英國智慧財產局(Intellectual Property Office,下稱UKIPO)於2024年2月27日發布「標準必要專利2024年展望」(Standard Essential Patents: 2024 forward look),確立未來關鍵目標如下: (1)幫助專利實施者,尤其是中小企業可更好理解標準必要專利生態系,以及「公平、合理且無歧視」(Fair, Reasonable, and Non-Discriminatory, FRAND)授權原則; (2)針對定價和必要性,提高標準必要專利生態系的透明度; (3)加強使用仲裁和調解制度,提高爭議解決效率。 為達上述目標,英國計畫導入以下措施: 1.設立「標準必要專利資源中心」 UKIPO預計在2024年5月前設立一線上資源中心,以提供工具、指南和其他素材等方式,協助標準必要專利生態系中之專利實施者。 2.加強與國際及標準制定組織的交流 有鑑於SEP是全球性議題,UKIPO將就標準必要專利全球生態系挑戰,加快與其他國家有關當局的討論;UKIPO並將就智慧財產權政策及中小企業參與標準化等事宜,加強與標準制定組織之間的合作。 在推動上述措施後,UKIPO預計於2024年至2025年間展開一場「與技術相關」的公眾意見徵集(a public technical consultation)。UKIPO表示,任何需要進行SEP立、修法的方法都將是公眾意見徵集的一部分,惟不會包括「當標準必要專利被侵害時,是否要限制核發禁制令(injunction)」一事。
中國大陸法院認定體育用品公司攀附日本知名動漫作品名稱係謀取不正當利益中國大陸北京知識產權法院於2016年10月26日作成(2015)京知行初字第6058號判決,依中國大陸商標法第41條第1款認定中國尚藍體育用品有限公司之「黑子的籃球」商標(商標號:11226352),係以不正當手段取得,應維持商標評審委員會對其之無效裁定。 法院認為,尚藍公司大量註冊100多個與日本集英社動漫作品《黑子的籃球》相關聯之商標,且無法證明予以實際使用,此行為擾亂商標註冊秩序。《黑子的籃球》在尚藍公司註冊商標前已於中國具有一定知名度,尚藍公司係攀附他人地位而謀取不正當利益。 據中國大陸商標法第41條第1款,已註冊之商標若以欺騙或不正當手段取得註冊,由商標局撤銷之,其他單位或個人得請求商標評審委員會裁定撤銷之。所謂不正當手段,按中國大陸最高人民法院之解釋,指擾亂商標秩序、損害公共利益、不正當占用公共資源及其他謀取不正當利益的手段。本案法院審理時,參酌系爭商標之實際使用情況,並以《黑子的籃球》在中國動漫展、漫畫出版、動畫撥放、網路討論等,認定其在中國具有高度知名度,且先於系爭商標,故對尚藍公司之訴訟主張不予支持。 此判決,可窺見中國大陸法院判斷商標知名度之標準,我國廠商在中國大陸對抗商標蟑螂時,應不可忽略品牌推廣之重要性。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
何謂德國KOINNO創新採購中心?德國KOINNO創新採購中心是由德國經濟暨能源辦事處(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)轄下的倉儲管理、採購與物流經濟協會(Bundesverband Materialwirtschaft,Einkauf und Logistik e.V, BME)所執掌,該協會主要任務為關於政府採購與各領域的物流管理的研發成果技術移轉、促進職業與終生教育的補助與經驗交流,目的在於創造未來趨勢、經濟發展與鼓勵創新。而KOINNO創新採購中心的成立宗旨即是持續提供政府採購的創新來源,並引導具有創新元素的政府採購實踐為成功經驗與最佳練習。 其中政府採購方面,BME在2004年建立該平臺,其功能為提供使研發成果能最佳實踐的對話交流、創造未來發展趨勢與創新、將研發成果技轉給採購機關與提升政府採購的價值。德國慕尼黑國防大學的公共採購法學與管理研究中心(Forschungszenturm für Recht und Management öffentlicher Beschaffung der Universität der Bundeswehr München,FoRMöB)是KOINNO的合作夥伴,同時也是德國唯一以企業經營與法學觀點分析公共採購問題的跨領域研究中心。
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