he Active Network Inc. 設立於美國德拉瓦州,主要營運項目為提供整合性資訊平台、市場行銷服務、及線上媒介;另,其主要線上營運項目還包含提供運動訓練服務、休閒活動及運動項目等行程安排,即提供個人健身訓練之建議及服務。
美商藝電(Electronic Art Inc.)設立於美國德拉瓦州,為全球互動娛樂軟體公司之領導者,主要營運範疇為研發、發行、及銷售個人電腦及電視遊樂器相關軟體,其軟體可提供包含PC, PS3, XBOX360, NDS, 及Wii…等平台使用。美商藝電所提供的遊戲軟體之一—活力健身房 (EA Sports Active),目前該軟體僅提供予任天堂Wii遊戲平台,軟體內容為透過遊戲所提供的運動及健身活動,提供虛擬私人教練,給予技巧建議及健身時間表、消耗熱量建議…等功能。
依據Active Network公司所主張之起訴狀內容,未來美商藝電發展EA Sports Active 系列產品,EA Sports Active 2.0,會提供線上個人健身訓練建議及服務功能;如此,相較於Active Network自1999年開始提供的線上健身運動建議等服務項目看來,EA此款遊戲將和Active Network所提供之線上服務內容類似,故主張此款遊戲名稱中的active係侵害Active Network公司所註冊的「ACTIVE®」、「ACTIVE.COM®」、「THE ACTIVE NETWORK®」等商標權。
本案係Active Network於2010年5月28日於加州南區地方法院提起之民事訴訟,主張排除侵害並要求美金75,000-元之賠償金額;目前美商華藝(Electronic Art)尚未提出任何公開意見。未來可視後續法院意見暸解遊戲之部分名稱是否會造成商標權侵權之可能。
美國專利商標局(USPTO)於2020年10月27日發布「發明AI:由美國專利觀察AI普及情形」(Inventing AI: Tracing the diffusion of artificial intelligence with U.S. patents)智財資料分析報告,本報告分析2002年至2018年共16年間美國AI專利之申請資料,發現在AI專利申請數量由3萬件成長至6萬件,成長幅度為100%,而在全體專利當中AI相關專利所占比率,也由原本的9%成長至接近16%,顯示在AI技術研發創新與普及率的顯著成長。 報告指出,自1950年圖靈(Alan Turing)提出「機器能否思考?」問題以來,現今AI技術的發展已經達到連圖靈也會讚嘆的水準,AI技術在發明領域的重要性益發提升,活躍於AI領域的發明人占全體專利權人的比率也從1976年的1%提升到2018年的25%,在組織的發明專利上也呈現相同的趨勢;除了美國銀行(Bank of America)、波音公司(Boeing)以及奇異電子(General Electric)之外,前30大頂尖的AI公司都來自資通訊領域,其中佔據首位者為擁有46,752項專利的IBM,其次為擁有22,076項專利的微軟以及10,928項專利的Google,而AI技術的應用領域也更加多元,並且與在地產業做結合,例如應用在奧勒岡州的健身訓練與設備以及北達科他州的農業上。 USPTO指出,經由專利資料分析顯示AI技術的發展不僅有顯著的成長,並逐漸與在地產業結合、落實在不同產業領域的多元應用,AI對於產業的影響力將不亞於電力或半導體,隨著AI領域發明人的顯著成長,未來將有更多AI技術在各領域的應用出現,而擴大AI影響力的關鍵在於發明者與公司能否成功將AI納入現有或新產品的功能、流程或服務之中。
日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 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)
從交易成本概念談智慧財產資訊揭露的原則與效益 在美國競業禁止修法趨勢下,雇主可採取的配套措施——–不可避免揭露原則?美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2023年1月提出一項提案,將使所有競業禁止條款無效,惟提案尚未確定。儘管FTC同意該提案將影響對雇主的保護,但也指出營業秘密法已為雇主提供了保護其營業秘密的配套,其中「不可避免揭露原則」(the “inevitable disclosure” doctrine)或許將成為競業禁止協議之替代方案。 不可避免揭露原則是指當公司認為前僱員於新公司任職,將不可避免地使用前公司之營業秘密時,可向法院聲請禁止前僱員至新公司任職。法院通常會考慮下列三個因素,以決定是否基於不當使用營業秘密之「威脅」而授予禁制令救濟,包括: 1.前後雇主是否為提供相同或非常相似服務的直接競爭對手; 2.前僱員的新職位是否與原職位雷同,以至於無法合理地期待該僱員在不利用其前雇主之營業秘密的情況下,能履行其新的工作職責; 3.所涉及的營業秘密對於前後雇主是否都具有相當之價值。 雖然部份州法院指出根據其州法,得適用不可避免揭露原則,但各界對於雇主能否向聯邦法院根據《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act, DTSA)援引該原則仍未達成共識。儘管如此,部份聯邦法院強調雇主須明確說明前僱員為何將不可避免地使用或揭露其營業秘密,僅證明前僱員在工作期間獲得機密資訊,並隨後於競爭公司擔任類似職位,不足以證明前僱員將不可避免地使用前公司之營業秘密。 綜上所述,不可避免揭露原則可以防止前僱員不當使用其營業秘密的威脅,但由於聯邦法院對於能否援引該原則的標準仍不明確,僅指出不可避免揭露原則將使雇主面臨較高的舉證要求,故其是否能成為競業禁止協議的替代方案,仍有待觀察。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。