美國參眾兩院於2009年「美國經濟復甦與再投資法」(American Recovery and Reinvestment Act of 2009)─即「振興經濟方案」─要求聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC) 在國家寬頻發展計畫中,須使用寬頻建設及服務,促進節能減碳與能源自主要求。智慧電網(Smart Grid)被認為係符合此要求的新技術。FCC遂公開徵求有關此一技術對國家寬頻發展計畫要求事項更進一步的評論與建言:
1. 使用公私網絡的智慧電網是否適合發展於通訊技術;
2. 何種通訊技術與網絡可符合且最常用於智慧電網科技;
3. 既有商用通訊網絡是否合於智慧電網的運用;
4. 在一般與緊急狀況下,商用無線通訊網絡得否可靠地藉由智慧電網傳輸資料;
5. 現有且合適於發展智慧電網的電力設備於全美的普及率為何;
7. 智慧電網對已發照釋出之頻譜需求為何;
8. 智慧電網使用毋須核照之頻譜是否遭遇介面(interface)上的問題;
9. 是否需要釋出額外或未使用的頻譜?原因為何;
10.如何確保消費者能即時獲知實際能源減耗數據與支付價額;
11.設備、技術提供者與消費者如何相互連結相關家電用品與網路;
12.何種資訊會在一類、二類與電力供應者間被擷取;
13.管理能源之家用網路區域(Home Area networks)在智慧電網中的角色為何?
FCC對智慧電網所蒐集的資料與意見,將對欲發展節能減碳政策的台灣,有相當幫助,值得持續關注。
日本電信事業個人資料保護指針(電気通信事業における個人情報保護に関するガイドライン)自2011年修訂後至今即未有任何改變。然而,隨著現代行動通信軟硬設備技術的進步,智慧型手機中已有許多應用程式可透過GPS衛星定位功能準確獲取使用者之位置資訊,倘若司法機關也能於搜查辦案過程即時取得此定位資訊,將可提高偵查效率並縮短破案時程。 為此,日本總務省擬將原先須事先通知行動設備使用人與獲得法院令狀後,方得利用GPS衛星定位獲取位置資訊之電信事業個人資料保護指針第26條修訂為司法機關取得法院令狀後,即可利用GPS衛星定位獲取行動設備使用人位置訊息。 然此項修訂除將可能造成行動通訊業者營運上的額外負擔之外,亦有侵害設備使用者之個人隱私與個人資料疑慮。因此,為了抑止濫為偵查,法院令狀之發出須有其必要性,搜查機關亦必須向行動通訊業者為必要性之說明。 再者,此項利用GPS衛星定位獲取位置訊息之方式也僅限於使用Android系統設備且將定位功能開啟之使用者,對於使用Apple iOS系統設備之使用者則不但須使用者開啟定位功能,還須經過美商蘋果公司同意方能取得亦是一項難題。 日本總務省已於2015年4月17日發布此項法令修訂訊息並徵詢公眾意見,預計於6月完成修法並公布之。
運動品牌Puma成功撤銷波蘭Sinda Poland鞋廠的歐洲共同體近似商標申請歐盟普通法院(The General Court of the European Union)於今年(2016)2月25日針對運動品牌Puma SE(以下簡稱Puma)提出之商標異議做出了判決。本判決認為,Puma所擁有的美洲獅商標(詳參圖1、圖2),與其異議之波蘭鞋廠Sinda Poland Corporation sp.(以下簡稱Sinda Poland)(詳參圖3)申請中的商標確有相似。此判決翻轉了歐盟內部市場協調局(Office for Harmonization in the Internal Market,以下簡稱OHIM) 所作出兩商標不近似之決議。本判決中,歐盟普通法院判決認為,OHIM應撤銷Sinda Poland之商標申請,並命令Sinda Poland及OHIM支付Puma相關訴訟費用。 本爭議起始於2012年,波蘭鞋廠Sinda Poland申請一歐洲共同體商標(Community Trade Mark,簡稱CTM),該商標為一跳躍的貓科動物形狀(詳參圖3),並指定使用於鞋類及運動鞋類產品。OHIM於2012年9月公告Sinda Poland申請的商標,同年11月Puma向OHIM提起異議,表示Sinda Poland之商標(詳參圖3)與Puma之美洲獅商標(詳參圖1、圖2)過於近似,有令消費者混淆商品或服務來源之虞。然而,OHIM於2014年決議認為,Sinda Poland之商標係兩種跳躍動物之結合,形成獨特的動物圖案設計,與Puma之美洲獅商標不相似,應不具有混淆消費者的疑慮。 Puma向歐盟普通法院上訴,認為法院應撤銷Sinda Poland之商標申請,並要求Sinda Poland支付相關訴訟費用。歐盟普通法院於今年2月25日做出決議,認為Sinda Poland侵害了Puma之商標權,並指出OHIM未將系爭兩商標在視覺上及概念上之整體相似度列入考量。該法院認為「Puma與Sinda Poland之商標皆為黑色的動物剪影,兩商標之動物背部及腹部弧度雖有所不同,但兩商標無法否認地有相似之處。」 經過為期將近四年的爭訟,Puma成功撤銷了Sinda Poland近似商標之申請。對國際知名運動品牌如Puma而言,近似商標的存在將會造成品牌知名度及商譽的打擊。如何藉由排除近似商標之申請以鞏固品牌形象及消費者認同,對品牌企業而言是必須面對的重要課題。本案中,Sinda Poland之近似商標仍在申請階段時Puma即提起異議。Puma積極的維權行動,是品牌廠商能夠藉以參照的模範。 圖1 Puma跳躍美洲獅商標(註冊於尼斯分類第1-42類)(圖片來源:歐盟普通法院判決) 圖2 Puma跳躍美洲獅商標(註冊於尼斯分類第18、25、28類)(圖片來源:歐盟普通法院判決) 圖3 Sinda Poland欲申請之商標(註冊於尼斯分類第25類) (圖片來源:歐盟普通法院判決) 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
App Store是否得申請作為商標---Apple與Microsoft開啟戰火2011年1月Microsoft針對Apple欲將App Store申請作為商標一案,向美國專利商標局(USPTO)提出即決判決(summary judgment)之申請,請求USPTO拒絕允許App Store註冊為商標。Microsoft主張「App Store」一詞係由「形容產品的普通名詞」加上「形容店面的普通名詞」而組成的詞彙,屬於普通性字眼(generic terms),如同「Computer Store」一詞之前也被認定為屬於普通性詞彙,不得註冊為商標。此外,Microsoft還主張App Store這個詞語已經被許多同業、新聞媒體、消費者甚至Apple本身,作為普通性詞彙加以廣泛使用,例如黑苺公司使用App World、三星公司使用Samsung App、惠普公司使用App Catalog來形容自家的應用程式專賣店。因此,App Store不應被註冊為商標,否則將造成他人無法正常使用此普通性詞彙。 另一方面,Apple於2011年3月向美國專利商標局提出說明,反駁Microsoft的指控,Apple並舉The Paper Store、The Container Store等商標法先例,說明這些名詞最後皆被認定為具有爭議性之「描述性詞彙(descriptive terms) 」,而得以註冊登記為商標。Apple進一步認為Microsoft聘請的專家所提出可證明「App Store」一詞為普通性詞彙的相關證據,其取樣係有問題。因其是以app store小寫字樣為關鍵字,並輸入在Westlaw資料庫中進行查詢,而這樣的採樣方式,當然會導向app store一詞的使用情境偏向於普通性詞彙使用(generic use)。另外,Apple也以Microsoft十多年來大眾對其WINDOWS商標屬於普通性詞彙之爭議及指控為例,認為在衡量系爭詞彙是否屬於普通性名詞而無法作為商標使用的判斷上,須就系爭詞彙整體觀之,透過蒐集大量事實以評估系爭詞彙對相關大眾(relevant public)之主要意義(primary significance)為何。例如相關大眾就app store此詞彙的主要認知是聯想到「Apple」所經營的線上應用程式專賣商店,抑或相關大眾看到app store一詞直接想到其意指一般應用程式商店。 在雙方激烈唇槍舌戰中,究竟這場App Store商標申請准駁戰,會由Apple還是Microsoft取得勝利?容我們拭目以待。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。