸商務部《不可靠實體清單規定》
中國大陸商務部於2020年9月19日發布「不可靠實體清單規定」（商務部令2020年第4號），作為建立對外國實體（包含外國企業、其他組織或個人）與中國大陸貿易或投資等國際經貿相關活動實施限制之依據。即便中國大陸商務部主張「不可靠實體清單規定」係為落實《對外貿易法》與《國家安全法》之要求，並未針對特定國家或特定實體，但在美中貿易對抗局勢下，仍被認為顯係針對美國商務部貿易管制規則「實體清單」的反制作為。
依據「不可靠實體清單規定」，中國大陸政府堅持獨立自主的對外政策，互相尊重主權並互不干涉內政，在平等互利的原則下，任何外國實體在國際經貿及相關活動中，凡涉及危害中國大陸國家主權、安全、發展利益，或是違反正常的市場交易原則、中斷與中國大陸企業、其他組織或個人的正常交易，或是對中國大陸企業、其他組織或個人採取歧視性措施，嚴重損害其合法權益，中國大陸即有權透過建立不可靠實體清單制度，對上述外國實體採取相應措施。
中國大陸國務院商務主管部門將設置專責組織，負責就經建議或舉報之外國實體進行調查，凡經調查而被公告列入不可靠實體清單者，中國大陸政府可採取的相應措施包含限制或禁止與中國大陸有關之進出口活動、在中國大陸境內投資、限制或禁止其相關人員或交通工具等入境、限制或取消相關人員的工作許可或居留資格、相應數額的罰款或其他必要措施。若中國大陸企業、其他組織或個人因特殊情況須與被限制之外國實體交易，應事前提出申請取得同意。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
范晏儒
專案經理 編譯整理
美國商務部修改《出口管制規則》限制華為取得由美國技術及軟體設計製造的半導體產品，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8495&no=67（最後瀏覽日：2020/09/29）。
隨著人工智慧快速發，各界開始意識到人工智慧系統應用、發展過程所涉及的倫理議題，應該建構出相應的規範。IBM於2018年9月02日提出了「人工智慧日常倫理」（Everyday Ethics for Artificial Intelligence）手冊，其以明確、具體的指引做為系統設計師以及開發人員間之共同範本。作為可明確操作的規範，該手冊提供了問責制度、價值協同、可理解性等關注點，以促進社會對人工智慧的信任。 一、問責制度（Accountability） 由於人工智慧的決策將作為人們判斷的重要依據，在看似客觀的演算系統中，編寫演算法、定義失敗或成功的程式設計人員，將影響到人工智慧的演算結果。因此，系統的設計和開發團隊，應詳細記錄系統之設計與決策流程，確保設計、開發階段的責任歸屬，以及程序的可檢驗性。 二、價值協同（Value Alignment） 人工智慧在協助人們做出判斷時，應充分考量到事件的背景因素，其中包括經驗、記憶、文化規範等廣泛知識的借鑑。因此系統設計和開發人員，應協同應用領域之價值體系與經驗，並確保演算時對於跨領域的文化規範與價值觀之敏感性。同時，設計師和開發人員應使人工智慧系統得以「了解並認知」用戶的價值觀，使演算系統與使用者之行為準則相符。 三、可理解性（Explainability） 人工智慧系統的設計，應盡可能地讓人們理解，甚至檢測、審視它決策的過程。隨著人工智慧應用範圍的擴大，其演算決策的過程必須以人們得以理解的方式解釋。此係讓用戶與人工智慧系統交互了解，並針對人工智慧結論或建議，進而有所反饋的重要關鍵；並使用戶面對高度敏感決策時，得以據之檢視系統之背景數據、演算邏輯、推理及建議等。 該手冊提醒，倫理考量應在人工智慧設計之初嵌入，以最小化演算的歧視，並使決策過程透明，使用戶始終能意識到他們正在與人工智慧進行互動。而作為人工智慧系統設計人員和開發團隊，應視為影響數百萬人甚至社會生態的核心角色，應負有義務設計以人為本，並與社會價值觀和道德觀一致的智慧系統。
日本內閣府研議「網路資訊安全判斷基準草案」並將作為未來機關處理共同標準日本內閣府網路安全戰略本部（サイバーセキュリティ戦略本部）於2017年7月13日第14次會議中提出對2020年後網路安全相關戰略案之回顧（2020年及びその後を見据えたサイバーセキュリティの在り方（案）－サイバーセキュリティ戦略中間レビュー－），針對網路攻擊嚴重程度，訂立網路安全判斷基準（下稱本基準）草案。對於現代網路攻擊造成之嚴重程度、資訊之重要程度、影響範圍等情狀，為使相關機關可以做出適當之處理，進而可以迅速採取相應之行動，特制訂強化處理網路攻擊判斷基準草案。其後將陸續與相關專家委員討論，將於2017年年底發布相關政策。 本基準設置目的：為了於事故發生時，具有視覺上立即判斷標準，以有助於事故相關主體間溝通與理解，並可以做為政府在面對網路侵害時判斷之基準，成為相關事件資訊共享之體制與方法之基準。 本基準以侵害程度由低至高，分為第0級至第5級。第0級（無）為無侵害，乃對國民生活無影響之可能性；第1級（低）為對國民生活影響之可能性低；第2級（中）為對國民生活有影響之可能性；第3級（高）為明顯的對國民生活影響，並具高可能性；第4級（重大）為顯著的對國民生活影響，並具高可能性；第5級（危機）為對國民生活廣泛顯著的影響，並具有急迫性。除了對國民及社會影響，另外在相關系統（システム）評估上，在緊急狀況時，判斷對重要關鍵基礎設施之安全性、持續性之影響時，基準在第0級至第4級；平常時期，判斷對關鍵基礎設施之影響，只利用第0級至第3級。 本次報告及相關政策將陸續在一年內施行，日本透過內閣府網路安全戰略本部及總務省、經濟產業省與相關機構及單位之共同合作，按照統一之標準採取措施，並依據資訊系統所收集和管理之資料作出適當的監控及觀測，藉由構建之資訊共享系統，可以防止網絡攻擊造成重大的損失，並防止侵害持續蔓延及擴大，同時也將為2020年東京奧運會之資訊安全做準備。我國行政院國家資通安全會報目前公布了「國家資通安全通報應變作業綱要」，而日本以國民生活之影響程度標準列成0至5等級，其區分較為精細，且有區分平時基準及非常時期基準等，日本之相關標準可作為綱要修正時之參考。
品牌商標命名之實踐與提醒─從杜邦分析要件判斷商標混淆誤認之關鍵陽明交通大學於2025年7月11日，透過律師向美國商標審判及上訴委員會（The Trademark Trial and Appeal Board，簡稱TTAB）提出答辯主張，主張其商標（縮寫為NYCU）並未和紐約大學的商標（縮寫為NYU）有混淆誤認之虞，以下將以此案為例，說明實務上如何運用DuPont Factors（又稱杜邦分析要件）判斷混淆誤認，品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案，用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形，是美國審查實務，或者相關商標爭議判斷，最常引用的判斷標準，並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括：NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項)；NYU提供美國正式教育學位課程，而NYCU僅限於台灣課程，未提供美國正式學位，雙方提供不同之教育服務(第2項)；NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生，通路未重疊，且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項)；無任何實際混淆的證據(第7項)；NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中，未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項)；NYCU合法註冊校名之縮寫，具有使用與排他性權利，無混淆意圖亦未仿冒(第11項)；雙方市場截然不同，混淆風險極低(第12項)，以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限，牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段，甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷，不可忽視商標之混淆誤認風險，將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等，耗費人力、時間或經費。因此，務必完善品牌商標管理機制，確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核，以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形，進而鞏固品牌價值。 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）