英國氣候過渡計畫工作小組(Transition Plan Taskforce, TPT)在2022年11月8日公布其氣候揭露報告框架草案(Disclosure Reporting Framework)、實施指南,以及技術性附錄,用以輔導英國企業擬定氣候過渡計畫,並在技術性附錄中提供與氣候揭露相關的指標與準則等詳細資訊,供企業參考。
氣候過渡計畫是英國淨零政策相當重要的一環。英國財政部長於2021年COP26大會上宣布成立工作小組,研擬氣候過渡計畫的規範,要求英國企業公布清晰且可交付的計畫,英國財政部在2022年4月宣布TPT成立,負責建立一套英國適用、並且可與其它國際準則進行轉換的氣候過渡計畫準則。TPT根據氣候相關財務揭露工作小組(Task Force on Climate-related Financial Disclosures, TFCD)、國際永續準則理事會(International Sustainability Standards Board, ISSB)、及格拉斯哥淨零金融聯盟(the Glasgow Financial Alliance for Net Zero, GFANZ)等現有成果,另增若干細節,在2022年11月提出此一框架草案及指南等文件。
TPT框架建議企業以企圖心、行動力和當責性為原則,分階段設定過渡計畫目標。而企業的氣候揭露應包括五大項目:基礎事項(如企業目標)、執行策略(如企業營運)、擴大參與策略(如與價值鏈的連結)、使用的指標與目標(如財務指標)以及治理(如董事會的監督與報告),這些在實施指南中都有詳細的說明。
TPT框架自公布起即公開徵求各界意見至2023年2月28日,並廣邀各界就其內容進行測試,提供意見反饋,這些都將供作TPT修訂框架之參考,預計2023年完成草案的最終版本。TPT的文件雖不具法律效力,但是其內容將成為英國金融行為管理局(Financial Conduct Authority, FCA)未來修訂上市公司及金融機構相關氣候過渡計畫揭露規則時的依據,其後續發展值得關注。
美國聯邦最高法院(Supreme Court of the United States)於2020年6月30日以8票對1票之決定,肯認網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊。 本案之爭點在於,「通用名稱.com(generic.com)」是否亦會被認定為通用名稱而無法取得商標註冊。過去美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)認為,當通用名稱與通用頂級域名(如「.com」)組合時,所得到之組合仍會被認定具有通用性(generic),因為僅在通用名稱中加入「.com」,如同加入「公司」一詞,無法藉此傳達任何可識別來源之意義。就「booking.com」而言,由於 「Booking」一詞意指旅行預訂,「.com」一詞表示其為一個商業網站,故消費者觀諸「booking.com」此一用語,會認為其是提供旅遊住宿之線上預訂服務。且即便認為「booking.com」屬於描述性商標,其亦缺乏第二意義而無法註冊。 惟聯邦最高法院認為,因為同一時間僅有一個實體可占用一特定網域名稱,因此「generic.com」一詞可向消費者傳達與特定網站之關聯。且對於通用性之認定原則主要有三:首先,通用性係指商品或服務之類別,而非該類別之特定示例;其次,對於複合用語而言,其識別性之認定應以整體觀之,非個別隔離觀察;最後,應視用語之相關意涵對於消費者之意義而定。基於該等原則,「booking.com」是否具有通用性,取決於該用語是否整體上向消費者表示為線上旅館預定服務之類別,例如:消費者是否會認為另一家提供相似服務之Travelocity也是一種「booking.com」;但消費者並非以此種方式來認知「booking.com」用語,因此,由於「booking.com」對於消費者而言並非通用名稱,其未具通用性。 USPTO另認為基於政策考量,其反對如「booking.com」之「generic.com」之商標註冊,因此種商標保護將使商標權人對於其他應保持自由使用之相似文字擁有過度控制權,例如可能會妨礙競爭者使用「booking」用語或「ebooking.com」、「hotel-booking.com」等域名。聯邦最高法院指出,USPTO顧慮之情形其實也會出現於任何描述性商標。事實上,除非可能造成消費者混淆,競爭者之使用並不會侵害商標權。「booking.com」是識別性較弱的商標,較難導致消費者混淆,且booking.com公司亦自承「booking.com」之註冊不會阻止競爭者使用「booking」之用語來描述其之服務。因此,聯邦最高法院最終認定「booking.com」之註冊不會使商標權人壟斷「booking」此一用語。
英國Ofcom宣布改善消費者轉換服務業者之流程英國電信管制機關Ofocm於2013年8月宣布了新的措施,目的在幫助消費者轉換其電話和寬頻服務業者時,更加輕鬆與方便。 當消費者計畫轉換其寬頻服務業者時,時常面臨著必須許多不同業者的手續、流程,包含轉換與被轉換的業者,以及中介服務的業者。如此複雜的轉換過程造成混亂,也容易讓消費者認為轉換服務業者是很麻煩的,某種程度上阻礙消費者選擇較佳服務業者的機會。 Ofcom的研究指出,在轉換業者的過程中,最大的阻礙在於,消費者有時覺得不好意思向目前提供服務的業者提出轉換的申請,在這樣的過程中,現在的業者有很多的主導權,例如對於轉換過程的遲延或服務的中斷,均導致消費者承受不必要的拖累。 為了解決這些問題,Ofcom決定,未來當消費者計畫轉換服務業者時,只需要遵循一個單一的轉換程序,由新的服務業者代表消費者進行此一過程。 這個「由遷入供應商主導(gaining provider led,GPL)」的過程中,已廣泛的是用於電話和寬頻服務之轉換程序,消費者將不再需要聯繫他們現有的服務業者、收到一個編號,以轉換業者。 Ofcom還設置了額外的措施,以幫助防止消費者在轉換的過程中遭遇服務的中斷、或是有未經消費者同意的轉換。 一個明確的和改進的切換過程中,以幫助消費者。 Ofcom在既有GPL程序的基礎上進行改善,制訂單一的流程,強化流程的監督,為消費者提供增值收益。 根據Ofcom初步制訂的單一轉換流程,服務業者必須遵守以下指示: ‧留存每一位消費者轉換服務的相關同意記錄,以保護消費者在不知情之下,被轉換到不同的業者; ‧防止消費者轉換時出現服務的空窗期,特別是電話和寬頻服務的轉換; ‧給消費者提供關於業者服務品質的資訊,如提前終止服務時,可能需負擔的額外費用變化,使消費者可以做出明智的決定。 Ofcom計畫於2014年初將細部程序制訂並執行,並可能提出下一階段的工作,涵蓋兩個關鍵領域: ‧持續與業者溝通,確保消費者得到更好的保護; ‧進一步改進電話、不同類型的寬頻服務、不同類型的網路之間的轉換(例如Cable網路)
美國最高法院判決單離DNA片段不具專利標的適格性2013年6月13日美國最高法院(the Supreme Court of the United States)就備受矚目之Association for Molecular Pathology v. Myriad Genetics, Inc.一案做出判決,認定如乳癌易感基因BRCA1、BRCA2等經單離(isolated)的人類DNA片段不具美國專利法第101條(35 U.S.C. §101)所規定之專利標的適格性。 美國最高法院指出,雖然專利權人發現了BRCA1與BRCA2基因的位置與序列,但是其並未創造或改變BRCA1與BRCA2基因上的任何遺傳資訊,亦並未創造或改變該DNA片段的基因結構,所以即使其是發現了一個重要而有用的基因,但僅是將其從周遭其他基因材料中分離出來,並非為一項發明行為。亦即是說,突破性、創新或卓越的發現並不必然符合美國專利法第101條之要件要求。 不過,美國最高法院認為,cDNA片段可以具備專利標的適格性,因為其為從mRNA所創造出來、僅具備外顯子(exons-only)的分子,而非自然發生之自然產物。然而美國最高法院對於cDNA是否符合其他可專利要件之要求並不表示意見。 美國最高法院亦強調,本案判決並未涉及任何方法發明,亦未就將有關BRCA1與BRCA2基因之知識予以應用的發明做出判斷,且未判斷自然發生之核苷酸順序經改變的DNA片段是否具備專利標的適格性的問題。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。