今年5月26日,歐盟高等法院做出裁決,認為魔術方塊不應擁有立體商標權的保護,結束了長達十年的魔術方塊立體商標權爭議。而本案於11月10日已結束聽證會(full hearing),多數意見仍然支持法院的觀點。
歐盟高等法院認為,魔術方塊的立體造型外觀,已成為他3D多面旋轉功能不可或缺的一部分,如果賦與其商標權保護,由於商標權可無限期展延的特性,等於永久阻止所有相同或類似造型外觀的產品上市,間接妨礙了技術上的突破與創新,形成一種相同或類似技術上的獨占地位(monopoly)。裁決更指出,其應以專利權作為申請標的,以保障發明人智慧財產權,而非以商標權變相延伸專利權的保護範圍。
在類似的案例中,雀巢的四指造型巧克力被歐盟法院(CJEU)駁回,理由之一為產品形狀為達到技術結果的必須條件(該造型提供了掰開巧克力的獨特方式),與本案有異曲同工之妙。
然而,反對見解認為,如不賦與魔術方塊立體商標,等於鼓勵仿冒者用相同或類似外觀作為商標使用,而不論該仿品外觀是否確實賦與相同之技術結果,間接限縮了立體商標權的保護效力。
我國立體商標審查基準中也有類似的規定,排除具有功能性的外觀造型註冊立體商標。然而,應該思考的毋寧是,當產品技術水準無法成功申請專利權保護時,如同時駁回該產品外觀的立體商標註冊,則該如何維護該產品的智慧財產權,又該如何防止他人抄襲與仿冒,是本案遺留下的重要問題。
ePrivacy指令修正背景 原資料保護指令將於2018年由一般資料保護規則所取代,在此一背景下,電子隱私指令除補充資料保護指令外,亦訂定關於在電子通訊部門的個人資料處理的具體規則。具體作法,如在利用流量和位置資訊於商業目的之前,應徵得用戶的同意。在ePrivacy指令未特別規定的適用對象,將由資料保護指令(以及未來的GDPR)所涵蓋。如,個人的權利:獲得其個人資料的使用,修改或刪除的權利。 歐盟執委會為進行ePrivacy指令(Richtlinie über den Datenschutz in der elektronischen Kommunikation)改革,於2016年8月4日提出意見徵詢摘要報告,檢討修正ePrivacy指令時著重的的幾個標的: (1)確保ePrivacy規則與未來的一般資料保護規則之間的一致性。亦即評估現有規定是否存在任何重複、冗餘、不一致或不必要的複雜情況。(如個人資料洩漏時的通知) (2)指令僅適用於傳統的電信供應商,而在必要時應該以新市場和技術的現實的眼光,重行評估更新ePrivacy規則。對於已成為電子通信行業新興創新的市場參與者,如:提供即時通訊和語音通話(也稱為“OTT供應商”),由於目前不需要遵守ePrivacy指令主要規定,而應納入修正對象。 (3)加強整個歐盟通訊的安全性和保密性。ePrivacy指令在規範上,確保用戶的設備免受侵入、確保通信的安全性和保密性。本指令第5條第3項,儲存資訊、或近用已存儲在用戶設備之資訊,需得其的同意。該條款的有效性已有爭論,因為新的追踪技術,如:指紋識別設備可能無法被現有的規則所涵攝。最後,有認需得同意的例外規定列表,有必要延伸到對資訊之其他非侵入性的儲存/近用:如網路分析等。這些都是應予以仔細評價和檢視之對象。 公眾諮詢摘要報告內容 經過4月13日到7月5日的公眾諮詢,歐盟執委會於8月4日提出報告。 諮詢意見主要來自德(25.9%)、英(14.3%)、比(10%)、法(7.1%)的回覆。 一、是否有必要在電子通訊部門訂定隱私特別規定? 市民與公民團體咸認有必要在電子通訊部門,甚至流量資料和位址資訊也應該訂定新規(83%)、企業則認為無甚需要,只有在秘密性規則(31%)與流量資料(26%)有需要訂定;主管機關則咸認需要特別規定。 二、現行指令是否已足達成其立法目的?76%市民和公民團體認為未達立法目的,理由如下: ePrivacy指令的範圍太狹小,不包括即時訊息、語音通話(VoIP)和電子郵件應用服務。 規範太模糊,導致會員國之間適用結果和保護程度的差異、不一致。 法律遵循的程度展法程度太差。 三、是否應為新通訊服務訂定新規? 76%市民和公民團體認為適用範圍應該涵蓋到OTT上。
運作技術成熟度(Technology Readiness Level)進行技術評估運作技術成熟度(Technology Readiness Level)進行技術評估 資策會科技法律研究所 法律研究員 羅育如 104年10月22日 壹、前言 為提升我國科技競爭力,於1999年制定科學技術基本法(以下簡稱科技基本法),透過科技基本法的規定,使原本歸屬國有財產之研發成果,得以下放歸屬執行單位所有,使大學對研發成果能有更完善應用之權利。 科技基本法實施之後,各研究單位開始學習國外經驗,積極進行產學合作,將內部之研發成果技術移轉與外部產業。但是,科技基本法實行已15年的今日,各界逐漸發現,政府經費之投入與研發成果產出之經濟效益有相當大的差距。例如科技部102年專題研究計畫補助經費為215億新台幣,但僅創造3.5億新台幣之衍生成果技術移轉權利金[1]。政府經費投入與產出不符預期的議題,牽涉多元層面問題,但是從新設立政府計畫案之目標與KPI,可以發現政府新創設之補助計畫開始以協助技術商業化作為主要目的,例如萌芽計畫、產學計畫等。 技術商業化操作模式會依據技術成熟度不同而有所差異,技術成熟度高的項目,廠商承接後所需要投入的研發成果可能較低,直接協助廠商改善生產流程或是成為產品商品化的機率較高;反之,廠商則需要投入較多的技術研發費用,需要花費較多的人力與資源,技術才有機會商品化。 由此可知,在技術商業化計畫推廣時,技術項目的技術成熟度是一個重要的評估關鍵。本文針對技術成熟度的評估指標詳細說明,以提供執行技術商業化計畫時,評估技術項目之參考。以下會分別說明何謂技術成熟度以及技術成熟度如何運用,最後會有結論與建議。 貳、技術成熟度說明 技術成熟度或稱為技術準備度(Technology Readiness Level;簡稱TRL)是美國太空總署(NASA)使用多年的技術評估方法,後來為美國國防部所用,再廣為國際各政府機構、學研單位、企業機構使用。 TRL是一個系統化的量尺/衡量指標,可以讓不同型態的技術有一致性的衡量標準,描述技術從萌芽狀態到成功應用於某項產品的完整流程[2]。而TRL涵蓋的技術研發流程則包括四個部分:(1)概念發展:新技術或是新概念的基礎研究,涵蓋TRL1~3;(2)原型驗證:特定技術針對一項或是多項潛在應用的技術開發,涵蓋TRL4與5;(3)系統開發:在某一應用尚未成為一整套系統之前的技術開發以及技術驗證,然後進行系統開發,涵蓋TRL6;(4)系統上市並運作[3],涵蓋TRL7~9。以下分別說明TRL每個衡量尺度的定義[4]。 TRL 1 基礎科學研究成果轉譯為應用研究。 TRL 2 為某項特殊技術、某項材料的特性等,找出潛在創新應用;此階段仍然是猜測或推論,並無實驗證據支持。 TRL 3 在適當的應用情境或載具下,實驗分析以驗證該技術或材料相關物理、化學、生物等特性,並證明潛在創新應用的可行性(proof-of-concept)。 TRL 4 接續可行性研究之後,該技術元素應整合成具體元件,並以合適的驗證程序證明能達成原先設定的創新應用目標。 TRL 5 關鍵技術元件與其他支援元件整合為完整的系統/系系統/模組,在模擬或接近真實的場域驗證。需大幅提高技術元件驗證的可信度。 TRL 6 代表性的模型/雛形系統在真實的場域測試。展示可信度的主要階段。 TRL 7 實際系統的雛形品在真實的場域測試。驅使執行TRL7的目的已超越了技術研發,而是為了確認系統工程及研發管理的自信。 TRL 8 實際系統在真實的場域測試,結果符合設定之要求。代表所有技術皆已整合在此實際系統。 TRL 9 實際系統在真實場域達成目標。 參、技術成熟度應用 技術成熟度可以單純拿來衡量技術開發階段、可用來衡量技術開發風險、也可作為研發機構角色以及補助計畫定位的參考,以下說明。 一.技術成熟度用來衡量技術開發階段 這是技術成熟度最單純的應用方法,但因為每種技術領域都可其特殊的技術開發脈絡,所以可以根據NASA原有的技術成熟度,修改成貼近該技術領域需求的技術成熟度指標。目前有看過軟硬體TRL指標、綠能&能源TRL指標、ICT TRL指標、生醫(新藥、生物製劑、醫材)TRL指標等[5]。 二、技術成熟度用來管理技術研發風險 研究開發需投入大量的人力、物力,而研究成果的不確定性又很高,所以需要有良好的技術研發管理。技術成熟度對技術研發管理而言,是風險的概念,一般而言,TRL階段與技術風險是反向關係,也就是說TRL階段越高,技術風險越低[6]。 需要考慮的面向包括[7] ,(1)現在技術成熟度在哪一階段?以及我們投入研發後,希望達到的技術成熟度目標為何?(2)從現在的技術成熟度到專案需要的技術成熟度,要精進這項技術到底有多難?(3)這項特定技術如果開發成功,對於全面技術目標而言的重要性如何? 三、機構角色以及補助計畫定位 TRL指標可用來明確區分研發機構角色定位,例如工研院內部運用TRL指標做為技術判斷量化評估指標,並且工研院需將技術成熟度提升到TRL6或7,以克服技術面的問題,進行小型試量產,才能跨越死亡之谷讓業界接手商業化[8]。 TRL指標也可以用來區分補助計畫的標的範圍,例如美國國防部傾向投資TRL 4階段技術,美國國防部培養TRL4以及4以下的技術到TRL6階段,使得這些技術能更順利的進入技術市場,其原因在於TRL程度越低,成功商品化的不確定性以及風險就越高,而TRL4階段技術項目,是美國國防部可以承受的風險程度[9]。 肆、結論 TRL指標現在已被廣泛的運用在技術評估工作上,透過量化的指標,協助研發人員或是技術管理人員方便掌握每個技術開發案的現況,例如現在技術在TRL哪個階段,技術開發結束後,TRL預計會到達哪個階段。確定目標之後,就可以進一步評估這個計畫開發案的風險並評估組織需投入的資源。 TRL是一個簡易的技術評估指標,但如果要以此做出全面性的技術策略,似乎就還是有所不足,因此,可以再搭配其他技術評估變項,發展為全面性的技術風險管理評估指標,可能可以搭配技術開發困難度指標,用以評估TRL往上提升一級的困難度程度[10],也可以搭配技術需求價值指標[11],這項技術順利成功的話,對整個系統開發而言的價值高低,價值非常高的話,就值得花更多資源與人力去投資。 由此可知,應該可以積極運用TRL指標,用來評估政府技術補助計畫,協助大學技轉辦公室管理各研發團隊之技術開發進程,也可提供技術移轉潛在廠商清楚設定技術規格,減低技術供給方與技術需求方之間的認知差異,進而提升技術移轉成功率,也就可以拉近政府經費投入與研發成果產出的差距。 [1] 行政院國家科學委員會,行政院國家科學委員會102年年報,頁24、98(2013),http://www.most.gov.tw/yearbook/102/bookfile/ch/index.html#98/z,最後瀏覽日2015/07/21。 [2] John C. Mankins, NASA, Technology Readiness Levels: A White Paper (1995). [3] id. [4] US DEPARTMENT OF DEFENSE (DoD), Technology Readiness Assessment (TRA) Guidance (2011), http://www.acq.osd.mil/chieftechnologist/publications/docs/TRA2011.pdf (last visited July 22, 2015). [5] Lewis Chen,<Technology Readiness Level>,工研院網站,http://www.sti.or.th/th/images/stories/files/(3)ITRI_TRL.pdf (最後瀏覽日:2015/07/22)。 [6] Ricardo Valerdi & Ron J. Kohl, An Approach to Technology Risk Management (2004), http://web.mit.edu/rvalerdi/www/TRL%20paper%20ESD%20Valerdi%20Kohl.pdf (last visited July 22, 2015). [7] John C. Mankins, Technology Readiness and Risk Assessments: A New Approach, ACTA ASTRONAUTICA, 65, 1213, 1208-1215 (2009). [8] 邱家瑜、蔡誠中、陳禹傑、高皓禎、洪翊恩,<工研院董事長蔡清彥 以新創事業連結全球市場 開創屬於年輕人的大時代>,台灣玉山科技協會,http://www.mjtaiwan.org.tw/pages/?Ipg=1007&showPg=1325 (最後瀏覽日:2015/07/22)。 [9] Ricardo Valerdi & Ron J. Kohl, Massachusetts Institute of Technology, An Approach to Technology Risk Management, http://web.mit.edu/rvalerdi/www/TRL%20paper%20ESD%20Valerdi%20Kohl.pdf (last visited July 21, 2015). [10] 同註7。 [11] 同註7。
英國上議院人工智慧專責委員會提出AI應用影響報告並提出未來政策建議英國上議院人工智慧專責委員會(Select Committee on Artificial Intelligence)2018年4月18日公開「AI在英國:準備、意願與可能性?(AI in the UK: ready, willing and able?)」報告,針對AI可能產生的影響與議題提出政策建議。 委員會建議為避免AI的系統與應用上出現偏頗,應注重大量資訊蒐集之方式;無論是企業或學術界,皆應於人民隱私獲得保障之情況下方有合理近用數據資訊的權利。因此為建立保護框架與相關機制,其呼籲政府應主動檢視潛在英國中大型科技公司壟斷數據之可能性;為使AI的發展具有可理解性和避免產生偏見,政府應提供誘因發展審查AI領域中資訊應用之方法,並鼓勵增加AI人才訓練與招募的多元性。 再者,為促進AI應用之意識與了解,委員會建議產業應建立機制,知會消費者其應用AI做出敏感決策的時機。為因應AI對就業市場之衝擊,建議利用如國家再訓練方案發展再訓練之計畫,並於早期教育中即加入AI教育;並促進公部門AI之發展與布建,特別於健康照顧應用層面。另外,針對AI失靈可能性,應釐清目前法律領域是否足以因應其失靈所造成之損害,並應提供資金進行更進一步之研究,特別於網路安全風險之面向。 本報告並期待建立AI共通之倫理原則,為未來AI相關管制奠定初步基礎與框架。
淺談美國行動健康服務應用程式之管理規範