中國大陸加入國際工業設計保護的海牙體系
世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization，簡稱WIPO）宣布中國大陸於2022年2月5日提交了加入《海牙協定》1999 年日內瓦文本的文件，加入國際工業設計註冊的海牙體系（Hague System），該協定將於2022年5月5日在中國大陸生效。隨著中國大陸的加入，海牙體系涵蓋的國家總數將達到 94 個，其中包含根據世界銀行排名十大經濟市場中的九個。
工業設計形成物品的裝飾，其可由三維特徵（例如物品的形狀）或二維特徵（例如圖案、線條或顏色）組成，圖形用戶界面或虛擬世界物品則成為最近流行的設計形式。海牙體系為工業設計提供國際保護的解決方案，申請人不需要在各個國家或地區分別提交多次申請，只要透過海牙體系提交一份國際申請，就可在90多個國家/地區註冊多達100項設計。
據統計，2020 年中國大陸居民共提交了795,504件設計，約佔全球總數的 55%。中國大陸加入海牙體系將使其居民可更容易地在海外取得工業設計保護並推廣市場，外國設計師也將能夠更容易地進入中國大陸市場。
我國企業或設計師如有工業設計保護需求，亦可評估運用海牙體系提交國際工業設計申請，在多個國家取得設計註冊。
林柳岑
專案經理 編譯整理
World Intellectual Property Organization, China Joins Two Key WIPO Treaties, February 5, 2022, https://www.wipo.int/pressroom/en/articles/2022/article_0001.html?utm_source=dlvr.it&utm_medium=twitter (last visited February 18, 2022).
World Intellectual Property Organization, China Joins the Hague System, February 5, 2022, https://www.wipo.int/hague/en/news/2022/news_0005.html (last visited February 18, 2022).
美國最高法院於2021年11月8日聽取了Unicolors v. H&M案的口頭辯論，該案上訴法院認為著作權法§411所規定的註冊無效情況，並不以著作權人登記註冊時有主觀的詐欺意圖為限，應擴及到對錯誤事實有認知就足以使著作註冊無效，此一見解打破了先例判決。 依美國著作權法規定，著作權登記雖非取得著作權保護的要件，但著作權人須向官方進行註冊登記，才得以在美國提出著作權侵害的民事訴訟，使登記成為在美國主張著作權利之要件。 本案原告Unicolors主張被告H&M銷售之產品侵害其著作權，被告H&M主張原告Unicolors著作登記所涵蓋的31種面料設計並非同一天出版，不符合同一出版作品的要求，依美國著作權法§411規定，若申請註冊之資訊不正確，該錯誤資訊有導致該著作註冊無效的可能性，被告H&M此主張被上訴法院—第九聯邦巡迴法院所接受，法院認為著作權法§411所規定的註冊無效情況，並不以著作權人登記註冊時有主觀的詐欺意圖為限，應擴及到對於該錯誤有概括性了解就足以使著作註冊無效。 原告Unicolors於今（2021）年初向最高法院提交請願書，認為第九聯邦巡迴法院此一認定打破了先例判決。原告Unicolors主張，要使著作註冊無效，必須著作權人登記時有主觀上的重大錯誤，不能僅因著作權人對於法律或事實的誤解所產生的錯誤，就使得著作註冊無效。而被告H&M則再次強調該法條使用”knowledge”一詞，表示著作權人僅須對該錯誤事實有認知即可，解讀該法條時不應侷限於詐欺的主觀要件。 美國最高法院於日前聽取了Unicolors與H&M針對「著作註冊含有錯誤資訊」是否足以導致註冊無效的口頭辯論，目前預計於明（2022）年6月作出判決，若最高法院採認第九聯邦巡迴法院的見解，將有可能造成許多美國著作註冊無效的結果，值得業界留意。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
台日為促進5G導入創設優惠稅收待遇制度日本自民黨（目前執政黨）稅制調查會於去（2019）年12月12日公布「令和2年度稅制改正大綱」，並於同年12月20日經閣議決定，創設促進5G 導入稅制，決定對正在開發通訊網絡的行動通訊廠商，給予優惠稅收待遇。預計於今（2020）年通過「促進特定高端資訊通信等系統普及相關法律（暫定）」，於該新法施行日至2022年3月31日期間，受認定為「導入事業者（暫定）」之法人，導入符合「認定導入計畫（暫定）」之5G系統，取得5G系統設備並將其用於日本國內事業時，可選擇特別抵免取得價格的30%，或稅額扣除取得價格的15%，扣除上限額為法人稅額的20％。 我國於去（2019）年10月24日發布實施「公司或有限合夥事業投資智慧機械或第五代行動通訊系統抵減辦法」，亦規定有國內企業導入5G系統之抵減辦法，適用對象為同一課稅年度支出總金額100萬元以上，不逾10億元為限，可選擇支出金額5%抵減當年度應納營所稅額，或3年內支出金額3%抵減各年度應納營所稅額，抵減上限為當年度應納營所稅額30%，合併適用其他投資抵減時，當年度應納營所稅額50%。 我國與日本均可望透過優惠稅收待遇制度，促進5G 導入。隨著在地化5G的導入，預計可利用於工廠生產線自動控制和農產品效率化生育管理等智慧化資通訊系統，以促進智慧工廠或智慧農業的落地普及。
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部（Division of Civil Rights, DCR）聯合發布「演算法歧視指引」（Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination），指出《紐澤西州反歧視法》（the New Jersey Law Against Discrimination, LAD）亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟，社會各領域已大量導入自動化決策工具，雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險，亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具，並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍，以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為，其適用主體相當廣泛，包含但不限於下列對象：雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人；而該法之適用客體亦有明確定義，為具有受保護特徵（如性別、族裔、身心障礙等）之自然人或法人。 此外指引特別說明，即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發，只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範，儘管無意歧視，其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言，若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶，但不評估其他族裔的潛在租戶，則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響，且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案，則該政策或行為構成歧視。例如，某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客，但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判，此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者，在不會對適用主體造成過度負擔的前提下，得向其提出合理請求，以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例，若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現（例如監測員工的休息時間是否過長），在未考量合理調整的情況下，該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率，「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於，縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法，但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題，以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰，並達到實質管制AI的效果。
何謂「工業4.1J（Japan Industry 4.1J）」？自德國「工業4.0」，開啟所謂第4次工業革命以來，各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫，如美國之「先進製造夥伴計畫（Advanced Manufacturing Partnership，AMP）」中國大陸之「中國製造2024」，以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家，日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」，該計畫並非由國家來主導，而係由民間公司Virtual Engineering Community（VEC）及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗，旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件，並且該項目成果非僅提供給VEC之會員，將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級，「 J」則表示源自於日本（Japan）。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述：首先，將會利用控制系統蒐集相關數據；第二，在雲端平台上記錄及累積數據資料；第三進行即時分析；最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。