日亞化學與前員工、現任美國加州大學教授中村修二(Shuji Maka mura)達成和解,日亞化學要支付中村修二本人8億4400萬日圓的費用,以補償其在日亞化學任內發明藍光LED晶粒技術,並帶給日亞化學日後龐大收入的功勞。
中村修二去年1月因不甘其在日亞化學工作期間,開發相關藍光LED晶粒技術,為公司帶進3300億餘日圓的收益,但日亞化學卻將專利獨佔,並未支付中村修二合理的費用。中村修二遂向日本地院提出告訴,日本地方法院一審判日亞化學敗訴,需支付200億日圓作為中村修二的補償金。日亞化學不服再向高院上訴,近日傳出雙方已達成和解,以8億4400萬日圓達成和解,其中6億850萬日圓係中村修二在日亞化學工作時開發出藍光LED晶粒後,為公司帶進約3300餘億日圓中屬中村修二的貢獻所得。
相較於一審判決日亞化學要賠200億日圓來看,此次只需支付8億4000餘萬日圓,替日亞化學省下了一大筆錢,且可早日解決此紛爭,日亞化學在此次官司中不能算輸,還可確立日亞化學日後擁有藍光LED晶粒的所有技術專利,有利日亞化學未來拓展白光LED及藍光晶粒市場。一般認為,日亞化學急於與中村修二達成和解之因,主要是藍光L ED晶粒市場仍在大幅成長中,預估今年全球LED市場需求可達到50億美元,其中白光及藍光LED也佔到一半以上,未來更是以倍數成長。日亞化學如未能快速解決與中村修二的官司,恐影響日亞化學在藍光及白光LED市場上的領先地位。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會(European Commission)於去(2011)年12月公布「2050能源發展藍圖(Energy Roadmap 2050: a secure, competitive and low-carbon energy sector is possible)」,主要係執委會承諾將推動歐盟於2050年前達成溫室氣體80-95%減量目標(相較於1990年排放基準),建立具競爭力之低碳經濟社會,所以規劃擬訂「2050能源發展藍圖」,期望能導引歐盟走向「無碳化目標(Decarbonisation Objective)」,同時並確保能源供應安全及保持國際競爭優勢。 並且,奠基於之前「歐洲2020發展策略(Europe 2020)」所設立推動「20-20-20」溫室氣體減量及能源效率目標,歐盟執委會認為進一步擬訂「後2020時期策略(Post-2020 Strategies)」是非常亟需的,並且認為以現有規劃持續推動,2050年僅將達成減少40%減量目標,對於歐盟建立成為無碳化社會之目標,是非常不足夠的,所以擬訂此一發展藍圖。 「2050能源發展藍圖」主要設定了五項無碳化發展願景(Scenarios):包含提高能源效率(High Energy Efficiency)、多元化能源技術(Diversified Supply Technologies)、提昇再生能源比例(High Renewable Energy Sources)、 因應碳捕捉發展(Delayed CCS)、 降低核能發電(Low Nuclear)等,並對於「2020至2050發展規劃(Moving from 2020 to 2050)」,研析諸如提昇能源節省與管理需求(Energy Saving and Managing Demand)、移轉使用再生能源發電(Switching to Renewable Energy Sources)、天然氣過渡重要角色(Gas Plays a Key Role in the Transition)、智慧能源技術及儲存發展(Smart Technology, Storage and Alternative Fuels)、電力管理新思考(New Ways to Manage Electricity)、整合區域發電資源與集中系統(Integrating Local Resources and Centralised Systems)等重要議題。未來歐盟執委會如何進一步依據「2050能源發展藍圖」規劃制訂推動措施及配套機制,值得持續觀察研析。
因應ChatGPT人工智慧趨勢,為企業提出營業秘密管理建議2022年11月美國OpenAI公司推出人工智慧大型語言模型ChatGPT,提供全球使用者透過輸入文本方式向ChatGPT提出問題,雖營業秘密不需絕對保密,惟是否會「因向ChatGPT揭露營業秘密而使營業秘密喪失了秘密性」? 依OpenAI公司「非API訪問數據政策」規定,ChatGPT透過OpenAI公司的AI訓練人員審核「使用者上傳至ChatGPT的資訊」,提供ChatGPT反饋,強化ChatGPT進行有效的學習,讓ChatGPT模仿人類語言回覆使用者所提出的問題。在AI訓練人員未將「使用者上傳至ChatGPT的資訊」交由ChatGPT訓練、學習前(上次訓練是在2021年9月),此聊天內容不會成為ChatGPT給其他使用者的回答,此時資訊對於公眾仍具秘密性。依據ChatGPT的使用條款第5(a)條之單方保密義務規定:「OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司可能賦予使用者『機密資訊的接觸權限』,但使用者僅限於使用條款所允許的服務中使用該些機密資訊,不得向第三方揭露該機密資訊,且使用者至少應採取合理的注意保護該機密資訊。所謂機密資訊係指OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司(1)指定的非公開資訊,或(2)合理情況下,被認定為機密資訊者,比如軟體、規格及其他非公開商業資訊。」。即ChatGPT對於使用者輸入的聊天內容不負保密義務。 公司將程式碼、會議紀錄等敏感資訊與ChatGPT共享,不必然屬於「因揭露營業秘密而使營業秘密喪失秘密性」,考量訓練數據量大,秘密性取決於周遭環境與揭露性質,例如: 1.揭露的資訊類型,比如飲料配方可能會比客戶名單更容易取得。 2.揭露的環境,比如競爭對手、大眾是否能提出具體問題,以致能取得他人聊天內容的營業秘密。 為在ChatGPT的趨勢下確保營業秘密的秘密性,建議企業採取的管理策略如下: 1.透過「資訊分類」以識別可共享的資訊。 2.審核涉及敏感資訊的協議、公司政策及供應商契約。 3.採取實體、數位的資訊保密措施,並留意尊重員工隱私,比如限制接觸某些網站或應用程式,應留意員工的手機是否能繞過此限制。 4.建立公司保密文化,如透過公司培訓、新人入職教育訓練,定期提醒其應負擔的保密義務。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。
美國聯邦最高法院判決網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊美國聯邦最高法院(Supreme Court of the United States)於2020年6月30日以8票對1票之決定,肯認網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊。 本案之爭點在於,「通用名稱.com(generic.com)」是否亦會被認定為通用名稱而無法取得商標註冊。過去美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)認為,當通用名稱與通用頂級域名(如「.com」)組合時,所得到之組合仍會被認定具有通用性(generic),因為僅在通用名稱中加入「.com」,如同加入「公司」一詞,無法藉此傳達任何可識別來源之意義。就「booking.com」而言,由於 「Booking」一詞意指旅行預訂,「.com」一詞表示其為一個商業網站,故消費者觀諸「booking.com」此一用語,會認為其是提供旅遊住宿之線上預訂服務。且即便認為「booking.com」屬於描述性商標,其亦缺乏第二意義而無法註冊。 惟聯邦最高法院認為,因為同一時間僅有一個實體可占用一特定網域名稱,因此「generic.com」一詞可向消費者傳達與特定網站之關聯。且對於通用性之認定原則主要有三:首先,通用性係指商品或服務之類別,而非該類別之特定示例;其次,對於複合用語而言,其識別性之認定應以整體觀之,非個別隔離觀察;最後,應視用語之相關意涵對於消費者之意義而定。基於該等原則,「booking.com」是否具有通用性,取決於該用語是否整體上向消費者表示為線上旅館預定服務之類別,例如:消費者是否會認為另一家提供相似服務之Travelocity也是一種「booking.com」;但消費者並非以此種方式來認知「booking.com」用語,因此,由於「booking.com」對於消費者而言並非通用名稱,其未具通用性。 USPTO另認為基於政策考量,其反對如「booking.com」之「generic.com」之商標註冊,因此種商標保護將使商標權人對於其他應保持自由使用之相似文字擁有過度控制權,例如可能會妨礙競爭者使用「booking」用語或「ebooking.com」、「hotel-booking.com」等域名。聯邦最高法院指出,USPTO顧慮之情形其實也會出現於任何描述性商標。事實上,除非可能造成消費者混淆,競爭者之使用並不會侵害商標權。「booking.com」是識別性較弱的商標,較難導致消費者混淆,且booking.com公司亦自承「booking.com」之註冊不會阻止競爭者使用「booking」之用語來描述其之服務。因此,聯邦最高法院最終認定「booking.com」之註冊不會使商標權人壟斷「booking」此一用語。
德國發布國家資料戰略─《透過資料利用取得進展》2024年德國預計制訂或修正多部法規,以達成2023年8月公布的德國資料戰略《透過資料利用取得進展》(Fortschritt durch Datennutzung)文件中所設定的目標。該戰略由內政部、經濟與氣候行動部、數位與交通部聯合訂定,規劃德國資料政策與法規的工作進程,以期打破資料封閉的現狀、拓展資料應用的範圍。 德國資料戰略目標與重點摘要如下: 1.更多的資料: (1)公部門資料:藉由統整跨部門的資料增加資料的可近用性,並透過新訂法規提升資料近用機會,包括《交通資料法》(Mobilitätsdatengesetz)確保交通資料的品質和使用規則、《聯邦透明度法》(Bundestransparenzgesetz)作為取得政府資料的法源依據、《研究資料法》(Forschungsdatengesetz)簡化科研資料的取得,以及為增加健康資料二次利用起草的《健康資料利用法》。 (2)私部門資料:德國政府將訂定並提供資料共享之契約範本,以降低資料的交易、操作成本,並評估增修公平競爭相關法規來協助企業間的資料合作。另將新訂《員工資料保護法》(Beschäftigtendatenschutzgesetz),重整散於歐洲人權法院及德國國內與員工資料相關之規範。 2.更好的資料:德國將積極參與國際資料標準訂定與遵循,確保資料的品質、互操作性,以及標準化的資料描述。相關工作包括草擬關於業者使用cookie等數位追蹤技術如何取得使用者同意的管理規範,並將依歐盟準則評估是否訂定不法重新識別之刑責;另外預計建立文化、農業等主題資料室用以協助政府決策。 3. 資料利用和資料文化:為使資料可持續地利用與發展,政府機關方面將設置資料專責人員,並在以政府資料訓練大型語言模型技術時由新設的資料諮詢中心協助。公民數位能力方面,將於STEM 2.0教育計畫中規劃培育資料概念,促進未來社會發展出更多樣的資料應用機會。 德國資料戰略涉及政府、企業、研究單位和公民各層面,顯示資料的重要性逐漸成為德國重大的課題,亦是我國在建立資料治理時如何確保資料品質、交換義務與使用規則的參考方向。