澳門終審法院審結宣告「王老吉」商標因「未認真使用」而註冊失效
2022年5月澳門終審法院審結一宗涉及中國大陸家喻戶曉的涼茶品牌「王老吉」商標的爭議案，裁定兩個與「王老吉」有關商標的權利人（下稱失效商標之權利人）「未認真」使用商標，故宣告有關註冊失效。
查澳門有關商標失效之法規為《工業產權法律制度》第 231條第1項b款：「一、商標之註冊在下列情況下失效：b) 連續三年未認真使用商標」。而失效商標之權利人主張延展商標專用期限，應認為有認真使用商標，但最後終審法院認為延展商標專用期限不算是認真使用商標，而宣布其註冊商標失效。終審法院也引述歐盟法院判決輔助其判斷，指出關於商標認真使用的主要宗旨為以下：
(1)認真使用：本案判決指出「如果說某個已註冊商標的權利人有“權利”對商標進行（排他性的）使用，那麼他同時也負有使用該商標的義務」，因此，商標認真使用指的是權利人必須確實將註冊商標使用在註冊的商品或服務上，達到商標向消費者（或稱公眾）指明某商品與服務來源的法律功能後，始能認定其為認真使用。（歐盟法院亦肯認之，認為認真使用指的是符合商標作為其註冊「產品或服務的來源識別」這一個主要功能）。
(2)未認真使用：本案判決特別指出，如果僅僅是基於阻擋他人使用該商標的「投機性目的」而註冊商標，卻未對公眾使用或僅為象徵性的使用（如非向公眾銷售的內部使用
又本文亦觀察到本案失效商標的權利人非中國知名涼茶「王老吉」所屬的廣州醫藥集團有限公司，若終審法院最後未做出商標失效的判決，將可能影響廣州醫藥集團有限公司在澳門市場拓展「王老吉」品牌。因此企業若要避免此類商標搶註風險，應事前在品牌拓展規劃時期同步做好「商標布局」規劃。否則，只能透過事後向商標專責機關「即時主張救濟」，如：以「商標未使用」主張申請廢止該商標。
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徐婕伊
專案經理 編譯整理
“聲請王老吉註冊商標無效案”，[中華人民共和國澳門特別行政區終審法院（2022）第48/2022號案]，https://www.court.gov.mo/sentence/zh-81225dc623c8bfa1.pdf（最後瀏覽日：2022/08/26）。
東網，〈涉未認真使用商標 兩「王老吉」相關品牌註冊被銷〉，2022/08/15，https://hk.on.cc/hk/bkn/cnt/news/20220815/bkn-20220815223932461-0815_00822_001.html（最後瀏覽日：2022/08/26）。
美國音樂授權平台營運觀察─以BMI為例 資策會科技法律研究所 法律研究員 丘瀚文 104年10月22日 壹、前言 我國著作權法採「創作保護主義」[1]，於著作完成之時，立即取得著作權保護，惟亦因如此，實務上難以證明何人為著作權人，常使利用人鋌而走險非法使用著作，使我國著作權流通、發展受到限制。如何讓著作人可以安心授權著作、利用人得以透過合法授權管道，簡單的取得授權，國外已有透過建立著作權授權平台來解決問題的先行實例。本文為研析我國著作權授權平台可行之營運方式、授權契約、費用計算方式，故觀察分析美國第二大音樂授權平台Broadcast Music Inc.(以下簡稱BMI)，之特色，希望對我國著作權授權平台建立，有所助益。 貳、BMI音樂授權平台介紹 一、BMI音樂授權平台介紹 American Society of Composers Authors and Publishers(以下簡稱ASCAP)是美國最大的音樂授權平台，自1914年成立以來，凡是以公開播放方式利用音樂著作皆須向ASCAP支付授權費用，長久壟斷音樂授權市場[2]。在1940年ASCAP大幅提高授權費用後，以美國廣播協會為首廣播業者，為了因應ASCAP之調整價格，便聯合了500多家廣播公司自行組織了BMI進行抵抗，並蒐集大量非ASCAP管理之音樂供廣播業者利用，但由於後續運作獲得許多利潤，因而繼續經營。 美國司法部於1941年對ASCAP提出反托拉斯訴訟，結果達成和解，之後又於2001年司法部再度與ASCAP達成協議，完成了第二最終修正裁判(Second Amended Final Judgement)，該協議讓司法部得藉司法監督，去控制ASCAP授權音樂費率於一定額度內，使BMI跟ASCAP能維持競爭關係。上開原因使BMI能慢慢發展成美國第二大音樂授權團體。 二、BMI授權方式觀察 BMI授權方式分為兩種，一為非即時性授權契約，其提供著作利用人定型化授權契約，但需經由傳真、客服確認時間，故不具有授權即時性；此一類型又區分為概括授權和單一節目授權兩種形式；二為即時性線上授權契約，利用BMI自行創設之數位授權中心，經線上填入資料、金融轉帳後，即可立即獲得授權，惟目前依網頁介紹觀察，授權對象僅限網站[3]。下列即分述兩種授權方式。 (一)非即時性授權契約 BMI非即時性授權契約分為媒體授權合約(Media Licensing)和一般授權契約(General Licensing)等兩大類型，媒體授權合約主要以公開播放業者為授權交易對象，並區分概括授權與個別節目授權；概括授權即繳納年費後不限次數使用，而個別節目授權則限定特定節目使用，如需在其他節目使用則需另外繳納授權費。 一般授權契約對象則多是廣播以外其他行業，如遊樂園、舞廳、餐廳、政府機關、健身俱樂部、手機…等，其使用授權費率皆不同，利用人填入行業內容後，該授權系統會線上提供與該行業相關授權契約內容供利用人參考，利用人填寫後可上傳至BMI管理中心即可完成授權作業[4]。不過亦非所有行業BMI均提供授權契約範本，仍有部分如餐館等，尚需使用人自行連絡BMI代理人方得進行授權。 以零售商(Retail Establishments)為例，本文登入BMI授權系統，並點選「Apply for License」按鈕，即出現下載授權契約選項，其內容包含[5]：有人對使用方提出訴訟，其訴訟標的關於BMI所提供授權服務，BMI將會負責損害賠償部分。使用人若想結束或轉讓生意，應於30日email至licensing @bmi.com，BMI會將授權金額重新計算，並寄送於使用人。 費用計算上BMI對每個行業皆有不同「計算基準」，據此計算出授權費用。例如零售商是以「場地大小」為計算基準；2000平方英呎以下零售商撥放一般音樂，授權費用為一年為227.6美元，播放具有視覺性音樂(MV)，授權費用為一年307美元。計算基準是隨行業不同而有所變化，例如健身房則與零售商相異，其一年最少費用為311美元，費率亦非以「場地大小」單價計算，而是用「會員數量」作計算基準，並區分音樂是否使用於健身課程，而有不同費率；用於健身課程則一個會員0.279美元，非用於健身課程則一個會員0.195美元[6]。 最後，申請人應將此一表格掃描後做成電子檔，並藉由BMI網頁的上傳功能，上傳至BMI管理中心，中心審核後並確認匯款無誤，即會通知申請人開放授權[7]。 (二)即時性線上授權 BMI即時性線上授權是透過「數位授權中心」(Digital Licensing Center)進行，和非即時性一般授權契約不同，著作利用人只須登入該系統，線上填妥相關利用資訊，並以信用卡、線上轉帳等方式給付授權費用，即得線上完成與BMI締結授權契約程序。BMI將此一授權方式簡化為線上處理，避免授權契約雙方往返溝通繁雜手續，並具有即時性，是更為便利的交易模式。 x數位授權中心有兩種計價方式，總收入計算法與網頁流量計算法。總收入計算法是將網站一定比例收入計算為音樂授權金額。網頁流量計算法則是依據網頁上的流量為基準計算音樂授權金額[8]。而BMI將網站使用區分為三類：1.音樂網站2企業網站3.非營利網站，三者會讓使用者選擇計價方式不同。 舉例來說，企業網站、非營利網站關於音樂使用，其音樂使用與網站業務目的無關，音樂使用僅為提升形象，故不宜使用總收入計算法，應採網頁流量計算方式會較為節省[9]。簡言之，音樂使用與網站業務目的相關，則多使用總收入計算法，使用音樂與網站業務目的無關，則多使用網頁流量計算法。而網站可對財政報告進行分析，並選擇最經濟的方案，並可在一年中進行四次的變更，以符合網站商業運作模式。 參、結論 藉由觀察國外著作權平台授權方式並參考營運模式，對於我國類似平台建置營運提出三點或許可以借鏡之建議： 一、依行業區分不同授權標準 BMI之授權契約多樣化，並以行業做為區分標準，滿足不同需求，此區分各種行業不同收費方式，值得借鏡。例如廣播業者與零售商播放音樂軟體，使用權利雖可能皆為公開播送權，但播放時間、地點、影響程度可能皆不相同，如一律依使用權利態樣定收費標準，似有失公平，應可參考BMI以行業區分授權契約種類模式。 二、即時性線上授權 BMI將授權契約區分為即時性授權契約與非即時性授權契約，而即時授權對於使用人而言，較為方便，我國則可考慮以即時線上授權為基礎，並將對象擴張至一般行業皆能運用。 三、費用計算方式 BMI即時線上授權收費方式區分為總收入計算法與網頁流量計算，在授權對象為網站時，給予多重選擇，例如使用者為一般網站時，網頁流量計算法是對其比較有利的。這種費用的計算方法，讓使用人可依據網站業務不同，選擇利益最大化之優點，增加了使用人使用平台誘因，故此方式值得借鏡。 綜上，BMI之授權方式與契約內容、經營方式有獨到之處，可成為我國著作權平台建立之參考範本，使著作得以順利流通，促進我國產業發展。惟各式授權契約擬定，除有賴大量契約範本蒐集方得完善，授權費用如何設定仍是未來類似平台建置營運必須透過交易經驗與資料統計分析始能克服之難題。 [1] 著作權法第10條：著作人於著作完成時享有著作權。 [2] Music Licensing History,National Religious Broadcasters Music License Committee,http://www.nrbmlc.com/music-licensing/music-licensing-history(last visited Sep. 8, 2015). [3] BMI,https://apps.bmi.com/licensing/nmwebsite.jsf(last visited Aug. 12, 2015). [4] Musuc Users,BMI,http://www.bmi.com/licensing(last visited Aug. 12, 2015). [5] Music License For Retail Establishments,BMI,http://www.bmi.com/forms/licensing/gl/rtl.pdf (last visited Sep. 12, 2015). [6] Music License For Fitness,Clubs,BMI, http://www.bmi.com/forms/licensing/gl/fit1.pdf,(last visited Sep. 8, 2015). [7] BMI,http://www.bmi.com/digital_licensing(last visited Sep. 8, 2015). [8] 例如來站人次、瀏覽人數。 [9] BMI，http://www.bmi.com/digital_licensing(last visited Aug. 11, 2015).
稻米基因定序大功告成，有助解決全球糧食問題由十個國家的科學家共同努力完成的「國際水稻基因組定序計畫（ IRGSP ）」，其研究成果刊登於最新一期的 Nature 期刊。科學家們共同解讀水稻 12 條染色體的基因密碼，未來將根據這些密碼來控制水稻的生長和結穗，可望有助解決全球糧食問題。 依聯合國統計資料顯示，水稻是全球人口 20% 的食物能量來源，而在全球人口持續擴增之情況下， 2025 年必須提高 30% 的水稻產量，才能擁有足夠糧食。 自1998 年起，本計畫即在日本主導之下，與中華民國、韓國、英國、加拿大、美國、巴西、印度、法國與中國等國之定序實驗室進行分工、共享，定序後的 DNA 序列將放在公開序列資料庫，供研究人員使用；而本計畫已在 2002 年底完成草圖，並陸續完成彌補空隙與基因註解工作。本計畫之成果於近幾年來，已陸續協助辨識數個影響重要農藝性狀的基因，例如，影響植物生長勢、提高水稻產量的基因、改變水稻光週期、使優良栽培種得以擴展種植面積的基因、控制植株高度的基因等。 水稻基因組定序工作之完成宣告後基因組時代的正式來臨，而完成此一世紀任務之際，善用相關經驗與新知，以投入水稻的深入研究工作，將能台灣水稻及其他作物的遺傳育種研究提供實際幫助。
車聯網「V2V」簡介V2V（Vehicle-to-vehicle）通訊使用短程無線通訊技術（dedicated short-range radio communication, DSRC）交換周邊車輛速度與位置等相關訊息，並協助採取相對應措施，如警告駕駛前方車輛正在剎車，或於駕駛視線死角處有其他車輛正高速接近。因此，使用V2V通訊技術可有效避免車輛間相互碰撞、紓解交通壅塞之問題，對環保方面亦有所助益，然而，此技術於多數車輛間得以相互通訊時，方能最大化其效益。 V2V通訊技術可以每秒約10次之頻率，使車輛間相互廣播並接收全面之訊息，從而在一定距離範圍內360度「感知」其他車輛並與其他車輛進行「對話」。若將搭載V2V通訊技術之車輛配備適當的軟體或安全設備，車輛間即可利用接收到的有效訊息來避免潛在的事故威脅。V2V通訊技術可偵測出超過300公尺範圍之交通情況，包括因交通、地形或天氣影響而受人類駕駛忽略之危險，較傳統使用雷達系統或攝影鏡頭進行偵測之方式更為精準。 無論是機車、汽車、卡車及公車皆可使用V2V通訊技術以提升車輛安全系統的性能，車輛間之連接技術將成為協助駕駛發現潛在交通危機的輔助工具，有助於顯著減少每年因交通事故喪生之人數。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部（Ministry of Health, MOH）與衛生科學局（Health Sciences Authority, HSA）於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0，以下簡稱AIHGle 2.0）[1]。延續2021年初版架構，以病人安全與強化信任為主軸，就人工智慧，特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧，在醫療場域之開發、部署與使用，分別課予開發者、部署者及使用者之責任，並以全生命週期治理一以貫之，期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引，定位為非強制性之最佳實務建議，做為《健康照護服務法》（Healthcare Services Act 2020, HCSA）、規範醫療器材之《健康產品法》（Health Products Act 2007, HPA）、《個人資料保護法》（PDPA），以及資通訊媒體發展局（IMDA）之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為：開發者（Developers），即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者；部署者（Deployers），指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構；使用者（Users），即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上，AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI，惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統，生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床（Clinical）、臨床作業（Clinical-Ops）與作業（Ops），明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者；至純屬作業性質者，則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類，並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時，其建議以服務水準協議（SLA）固化開發者與部署者間之權責，及標準作業程序（SOP）明定使用者責任： (一)開發者：負責法規遵循，以全產品生命週期（Total Product Lifecycle, TPLC）方法管理解決方案，確保訓練資料之品質與公平性，並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者：負責建立組織內部治理平台，辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應，並建立病人溝通流程；且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者：應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證，並於 AI 異常時啟動應變措施，以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構，強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境，指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督（human oversight），AI 僅為輔助工具，不得取代專業判斷；並依人為介入程度與風險高低，將風險類別區分為三類[3]： (一)人在迴路中（human-in-the-loop）：人類保有完全控制權，無人類指令即無法執行決策，屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上（human-over-the-loop）：人類處於監測角色，遇異常時接管控制，屬中至重度風險。 (三)人在迴路外（human-out-of-the-loop）：無人為介入；指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統，屬重度風險。 三、導入全產品生命週期（TPLC）管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案，自初期之規劃、設計與開發，歷經模型評估、上市後監測與維護，甚至是生命週期終止之除役階段，都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理，揭示七項倫理原則：安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護，以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則，更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例；以「公平」原則為例，開發者須使用具代表性資料，部署者須監測非預期偏誤，使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進，指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括：具持續學習能力之 AI，提醒防範「模型漂移」（model drift，即效能隨時間衰退）及資料揭露風險，要求建立追蹤模型效能之健全監測系統；就生成式 AI（Generative AI, GenAI）點出幻覺（hallucination）、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險，建議透過紅隊測試、檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應；直接面向消費者之 AI 應用：因脫離傳統醫療場域之安全監督，AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施，以外行人易懂之介面設計，並強化消費者教育，以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責，亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7]，雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導，但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看，新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引，在以下幾個面向，特別是對象範圍有較高的完整度，於衛福部指引仍有可借鏡的地方，亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌： 一、規範範圍不限於「生成式 AI」，完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術，目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent，因可能直接影響病人健康結果，涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題，因此暫未納入指引適用範圍，而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域，將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範，指明這類模型會依部署後的新資料更新行為，容易產生「模型漂移（model drift）」包括效能退化、意外資料揭露的風險，故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制，而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角，提供對「AI 產業（開發者）」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的，但就產業指引角度，醫療AI 開發廠商產業端，僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度，以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範，未能有專屬開發實務準則，提供從初期的規劃設計，如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度，到上市後監督與維護的詳細直接指引，確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業，例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範，指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督，特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明，必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄，且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用，並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台，以於 AI 解決方案的整個生命週期中，維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引，該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識，有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象，確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴（deskilling）及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明，但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外，並以「人為介入程度」作為風險分級依據，將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷，納入、內化於組織的風險管理機制中。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1]新加坡衛生部（Ministry of Health）與衛生科學局（Health Sciences Authority），《醫療照護人工智慧指引》（Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines）第2.0版，2026年3月，網址：https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf（最後瀏覽日：2026/06/05）。 [2]前揭註1之第4章責任分工，頁11；各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者，頁14~32；服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架，頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理，頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則，頁8~10。 [6]前揭註1，頁33至36（第8章新興發展：第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用）。 [7]衛生福利部，《醫療機構應用生成式人工智慧指引》，115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。