運動鞋營業秘密之爭： Nike Inc. v. Enter Play Sports Inc.
美國奧勒岡州聯邦法院於今年（2016）5月命令鞋帶編織廠商Enter Play Sports Inc.(以下簡稱Enter Play Sports)，簽訂與運動品牌商Nike Inc.(以下簡稱Nike)於去年(2015)7月所達成的和解協議及相關文件。
2012年，Nike委託Enter Play Sports製作一項具有3D編織鞋面的運動鞋樣品，雙方並於同年12月簽訂保密協議。Nike指出，Enter Play Sports其後違反保密協議，分別於2013年5月及6月提出專利申請。Nike認為Enter Play Sports所提出的專利申請含有Nike的機密資訊，其中至少包括3D編織鞋面的概念及其製造方法。因此，Nike於2014年向Enter Play Sports提起訴訟，控告其違反雙方的保密協議以及奧勒岡州營業秘密法(Oregon Trade Secret Act)。
Enter Play Sports表示，過去並沒有任何關於運動鞋編織鞋面的相關經驗，亦沒有開發或製造運動鞋編織鞋面的計畫。而Nike於樣品開發流程中，曾提供Enter Play Sports多項與3D編織鞋面相關的草圖及文件。然而，Enter Play Sports於訴訟中提出反訴，認為其專利申請中並未包含保密合約中的任何機密資訊，或是機密資訊已落在保密合約的除外條款中，因而尋求法院的確認。
起訴後一年，即去年，Nike與Enter Play Sports同意藉由司法和解會議(Judicial Settlement Conference)達成和解協議。Enter Play Sports於和解會議中承認， Enter Play Sports的專利申請內容與Nike鞋子重疊之處屬Nike之智慧財產，其餘部分則各自歸屬於提出申請者。
司法和解會議結束後，Enter Play Sports卻以雙方未達成合意為由拒絕簽訂和解協議及相關文件。然而法院認為，於司法和解會議中雙方已決定由司法官(U.S. Magistrate Judge)的判斷作為和解決議，因此於今年5月命令Enter Play Sports簽訂和解協議及相關文件。
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陶思妤
法律研究員 編譯整理
Nike Victorious in Trade Secret Dispute With Former Contractor，June 14，2016，http://www.thefashionlaw.com/home/nike-victorious-in-trade-secret-dispute-with-former-contractor （last visited: June 20，2016）
Lace Firm Must Put Bow On Nike Settlement, Judge Rules，May 31，2016，http://www.law360.com/articles/801940/lace-firm-must-put-bow-on-nike-settlement-judge-rules（last visited: June 20，2016）
「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
Facebook v.s. Lamebook商標嘲諷性使用之爭Facebook是全球最大的社交網站，而Lamebook則是於2009年4月創辦，專門供網路使用者上傳搞笑文章、照片或發表瘋狂評論的小型網站。今年三月開始，Facebook對Lamebook發出許多警告信(cease and desist letter)，要求Lamebook停止使用Lamebook字眼作為商標，否則將對其提出商標侵權的訴訟。今年七月時，Facebook的律師寫信給Lamebook主張其侵權，信中並聲稱Lamebook作為商標的使用，並非屬於受法律保護的嘲諷性商標使用(parody use)，因為Lamebook的網站並未針對Facebook給予任何批評或評論。 然而Lamebook則認為其網站是專門供網友上傳他們在最愛的社交網站上所看到的搞笑照片或近況動態，屬於嘲諷性商標使用。為了先聲奪人，Lamebook搶在Facebook提出商標侵權訴訟前，於11月4日向德州Austin聯邦法院提出請求確認Lamebook詞語的使用並未侵害Facebook的商標權。 在歷經幾個月的溝通及發送警告信皆未果的情況下，Facebook的律師11月9日於加州San Jose聯邦法院，向Lamebook提起商標侵權訴訟，並對外說明Lamebook網頁呈現方式、Logo皆和Facebook非常相似，他們相信Lamebook網站有不正當企圖假借Facebook的名譽和名氣，吸引更多使用者使用Lamebook網站，Facebook將會持續保護自己的品牌和商標。 針對Facebook提出的商標侵權訴訟，Lamebook則回應其和Facebook所提供的服務並不相同，其並未提供社交服務予使用者。此外，Lamebook認為網站僅是提供一個機會予使用者對於全球最盛行的社交網站進行嘲諷、評論，Lamebook詞語的使用是屬於嘲諷性商標使用，屬於美國憲法第一修正案(First Amendment)所保障的言論自由權利，是一種受保護的言論表達形式，並未侵害或淡化Facebook的商標權。 值得一提的是，Lamebook並非屬於第一個被Facebook警告有商標侵權疑義的網站，在Lamebook訴訟案之前，已陸續有幾個網站受到Facebook指控商標侵權。而最近也出現許多聲浪開始撻伐Facebook不該以巨人之姿，將”face”和”book”兩個通用詞語予以壟斷，完全禁止他人使用這兩個詞語。 究竟Lamebook小型網站最終是否可以嘲諷性使用為由，於商標侵權大戰中，戰勝目前全球最熱門社交網站Facebook，容我們拭目以待。
“Cookies”—餅乾或是毒藥？ OECD發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告經濟合作與發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）於2025年2月9日發布《抓取資料以訓練AI所衍生的智慧財產問題》報告（Intellectual property issues in artificial intelligence trained on scraped data），探討AI訓練過程中「資料抓取」對智慧財產之影響，並提出政策建議，協助決策者保障智財權的同時推動AI創新。 資料抓取是獲取AI大型語言模型訓練資料之主要方法，OECD將其定義為「透過自動化方式，從第三方網站、資料庫或社群媒體平臺提取資訊」。而未經同意或未支付相應報酬的抓取行為，可能侵害作品之創作者與權利人包括著作權、資料庫權（database rights）等智慧財產及相關權利。對此，報告分析各國政策法律的因應措施，提出四項關鍵政策建議： 一、 訂定自願性「資料抓取行為準則」 訂定適用於AI生態系的準則，明確AI資料彙整者（aggregators）與使用者的角色，統一術語以確保共識。此外，準則可建立監督機制（如登記制度），提供透明度與文件管理建議，並納入標準契約條款。 二、 提供標準化技術工具 標準化技術工具可保護智財權及協助權利人管理，包括存取控制、自動化契約監控及直接支付授權金機制，同時簡化企業合規流程。 三、 使用標準化契約條款 由利害關係人協作訂定，可解決資料抓取的法律與營運問題，並可依非營利研究或商業應用等情境調整。 四、 提升法律意識與教育 應提升對資料抓取及其法律影響的認知，協助權利人理解保護機制，教育AI系統使用者負責任地運用資料，並確保生態系內各方明確瞭解自身角色與責任。