網路搜尋引擎龍頭Google質疑Microsoft研發的“Bing”搜尋引擎有剽竊Google搜尋結果的狀況,對此Google已提出訴訟。Google表示,為了要調查是否有搜尋結果被剽竊的情形,故意在搜尋引擎中創造近100個毫無意義的搜尋關鍵字,例如“Hiybbprqag”、“Mbzrxpgiys”和“Indoswiftjobinproduction”等,同時對應該關鍵字插入虛假的搜尋結果。在幾個禮拜之後,Google發現競爭對手Microsoft 的Bing搜尋引擎也出現相同的搜尋結果,因此認為Bing有剽竊之疑。Google表示:「Google的搜尋結果是經過多年辛苦努力的成果,這件事情對我們來說像是一場馬拉松賽跑中有人在背後偷襲你,然後突然跳到終點站前迎接勝利,是一種欺騙的行為。」
Microsoft否認剽竊搜尋結果,認為這是Microsoft用來提高搜尋品質結果的方法之一,Bing實際上使用不同的符號和方法來對於不同的搜尋結果加以分級,用來辨別不同的搜尋結果。同時針對搜尋結果提供多數關連的答案,藉此增加消費者對於Bing搜尋引擎的良好經驗,Google使用間諜手法(Spy-novelesque stunt)對競爭對手進行調查,此舉已抹黑Bing,蒙上不好的評價。
Google提出抗辯認為Bing的行為構成簡單而顯然的詐欺,造成不同的搜尋引擎產生同樣的搜尋結果。況且搜尋引擎的功能,若可以出現與Google搜尋下相同的結果,並無法保證能創造出更好的搜尋品質,Microsoft的說法無法獲得肯認,後續延燒的訴訟爭議,有待日後進一步觀察。
2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英國Ofcom對媒體多元性標準徵求公眾意見2011年3月,英國文化、奧運、媒體與體育大臣(Secretary of State for Culture, Olympics, Media and Sport)Jeremy Hunt原已同意跨國媒體集團News Corporation併購英國天空廣播公司British Sky Broadcasting Group(BSkyB)並進行後續之審議流程。但在同年7月爆出News Corporation旗下的英國世界新聞報竊聽醜聞後,News Corporation立即取消該項併購申請。 在此一事件影響下,Jeremy Hunt要求英國電信主管機關Ofcom(Office of communications)對於跨媒體多元性管制架構進行檢討。現行媒體多元性管制主要在於同媒體之間合併必須通過公眾利益測試(public interest test),並有國家跨媒體所有權限制。Ofcom徵求意見如下: 1.跨平台媒體多元性如何測量,推荐最好方法為何? 2.在新聞市場中可否設定一絕對的市場佔有率限制? 3.在沒有合併案件的情形下,是否有其他事件可引發媒體多元性的持續追蹤、誰以及如何進行追蹤? 4.媒體多元性測量是否包含網站? 5.測量是否包含BBC? Ofcom將於2011年11月18日截止收件,並於2012年初提出修改之方向。
品牌商標命名之實踐與提醒─從杜邦分析要件判斷商標混淆誤認之關鍵陽明交通大學於2025年7月11日,透過律師向美國商標審判及上訴委員會(The Trademark Trial and Appeal Board,簡稱TTAB)提出答辯主張,主張其商標(縮寫為NYCU)並未和紐約大學的商標(縮寫為NYU)有混淆誤認之虞,以下將以此案為例,說明實務上如何運用DuPont Factors(又稱杜邦分析要件)判斷混淆誤認,品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案,用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形,是美國審查實務,或者相關商標爭議判斷,最常引用的判斷標準,並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括:NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項);NYU提供美國正式教育學位課程,而NYCU僅限於台灣課程,未提供美國正式學位,雙方提供不同之教育服務(第2項);NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生,通路未重疊,且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項);無任何實際混淆的證據(第7項);NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中,未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項);NYCU合法註冊校名之縮寫,具有使用與排他性權利,無混淆意圖亦未仿冒(第11項);雙方市場截然不同,混淆風險極低(第12項),以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限,牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段,甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷,不可忽視商標之混淆誤認風險,將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等,耗費人力、時間或經費。因此,務必完善品牌商標管理機制,確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核,以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形,進而鞏固品牌價值。 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)
澳洲證券投資委員會與美國商品期貨交易委員會簽訂雙邊合作協議2018年10月4日,澳洲證券投資委員會(Australian Securities and Investments Commission,簡稱:ASIC)與美國商品期貨交易委員會(US Commodity Futures Trading Commission,簡稱:CFTC)簽訂「金融技術創新合作雙邊協議」(Cooperation Arrangement on Financial Technology Innovation’ bilateral agreement,簡稱:協議),該協議內容主要針對未來金融科技(fintech)以及監理科技(regtech)之合作以及相關資訊作交換。 協議內容主要為加強雙方瞭解、識別市場發展趨勢,進而促進金融科技創新,對於運用監理科技之金融產業採取鼓勵的態度。 具體協議內容及相關合作計畫為以下條款: 1. 建立正式合作途徑,其中包含資訊分享,ASIC創新中心與LabCFTC之間的溝通; 2. 協助轉介有興趣於另一管轄權,設立企業之金融科技公司; 3. 促進監管機構定期舉行相關監管會議,討論目前時下發展趨勢,藉以相互學習; 4. 針對非公開資訊及機密資訊,給予監管機構以共享方式流通資訊。 儘管,澳洲與美國已簽訂此協議,惟須注意的地方在於,此協議本質上不具備法律約束力,對監管機構也未加註責任,並強加特定義務,以及未取代任何國內法的法律義務。 雖然,此協議不具任何法律約束力,但美國以及澳洲之金融科技創新產業間已形成一定之默契,以及交叉合作。此種互利合作,使兩國金融創新企業在雙方管轄權下,並且降低跨境成本及加深跨境無障礙性,為兩國監管機構提供最佳執行方式,以及進一步資料之蒐集。