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).
2009年，馬里蘭州立法通過去氧核醣核酸（下稱DNA）採集法（DNA Collection Act），允許警方向已經被起訴但尚未定讞之犯罪嫌疑人採集DNA樣本，其適用對象主要在於暴力犯罪或一級竊盜案件。對此問題，美國大約有26州立有與馬里蘭州類似的法案，例如維吉尼亞州的執法單位對於暴力犯罪在經過逮捕後即可進行DNA採集。然而，該法案卻引發了隱私權利與公眾安全之平衡的爭論。 此次爭議爆發於Alonzo Jay King Jr. v. State of Maryland案，案件中Alonzo Jay King Jr.在2009年被起訴暴力攻擊，且因此被警方採集DNA，而後又在經過DNA比對之後，發現與2003年一宗強制性交案件所遺留下的DNA樣本符合，並據此判決Alonzo Jay King Jr.強制性交罪。本案經Alonzo Jay King Jr.上訴高等法院後，高等法院認為調查人員採集其基因資料並以之與舊案件進行比對，已經侵犯了美國憲法第四修正案所賦予人民的合理隱私期待，屬於不合法的搜索，並據此判決禁止向犯罪嫌疑人採集DNA樣本。本案目前正在最高法院上訴中，而最高法院首席法官John Roberts日前發布了一份命令，阻止了高等法院判決的生效，並使得馬里蘭州在最高法院作出判決之前仍然能夠採集DNA；全案預計將在10月進行聽證，未來，最高法院將如何判決，值得吾人注意。
KISTEP發布〈強化企業創新活動之研發租稅優惠政策研究〉報告，建議擴大租稅優惠對象韓國科學技術評估暨規劃研究院（Korea Institute of S&T Evaluation and Planning, KISTEP）於2023年5月3日發布〈強化企業創新活動之研發租稅優惠政策研究：以國家戰略技術研發企業為中心〉（A Study on R&D Tax Support Policy for Enhancing Corporate Innovation Activities：Focusing on National Strategic Technology R&D Firms，下稱本報告），提供政府擴大研發租稅優惠政策之建議，分述如下： （1）擴大適用稅額抵減之技術領域 為強化競爭力，各國陸續鎖定重要技術產業，擴大研發租稅優惠政策，故本報告建議韓國政府就稅額抵減範圍，從3大領域（半導體、蓄電池與疫苗），擴大至12大國家戰略技術領域，進而增加民間企業之研發補助。 （2）擴大適用研發稅額抵減之對象 由於韓國目前適用研發稅額抵減之對象，不包括負責研發之新創企業負責人及管理階層，故本報告建議韓國應考量稅額抵減制度之效果與制度公平性，擬定一套新方案，擴大可享受稅額抵減優惠的對象。 （3）調高中大型企業之稅額抵減率 本報告指出，激進式創新及專利被引證次數高的創新技術研發，大多由中堅企業及大企業所主導，故建議應研擬一套以中堅企業與大企業為對象，大幅調高可抵減稅額比率之方案。 （4）透過政策組合（Policy mix）以提高政策效益 本報告指出，當企業獲得研發補助時，其研發稅額抵減效果更為顯著，故建議政府研擬以企業為對象，採用研發稅額抵減與補助並行之優惠方式。 （5）集中對技術水準高的企業提供租稅優惠 本報告指出，研發稅額抵減效果侷限於技術水準高的企業。換言之，與將租稅優惠分散給予各企業，不如選定具有技術能力的企業，使其獲得更多的研發稅額抵減優惠。 （6）擴大開放式創新企業之租稅優惠 本報告指出，研發租稅優惠效果對執行開放式創新之企業更為顯著，故建議將執行「產–研」、「產–學」、「產–產」合作的開放式創新企業納入租稅優惠對象。
Google, Yahoo質疑猶他州的商標法立法者在高科技經營者會議後表示，「美國猶他州的法律設置商標註冊規定，將針對網路廣告競爭者可能不強制限制，而這項規定在星期一就會生效。 Google、eBay、Yahoo、微軟等公司的負責人與立法者在星期三會面，並正式對此提出抗議。 執行長克拉克說到：「我希望我們在兩個月前就能和產業互動，這對我們來說情況較佳。」 法律允許任何公司去創造一個電子商標並阻止競爭者用這些商標，去避免利用這些關鍵字商標在搜尋引擎和其他網站上出現。 星期二立法機關一致通過此項保護商標法律，儘管州律師提出警告，他們將會在法院上推翻這項法律。 Google和其他網站允許競爭者有權利去投標商標或產品的名稱。廣告競爭者會因競標而顯現在搜尋結果的網頁上。 陳情者羅傑說到，在與立法者談判後，訴訟是最不可能的方式。我們所投入的是幫助政策制定者去察覺到立法機構需要被修正並且也許需要被廢除。 羅傑說當談判破裂，這兩位發言人問我們，假使我們有意願去看到可以達到他們的意願並且不會產生可能發生有害影響的方法。 克拉克不確定是否會推翻這項法律，但他說我們必須為此做些事。 伊適特曼說，「立法者正設法去阻止公司免於被偷竊商標，或阻止戲弄消費者使他們在買產品時產生混淆的情況。」
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。