從知名社群網路服務平台Twitter商標的更名看「品牌商標管理」
2023年7月知名社群網路服務平台Twitter基於品牌多角化經營考量（意圖進軍線上金融服務領域），Twitter執行長伊隆·馬斯克（Elon Musk）突然宣布全面變更品牌商標，經典「藍色小鳥」的商標標識改為黑白配色的「X」圖案（以下將該案例稱為「Twitter案」）。
實務上，企業可能於多種情況進行品牌商標之變更，例如：諾基亞（Nokia）因為希望向消費者表明其從手機公司轉型為商業科技公司的決心，故更換新商標，可見Twitter案的更名在科技業並不少見。重點在於品牌商標更名後，可能在商標法方面產生的風險。商標為指示品牌商品與服務來源的重要識別標識，在Twitter案中使用單一英文字母「X」作為新商標，在商標法上，一般被認為識別性較低，較難取得商標權，且其保護範圍可能也因此限縮於設計過的「黑白X標識」；其次，X作為一個常用的英文單字，較易產生與他人商標近似之風險，例如：微軟（Microsoft）公司2003年註冊與其遊戲系統Xbox通訊有關的X商標，或Meta公司自2019年起擁有藍白色彩的X字母商標，且註冊商標指定範圍也是社群媒體、軟體等。
為降低前述品牌商標爭議問題，建議企業由品牌標識設計、品牌全球拓展、品牌行銷宣傳三大階段，分別留意以下事項：
一、品牌標識設計階段：設計全新品牌標識或優化既有品牌標識前，事先評估品牌標識在商標法上是否具有識別性、是否與他人商標近似造成消費者混淆誤認等法定無法取得商標等風險，再決定是否維持原設計理念投入設計。如：Twitter案新商標X，除了透過品牌標識設計增加法律上的識別性，同時降低可能的侵權風險。
二、品牌全球拓展階段：如果預見可能侵權風險，則應加強爭議處理機制的建置，以利爭議發生時，及時採取因應措施。
三、品牌行銷宣傳階段：運用行銷手段加強品牌商標的「後天識別性」，如：透過投放廣告加強在消費者心中「黑白X標識」與品牌的連結等。
有關Twitter Inc.（現已併入X Corp.）的X品牌商標保護與布局策略，將會是後續值得關注的議題。
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徐婕伊
專案經理 編譯整理
Jordan Valinsky, Elon Musk rebrands Twitter as X, CNN, https://edition.cnn.com/2023/07/24/tech/twitter-rebrands-x-elon-musk-hnk-intl/index.html (last visited Aug 28, 2023).
Jennifer Korn, Nokia redesigns iconic logo to remind the world it’s not a phone company anymore, CNN, https://edition.cnn.com/2023/02/27/tech/nokia-logo-change/index.html (last visited Aug 28, 2023).
日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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://www.tips.org.tw）
美國交通部發布國家道路安全戰略，建立五大核心目標期待實現道路零死亡願景美國交通部（U.S. Department of Transportation）於2022年1月27日發布「國家道路安全戰略」（National Roadway Safety Strategy, NRSS），向道路零死亡的長期目標邁出第一步。NRSS採取「安全系統方法」（Safe System approach）作為解決道路安全問題的指導性框架，其內容涵蓋行為干預（behavioral interventions）、道路應對措施（roadway countermeasures）、法律與政策之執行、車輛安全特性與性能，及緊急醫療照護等層面。不同於傳統安全方法，安全系統方法承認人為錯誤與人性脆弱的事實，基於道路死亡應可預防之原則，利用可提前準備的主動工具（Proactive Tools）預先識別並解決交通系統中的問題，並且建立一套能有效解決或降低風險的備援系統（redundant system），以確保某一環節發生故障時，其餘部份仍可正常運作。 NRSS將以五大核心目標為主軸，規劃全面性的安全措施，以實現道路零死亡願景。上述五大核心目標包括： （1）更安全的人們（safer people）：鼓勵用路人採取安全、負責之行為，避免酒駕或毒駕等危險行為。 （2）更安全的道路（safer roads）：設計可減少人為錯誤之道路環境，提高脆弱用路人安全移動之可能性。 （3）更安全的車輛（safer vehicles）：透過改進既有技術與設備，並擴大對有效防止碰撞及使影響最小化的車輛技術與功能之使用，提高車輛安全性並降低碰撞頻率，例如：透過先進駕駛輔助系統（Advanced Driver. Assistance Systems, ADAS）預防或減輕碰撞的影響；或是利用偏離車道警示系統對車輛進行監控與紀錄，如檢測到車輛偏離車道，則立即向駕駛發出警報。此外應建立公共資訊資料庫，以便提供資訊幫助車輛安全行駛。 （4）更安全的速度（safer speeds）：透過結合環境的道路設計、教育與推廣活動，以及活用自動測速器、依路段環境進行速限等方式，有效控制車輛行駛速度。 （5）事故後照護（post-crash care）：透過完善緊急醫療照護提高事故存活率，並落實交通事故管理，避免事故再次發生。
2022年日本公布平台資料處理規則實務指引1.0版日本數位廳（デジタル庁）與內閣府智慧財產戰略推進事務局（内閣府知的財産戦略推進事務局）於2022年3月4日公布「平台資料處理規則實務指引1.0版」（プラットフォームにおけるデータ取扱いルールの実装ガイダンス ver1.0，簡稱本指引）。建構整合資料提供服務的平台，將可活用各種資料，並創造新價值（如提供個人化的進階服務、分析衡量政策效果等），為使平台充分發揮功能，本指引提出平台實施資料處理規則的六大步驟： 識別資料應用價值創造流程與確認平台角色：掌握從產生資料，到分析資料創造使用價值，再進一步提供解決方案的資料應用價值創造流程，以確認平台在此流程中扮演的角色。 識別風險：掌握利害關係人（如資料提供者與使用者等）顧慮的風險（如資料未妥適處理、遭到目的外使用等疑慮）。 決定風險應對方針：針對掌握的風險，決定規避、降低、轉嫁與包容等應對方針。 設定平台資料處理政策與對利害關係人說明之責任（アカウンタビリティ）：考量資料處理政策定位，擬定內容，並向利害關係人進行說明。 設計平台使用條款：依據「PDCA循環」重複執行規則設計、運作與評估，設計平台使用條款。 持續進行環境分析與更新規則：持續分析內部與外部因素可能面臨的新風險，並更新平台資料處理規則。
歐洲專利局拒絕以AI為發明人的專利申請歐洲專利局於2019年12月20日，拒絕受理兩項以人工智慧為發明人的專利申請，並簡扼表示專利上的「發明人」以自然人為必要。另於2020年1月28日發布拒絕受理的完整理由。 系爭兩項專利均由英國薩里大學教授Ryan Abbott（下稱：專利申請人）的團隊申請，並宣稱發明人是「DABUS」。DABUS並非人類，而是一種類神經網路與學習演算法的人工智慧，由Stephen Thaler教授發明並取得專利。專利申請人先於2019年7月24日將自己定義為DABUS的雇主並遞出首次專利申請，再於2019年8月2日改以權利繼受人名義申請（Successor in Title）。專利申請人強調系爭申請是由DABUS發明，且DABUS在人類判定前，即自我判定其想法具新穎性（identified the novelty of its own idea before a natural person did）。專利申請人認為該機器應可以被視為發明人，而機器的所有人則是該機器創造出的智慧財產權之所有人─這樣的主張是符合專利系統的主旨，給予人們揭露資訊、商業化和進行發明的動機。申請人進一步強調：承認機器為發明人可以促進人類發明人的人格權和認證機器的創作。 在經過2019年11月25日的聽證程序（Oral Proceedings）後，歐洲專利局決定依《歐洲專利公約》（European Patent Convention）Article 81, Rule 19 (1)駁回申請。歐洲專利局強調，發明人必須是自然人（Natural Persons）是國際間的標準，且許多法院曾經對此做過相應的判決。再者，專利申請必須強制指定發明人，因為發明人需要承擔許多法律責任與義務，諸如取得專利權後衍生的法律權利。最後，雖然Article 81, Rule 19 (1)規定發明人應該要附上姓名與地址，但單純幫一個機器取名字，並不會使之符合《歐洲專利公約》的發明人要件。歐洲專利局強調，從立法理由即可知道，《歐洲專利公約》的權利主體僅限自然人和法人（Legal Persons）、專利申請的發明人僅限自然人。歐洲專利局表示，目前AI系統或者機器不具有權利，因為他們沒有如同自然人或法人一樣的人格（Legal Personality）。自然人因為生命而擁有人格，而法人的法人格來自於法律擬制（Legal Fiction）。這些法律擬制的人格來自於立法者的授權或者眾多司法判決的演進，而AI發明者是不具有此般的法律擬制人格。