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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聯合國人權高級專員辦公室(Office of the United Nations High Commissioner for Human Rights, OHCHR)於2021年9月15日發布《數位時代隱私權》(The Right to Privacy in The Digital Age)調查報告,分析各種人工智慧技術,例如側寫(profiling)、自動化決策及機器學習,將如何影響人民之隱私或其他權利,包括健康權、教育權、行動自由、言論自由或集會結社自由等,並提出對國家與企業應如何因應之具體建議。 一、針對國家與企業使用人工智慧之共同建議:在整個人工智慧系統生命週期中,包括設計、開發、部署、銷售、取得(obtain)或運營,應定期進行全面的人權影響評估(comprehensive human rights impact assessments),提高系統使用透明度與可解釋性,並應充分通知公眾與受影響之個人其正在使用人工智慧進行決策。 二、針對國家使用人工智慧之建議:應確保所有人工智慧的使用符合人權,明確禁止並停止販售不符合國際人權法運作之人工智慧應用程序。在證明使用該人工智慧系統能遵守隱私及資料保護標準,且不存在重大準確性問題及產生歧視影響之前,應暫停在公共場所使用遠端生物識別技術。並盡速立法及建立監管框架,以充分預防和減輕使用人工智慧可能造成不利人權的影響,以及確保在侵犯人權時能夠有相關之補救措施。 三、針對企業使用人工智慧之建議:應盡力履行維護人權之責任,建議實施商業與人權指導原則(Guiding Principles on Business and Human Rights),並打擊(combat)人工智慧系統開發、銷售或運營相關的歧視,進行系統評估與監測,以及設計有效的申訴機制。
美國與歐盟共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》近年來,人工智慧(Artificial Intelligence, AI)於藥品生命週期各階段的應用快速發展,有望促進藥品研發創新並縮短上市時程。然而,AI技術開發、部署、運用與維護皆涉及複雜的治理議題,為確保AI產出結果準確且可靠,並保障藥品安全且有效,有必要於藥品監管體系建立AI管理機制。 美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)於2026年1月14日共同發布《藥品開發優良人工智慧實務指導原則》(Guiding Principles of Good AI Practice in Drug Development),建立AI應用於藥品生命週期的治理框架。 該文件提出10項指導原則,包括: 1.AI開發與使用須符合倫理原則並落實以人為本的價值 2.採取風險為本的方法進行驗證、風險緩解與監督 3.遵循相關法律、倫理、技術、科學、資安及與監管標準,包括優良實務規範(GxP) 4.明確界定使用情境(Context of Use) 5.整合AI技術與使用情境之跨領域專業能力 6.強化資料治理與文件化 7.依循系統設計與軟體工程最佳實務進行模型開發並採用適切資料 8.採行風險為本的效能評估 9.落實AI技術生命週期管理 10.提供清楚且必要的資訊揭露 兩大監管機關強調,該文件可作為未來制定共識標準與監管指引的基礎,並促進國際監管調和與合作。預期將成為各國監管機關建構AI應用於藥品監管體系相關政策、法規與指引的重要參考。
複製牛肉即將上桌?-複製動物作為食品之歐盟規範觀察 IEA 發表「德國能源政策 2013 年檢閱報告」