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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國際藥品採購機制(UNITAID)為協助開發中國家取得價格可負擔的人類免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus,HIV)及愛滋病(Acquired Immuno-deficiency Syndrome,AIDS)用藥,2009年12月時即宣布成立「藥品專利聯盟基金會」(Medicines Patent Pool Foundation,MPPF),提供5年約442萬美元作為促進各大藥廠投入專利於所組之藥品專利聯盟(Medicines Patent Pool,MPP)之經費。去(2010)年7月,MPPF在瑞士登記成立後,立即展開與藥廠協議將其專利授權給MPP,以及同意MPP再授權給其他藥廠生產製造相關藥品之行動。 經過近1年努力,今(2011)年7月,MPPF終於與第一家美國藥廠Gilead Sciences達成授權協議,將旗下的Tenofovir(此為B型肝炎治療用藥)、Emtricitabine、Cobicistat、Elvitegravir及前述藥品固定劑量之單一藥丸產品Quad,授權給MPP再利用。接下來,MPP預計還要繼續向Abbott Laboratories、Boehringer-Ingelheim、Bristol-Myers Squibb、Merck & Co、Roche、Tibotec / Johnson & Johnson及Viiv Healthcare等藥廠爭取授權。 根據Gilead藥廠授權協議,MPP得以無償、非專屬、不可轉讓方式製造、使用、邀約販賣及販賣前述藥品,並將之再授權給印度學名藥廠;合法的被再授權人(Sublicensee)得出口及販賣其藥品,並支付3-5%權利金,但被再授權人若是為12歲以下兒童病患開發液體狀、可分散之兒科醫學劑型配方時,則可例外無須支付權利金。雖然Gilead藥廠之授權協議在內容上仍有諸多值得檢討之處,例如只限授權給印度學名藥廠、提供臨床試驗階段之Cobicistat、Elvitegravir及 the Quad藥品,雖確實可使開發中國家最快速度享受到最新的有效藥,但不免會引起是否涉及開發中國家新藥人體試驗之揣測。但無論如何,MPP成功獲得Gilead藥廠之授權,除打破外界先前對於MPP能否實際說服商業藥廠為公益目的加入之質疑,藉由雙方所訂之對象、範圍、權利金與例外等授權條件,更能明確看出MPP日後實際運作將採之方式。
美國資通訊設備無障礙使用計畫趨勢觀察 經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
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