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).
自 92 年歐盟公告「廢電機及電子設備指令」（ WEEE ）及「電機及電子設備使用某些危害物質限制指令」（ RoHS ）以來，國際大廠紛紛制訂各種綠色採購標準以要求供應鏈體系符合無毒性、可回收及省能源的目標。回顧 94 年台灣電機電子產品輸歐出口值為新台幣 2,334.27 億元，影響廠商家數為 31189 家，因此這兩項指令執行之後，對台灣產業的衝擊影響甚鉅。 為協助國內中小企業因應歐盟 RoHS 指令之執行，經濟部中小企業處自 93 年起即已開始進行相關輔導工作，解決中小企業在面對綠色採購要求所遭遇之問題，如：法規環境、客戶要求、管理制度、人力資源等，藉由綠色供應鏈輔導，提升中小企業對綠色產品的認知，塑造優質而有效率的綠色供應鏈環境，以強化中小企業綠色競爭力。 隨著歐盟指令的推行已逐漸從資訊產品等 3C 大廠擴散到小型家電、玩具運動器材及電動工具等中小型企業規模，因此經濟部中小企業處將持續辦理輔導中小企業進入綠色材料與供應鏈體系，以及清查限用物質診斷、成立網路顧問團提供諮詢、綠色材料及供應鏈人才培訓、建立綠色供應鏈稽核訓練系統、示範觀摩及成果擴散等工作。 綠色產品趨勢已是不可擋的潮流，隨著今年 7 月 1 日 RoHS 指令的執行，及後續 EuP 、 REACH 、 … 等一連串綠色指令法規要求，對我國企業是一波波嚴酷的挑戰，需要政府投入更多的資源，繼續協助企業符合客戶綠色採購要求，將環保貿易障礙轉換成企業發展的新契機，開發拓展綠色產品的商機，以提升我國企業之綠色競爭力。
運作技術成熟度(Technology Readiness Level)進行技術評估運作技術成熟度(Technology Readiness Level)進行技術評估 資策會科技法律研究所 法律研究員 羅育如 104年10月22日 壹、前言 為提升我國科技競爭力，於1999年制定科學技術基本法(以下簡稱科技基本法)，透過科技基本法的規定，使原本歸屬國有財產之研發成果，得以下放歸屬執行單位所有，使大學對研發成果能有更完善應用之權利。 科技基本法實施之後，各研究單位開始學習國外經驗，積極進行產學合作，將內部之研發成果技術移轉與外部產業。但是，科技基本法實行已15年的今日，各界逐漸發現，政府經費之投入與研發成果產出之經濟效益有相當大的差距。例如科技部102年專題研究計畫補助經費為215億新台幣，但僅創造3.5億新台幣之衍生成果技術移轉權利金[1]。政府經費投入與產出不符預期的議題，牽涉多元層面問題，但是從新設立政府計畫案之目標與KPI，可以發現政府新創設之補助計畫開始以協助技術商業化作為主要目的，例如萌芽計畫、產學計畫等。 技術商業化操作模式會依據技術成熟度不同而有所差異，技術成熟度高的項目，廠商承接後所需要投入的研發成果可能較低，直接協助廠商改善生產流程或是成為產品商品化的機率較高；反之，廠商則需要投入較多的技術研發費用，需要花費較多的人力與資源，技術才有機會商品化。 由此可知，在技術商業化計畫推廣時，技術項目的技術成熟度是一個重要的評估關鍵。本文針對技術成熟度的評估指標詳細說明，以提供執行技術商業化計畫時，評估技術項目之參考。以下會分別說明何謂技術成熟度以及技術成熟度如何運用，最後會有結論與建議。 貳、技術成熟度說明 技術成熟度或稱為技術準備度(Technology Readiness Level；簡稱TRL)是美國太空總署(NASA)使用多年的技術評估方法，後來為美國國防部所用，再廣為國際各政府機構、學研單位、企業機構使用。 TRL是一個系統化的量尺/衡量指標，可以讓不同型態的技術有一致性的衡量標準，描述技術從萌芽狀態到成功應用於某項產品的完整流程[2]。而TRL涵蓋的技術研發流程則包括四個部分：(1)概念發展：新技術或是新概念的基礎研究，涵蓋TRL1~3；(2)原型驗證：特定技術針對一項或是多項潛在應用的技術開發，涵蓋TRL4與5；(3)系統開發：在某一應用尚未成為一整套系統之前的技術開發以及技術驗證，然後進行系統開發，涵蓋TRL6；(4)系統上市並運作[3]，涵蓋TRL7~9。以下分別說明TRL每個衡量尺度的定義[4]。 TRL 1 基礎科學研究成果轉譯為應用研究。 TRL 2 為某項特殊技術、某項材料的特性等，找出潛在創新應用；此階段仍然是猜測或推論，並無實驗證據支持。 TRL 3 在適當的應用情境或載具下，實驗分析以驗證該技術或材料相關物理、化學、生物等特性，並證明潛在創新應用的可行性(proof-of-concept)。 TRL 4 接續可行性研究之後，該技術元素應整合成具體元件，並以合適的驗證程序證明能達成原先設定的創新應用目標。 TRL 5 關鍵技術元件與其他支援元件整合為完整的系統/系系統/模組，在模擬或接近真實的場域驗證。需大幅提高技術元件驗證的可信度。 TRL 6 代表性的模型/雛形系統在真實的場域測試。展示可信度的主要階段。 TRL 7 實際系統的雛形品在真實的場域測試。驅使執行TRL7的目的已超越了技術研發，而是為了確認系統工程及研發管理的自信。 TRL 8 實際系統在真實的場域測試，結果符合設定之要求。代表所有技術皆已整合在此實際系統。 TRL 9 實際系統在真實場域達成目標。 參、技術成熟度應用 技術成熟度可以單純拿來衡量技術開發階段、可用來衡量技術開發風險、也可作為研發機構角色以及補助計畫定位的參考，以下說明。 一.技術成熟度用來衡量技術開發階段 這是技術成熟度最單純的應用方法，但因為每種技術領域都可其特殊的技術開發脈絡，所以可以根據NASA原有的技術成熟度，修改成貼近該技術領域需求的技術成熟度指標。目前有看過軟硬體TRL指標、綠能&能源TRL指標、ICT TRL指標、生醫(新藥、生物製劑、醫材)TRL指標等[5]。 二、技術成熟度用來管理技術研發風險 研究開發需投入大量的人力、物力，而研究成果的不確定性又很高，所以需要有良好的技術研發管理。技術成熟度對技術研發管理而言，是風險的概念，一般而言，TRL階段與技術風險是反向關係，也就是說TRL階段越高，技術風險越低[6]。 需要考慮的面向包括[7] ，(1)現在技術成熟度在哪一階段?以及我們投入研發後，希望達到的技術成熟度目標為何?(2)從現在的技術成熟度到專案需要的技術成熟度，要精進這項技術到底有多難?(3)這項特定技術如果開發成功，對於全面技術目標而言的重要性如何? 三、機構角色以及補助計畫定位 TRL指標可用來明確區分研發機構角色定位，例如工研院內部運用TRL指標做為技術判斷量化評估指標，並且工研院需將技術成熟度提升到TRL6或7，以克服技術面的問題，進行小型試量產，才能跨越死亡之谷讓業界接手商業化[8]。 TRL指標也可以用來區分補助計畫的標的範圍，例如美國國防部傾向投資TRL 4階段技術，美國國防部培養TRL4以及4以下的技術到TRL6階段，使得這些技術能更順利的進入技術市場，其原因在於TRL程度越低，成功商品化的不確定性以及風險就越高，而TRL4階段技術項目，是美國國防部可以承受的風險程度[9]。 肆、結論 TRL指標現在已被廣泛的運用在技術評估工作上，透過量化的指標，協助研發人員或是技術管理人員方便掌握每個技術開發案的現況，例如現在技術在TRL哪個階段，技術開發結束後，TRL預計會到達哪個階段。確定目標之後，就可以進一步評估這個計畫開發案的風險並評估組織需投入的資源。 TRL是一個簡易的技術評估指標，但如果要以此做出全面性的技術策略，似乎就還是有所不足，因此，可以再搭配其他技術評估變項，發展為全面性的技術風險管理評估指標，可能可以搭配技術開發困難度指標，用以評估TRL往上提升一級的困難度程度[10]，也可以搭配技術需求價值指標[11]，這項技術順利成功的話，對整個系統開發而言的價值高低，價值非常高的話，就值得花更多資源與人力去投資。 由此可知，應該可以積極運用TRL指標，用來評估政府技術補助計畫，協助大學技轉辦公室管理各研發團隊之技術開發進程，也可提供技術移轉潛在廠商清楚設定技術規格，減低技術供給方與技術需求方之間的認知差異，進而提升技術移轉成功率，也就可以拉近政府經費投入與研發成果產出的差距。 [1] 行政院國家科學委員會，行政院國家科學委員會102年年報，頁24、98(2013)，http://www.most.gov.tw/yearbook/102/bookfile/ch/index.html#98/z，最後瀏覽日2015/07/21。 [2] John C. Mankins, NASA, Technology Readiness Levels: A White Paper (1995). [3] id. [4] US DEPARTMENT OF DEFENSE (DoD), Technology Readiness Assessment (TRA) Guidance (2011), http://www.acq.osd.mil/chieftechnologist/publications/docs/TRA2011.pdf (last visited July 22, 2015). [5] Lewis Chen，＜Technology Readiness Level＞，工研院網站，http://www.sti.or.th/th/images/stories/files/(3)ITRI_TRL.pdf (最後瀏覽日：2015/07/22)。 [6] Ricardo Valerdi & Ron J. Kohl, An Approach to Technology Risk Management (2004), http://web.mit.edu/rvalerdi/www/TRL%20paper%20ESD%20Valerdi%20Kohl.pdf (last visited July 22, 2015). [7] John C. Mankins, Technology Readiness and Risk Assessments: A New Approach, ACTA ASTRONAUTICA, 65, 1213, 1208-1215 (2009). [8] 邱家瑜、蔡誠中、陳禹傑、高皓禎、洪翊恩，＜工研院董事長蔡清彥 以新創事業連結全球市場 開創屬於年輕人的大時代＞，台灣玉山科技協會，http://www.mjtaiwan.org.tw/pages/?Ipg=1007&showPg=1325 (最後瀏覽日：2015/07/22)。 [9] Ricardo Valerdi & Ron J. Kohl, Massachusetts Institute of Technology, An Approach to Technology Risk Management, http://web.mit.edu/rvalerdi/www/TRL%20paper%20ESD%20Valerdi%20Kohl.pdf (last visited July 21, 2015). [10] 同註7。 [11] 同註7。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
英國資訊委員辦公室（ICO）發布企業自行檢視是否符合歐盟一般資料保護規則之12步驟英國作為歐洲金融重鎮，不論各行業均有蒐集、處理、利用歐盟會員國公民個人資料之可能，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation，簡稱GDPR）作為歐盟資料保護之重要規則，英國企業初步應如何自我檢視組織內是否符合歐盟資料保護標準，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner's Office, ICO）即扮演重要推手與協助角色。 英國ICO於2017年4月發布企業自行檢視是否符合GDPR之12步驟（Preparing for the General Data Protection Regulation（GDPR）-12 steps to take now），可供了解GDPR的輪廓與思考未來應如何因應： 認知（Awareness）：認知GDPR帶來的改變，與未來將發生的問題與風險。 盤點資料種類（Information you hold）：盤點目前持有個人資料，了解資料來源與傳輸流向，保留處理資料的紀錄。 檢視外部隱私政策（Communicating privacy information）：重新檢視當前公告外部隱私政策，並及時對GDPR的施行擬定因應計畫。 當事人權利（Individuals'rights）：檢視資料處理流程，確保已涵蓋GDPR賦予當事人如：告知權、接近權、更正權、刪除權、製給複本權、停止處理權、不受自動決策影響等相關權利。 處理客戶取得資料請求（Subject access requests）：GDPR規定不能因為客戶提出取得資料請求而向其收費；限期於1個月內回覆客戶的請求；可對明顯無理或過度的請求加以拒絕或收費；如拒絕客戶請求則限期於1個月內須向其說明理由與救濟途徑等。 處理個人資料須立於合法理由（Lawful basis for processing personal data）：可利用文書記錄與更新隱私聲明說明處理個人資料之合法理由。 當事人同意（Consent）：重新檢視初時如何查找、紀錄與管理取得個人資料的同意，思考流程是否需要做出任何改變，如無法符合GDPR規定之標準，則須重新取得當事人同意。 未成年人（Children）保護：思考是否需要制定年齡驗證措施；對於未成年人保護，考慮資料處理活動是否需取得其父母或監護人的同意。 資料外洩（Data breaches）：有關資料外洩的偵測、報告與調查，確保已制定適當處理流程。 資料保護設計與影響評估（Data Protection by Design and Data Protection Impact Assessments）：GDPR使資料保護設計與影響評估明文化。 資料保護專責人員（Data Protection Officers）：須指定資料保護專責人員，並思考該專責人員於組織中的角色與定位。 跨境傳輸（International）：如執行業務需跨越數個歐盟會員國境域，企業則須衡量資料監管機關為何。