日本修法防止元宇宙品牌商標仿冒
日本政府於今（2023）年3月10日，閣議通過不正競爭防止法等一系列智財法律修正案，包括商標法、不正競爭防止法、意匠法（設計專利）、特許法（發明專利）、實用新案法（新型專利）、工業所有權特例法等智財相關六法修正案。5月11日送第211回國會（眾議院）審議中。
本次智財法律修正案，係為求智慧財產進行適當的保護與提升智慧財產制度的便利性，並確保國內外事業者間公平競爭，修法擴充他人商品型態的仿冒態樣，創設基於商標權人的同意下近似商標註冊制度；設計專利的新穎性喪失例外適用之證明手續的簡化、發明專利等國際申請優先權主張之手續電子化，另對外國公務員贈賄罪之罰金上限提高等措施。
為強化數位化多元事業品牌保護，除商標法修法以擴充可取得註冊商標，針對防止數位空間之仿冒行為，不正競爭防止法規定，自原始商品於日本首次銷售起三年內（不正競爭防止法第19條第1款第5項），禁止銷售與該商品非常近似的仿冒商品，然修法前前述行為態樣不適用於數位空間。本次修法為防止數位空間之仿冒行為，規定商品型態的仿冒行為，即使係發生於元宇宙等數位空間亦構成不正競爭行為，可行使侵害排除及侵害防止請求權（不正競爭防止法第2條第1款第3項）。
日本透過智財修法將商標保護觸角延伸入虛擬空間之作法，可作為我國未來政策推動與修法之借鑑。
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劉宥妤
副法律研究員 編譯整理
〈知財関連法改正案を一括閣議決定、商標登録要件を緩和 メタバースの模倣品にも対応〉，IP Force，2023/03/13，https://ipforce.jp/News/ip-news/summary/2023-03-13-5822（最後瀏覽日：2023/05/16）。
〈「不正競争防止法等の一部を改正する法律案」が閣議決定されました〉，經濟產業省，2023/03/10， https://www.meti.go.jp/press/2022/03/20230310002/20230310002.html（最後瀏覽日：2023/05/16）。
〈不正競争防止法等の一部を改正する法律案〉，日本眾議院，https://www.shugiin.go.jp/internet/itdb_gian.nsf/html/gian/honbun/houan/g21109054.htm（最後瀏覽日：2023/05/16）。
於回顧過去10多年來在大學智慧財產相關的政策措施以後，日本科學技術振興機構（JST）智慧財產戰略中心於7月5日就「政策建言－回首長達十多年的大學智財相關政策措施並探求今後的發展」總結作出發表。根據外識學者專家所組成的JST智慧財產戰略委員會所作成的研議，其就大學智財此後所追求的目標願景，以及為達成該願景各個部門（政府、大學、技轉中心與JST）各自所應扮演的角色提出了整體的建議。 在建言中提到，大學智財的目標願景乃在於「以未來運用為導向擬定智財策略」與「確保研究成果轉化智慧財產，積極回饋國民社會」，並列舉各部門為達成目標願景所應執行之任務。 建言中主要提到的各部門任務如下所述： 【日本政府的任務】 ‧對於大學的智財評價，不應只限授權金收入，也應考慮共同研究、創新育成（由大學孕育而生的新創企業）的創出效果。 ‧應建構於獲得革新性的研究成果時，能夠搶先取得基礎專利、強化週邊專利的策略性的、機動性的強而有力的智財支援體制。 【日本大學、技轉中心的任務】 ‧為創造強勢的專礎專利，應能確保具備優秀判斷力的人材，與應進行充分的先前技術檢索。 ‧應以大學成果的早期實用化為導向，推進與中小、新創企業的合作關係。 ‧思考大學間、技轉中心間多樣而有效果的合作形態，積極謀求提升技轉機會。 ‧強化對學生與研究者的智財教育與智財進修。 【JST的任務】 ‧研析早期而積極的智財發掘與迅速而機動的資金投入等等主動性的支援模式。 ‧進行熟悉海外技術移轉的專業人材的配置與培育，且就對大學專利之權利侵害提供設置諮詢窗口等的支援措施。 ‧促進大學閒置專利的海外技術移轉。 ‧研議於鉅額資金投入而有多數大學、企業參與之特定大型計劃的場合，不受日本版the Bayh-Dole Act條款的限制，而由特定公共的機關等執行專利的管理。
中國大陸公布專利法修正草案對外徵詢意見中國大陸國家知識產權局於2015年4月1日，公佈第四次《中華人民共和國專利法修改草案（徵求意見稿）》，其中涉及實質性修改條文共30條，包括修改現有條文18條、新增11條、刪除1條，並增加「專利的實施和運用」章。 具體修改重要內容包括： 一、強化外觀設計保護：1、產品局部外觀設計納入專利法保護範圍。2、增加外觀設計專利國內優先權制度。3、將外觀設計專利權之保護期限由10年延長到15年。4、鑒於實用新型和外觀設計專利權的授予沒有經過實質審查，具有不穩定性，草案增訂「專利權評價報告」作為侵權糾紛審理和處理過程中必須提交的「證據」，當事人無正當理由不提交，需自行承擔訴訟上不利後果。 二、提升發明人地位：1、草案規定「利用本單位物質技術條件完成的發明創造」，權利歸屬優先適用約定原則，若未約定時，申請專利權利歸屬於發明人或設計人。2、為解決國家設立之研究機構、高等院校專利技術移轉率低問題，允許發明人或設計人在單位怠於實施發明情形下，可與單位協商自行實施或者授權他人實施該專利，並按照協議享有相應權益，藉以激勵發明人積極進行技轉實施。 本次意見徵集時間已於4月28日截止，上述強化外觀設計保護及發明人地位作法，得否順利通過，有待後續持續追蹤。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇（World Economic Forum, WEF）於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書（A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence），說明在AI開發生命週期和治理生態系統中，應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會（Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity）指出，目前AI生命週期應分為兩個部分，一是管理AI使用，二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性，而是需整體考量並建立包容的AI生態系統，包括（1）包容性AI基礎設施（例如運算能力、資料儲存、網路），鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中；（2）建立AI素養、教育及意識，例如從小開始開啟AI相關課程，讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校，甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考，盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識，並能夠認識其可能帶來的風險與機會；（3）公平的工作環境，未來各行各業需要越來越多多元化人才，企業需拓寬與AI相關之職位，例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面，必須考慮不同利益相關者之需求，並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段，期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性： 1.了解問題並確定AI解決方案：釐清為何需要部署AI，並設定希望改善的目標變量（target variable），並透過制定包容性社會參與框架或行為準則，盡可能實現包容性社會參與（特別是代表性不足或受保護的族群）。 2.包容性模型設計：設計時需考慮社會和受影響的利益相關者，並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集：透過設計健全的治理及隱私，確定更具包容性的資料蒐集路徑，以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試：除多元化開發團隊及資料代表性，組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試，並招募測試組進行測試與部署，以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化，需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統，並監控社會影響：部署AI系統後仍應持續監控，並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者，以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期：不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期，而是以流動、展開及演變的態度，隨時評估及調整，以因應新的挑戰及需求，透過定期紀錄及審查，隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上，本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念，期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等，以因應未來無所不在的AI社會與生活，建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力2025年5月2日，聯邦司法會議證據規則諮詢委員會（Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules）以8比1投票結果通過一項提案，擬修正《聯邦證據規則》（Federal Rules of Evidence，FRE），釐清人工智慧（AI）生成內容於訴訟程序中之證據能力，以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定，對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範，所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰，《聯邦證據規則》修正草案（下稱「修正草案」）擬新增第707條「機器生成證據」（Machine-Generated Evidence），並擴張第901條「驗證或識別證據」（Authenticating or Identifying Evidence）的適用範圍。 本次增訂第707條，針對AI生成內容作為證據時，明確其可靠性評估標準，以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性（Explainability）等問題，進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定，AI生成內容作為證據必須符合以下條件： 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益； 2. AI系統於產出該內容時，係以充分且適當之事實或資料為輸入依據； 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法，並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定：「為符合證據之驗證或識別要求，提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類，意即明文要求提出AI生成內容作為證據者，須提出足夠證據，以證明該內容具有真實性與可信度，方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛，如何在引入生成式AI的同時，於司法創新與證據可靠性之間取得平衡，將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題，值得我國審慎觀察並參酌因應，作為制度調整與政策設計的參考。