社群網站平台的商標爭議-Twitter v. Twitpic

  Twitpic公司為提供圖像分享服務軟體服務的公司,於2008年成立,2009年起,提供Twitter(微博)社群網站平台使用者,透過運用Twitpic的即時圖像分享功能,將照片及影像同時上傳至微博的服務;截至2014年6月已提供使用者此項微博平台的分享服務至少6年。Twitpic於2013年10月3日,以公司名稱「TWITPIC」為名稱,向USPTO(美國專利商標局)提出國際分類第42類之電腦服務之商標註冊案,並於2014年6月24日核准公告。

  微博公司於知悉Twitpic商標申請資訊後,除了以Twitpic商標近似於先前註冊商標Twitter而提出商標異議外,並威脅Twitpic公司放棄商標申請,否則將切割Twitpic可直接連結照片至Twitter平台的服務。

  同時,微博公司發言人表示,為了確保公司品牌及商譽不被侵害及淡化,故除了對於Twitpic公司提出商標異議外,並為了確保使用者能持續使用將照片及影像即時上傳至微博的服務,將由微博平台自行提供相關功能,以減少使用者無法運用Twitpic服務之不便。

  因此,Twitpic公司負責人 Noah Everett於2014年9月初宣布,在無足夠的資源對抗大公司如微博的脅迫下,被迫於9月底關閉Twitpic服務。

  依據Twitpic於微博上發布之最新消息顯示,Twitpic已被其他買家收購,將持續經營,但有關商標爭議案之後續發展,將持續觀察。

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※ 社群網站平台的商標爭議-Twitter v. Twitpic, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6651&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/11)
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數位主權新近政策與法制之發展趨勢

數位主權新近政策與法制之發展趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年5月20日 壹、事件摘要   「數位主權」(digital sovereignty)之概念出現於2000年初,於近年漸成國際間數位政策之核心主軸之一。此概念之興起主要係隨著資訊社會之蓬勃發展,許多危害與侵權事件接踵而來,直接或間接侵害國家管理數位環境之權力,亦使消費者權益受損;尤以,近來科技業競爭下雲端運算科技之興起與普及,許多科技巨擎以其技術跨越國界,直接掌握許多國家使用者之資料,使各國政府無法或難以過問,變相喪失國家主權。   法國廣播電台Skyrock首席執行長Pierre Bellanger曾於2011年就數位主權做出初步定義:「數位主權是透過使用科技和電腦網路來體現和引領對我們對當下和命運的控制。」[1]。而德國「網路經濟數位主權工作小組」於2015年德國全國IT峰會上提出:「…『主權』一詞通常是指以獨立性和自主性達到自決的能力。...從這個意義上講,數位主權意味著在數位空間中獨立行動和做出決定的能力[2]。」其後,數位主權進一步被納入整體主權概念之一,如德國於2018年數位高峰會上聚焦於資料處理與核心競爭力,認為國家或組織之數位主權彰顯,端視其對儲存或處理之資料能否有完全控制能力與對其之獨立決策權[3]。   另一方面,數位主權之興起亦被視為數位保護主義(Digital Protectionism)[4]。以歐盟為例,歐盟於2018年5月正式施行之一般資料保護規則(General Data Protection Regulation),即是在數位主權之「個人層面」下,使消費者重新取得其掌控個人資料之權利;於此同時,歐洲亦試圖在國家層面與企業層面排除來自美國、中國等科技巨擎之掌握,從硬體設備或平臺等中介媒介取回自決能力,如德法推動數位基礎建設之GAIA-X計畫[5]、歐盟於2020年提出之《數位服務法》草案(Digital Services Act)[6]等,其核心意涵皆直接與間接涉及數位主權之概念。 貳、重點說明   依新近數位經濟之發展趨勢,即可看出數位主權並非全有或全無之概念,而係透過政策或措施逐步彰顯或體現之,例如歐盟提出以10年為藍圖提出之戰略政策,德法則藉由硬體設備建設之措施,澳洲則採以訂定新法規之方式,皆可涉及數位主權之意涵。本文以下即以德國與歐盟近年之政策方向與措施,以及澳洲於今(2021)年甫通過施行之「新聞媒體議價法」,一窺當前實務上彰顯數位主權之手段或方式。 一、德法推動硬體設備與雲端服務在地化:GAIA-X計畫   德國政府於2019年10月29日數位高峰會(Digital Summit:PlattFORM DIE ZUKUNFT)與法國之政、商、學界聯合發布一關於數位資料基礎建設之GAIA-X計畫,目的在於為基礎建設設施提供一安全、聯合化之系統,在滿足最高數位主權標準之要求下,同時促進創新,該計畫係由22家德國和法國公司聯合設立為一非營利之法人實體,以推動GAIA-X雲端計算平臺於歐洲落地[7]。該計畫擬建立一開放、透明之數位生態系統[8],以增強對雲端服務需求之數位自主性,並增強歐洲雲端服務提供商之擴充性和競爭地位,進而試圖取代Amazon或Microsoft等雲端數據中心之資料提供與相關服務[9]。同時,參與GAIA-X計畫之成員均應遵守保護資料主權(Schutz der Datensouveränität)、資料可用性(Datenverfügbarkeit),互通性(Interoperabilität),可攜性(Portabilität),促進透明度和公平參與(Förderung der Transparenz und der fairen Teilhabe)之原則,以符合歐盟法規之標準[10]。 二、歐盟提出《歐洲資料戰略》(European Data Strategy)   歐盟執委會於2020年2月19日針對未來10年歐洲AI開發與開放資料運用方向等核心議題,公布一系列數位化政策,其一即為歐洲資料戰略(European Data Strategy)。為此,該戰略提出資料開放共享政策與法制調適框架,宣示其目標為建構歐洲的之資料單一市場(single market for data),視資料為數位轉型之核心,開放至今尚未被使用之資料[11]。   該戰略擬定數個具體的措施與制度調修方向:(1)建構資料跨部門治理與取用之法規調適框架,按時程分別提出共同歐盟資料空間(common European data space)管理之立法框架[12]、高價值資料集(high-value data-sets)、資料法(Data Act)等,以建構企業對政府或企業間之資料共享環境,調適並建立有利於資料取用之智慧財產權與營業秘密保護框架;(2)強化歐洲管理、處理資料之能力與資料互通性,建構資料共享體系結構並建立共享之標準及治理機制、啟動歐洲雲端服務市場並整合所有雲端服務產品、編纂歐盟雲端監管規則手冊;(3)強化個人有關資料使用之權利:從協助個人行使其所產出資料相關權利之角度,於資料法中優化歐盟GDPR第20條之資料可攜權;(4)建構戰略領域與公共利益領域之歐盟資料空間(European data space),針對戰略性經濟領域與攸關公共利益之資料使用需求,開發符合個資保護與資安法令標準之資料空間[13]。 三、澳洲立法要求數位平臺付費予澳洲新聞媒體   澳洲國會於2021年2月25日通過2010年制頒之競爭與消費者法(Competition and Consumer Act 2010)之增修條文—一般通稱為《新聞媒體議價法》(News Media and Digital Platforms Mandatory Bargaining Code)[14],並於3月2日施行,以解決澳洲新聞媒體業者與數位平臺間之議價問題,尤其是Google及Facebook等科技巨頭,若在其平臺呈現、提供連結或擷取澳洲當地新聞媒體所產出之新聞內容時,依該增修條文之規定,應與澳洲當地媒體達成付費協議,如無法達成協議者,則由澳洲政府以強制仲裁決定最終價格。此法之目的係澳洲政府為了保護當地媒體公司之著作,並確保當地業者能獲得合理之報酬[15]。   目前澳洲議會通過決議,該法最初適用對象為Google與Facebook,其後若有證據證明其它數位平臺服務引起議價能力之不平衡,亦可能成為該法受規範對象,其資格要件則由澳洲通訊媒體管理局(The Australian Communications and Media Authority)認定之。若平臺違反規定者,將可裁處達1000萬澳元之罰緩。 參、事件評析   從上述實務案例可知,由於數位主權之概念仍在發展中,會因不同商業環境或地緣政治之影響,對數位主權之界定與主張之力道而有所差異,致使在措施或法制設計上皆有不同樣貌。比較上述三案例之發展脈絡,歐盟之《歐洲數位戰略》提出諸多數位政策與方向,企圖形塑數位經濟管制框架,以因應巨型數位平臺之潛在威脅,其核心意涵即緊扣數位主權之彰顯;而德法聯手推動之GAIA-X計劃,則更進一步將數位主權之抽象概念落實於實務上,透過基礎硬體之建設與數位生態系統之育成,試圖降低歐洲對美國矽谷科技巨擎之依賴,此計劃亦呼應數位主權定義與概念,即提高掌握數位資料之自主性與獨立性,可視為彰顯數位主權之方式之一。至澳洲之《新聞媒體議價法》,其宣稱之立法目的主要在於提升在地媒體之議價能力外,亦立法授權行政機關指定特定企業應盡到某種公平競爭法上之市場交易義務,取代原本公平競爭主管機關之職責,為國際比較立法例之首見;而該法強制外國企業與當地媒體進行協商,不履行此等義務者得處以罰鍰,雖形式上係從市場競爭之公平法觀點出發,並非以彰顯數位主權為立法目的,惟其帶有極重之保護主義色彩,間接體現/彰顯數位主權之意涵,或可視為某種程度/型態下,數位主權概念之具體實踐案例。    [1]Pierre Bellanger, 'De la souveraineté en général et de la souveraineté numérique en particulier' [Sovereignty in general and digital sovereignty in particular], LES ÉCHOS, Aug. 30, 2011, http://archives.lesechos.fr/archives/cercle/2011/08/30/cercle_37239.htm#(last visited Mar. 15, 2021). [2]BUNDESMINISTERIUM FÜR WIRTSCHAFT UND ENERGIE [BMWI], Neunter Nationaler IT-Gipfel 2015:Digitale Zukunft gestalten – innovativ_sicher_leistungsstark (2015), https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/IT-Gipfel/Download/2015/it-gipfel-2015-berliner-erklaerung.pdf?__blob=publicationFile&v=13 (last visited Mar. 15, 2021). [3]BMWi, Digital-Gipfel 2018(2018), https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Dossier/digital-gipfel-2018.html (last visited Mar. 15, 2021). [4]Ziyang Fan & Anil K Gupta, The Dangers of Digital Protectionism, HARVARD BUSINESS REVIEW, Aug. 30, 2018, https://hbr.org/2018/08/the-dangers-of-digital-protectionism (last visited Mar. 15, 2021). [5]BMWi,GAIA-X(2020), https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Dossier/gaia-x.html (last visited Mar. 16, 2021);許祐寧,〈德國聯邦經濟與能源部提出《GAIA-X計畫》建立歐洲聯合雲端資料基礎建設〉,資訊工業策進會科技法律研究所,2020/03,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=1&d=8415(最後瀏覽日:2021/03/15)。Emmanuel Macron in his own words, The Economist,2019/11/07, available at https://www.economist.com/europe/2019/11/07/emmanuel-macron-in-his-own-words-english (last visited Mar. 15, 2021). [6]EUROPEAN COMMISSION, The Digital Services Act package (2020), https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/digital-services-act-package (last visited Mar. 16, 2021). [7]BMWi, Project GAIA-X A Federated Data Infrastructure as the Cradle of a Vibrant European Ecosystem Executive Summary, https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Publikationen/Digitale-Welt/das-projekt-gaia-x-executive-summary.pdf?__blob=publicationFile&v=5 (last visited Mar. 15, 2021). [8]BMWi & BMBF, Project GAIA-X, https://www.bmwi.de/Redaktion/EN/Publikationen/Digitale-Welt/das-projekt-gaia-x-executive-summary.pdf?__blob=publicationFile&v=8 (last visited Mar. 15, 2021). [9]GAIAX: AFederated Data Infrastructure for Europe, https://www.data-infrastructure.eu/GAIAX/Navigation/EN/Home/home.html (last visited Mar. 15, 2021). [10]BMWi, Deutschland und Frankreich Vorreiter beim ersten Schritt Europas in Richtung einer europäischen Dateninfrastruktur, PRESSEMITTEILUNG, Jun. 04, 2020, https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Pressemitteilungen/2020/20200604-deutschland-und-frankreich-vorreiter-beim-ersten-schritt-europas-in-richtung-einer-europaeischen-dateninfrastruktur.html (last visited Mar. 15, 2021). [11]Commission communication from the commission to the European parliament, the council, the European economic and social committee and the committee of the regions: A European strategy for data, 2020/02/19, COM (2020) 66 final (Feb. 19, 2020), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52020DC0066&from=EN(last visited Mar. 15, 2021). [12]COMMON EUROPEAN DATA SPACES, Real-time Linked Dataspaces, http://dataspaces.info/common-european-data-spaces/#page-content(last visited Mar. 15, 2021). [13]Supra note 11. [14]Treasury Laws Amendment (News Media and Digital Platforms Mandatory Bargaining Code) Act 2021. [15]謝宜庭,〈澳洲立法強制Google及Facebook向媒體業者支付合理費用〉,科技法律研究所,2020/09,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8526&no=64 (最後瀏覽日:2021/03/15)。

世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧

世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。

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