Ralph Lauren於Polo商標圖樣使用爭議中勝出

  美國第二巡迴上訴法院於二月初判決知名品牌Ralph Lauren與美國馬球協會(U.S. Polo Association ) 自1984年開始爭執不休的馬球圖樣使用爭議由Ralph Lauren勝出,馬球協會不得使用polo圖樣於香氛與美妝產品類別,確認了2012年3月地方法院禁止馬球協會使用圖樣的判決。

 

  自1890年以來主管美國馬球運動的美國馬球協會與Ralph Lauren的馬球員圖像恩怨可追溯回1984年,當時馬球協會以確認之訴贏得在未造成與Ralph Lauren知名的Polo品牌混淆的狀況下,馬球協會得製造授權商品。

 

  在2012年的判決中,地方法院禁止美國馬球協會使用馬球員圖樣與POLO字樣在任何香水、美妝產品類別上,同時要求USPTO拒絕馬球協會部分的商標申請,該案法官裁決與香氛產品有關的圖樣侵害Ralph Lauren的商標權利,構成不公平競爭,同時也造成設計師與被授權人無法回復的損害。

 

  馬球協會的律師團在上訴理由中主張:馬球員圖樣符合先前使用,同時,因為過往的判決賦予協會得使用該圖樣在服裝類產品,表示也可以使用在香氛類別,因為服裝跟香氛產品的市場是很相近的,但前述主張並不為第二巡迴上訴法院陪審團所認同。

相關連結
※ Ralph Lauren於Polo商標圖樣使用爭議中勝出, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6020&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/23)
引註此篇文章
你可能還會想看
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南

  德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。   德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。   例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。

FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫

  美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。   2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。   根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。

歐盟網路和資訊系統安全局(ENISA)

  歐盟網路與資訊安全局(ENISA)成立於2004年,目的在於確保歐盟內部網路與資訊安全保持在最高水準,同時也為執行2016年8月生效之歐盟網路和資訊系統安全指令(NIS- Directive),提高歐洲的網路安全準備,以防止並抵禦網路安全事件措施。計有84名工作人員,共同運作位於希臘的兩個辦公室:Heraklion (2005年成立之總部)辦公室;與雅典辦公室(2013年成立),以提高該機構的運作效率。   ENISA在NIS指令的執行中扮演重要的角色,任務包括支援歐盟機構、會員國國與產業界,快速對網路威脅與資訊安全問題做出反應。它也被要求在執行任務中協助各國間成立的合作小組。此外,更透過指令要求ENISA協助成員國與執委會,提供他的專業意見和建議。   ENISA戰略有五個面向:     •提供關鍵網路設施和資訊安全問題之資訊和專業知識。     •制定和執行歐盟網路政策。     •建立歐盟間跨國支援能力。     •培育網路與資訊安全社群的網路演習、協調與支援。     •促進各國間的合作關係。   由於ENISA在建立之後網路發展情勢有顯著的演變,其任務和目標應該因應新發展做出調整,故歐盟執委會也在2017年1月開始重新審視其設立之法律依據以應對新情勢發展。

歐盟執委會宣布「軟體開源授權及複用」決定

  歐盟執委會於2021年12月8日宣布「軟體開源授權及複用」決定(COMMISSION DECISION on the open source licensing and reuse of Commission software)。本決定規範執委會軟體之開源授權條件與複用方式,其軟體開源授權流程如下: 一、執委會依本決定(下同)第5條授予其軟體的開源授權證應為歐盟公共授權(the European Union Public Licence, EUPL),除因(1)適用第三方軟體的互惠條款,而強制使用其他開源授權證,或替代開源授權證比EUPL更便於人民使用該軟體;(2)適用第三方軟體之授權條款,存在多個開源授權標準(不含EUPL),則應優先選擇授予最廣泛權利的開源授權。 二、透過第8條對智慧財產權進行核實,包括:(1)軟體識別(2)對軟體的智慧財產權進行驗證;及(3)安全驗證。 三、依第6條規定將所有開源軟體置於資料庫,供公民、公司或其他公共服務有潛在利益者取得。   另外,依第四條規定,本規則不適用於以下情形:(1)因第三方智慧財產權問題,無法允許複用的軟體;(2)該原始碼之發布或共享,對執委會、其他歐洲機構或團體的資訊系統或資料庫安全構成實質或潛在風險;(3)因法律規定、契約義務或性質,其內容須被視為機密之軟體;(4)依(EC)1049/2001第4條所列之情形,包含但不限於:因公共利益、國家安全、隱私保護、商業利益、訴訟或審計之利益等,該軟體須被排除,或只能由特定之一方取得或管理;(5)委託由執委會進行研究產生之軟體,若公開將干擾臨時研究結果之驗證或構成拒絕註冊有利於執委會之智慧財產權的理由。

TOP