2023年7月歐洲創新理事會和中小企業執行機構(European Innovation Council and SMEs Executive Agency , EISMEA)撰文重申綠色商標的重要性與挑戰。隨著環境議題於國際上的重要性日益增加,綠色商標(Green trademarks)成為一個新興議題。許多敏銳的品牌於意識到多數消費者在消費選擇上更注重環保要素時,即開始開發環保相關商品或服務,並透過「綠色」相關之文字、圖像(Images)或標語(Slogans)等進行「綠色商標」布局,向消費者傳達品牌在環保、永續的投入,例如:商品為有機、對地球有益的,或可促進回收利用的等資訊。根據歐盟智慧財產權局(EUIPO)於2023年2月發布最新版之綠色歐盟商標報告(Green EU trade marks–2022 update)的統計資料顯示,綠色商標占總體商標申請的比例穩定上升中,從1996年的4%提升到2021年的12%,可以看出品牌對於綠色商標愈來愈重視。
該報告將綠色產品的商標分別九大類別。其中,能源生產和節能,合計占綠色商標申請的48%以上,污染控制占18%,交通占11%。品牌企業應確保於正確商品或服務類別進行綠色商標布局。除商品或服務註冊類別外,企業於商標註冊前之綠色品牌命名階段,應避免品牌名稱不具商標法要求的識別性,導致被智慧財產局駁回或撤銷商標註冊之風險,例如:以誤導性或純粹描述性(misleading or purely descriptive)的方式使用「生態(Eco)」或「綠色(Green)」等用語(terms)。建議綠色品牌命名應確保避免單純放入該些描述環保特性的用語,而必須考量商標法要求的識別性,能夠使相關消費者能識別綠色商品或服務來源,並得與他人的商品或服務相區別。
綜上所述,隨著近年企業推出綠色品牌、商品或服務,採用環保相關文字或標語作為綠色品牌名稱的情況逐漸增加,這也為商標申請人帶來挑戰。環保意識提升的消費者,對於這些環保相關用語的理解變得更加成熟,品牌商標更容易被認定為單純描述性的用詞(可能符合中華民國商標法第29條第一項不得註冊事由),商標申請人對於品牌商標獨特性的證明上將更加困難。因此,建議品牌擁有者應在商標註冊前之品牌命名階段,更發揮創意、注重商標法「具識別性」之註冊要件,避免品牌命名僅單純向消費者描述環保特色資訊,導致無法取得註冊商標,難以彰顯綠色品牌特色之後果。
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加拿大廣播電視和電信委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, 以下稱CRTC)於去(2016)年12月21日發布電信監管政策(Telecom Regulatory Policy CRTC 2016-496, 以下稱Policy 496),該政策除聲明寬頻連網服務(broadband Internet access services)是基本電信服務(basic telecommunications service, 以下稱BTS)外,同時也透過新基金的設立,矢志達成目標。 新基金欲達成的普及服務目標(universal service objective)為:「所有加國國民,不論在都市、市郊與偏遠地區,都能透過固定通信綜合網路業務(以下稱固網)與行動通信網路業務(以下稱行網)近用語音及寬頻連網服務(Canadians, in urban areas as well as in rural and remote areas have access to voice and broadband Internet access services, on both fixed and mobile wireless networks.)」。Policy 496的發布,顯示CRTC監管架構的重點從原先的有線語音服務(wireline voice services),移轉到寬頻服務(broadband service, 以下稱BS)。因此,新制的BTS定義即含括此兩種服務模式;同時,CRTC也訂定了下列標準以驗證普及服務目標的達成狀況: 1. 加國家用與商用之固網寬頻服務訂戶至少可近用下載速率50Mbps/上傳速率10Mbps之網路(此指實際傳輸速率)。 2. 加國家用與商用消費者,於申辦固網寬頻服務時,有數據用量不受限(unlimited data allowance)的方案可供選擇。 3. 最新部署的行網技術(現為長期演進技術,Long Term Evolution)應不只可於家用、商用用戶端使用,也應盡可能擴及加國主要交通幹道。 新基金除預計為那些尚未符合上述標準之地區(通常為偏遠或落後地區)的相關計畫,於前五年給予總計七億五千萬加幣的資金挹注外,同時也會和現行及未來的公有基金、私人投資互補,並由第三方單位獨立、公平管理。 雖然CRTC於新的電信監管政策訂定的固網下載速率標準較多數國家為高(美國、澳洲25M;歐洲平均設在30M;德國為50M),但截至2015年為止,加國全境已有82%的民眾可接取傳輸速率達50M/10M之固網寬頻服務;因此CRTC主席Jean-Pierre Blais表示,這樣的標準設定其實相當實際。儘管Policy 496的釋出表達了CRTC將以合適的方式達成其政策目標的立場,但BS的普及狀況與偏遠地區的連網障礙是否確實排除,所有利害關係人都扮演重要的角色。
IBM同意中國大陸政府檢視部份產品原始碼近年來中國大陸政府為了資安考量,制訂相關法規要求外國科技公司進入中國大陸市場時必須提供程式原始碼,避免他方非法(例如利用病毒)透過電腦軟體進入中國大陸的系統和資料。 IBM公司近日發表聲明,允許特定國家在其嚴格的監控下,檢視其部份產品的軟體原始碼,確保產品沒有資訊安全的漏洞,中國大陸也在這些特定國家之列。這是美國重要的科技大廠,首次公開同意遵守中國大陸政府對於外國技術的資訊安全審查,然而此舉讓美國政府與其他矽谷科技公司頗有微詞。 IBM開放檢視其程式碼的對象為中華人民共和國工業與信息化部。IBM在聲明中表示,原始碼的檢視必須在IBM公司內,於無網路連線並受IBM安全應用程式監控的環境下進行,並保證這些軟體原始碼不會被釋出、被複製,或以任何方式改作。在嚴格的環境和時間限制下,IBM不會讓中國大陸政府有機會接觸其客戶資料庫,也不會涉及後門程式(back door)。至於會提供哪些產品的原始碼檢視,或中國大陸官方可檢視的時間有多長,IBM尚無明確說明。事實上IBM並非唯一提供程式碼的科技公司,微軟公司早在2003年即允許中國大陸、俄國、英國等國家檢視微軟Windows部分產品的原始碼。 有市場分析公司指出,IBM為降低智慧財產權被複製的風險,所釋出的原始碼可能只涉及基本功能,不包含專有的演算碼,且像IBM此類的公司,應該擁有閉源軟體(closed-source)或特別的軟體以嚴密地維護底層的原始碼,避免中國大陸政府藉由檢視原始碼執行反向工程(Reverse Engineering)。 IBM公司願意提供中國大陸政府檢視部分產品原始碼,目的在於展示其產品安全性,試圖擴展IBM在中國大陸的商業版圖。IBM旗下的雲端運算平台Bluemis未來將與中國大陸的數據中心服務公司—北京世紀互聯寬帶數據中心有限公司合作。該公司同時也是微軟在中國大陸的合作夥伴。
英國「數位紅利」頻譜管理政策簡介 德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現