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。
2021年7月30日,澳大利亞聯邦法院做出一項裁定,認為人工智慧(Artificial Intelligence, AI)可作為專利申請案的發明人。 隨著人工智慧的功能不斷演進,人工智慧已經開始展現出創新能力,能獨自進行技術上的改良,此判決中的人工智慧(Device for the Autonomous Bootstrapping of Unified Sentience, DABUS)係由人工智慧專家Stephen Thaler所創建,並由DABUS自主改良出食品容器與緊急手電筒兩項技術。 Thaler以其自身為專利所有人,DABUS為專利發明人之名義,向不同國家提出專利申請,但分別遭到歐盟、美國、英國以發明人須為自然人而駁回申請,僅於南非獲得專利,此案中澳大利專利局原亦是做出駁回決定,但澳大利亞聯邦法院Beach法官日前對此作出裁示,其認為1990年澳大利亞專利法中,並未將人工智慧排除於發明人之外,且專利並不如著作權般強調作者的精神活動,專利更重視創造的過程,其認為發明人只是個代名詞,其概念應具有靈活性且可隨著時間演變,故其認為依澳大利亞專利法,人工智慧亦可作為專利發明人。 該法院的裁定雖是發回澳大利亞專利局重新審核,且澳大利亞專利局仍可上訴,因此DABUS是否能順利成為專利發明人尚有變數,但此案對於人工智慧是否可為發明人已帶來新一波的討論,值得業界留意。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
德國2015年6月5日通過電動車法(EmoG)德國聯邦議會通過電力驅動車輛優惠法(下稱電動車法(Gesetz zur Bevorrechtigung der Verwendung elektrisch betriebener Fahrzeuge ,Elektromobilitätsgesetz-EmoG),該法遂於於2015年6月5日生效。 德國為了達到減碳目標,不但大力推動再生能源,且亦於五年前成立國家電動車平台,希望於2020年達到全國有100萬輛電動車在街道上行駛之目標,德國政府為達此一目標,修法讓電動車可享地方政府提供的停車位以及可使用巴士車道兩項優惠。 該法對電動車之定義為(1)電池驅動車輛(2)可充式之油電混合車輛及(3)燃料電池車輛(電動車法第2條),並提供優惠予(1)公用道路巷道之停放(2)全部或一部特定公用道路巷道之特別使用(3)進入或通過禁行區域,例外地許可之(4)公用道路巷道停放時之規費,免除之(電動車法第3條第4項)。 另外,為推廣使用,依道路交通秩序法第46條第1a項,電動車輛亦得黏貼特殊標識行駛於交通管制區、禁行區域及需繞道之路段。供巴士行駛道路亦同。而為了電動車之辨識,本法第4條亦規定電動車標識應具備之內容,並於2015年9月26日發相關之電動車標示規則。
歐洲藥品管理局更新利益衝突規範歐洲藥品管理局(The European Medicines Agency,EMA)於3月底至6月初陸續發布四份利益衝突範。包括「處理管理董事會利益衝突政策方針」(European Medicines Agency Policy on the Handling of Conflicts of Interests of the Management Board),將董事會自過去的利益衝突獨立出來單獨規範;並針對違反利益聲明揭露訂立「EMA科學委員會和專家違反利益衝突信賴程序」(European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts),和「EMA管理董事會違反利益衝突信賴程序」(European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Management Board Members);以及修定「處理管理董事會、科學委員會成員和專家利益衝突政策方針」(European Medicines Agency Breach of Trust Procedure on Conflicts of Interests for Scientific Committee Members and Experts)。 針對專家和管理董事會所制定的處理利益衝突規範,主要目的是確保兩者在參與EMA的活動時,不會發生與醫藥業者相關聯的利益衝突,影響EMA公正性。觀察上述規範,可以發現EMA對於專家和管理董事會兩者的規範原則相當一致,皆聚焦於增進利益衝突處理過程的強健性(robustness)、有效性(efficiency)和透明性(transparency)。分別規範的原因在於兩者功能上的區別,分述如下: 1. 專家規範層面,有鑒於在先進醫藥領域中的專家有限,缺少可替代性,因此規範目的在於兼顧公正性與專業之間的平衡; 2. 管理董事會層面,由於其主要任務為監管和決策,規範上區別成員所參與活動的程度和範圍做更為細部的規範,與專家不同,並非有利益衝突就必須迴避。 為進一步加強EMA處理利益衝突的強健性,EMA科學委員會和專家,以及管理董事會違反利益衝突信賴程序的主要規範內容為專家和管理董事會成員作出不實利益聲明時,EMA的處理程序。可區分為調查、聽證與修正三個階段,分述如下: 1.調查階段,首先調查系爭當事人是否為不實之利益聲明後,評估是否啟動違反利益衝突信賴程序; 2.聽證階段,召開聽證會,聽證系爭當事人陳述觀點。倘若確定違反利益衝突信賴,系爭當事人即自EMA除名; 3.修正階段,EMA將審查系爭當事人曾經參與科學審查案件的公正性,並評估是否進行補救措施。 雖然EMA對於專家是否確實聲明利益缺少強制力,然而仍能透過新的利益衝突機制設計,看出EMA對完善利益衝突規範的企圖,值得近來正在修訂利益衝突機制的我國學習。
南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。