美國第9巡迴上訴法院於2015年7月6日宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解
美國第9巡迴上訴法院(9th Circuit)於2015年7月6日對外宣布Multi Time Machine v. Amazon案的見解，其推翻地方法院看法，認定被告Amazon公司提供的服務有侵害原告Multi Time Machine公司商標權之虞。
本案原告Multi Time Machine公司是一家製作手錶的廠商，在被告Amazon公司的網站上有提供零售服務。原告認為被告網站提供之服務，可使消費者搜索網站內的物品，但其所得之結果(含圖片)卻容易令人混淆，如搜尋原告的MTM手錶(為Multi Time Machine之商標)，會將商標權人及其他廠商的商品都包含在內，導致消費者誤認為其他廠商手錶也是由MTM製造，進而購買非原告公司生產之手錶。原告因而向地方法院提出訴訟，認為被告Amazon公司侵害其商標權，違反聯邦法典內之Lanham Act的第1114條(1)(a)及第1125條(a)(1)規定。但洛杉磯地方法院認為被告行為並未侵害商標權，原告不服故提起上訴。
第9巡迴上訴法院採用1979年AMF v. Sleekcraft Boats案認定之方式，並於2011年Network Automation v. Advanced System Concepts案後發展出的測試標準，用以判斷有無侵害商標權。其標準包含：1.商標的強度、2.商品近似或相關連程度、3.與商標的相似性、4.實際混淆之證據、5.銷售管道、6.消費者在意程度、7.被告意圖、8.擴展之可能性。上訴法院認為，本案除了3、5、8三項較無關外，其餘5項因素經法院研究結果，原告商品在被告網站上販售時，1、2、7於原告影響較大，而4、6是被告提供服務(即供消費者購買)時須在意的。因此，綜合判斷之結果，被告行為已可能侵害原告之商標權，故推翻地方法院之判決結果，發回地方法院續行審理，本案後續判決進展及結果實值持續觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳宏志
專案經理 編譯整理
Lanham Act, at 15 U.S.C. §§1114(1)(a) and 1125(a)(1).
Multi Time Machine, Inc. v. Amazon.com Inc.; Amazon Services, LLC., No 13-55575, http://cdn.ca9.uscourts.gov/datastore/opinions/2015/07/06/13-55575.pdf (last visited July 6,2015).
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。
美國提出壟斷威攝法案美國參議院在2019年7月23日，於第116屆國會中審查了兩次「壟斷威攝法案」(The Monopolization Deterrence Act)，相當於台灣法案經過二讀。提出者是參議院司法委員會反托拉斯、競爭政策和消費者權益小組之成員，克洛布查爾，他認為聯邦執法人員發現非法壟斷行為之時，需要採取果斷行動以確保制止這種行為，但僅僅是禁制令不足以阻止這種非法行為的發生，尚需更好的立法。 本法將賦予司法部和聯邦貿易委員會權利，對壟斷犯罪尋求懲罰性罰款，其目的係為司法部和聯邦貿易委員會提供額外的執法工具，針對個別違規行為制訂補救措施，平衡其嚴重的犯行，並希冀能有效制止未來之非法行為。原法律規定個人違反最高可罰一百萬美元，企業最高可以罰一千萬美元，國會調查後認為原法律規定之罰款不足以阻止壟斷行為，因為獲利可能比罰款更多。 有關「壟斷威攝法案」之修正內容大略包含: 每個違反本條規定的人，必須負擔民事罰款，該罰款不大於個人上一年度在美國的總收入中的15%。從事非法行為之期間，所有交易、貿易行為收入的30%。 委員會針對以不正當方法競爭違反謝曼爾法案第二條的個人、合夥企業或公司，可以在美國地方法院提起民事訴訟，並對此種行為處以民事罰款。 任何個人、合夥企業或公司被發現違反了謝曼爾法案第二條，其民事罰款不大於個人、合夥企業、公司上一年度在美國的總收入的15%。從事非法行為之期間，與非法行為有關之商業活動中之個人、合夥企業或公司在美國之總收入的30%。 在聯合民事處罰準則中，有規範總檢察長和聯邦貿易委員會在計算民事罰款時，必須考慮之相關因素，有以下七項，其一，受影響的商業量；其二，違法行為的持續時間和嚴重性；其三，為隱瞞違法行為而採取或試圖採取之任何行動；其四，違法行為嚴重或明顯違法之程度；期五，是否將民事處罰與針對違法行為之其他救濟相結合，包括結構性救濟、行為條件、非法所得之歸還；其六，先前是否曾從事過相同或類似之反競爭行為；其七，是否違反先前之法令或法院命令該為之行為。
促進頻譜使用效率--美國啟動獎勵拍賣機制為了滿足行動寬頻時代對於無線頻譜的需求，美國規劃了多種不同的頻譜釋出、分享或共用的政策，以增加可用的頻寬或提高使用效率，其中針對既有的數位無線電視服務所使用的頻譜，則提出「獎勵拍賣機制(incentive auctions)」。此機制最初於2010年由FCC提出，其特色在於具備自願性及市場導向兩項內涵。本次美國啟動獎勵拍賣機制，主要目的為藉由新業務之頻譜拍賣，將所得之部分標金作為誘因，以鼓勵廣播電視業者繳回原有頻譜使用權，並促進美國寬頻計畫(National Broadband Plan)之發展。目前針對此機制，美國國會已於2012年2月22日正式授權FCC執行。而FCC則於2012年10月2日發布FCC 12-118法規制定建議通知(Notice of proposed rulemaking, NPRM)，並依據美國「2012年中產階級稅收減免及創造就業法案」(Middle Class Tax Relief and Job Creation Act of 2012)之授權，針對廣播電視頻譜獎勵拍賣機制進行商擬，並廣徵各界建議。 本次廣播電視頻譜獎勵拍賣機制主要可區分為三個步驟，(一)反向拍賣(reverse auction)，指廣播電視業者藉由投標之方式，標得原持有頻段之自動放棄權。(二)頻譜重組(reorganization or repacking)，此步驟是為了讓廣播電視頻譜藉由重組後，可釋出部分的超高頻(UHF)頻段以作為其他業務使用。(三)正向拍賣(forward auction)，即針對頻譜進行重新授權，對此FCC提出將以更為彈性的概念使用頻譜。 目前整體拍賣機制尚處發展階段，各步驟內部運作應如何規劃，FCC仍積極尋求外界建議。不過從FCC所提出的五項關鍵政策目標(key policy goals)中，亦可歸納出未來整體機制的規劃方針包含(一)提升頻譜效能，期望未來得以5MHz為拍賣單位，並且支持各類無線行動技術如W-CDMA、HSPA以及LTE技術之發展、(二)確保不干擾鄰近國家頻譜之使用、(三)發展各頻段之通用性(interchangeable)，促進各頻譜區段在重新配置後具備可替換性、(四)刺激頻譜回收達理想數量，以及(五)促進頻譜技術中立概念。面對美國在提升頻譜使用效率策略上又一記新嘗試，即便目前仍有許多不確定因素亟待突破，但就促進頻譜使用效率而言，亦不失為頻譜交易機制之外，另一可參考之方向。
歐盟將修正公部門資訊再利用（PSI）指令2019年1月22日，歐盟執委會（European Commission）、歐洲議會（European Parliament）與歐盟理事會（Council of the EU）就修正「公部門資訊再利用指令」（The Directive on the re-use of public sector information，PSI Directive）的提案達成協議。歐洲議會則於4月4日通過提案，待歐盟理事會簽署正式的指令。 PSI Directive經過2003年制定（Directive 2003/98/EC）、2013年修正（Directive 2013/37/EU），於2017年為了履行指令規定的定期審查義務，召開了公眾線上諮詢，之後歐盟執委會根據諮詢結果及對指令的影響評估，於2018年4月25日通過修訂指令的提案，並於2019年1月達成協議。 此次修正將該指令更名為「開放資料與公部門資訊指令」（The Directive on the Open Data and Public Sector Information，以下稱新指令），預計能排除目前仍存在的公部門資訊取得障礙，並且要求將政府資助研究所產出的研究資料（publicly funded research data）也開放給公眾。此次修正的重點內容如下： 1、所有依據國家取用文件規定（national access to documents rules）下可取用的公部門資訊，原則上可以免費再利用，或者公部門可以收取為了提供、傳播資料所產出的費用，但該費用以不超過邊際成本（marginal costs）為限。這項改變，將使更多的中小企業和新成立公司能順利進入資料經濟市場。 2、新指令特別指出統計資料或地理空間資料屬於高價值資料集（high-value datasets），這些資料集具有高商業潛力，可以加速各種資訊產品或增值服務的產出，例如人工智慧。而新指令特別要求這些資料集應免費提供、使機器可讀，且透過應用程式介面（APIs）使他人能取用。但經評估後發現免費提供會造成市場競爭扭曲時，則不在此限。 3、關於公營事業及公共運輸所產生的有價值資料，不在現行PSI Directive規範範圍內，而各國對於是否必須提供資料有著不同的規定，但現在都必須依照新指令的規定使公眾可以免費再利用，不過仍可設定合理規費來收回相關行政費用。 4、有些公部門與私人企業制定了複雜的資料協定，導致公部門資訊被壟斷，新指令則要求各會員國應落實資訊透明，以及限制公部門與私部門訂立排除其他人可再利用公部門資訊的協定。 5、促進公部門資訊以動態即時資料方式發布，並透過使用者介面(APIs)使更多動態即時資料能被使用。而這也將使企業發展創新產品或服務，例如行動APP。 6、關於政府資助的研究，新指令將促進「政府資助研究而產出的研究資料」能更容易的被再利用，故各成員國被要求建立一致的再利用政策，使這些研究資料能透過資料庫（repository）被開放取用（open access），包含先前已經存入該資料庫的資料。 總而言之，本次修正將能夠降低中小企業進入市場的障礙，並增加公部門資訊的透明度和即時流通，也使公營事業資訊及政府出資研究所產出的研究資料能納入開放資料的範疇。