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）。
美國聯邦第九區巡迴上訴法院，於2009年2月20日判決中維持下級審見解，認定『禁止暴力電玩法案』係違反憲法所保護的言論自由。系爭法案於2005年由加州國會通過，並由州長Arnold Schwarzenegger所簽署批准。根據該法案規定，禁止販售或出租所謂『特別殘酷、極端邪惡或道德敗壞（especially heinous, cruel or depraved）』的暴力電玩給未滿18歲的未成年人；符合法條所描述之暴力電玩並應該在包裝盒上加註除現行ESRB分級標誌以外的特別標示（18禁）；且賦予零售商於販賣暴力電玩時，有檢查顧客年齡之義務，違者將可處1000美元罰款。 聯邦法院法官認為，被告（加州政府）無法證明『暴力電玩』會影響青少年心理及精神方面的健康，或者出現反社會或激進的行為舉止；被告也無法證明透過立法禁止的手段，能有效達到法案所宣稱保護未成年人的立法目的；法院也認為，系爭條文規定過於模糊，並未能說明暴力電玩之判斷標準。 原告Video Software Dealers Association 和Entertainment Software Association表示，要達到加州政府所宣稱的保護未成年人的立法目的，應從加強既有ESRB分級制度的教育宣導、落實零售商遵守分級制度以及透過父母的管教監督等方式著手，而非增加不適當的內容審查機制。然而，支持該法案者則主張，禁止暴力電玩如同禁止對未成年人散佈色情內容一樣（最高法院認為政府禁止對未成年人散佈色情內容並未違憲），本案被告加州州長Schwarzenegger也表示將上訴到底。 日前在德國也出現修正刑法，將販賣或散佈暴力電玩入罪之提議，在暴力電玩分級制度所引起的爭議日益擴大之際，各國相關作法及其所引起之爭議，或許值得我國主管機關重新檢討「電腦軟體分級辦法」之借鏡參考。
瑞士新修正專利法進一步釐清研究、試驗免責範圍近幾年，製藥領域專利權效力的範圍及例外空間何在，引起廣泛討論，為發展製藥產業，諸多先進國家紛紛修改其專利法，擴大專利權例外範圍，使研發工作更易進行，以爭取跨國藥廠研發委外之機會。例如歐盟2004年修正通過的第2004/27指令，即對學名藥的試驗免責予以明文規定，而歐盟各會員國在將該指令內容落實為內國法的過程中，則有不少國家進一步擴大該指令例外規定的適用範圍。 瑞士雖非歐盟會員國，不過其在化學及製藥領域擁有世界一流的領先技術，因此瑞士也特別注意法規範面對於技術研發與產業發展之影響，並在近幾年積極展開類似的修法工作，瑞士新修正的專利法所規定的研究或試驗免責範圍，更進一步釐清農業領域使用受保護之生物物質之疑義，值得參考。 瑞士新修正專利法第9條規定，專利權效力不及於：（1）於私領域基於非商業目的之行為；（2）基於實驗與研究目的，為針對發明客體及其可能之應用獲取新知識所進行之行為，特別是與該發明客體有關之所有科學研究，均為容許空間；（3）為就某一藥品於瑞士取得上市許可，或於其他有類似藥品上市管制的國家取得上市許可所進行之必要行為；（4）為於教學機構中教學之目的而使用發明；（5）為進行植物品種之選育、發現或開發，而使用生物物質之行為；（6）在農業領域，出於偶然或因技術上不可避免而獲得生物物質。 上述新規定自2008年7月1日生效，隨著專利法對研究例外範圍的進一步釐清，瑞士的法規環境更具有發展生技研發服務的吸引力與國際競爭力。
瑞士洛桑管理學院發布2020世界競爭力評比報告瑞士洛桑管理學院（International Institute for Management Development, IMD）於2020年6月發布2020世界競爭力評比報告（IMD’s 2020 World Competitiveness Ranking 2020 results）。此份報告共評比 63 個經濟體，全球競爭力前5名依序為新加坡、丹麥、瑞士、荷蘭與香港；其他重要經濟體之排名包含加拿大為第8、美國第10、臺灣第11、中國第20、南韓第23與日本第34。 2020世界競爭力評比以有「經濟表現」（Economic Performance）、「政府效能」（Government efficiency）「企業效能」（Government Efficiency）和「基礎建設」（Infrastructure）四大評比指標，旗下再細分為340個子標，例如人均GDP、對外直接投資佔GDP比例、國際貿易、國際投資、財政、勞動力市場、顧客滿意度受企業重視程度、健康與環境基礎建設、研發人力比例、研發總支出占GDP比例等。此次評比中，可以看出小型經濟體（如新加坡、香港、丹麥等）因容易凝聚社會共識，表現較為優異。而排名退步的國家如中國和美國，乃因兩國之間貿易戰損害經濟表現（美國從2019年第3掉至今年第10，中國自14掉至20）。香港亦從2019年的第2排到第5，其經濟表現下降乃因社會動盪以及中國貿易戰影響。 我國在此次評比中表現優異，綜合排名第11名，較2019年上升 5 名；且我國在亞太地區中高居第 3名，僅次於新加坡和香港，為 2016 年以來最佳成績。評比指標之政府效能、企業效能、基礎建設排名均有進步，其中政府效能排名全球第9，首次進入世界前10名。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。