Adidas再次出擊!積極捍衛三斜線商標

  世界第二大運動用品製造商 Adidas 於2012年5月15日對滑板運動鞋製造商 Word Industries與體育用品零售商Big 5 提出商標侵權告訴,同時向U.S. District Court in Portland, Ore.請求金錢損害賠償與定暫時狀態處分。

  Adidas 主張Word Industries設計於鞋身的三平行斜條紋與他們的三斜線商標太像了, 易使消費者產生混淆誤認,有欺騙消費者之嫌,並將淡化與損害Adidas的品質。 Word Industries 總裁則主張公司描繪的”W”是一個新的式樣且使用多年,有別於Adidas的三斜線。

  Word Industries 於鞋身設計的”W”樣式,頂端帶著箭頭的形狀延伸至鞋緣,側身望去似乎只剩下三斜線,便因此落入與Adidas商標近似之爭議。

  Adidas 積極捍衛商標,紛紛對於疑似模仿其三斜線標誌的業者採取法律途徑尋求救濟,像是控告Payless ShoeSource販售二至四條紋的運動鞋,侵犯其商標權,更因此判賠 6億5千萬美元,達成和解;甚至台灣本土品牌Jump運動鞋面設計的”遞減三斜線” 也在其中。

相關連結
※ Adidas再次出擊!積極捍衛三斜線商標, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5784&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/01)
引註此篇文章
你可能還會想看
新加坡個人資料保護委員會針對企業蒐集、使用、揭露永久居留證(NRIC)號碼提出新的諮詢指引

  考量各行各業的從業習慣及民眾對企業蒐集、使用、揭露永久居留證(National Registration Identification Card, NRIC)號碼之看法,新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年11月提議修改個人資料保護法的諮詢指引(Advisory Guidelines on the Personal Data Protection Act ),明確界定企業蒐集、使用、揭露NRIC及其號碼之範圍。   依據舊的諮詢指引,新加坡個人資料保護法允許企業在基於合理特定目的並依法獲得當事人有效同意之情況下,蒐集、使用或揭露NRIC號碼。因此,不少企業活動習慣蒐集利用民眾的NRIC號碼,包括零售商店所舉辦的抽獎活動。然而,在PDPC提出新的諮詢指引後,企業可蒐集利用NRIC號碼的情況受到大幅限縮。   由於NRIC號碼與個人資訊息息相關且具不可取代性,無差別地蒐集利用將增加資料被用以從事非法活動之風險,故新的諮詢指引闡明,原則上企業不應蒐集、使用或揭露個人NRIC號碼或複印NRIC,除非有下列兩種例外情況之一:(一)法律要求;(二)為確實證明當事人身分所必要。第一種例外情況,雖因法律要求無須取得當事人同意,但企業仍應踐行告知義務,使當事人知悉NRIC號碼被蒐集、使用或揭露之目的,並確保企業內已採行適當安全措施,防止NRIC號碼被意外洩漏。第二種例外情況則仍須就NRIC號碼的蒐集、使用或揭露取得當事人同意,除非符合個人資料保護法規定下毋庸取得當事人同意之例外(如急救等緊急狀況)。   此外,PDPC針對得蒐集、使用或揭露NRIC號碼或複印NRIC的情況,以情境案例方式於諮詢指引中說明供企業參考,另給予12個月的審視期間,使企業得修正組織內部政策並尋找可行替代方案。

FCC指定九家業者負責管理閒置頻譜資料庫

  美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission,FCC)於2008年11月公布法規命令,開放閒置無線頻譜之使用。閒置頻譜緣起於美國無線電視訊號,對於鄉村或偏遠人口較少之地區並無覆蓋,這些地區之無線電視頻譜處於閒置未用狀態。FCC因應無線通訊對頻譜之需求,在以拍賣釋出新頻譜的同時,也由增進既有頻譜的效率著手。   FCC於此法規命令中公布初步的技術規範,包含使用地理資料庫以及感知無線電技術作為利用閒置頻譜之要件。之後,FCC於2009年11月公告接受業者遞交計畫書,審查是否能成為資料庫管理者之資格。   2010年9月FCC再度公布新的法規命令,取消感知無線電技術作為必要條件之要求,並調整技術規範,也預告將選擇民間業者來進行地理資料庫之管理與建置。   2011年01月26日,FCC正式公告九家業者,包括Comsearch、 Frequency Finder、Google、KB Enterprises LLC and LS Telcom、 Key Bridge Global LLC、 Neustar、Spectrum Bridge、 Telcordia Technologies、 WSdb LLC.。這九家業者將必須針對2010年所發佈之新規則提出補充資料,並與FCC工程技術辦公室(Office of Engineering and Technology ,OET)配合,舉行一系列的研討與測試實驗,確立最後的技術標準與測試資料庫運作的穩定度。   FCC亦表示,資料庫管理者必須同意,他們將不會從事任何歧視性及反競爭行為,亦不可有危及用戶隱私之行為。   在FCC指定地理資料庫的管理者後,美國開放閒置頻譜使用的前置準備也可說是完成,未來等業者完成測試,相關利用頻譜的設備上市之後,可望為無線通訊市場帶來更多低成本的選擇。

日本政府發布2024年版「實現數位社會重點計畫」

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 日本於2024年6月21日內閣決議更新「實現數位社會重點計畫」(デジタル社会の実現に向けた重点計画),作為日本最新數位與資料治理革新之上位政策,以達成實現Society5.0以及整合並協調各機關數位政策之目標,力求克服日本近年面臨人口減少、勞動力不足、產業競爭力下降、災害風險等之課題。 「實現數位社會重點計畫」自2021年發布第一版起,即以六項願景整合相關政策,分別為: 1. 數位化實現成長:數位轉型推動整體社會的生產力與競爭力; 2. 重要領域數位化:資料串連推動醫療、教育、防災、兒童等領域的安全發展; 3. 數位化實現區域振興:數位工具活化各區域特色; 4. 沒有人落後的數位社會:使所有人都可以體驗數位化服務; 5. 開發與保護數位人力:建立持續培養數位人力的社會; 6. 推動國際資料流通:實現資料可信任的跨國自由流通。 2024年「實現數位社會重點計畫」以六項願景分述各機關計劃推動的320個相關政策,如有醫院急救時共享醫療資訊、電子母子健康手冊、兒童資料串接、減少長者數位障礙、女性數位人才培育,以及推動資料可信任自由流通(Data Free Flow with Trust)等。 此外,本次更新之計畫新增「業務、系統、制度三位一體」作為推動架構。其中業務指結合資料與數位應用的行政服務;系統則是指適合於業務運作的軟、硬體;制度則指透過包含資料標準、指引或法令等方式形成之規範。日本藉此推動架構評估資料與數位之政策從起草、規劃到執行等階段中業務、系統與制度之間的協調性,為政策的制定者、使用者提供便利與高品質的數位體驗。 由2024年實現數位社會重點計畫的更新可知,日本強調在數位轉型階段中社會整體革新的企圖,加強政策在業務、系統、制度三個層面的一致性,以在邁向數位社會的同時克服社會轉型的挑戰。

美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案

  美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。   該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。   此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。

TOP