老鼠耳朵LOGO引發商標之爭--迪士尼v.s.加拿大知名DJ
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。
施品安
副主任 編譯整理
DEADMAU5 Of Mice Against Men ...DISNEY FIGHTS DJ OVER EARS LOGO, TMZ, Sep.2, 2014, http://www.tmz.com/2014/09/02/deadmau5-battling-disney-mickey-mouse-ear-logo-trademark/ (last visited Sep.4, 2014)
Mike Larkin, Not taking the Mickey! Disney launch legal action against Deadmau5 over mouse ears logo trademark, Mail Online, Sep.3, 2014http://www.dailymail.co.uk/tvshowbiz/article-2741513/Disney-legal-fight-Deadmau5-mouse-ears-logo-trademark.html (last visited Sep.5, 2014)
標準必要專利（standards-essential patents，SEPs）是國際標準組織所採行的一種專利運用模式，主要係為了使標準共通技術普及之同時平衡專利權人之利益，將技術發展中重要的標準共通技術結合專利保護，同時均要求專利權人須簽署FRAND（Fair，Reasonable and Non-discriminatory）條款，以公平、合理、無歧視之原則收取合理數額之專利授權費供標準化組織成員有償使用。然而，因專利本身即是一種合法壟斷，是以標準必要專利之授權模式可實現利益最大化；但涉及到具高度共通性又難以迴避的技術時，應當避免少數專利權人濫用專利權和市場壟斷。因此，專利權人和被授權人之間，對於收取合理專利授權費之議題，在一直無法取得共識之下，往往訴諸法律解決。從美國聯邦法院涉及標準必要專利侵權之訴訟案例，可看出美國針對標準必要專利目前主要有下列幾種趨勢：(1)合理之專利授權費以該技術佔產品元件之比率計算；(2)標準必要專利之授權費金額逐步降低；(3)專利權人必須先進行授權流程(4)不能直接申請禁制令。
英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像，強調AI過濾機制及校方審查義務英國教育部（Department for Education，以下簡稱DfE）於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》（Keeping children safe in education 2026，下稱KCSIE 2026），將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系，供英國幼稚園至大學等學校參考，以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引，自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由，否則校方應遵循以下： 1.政策面，學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中，如當學生使用AI生成具傷害性之內容（AI深偽照片、影片等）時，校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面，建議學校應建立適當的過濾與監控系統（filtering and monitoring systems），每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊（Senior Leadership Team, SLT）成員主導審查，以及由校方指定的一名或多名安全保護主管（Designated Safeguarding Lead, DSL）與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常，亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式，並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外，亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》（Generative AI: product safety standards），評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面，建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中，應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》，此文件性質同為不具強制力之指引，其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品，包含：智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中，「智慧財產權」，主要提到除取得著作權人同意，否則AI產品不應儲存「輸入的資料」，亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途，包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如：AI生命週期中應進行資料保護影響評估，若未確認合法依據，不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的，包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能，可有效防止使用者（學生）接觸不當的內容。 由前文可得知，學校導入AI工具，不宜只評估AI功能之便利性，也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍，以及是否具備過濾機制，並採取因應措施，如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時，可參考此思維，於採購及委外開發流程，要求供應商揭露資料流向、限制二次利用（如用於訓練與微調模型）並保留系統操作紀錄，再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度，使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 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://keid.nat.gov.tw/tips/）
部落格及其法律問題之初探 美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架（AI RMF 1.0）美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0），該自願性框架提供相關資源，以協助組織與個人管理人工智慧風險，並促進可信賴的人工智慧（Trustworthy AI）之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢，獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時，是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新，期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異，定義人工智慧與可信賴的人工智慧，並指出設計該自願性框架的目的。再來，其分析人工智慧風險管理的困難，並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員（AI actors）。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵，包含有效且可靠（valid and reliable）：有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度；安全性（safe）：包含生命、健康、財產、環境安全，且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序；資安與韌性（secure and resilient）；可歸責與資訊透明度（accountable and transparent）；可解釋性與可詮譯性（explainable and interpretable）；隱私保護（privacy-enhanced）；公平性—有害偏見管理（fair – with harmful bias managed）。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心（AI RMF Core）概念，包含四項主要功能：治理、映射（mapping）、量測與管理。其中，治理功能為一切的基礎，負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目，並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」（AI RMF Playbook），提供實際做法之建議，並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。