英國氣候變遷委員會發布「2024年減排進度報告」，提出溫室氣體減量之優先執行政策建議
英國氣候變遷委員會（Climate Change Committee）於2024年7月18日依據《氣候變遷法》（Climate Change Act）向議會提交「2024年減排進度報告」（Progress in Reducing Emissions 2024 Report）。該報告提出多項政府為達成溫室氣體減量目標應優先執行之政策建議，重點內容如下：
1.調整政策以排除尚未成熟的低碳發電部署相關措施及其社會成本，以降低電價。
2.針對上屆政府推遲化石燃料車輛銷售禁令、決定20%家戶毋須淘汰化石燃料鍋爐，及免除房東提升租屋能效之義務等政策，應迅速恢復推動。
3.移除阻礙熱泵、電動車充電樁及陸域風電等關鍵技術部署的行政障礙。
4.提出公部門建築去碳之完整多年期戰略計畫。
5.改善再生能源差價合約（contracts for difference）競標機制的設計與執行。
6.提供政策支持以加速產業電氣化，促進多數產業轉向使用電熱技術。
7.加強植樹造林及泥炭地復育。
8.確立大規模部署人為工程碳移除技術（engineered removals）的商業模式，以實現2030年，每年移除至少500萬噸二氧化碳目標。
9.就全國推動淨零轉型所需之勞工技能進行全面評估與規劃。
10.強化國家氣候變遷調適政策，設定明確且可衡量之目標，以作為其他重大政策之制定基礎。
總體而論，英國的溫室氣體減量目標正面臨難以達成的重大風險，政府應迅速採取行動，並優先執行氣候變遷委員會所提出之政策建議。
劉昌明
副法律研究員 編譯整理
UK Climate Change Committee, Progress in reducing emissions：2024 report to Parliament（July 2024）, https://www.theccc.org.uk/wp-content/uploads/2024/07/Progress-in-reducing-emissions-2024-Report-to-Parliament-Web.pdf (last visited Oct. 4, 2024).
蔡淳宇，〈英國展開「碳排放交易框架」修正意見徵集，擬將溫室氣體移除技術納入現行機制〉，資策會科法所科技法制要聞，https://stli.iii.org.tw//article-detail.aspx?tp=1&d=9215&no=64 （最後瀏覽日：2024/10/04）。
美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。
淺談攻擊性商標對於商標權之內容是否涉及對特定人士的產生不快或冒犯，以及國家是否有權禁止其註冊為商標之問題，我國法係在商標法第30條第1項第7款中規定，商標妨害公共秩序或善良風俗者，不得註冊；並經由經濟部智慧財產局訂定「商標妨害公共秩序或善良風俗審查基準」，建立認定準則，並認為應「考量註冊當時之社會環境，並就其指定使用商品或服務市場之情況、相關公眾之認知等因素綜合判斷」。 而在美國法中，亦有 Lee v. Tam一案，針對美國專利商標局 (United States Patent and Trademark Office, USPTO)是否有權依照 The Lanham Act第2條a款規定駁回商標申請的權利進行爭執，該條規定「包含不道德、欺騙、誹謗性、貶損或誤導他人(不論生死)、組織、信仰或國家象徵等意涵、或導致前者名譽受損之圖案，不可註冊為商標」。 該案在2015年12月22日於美國聯邦巡迴上訴法院進行判決，法院認為，儘管是具攻擊性的歧視言論，亦受到美國聯邦憲法第一修正案所保障，故美國政府不得以商標圖案的言論內容具攻擊性為理由，拒絕商標的註冊。本案經上訴於美國聯邦最高法院，最高法院於2016年9月29日已經同意其提起上訴，將對本案進行審理。
品牌商標命名之實踐與提醒─從杜邦分析要件判斷商標混淆誤認之關鍵陽明交通大學於2025年7月11日，透過律師向美國商標審判及上訴委員會（The Trademark Trial and Appeal Board，簡稱TTAB）提出答辯主張，主張其商標（縮寫為NYCU）並未和紐約大學的商標（縮寫為NYU）有混淆誤認之虞，以下將以此案為例，說明實務上如何運用DuPont Factors（又稱杜邦分析要件）判斷混淆誤認，品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案，用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形，是美國審查實務，或者相關商標爭議判斷，最常引用的判斷標準，並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括：NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項)；NYU提供美國正式教育學位課程，而NYCU僅限於台灣課程，未提供美國正式學位，雙方提供不同之教育服務(第2項)；NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生，通路未重疊，且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項)；無任何實際混淆的證據(第7項)；NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中，未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項)；NYCU合法註冊校名之縮寫，具有使用與排他性權利，無混淆意圖亦未仿冒(第11項)；雙方市場截然不同，混淆風險極低(第12項)，以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限，牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段，甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷，不可忽視商標之混淆誤認風險，將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等，耗費人力、時間或經費。因此，務必完善品牌商標管理機制，確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核，以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形，進而鞏固品牌價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架澳洲醫療安全與品質委員會（Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC）與衛生、身心障礙及高齡照護部（Department of Health, Disability and Ageing）聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》（AI Clinical Use Guide），旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧（Artificial Intelligence, AI）。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場，卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰，試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心，將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段，強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制，並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出，當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時，可能構成醫療器材，須符合澳洲醫療用品管理管理局（Therapeutic Goods Administration, TGA）的相關法規要求。 在風險治理方面，該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI，指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高，臨床人員不得過度依賴系統建議，仍須以專業判斷為核心。同時，文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制，持續監測效能、偏誤與病安事件，並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面，指引強調知情同意與透明揭露，醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案，並遵循《1998年隱私法》（Privacy Act 1988）對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引，展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向，為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源：AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).