美國專利標示不實之罰金計算

  美國聯邦巡迴上訴法院在2009年底於The Forest Group Inc. v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292中關於不實專利標示(false patent marking)的懲罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎。美國專利法35 U.S.C. § 292中要求法院對專利資訊標示不實或錯誤之產品或包裝處以最高美金$500的罰金。在此案之前,許多地方法院將35 U.S.C. § 292解釋為罰金之計算是以每一次被告”決定”將產品標示不實專利資訊為基礎 (single penalty for each “decision” to falsely mark products),不論此決定是包含一個或一整批產品。在本案中,聯邦巡迴上訴法院同意地方法院的看法認定被告Forest Group意圖藉不實專利標示企圖欺騙大眾但撤銷地方法院將罰金定為$500之判定,而將目前專利法35 U.S.C. § 292 解釋為罰金是以”每一個”標示錯誤專利資訊的產品為基礎 (penalty for false marking on a per article basis)。

 

  為了防範日後因此案罰金計算方式而造成所謂”標示流氓”(marking trolls) 之興起,聯邦法院於其判決中特別說明其解釋並非要求法院必須將每一標示錯誤專利資訊的產品處以$500美元的罰金。因法條中之罰金是以美金$500為上限,法院有權利權衡各案例背景決定罰款金額。例如,針對大量製造但價錢低廉的產品, 法院可對每一個產品處以極少的罰金。

 

  The Forest Group 一案是美國聯邦巡迴上訴法院第一次針對不實專利標示之罰金提出解釋,直得關注其後續引發反應。廠商也應重新檢視其產品專利標示是否有不實或錯誤之狀況以避免被控標示不實專利資訊而被處以罰款。

相關連結
※ 美國專利標示不實之罰金計算, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3241&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/29)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟發布電信單一市場改革草案

  歐盟執委員會於2013年9月提出新電信改革方案初步細節,期待建立歐盟電信服務單一市場,以加快經濟增長,創造就業機會和恢復歐洲在行動通訊技術領域的領先地位。   該提案將擴大歐盟的電信管制權力,協調各會員國管制機關,包括審查各會員國之國家電信發展政策、無線頻的釋出和拍賣頻,使會員國管制機關撤銷違反歐盟法律的作為。   歐盟內部之電信漫遊價格上限將維持,但將由2014年開始逐年降低;另外將於2014年推動漫遊時,接收來電免費。為了進一步促使降低漫遊價格,歐盟計劃鼓勵各家電信業者推出泛歐的通訊費率。這將形成一個類似的跨國電信營運許可,只要獲得歐盟內某一個會員國管制機關的許可後,便能在泛歐範圍內推出電信服務。歐盟也希望看到各會員國固網電信的價格持續下降,達到與國內長途電話同樣水平的價格。   執委會也在該草案中提出,將致力於規範寬頻網路接取的批發價格管制,以及其他各類行電信服務批發市場的管制。此外,歐盟將推動完整的、統一的消費者保護規則,以防止各會員國管制機關的保護不足。   為了鼓勵更快地釋出無線頻譜資源,歐盟希望制定授權釋出頻譜的共同規則,而且也將以獎勵誘因鼓勵市場參與者釋出頻譜用於行動寬頻市場,並且將建議如果頻譜使用效率過低,業者將可能被取消執照。電信業者也將被允許一定的頻譜交易,以鼓勵歐盟基礎設施交易。   最後該草案針對「網路中立」的問題也提出解決方案,將禁止電信市場的競爭業者之間,有將網路服務阻斷或降低網路傳輸優先權的舉措。電信業者將需要提供的更透明的寬頻網路連線實際速率資訊,降低「誤導性的廣告」損害消費者權益。然而,電信業者也能夠提供更高的連線速度,或較佳的網路傳輸品質保證,使客戶支付較高的價格取得較優質的服務。   歐盟認為歐洲的戰略利益和經濟進步,與泛歐電信單一市場的建立密不可分的,同時希望藉由本次改革,提供歐盟公民充分、公平、高品質、普及的網際網路與行動通訊服務。

WhatsApp因違反GDPR遭愛爾蘭資料保護委員會開罰2.25億歐元

  愛爾蘭資料保護委員會(Data Protection Commission,DPC)於今(2021)年9月宣告WhatsApp Ireland Limited(下稱WhatsApp)違反歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation,GDPR)並處以高額裁罰。   DPC自2018年12月起主動調查WhatsApp是否違反GDPR下的透明化義務,包括WhatsApp透過其軟體蒐集用戶與非用戶的個人資料時,是否有依GDPR第12條至第14條提供包括個資處理目的、法律依據等相關資訊,以及該資訊有無符合透明化原則等,其中又以WhatsApp是否提供「如何與其他關係企業(如Facebook)分享個資」之相關資訊為調查重點。   歷經長時間的調查,DPC作為本案領導監管機關(lead supervisory authority),於2020年12月依GDPR第60條提交裁決草案予其他相關監管機關(supervisory authorities concerned)審議。惟DPC與其他相關監管機關就該裁決草案無法達成共識,DPC復於今年6月依GDPR第65條啟動爭議解決程序,而歐洲資料委員會(European Data Protection Board)在同年7月對裁決草案中的疑義做出有拘束力之結論,要求DPC提高草案中擬定的罰鍰金額。   DPC最終在今年9月2日公布正式裁決,認定WhatsApp未依第12條至第14條提供資訊予「非軟體用戶」之資料主體,而「軟體用戶」的部分也僅有41%符合規範,嚴重違反GDPR第5(1)(a)條透明化原則。據此,以母公司Facebook全集團營業額作為裁罰基準,DPC對WhatsApp處2.25億歐元之罰鍰,為GDPR生效以來第二高的裁罰,並限期3個月改善。

日本「通信‧放送政策懇談會」提出最終報告

  日本總務省召開的「通信‧放送政策懇談會」,於本月 6 日進行今年第 14 次集會,提出該會之最終報告。   其中,有關 NTT (日本電信電話公司)之改革,預計於 2010 年解散目前所採行的控股公司架構,將其所掌控的 NTT 東日本、 NTT 西日本(主要經營固接電話以及上網服務),以及 NTT DoCoMo (主要經營行動通訊業務)三者完全分割,成為三間各自獨立的公司;且分割以後以上三者之間的合作關係亦應受到嚴密規制。至於 NHK (日本放送協會)之改革,則計畫釋出一個衛星頻道,兩個廣播頻道,同時娛樂以及體育節目相關部門,以及網路傳輸、國際播送業務等,應與 NHK 之核心業務切割,成立子公司自行獨立經營。   上開內容雖然是因應通信與放送兩大體系日漸匯流之趨勢而生,惟論者以為勢將引發輿論以及各大政黨之議論甚至反彈;而最終能否納入政府以及執政黨目前正在研擬規劃的施政綱領,仍在未定之天,有待持續追蹤觀察。

美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」

  美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。   為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。

TOP