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。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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).
美國食品藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, US FDA）於2023年3月15日修訂《臨床研究電子系統、電子紀錄及電子簽章：問答集》（Electronic Systems, Electronic Records, and Electronic Signatures in Clinical Investigations: Questions and Answers）指引草案，為試驗委託者、臨床研究人員、人體研究倫理審查委員會、受託研究機構及其他利害關係人統整電子系統、電子紀錄及電子簽章常見問答，供食品、醫療產品、菸草製品及動物新藥臨床研究參考。 本指引草案修訂2017年6月21日所發布的《21 CFR part 11臨床研究使用電子紀錄及電子簽章—問答集》（Use of Electronic Records and Electronic Signatures in Clinical Investigations Under 21 Part 11-Questions and Answers），並將於本指引最終版確定後，取代2007年5月10日所發布的《臨床研究使用電腦系統》指引（Computerized Systems Used in Clinical Investigations）。US FDA認為電子系統、電子紀錄及電子簽章是可信且可靠的，並且通常可等同於紙本紀錄及手寫簽名的方式。 本指引修正重點如下： 一、新增電子系統驗證的風險基礎方法，以確保臨床研究建立、修改、維護、歸檔、檢索、傳輸電子資料及紀錄的真實性、完整性及機密性。 二、統整試驗委託者與資訊科技服務供應商合作應注意事項，以確保電子紀錄符合監管要求。 三、新增數位健康科技（digital health technology, DHT）定義及使用DHT考量重點。 關於臨床研究使用DHT，亦可參考2021年12月23日所公布的《透過數位健康科技擷取臨床研究遠端資料》（Digital Health Technologies for Remote Data Acquisition in Clinical Investigations）指引草案。該指引草案針對DHT的選擇、驗證、應用、訓練及風險提供相關建議。於臨床研究使用電子系統、電子紀錄及電子簽章已為國際趨勢，對於各國相關規範值得持續關注。 本文同步刊載於stli生醫未來式網站（https://www.biotechlaw.org.tw）
中國大陸國務院印發關於實施《促進科技成果轉化法》之規定中國大陸於2015年8月29日修改了其《促進科技成果轉化法》，為了該法的實施，中國大陸國務院於今年2月17日的常務會議中，即發表了其對於鼓勵研究機構及大專院校之科技研發成果運用的相關措施；而針對這些措施，中國大陸國務院於同月26日制定了相關的具體規定，並在3月2日時發布，並行文於各相關機關。 該規定分作16點，主要分三個大方向，包括促進研究機構及大專院校的科技研發成果轉移於民間企業、鼓勵科技研發人員發展創新技術以及創業活動，與科技研發環境的營造等等。 具體而言，其主要措施包括允許研發機構得自主決定其科技研發成果的運用，原則上不需要向政府申請核准或報備、其運用後的收入不需繳交國庫，得全部留於研發機構內，用於對研究人員之獎勵及機構內科技研發之用、其並對該收入用於對研究人員獎勵之比例下限作出明文規定、允許國立研發機構及大專院校之研究人員在一定條件下得保留原職位在一定期間內至民間企業兼職，或進行創業活動，以從事科技研發成果的運用，以及對研發機構的考核標準應納入對機構之科技研發成果及運用的評鑑等等。
因應美國華盛頓州《我的健康我的資料法》施行，受監管對象隱私權政策應更新美國華盛頓州《我的健康我的資料法》（My Health, My Data，以下簡稱該法）於2024年3月31日生效，該法係於2023年4月27日通過。目標在於保護華盛頓州消費者的健康資料，特別是生殖健康相關資料（data related to reproductive healthcare）。所拘束對象並不在HIPAA之監管範圍內，包括穿戴式裝置（wearables）、特定零售購物和非HIPAA 所規範之遠距醫療服務（telehealth services）所蒐集之資料。 該法最繁瑣合規要求之一為，受監管對象必須在其主頁上公佈消費者健康資料相關隱私權政策（下統稱隱私權政策）連結，連結必須為獨立、特定且不得包含該法所未要求之額外資訊。另針對小型企業，則設有三個月之緩衝時間，即應於 2024 年 6 月 30 日前遵循該要求。 隱私權政策必須清楚且醒目地揭露以下內容： 1. 所蒐集之健康資料類別和蒐集目的，包括將如何使用這些資料； 2. 所蒐集健康資料來源及類別； 3. 共享之健康資料類別； 4. 共享消費者健康資料的第三方或相關企業之類別；以及 5. 消費者如何行使該法所賦予之權利，包括撤銷同意和要求刪除之權利。 最重要的是，除特殊情形外（即1.已揭露其他特定目的2.取得消費者對其他特定目的所為蒐集、使用、揭露之明確同意），受監管對象不得基於隱私權政策中未明確揭露之任何其他目的，蒐集、使用或共享消費者健康資料。 若違反該法相關規定，即被視為違反《華盛頓州消費者保護法》（the Washington Consumer Protection Act），可由華盛頓州總檢察長提出強制執行。另該法為美國第一部保護大量健康資料之法律，顯現對消費者資料保護監管逐漸嚴格之趨勢。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。