加拿大知名DJ Deadmau5去年(2013年)6月向美國專利商標局申請一個貌似迪士尼米奇老鼠樣子的logo為商標(一個大圓加上兩個小圓盤當作耳朵),此舉引發迪士尼的不滿,於本週二向美國專利商標局提出異議。
迪士尼認為Deadmau5所申請的logo跟其知名的米奇老鼠耳朵(Mickey ears)太過近似,若美國專利商標局核准註冊Deadmau5的logo將可能對其在美國及世界各地的事業有所損害,所以迪士尼正試圖阻止Deadmau5於美國取得註冊商標。
根據Deadmau5的律師陳述,Deadmau5一直以來都帶著老鼠頭形狀的頭套出現在各場合,時間已長達10年已上,且已於超過30個國家取得老鼠頭形狀的註冊商標,包含日本、得國、義大利及英國等。
而此位33歲的知名DJ Deadmau5則於社群網路上發文表示他已經決定好要奮力對戰迪士尼,迪士尼此種積極保護其米奇老鼠商標的行為已行之有年、眾所皆知。例如1989年時迪士尼成功透過法律行動的威脅,讓位於佛羅里達州的三家幼兒照顧中心清除了原本漆於牆上的米奇老鼠和其他迪士尼卡通人物角色。
此次商標註冊爭議,迪士尼究竟能否成功阻止Deadmau5註冊取得類似米老鼠耳朵樣式的logo,值得後續關注。
為反制專利蟑螂利用訴訟方式滋擾實際從事研發以及實施專利者,美國國會於2012年8月提出SHIELD法案(Saving High-Tech Innovators from Egregious Legal Disputes Act of 2012 ),顧名思義本法案之目的在於防免高科技創新者陷於惡意挑起的法律爭端之中。該法案補充美國聯邦專利法規定,使得法院得在發現當事人一造並無合理勝訴之可能而仍舊對電腦硬體或軟體專利之有效性提起訴訟,或主張被侵權時,法院得判決其回復全部訴訟之費用支出予除美國以外勝訴之一造(the prevailing party),包括合理之律師費。 SHIELD法案原立意良善,但其也可能就像兩面刃,例如法案的規範內容用語抽象,以致於在企圖達到其立法目的外,未同時設想可能造成的法律陷阱或未預期之法律效果。就法案內容來看,其賦予法院得判決要求回復訴訟費用及律師費之人(所謂勝訴之一造)並不限於原告。又本法案得適用在任何電腦或軟體專利的訴訟,因此,當兩家大型公司相互就專利實施進行對決時,SHIELD法案無異使得原本已經成本很高的競爭更提高雙方的賭注。此外,法案中對「電腦」的定義,不限於一般認知的「軟體或電腦硬體公司」,使得從金融業到汽車製造都可能涵蓋在內,例如銀行就有許多系統可能同時連接具專利之電腦或其他軟體組件。更重要的是,何時勝訴方可獲得律師費之補償判決,法案亦沒有給法院明確之範圍。 雖然本法案最後通過與否或通過施行後的樣貌仍未可知,但可得知的是對於部分NPE之負面利用專利制度之行為,已促使政府與法界思索專利制度如何衡平專利權保護而更能達到專利制度設置之目的,而其未來顯然仍有一段遙遠的路要走。
預先擬定的事故應變計畫可降低資料外洩成本根據Ponemon Institute的調查,2011年至2012年中,英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出,若企業備有正式的事故應變計畫,每件資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外,雇用外部顧問來協助應變,每件資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構,歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時,根據不同委員會的需求,未來將針對特定產業,制定新的網路與資訊安全管理規範。。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險,同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中,保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外,企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家,信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司,例如:協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡,未來將可以幫助要保人,以最快最省成本的方式處理相關事故。
智慧綠建築推動方案之修正—新增公有新建建築物應符合綠建築指標 人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。