可口可樂公司於2011年向內部市場協調局(Office for Harmonisation in the Internal Market, OHIM)申請註冊流線型立體瓶身商標。經OHIM審議後,於2014年3月以本項商標缺乏顯著特徵不具商品區隔性為由,予以駁回申請。為此,可口可樂向歐盟普通法院(EU General Court)提出上訴。 惟法院於日前(2016年2月)做出說明,其判決結果認為立體瓶身並不具備與市場上其他可樂瓶區隔的具體特徵,根據共同體商標條例第7(1)(b)條「若商標缺乏顯著特徵則不允許註冊」。並質疑其所做的市場調查研究,無法證明該瓶身於市場上具有明顯的商品獨特性,不能讓消費者得以一眼看出是可口可樂產品,不符合同條例第7(3)條(足以使商品或服務之相關消費者認識為指示商品或服務來源,得與他人之商品或服務相區別者)排除7(1)(b)之適用條件,基於上述理由判決可口可樂公司敗訴。 透過此案件,一定程度呈現OHIM與歐盟法院在立體商標認定上相對審慎的態度。 在歐盟有關外觀設計與商標的聲請,係依照歐盟「共同體商標條例」(Council Regulation (EC) No. 207/2009)所規範。經申請通過之歐洲共體商標(CTM)註冊,得使產品或服務於全歐盟境內28個會員國享有排他性權利。而過往以販售之商品外觀或形狀申請註冊商標是具有難度的,必須係該外觀及形狀為增加其商品本身的價值或生產技術上所必要的結果,始得有商標註冊的可能。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
日本政府將於東京都及愛知縣成立「自駕車實證一站式中心」日本政府於2017年9月4日所召開之國家戰略特區區域會議(下稱戰略區域會議),決定由政府、東京都及愛知縣,共同成立「自駕車實證一站式中心」,協助企業及大學之自駕車相關實證研究。在自動駕駛實驗開始前,中心接受道路交通法等各程序相關諮詢,必要時可將相關程序以其他方式置換,將複數程序整合為一,推動相關實驗。 戰略區域會議並決定將窗口設置於東京都及愛知縣,欲進行實驗之企業可至前述窗口諮詢,東京都及愛知縣應與相關省廳及所管轄之警察、交通部門進行協調,並將所需之資訊彙整後回覆予企業,如此一來,企業可減輕實驗前繁瑣程序所帶來之負擔,進而降低啟動實驗之門檻。 東京都小池百合子知事於會後向記者們表示「自駕系統於汽車產業中,已是國家間之競爭」,且東京都將致力於「沙盒特區」體制之推動,於必要時可暫時停止相關現行法規之限制。愛知縣大村秀章知事則期待「透過實證實驗累積技術,促使愛知縣能維持引領世界汽車產業聚集地之地位」。 針對上述特區的設置,未來實際落實情況以及法規排除作法與範圍,值得我國持續投入關注。
新創及中小企業如何因應美國之《訴訟透明法案》今年7月,美國國會議員Issa提出了《2024年訴訟透明法案》(H.R. 9922, the Litigation Transparency Act of 2024,下稱《訴訟透明法案》),要求當事人揭露民事訴訟中所取得之金融支援的來源,如商業貸款機構等,以提高訴訟透明度並降低濫訴之情形,惟此提案恐導致美國新創及中小企業更難成功起訴竊取其專屬技術之大企業。 近年來,許多大型科技公司從較小的競爭對手竊取其專屬技術,然而僅有少數案例成功取得賠償金,如:伊利諾州地方法院要求Amazon向軟體公司Kove IO支付5.25億美元的賠償金等。這是由於新創及中小企業縱有證據證明其智慧財產權被盜,在訴訟中多面臨沒有足夠資力與大型科技公司抗衡之窘境,因此往往被迫接受遠低於其所受損失之和解金。透過這種方式,大型科技公司能掌握技術並支付低於取得該技術授權所需之成本,因此被稱之為「有效侵權(efficient infringement)」。 新創及中小企業近期透過與第三方金融資助者協議共享訴訟取得之賠償等方式,降低其進入訴訟程序的經濟門檻,以對抗大型科技公司所採取之「有效侵權」。然而最近一系列案例顯示,中國大陸所支持的第三方金融資助者助長了針對美國企業之智財訴訟,引發了國家安全問題,故立法者為降低營業秘密被外國競爭對手取得之風險、避免無意義之訴訟被廣泛提起,要求當事人揭露其於民事訴訟中所取得之金融支援來源。若《訴訟透明法案》通過,原告所採取之法律策略將可能外洩,而第三方金融資助者亦將受到各方之抨擊,進而導致新創及中小企業在訴訟中更難取得金融支援。 綜上所述,若要降低訴訟之可能性,新創及中小企業須強化其對於專屬技術之保護,從根本減少專屬技術洩露之風險,以避免訴訟發生或進入後端訴訟。有鑑於新創及中小企業與大企業相比,在智財保護觀念上更接近學研單位,且對於營業秘密之管理多未臻完備,因此為確保其能有效落實對營業秘密之管控,建議新創及中小企業可參考智慧局所發布之《學研機構營業秘密管理實作要領》,量身訂作符合自身需求的營業秘密管理制度,並循序完善相應之營業秘密管理措施,以降低專屬技術被竊取的風險。 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)
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。