今(2017)年七月,擁有著名「Toblerone瑞士三角巧克力(下簡稱Toblerone巧克力)」之食品大廠「億滋國際(Mondelēz International,下簡稱Mondelēz公司)」,對英國零售商Poundland及其供應商Walkers Chocolates所開發之新產品─Twin Peaks巧克力棒提出警告函,而使該新產品之上市時間延遲。
Mondelēz公司向英國倫敦高等法院提出Twin Peaks巧克力仿冒Toblerone巧克力之紅與金配色之包裝、logo及產品外觀,已侵犯其商標權。並指出Twin Peaks巧克力棒是「欺騙性和混淆性近似(deceptively and confusingly similar)」,使消費者誤認Twin Peaks巧克力棒為Mondelēz公司所生產。
而零售商Poundland於八月中所提之答辯指出,Twin Peaks巧克力棒已取得英國註冊商標,並主張:儘管Mondelēz公司早在1997年將Toblerone巧克力之稜柱體註冊為歐盟立體商標(three dimensional mark),然而因應原物料成本上漲,Mondelēz公司為了不影響售價而於去(2016)年底將該產品之外觀作了變更,包括增加稜柱體之間距、並使原本十二塊稜柱體縮減為九塊;此外,Mondelēz公司於英國所販售之Toblerone巧克力早自2010年起,已改為十一塊稜柱體,亦非當初註冊商標之十二塊稜柱體,因此零售商Poundland聲稱Toblerone巧克力之外觀已不足以具有識別性(distinctive),使該商標「不可避免地被放棄(irretrievably abandoned)」而質疑該商標之有效性。
比對兩者之外觀,相對於Toblerone巧克力為單峰稜柱體,並以瑞士阿爾卑斯山之馬特洪峰(Matterhorn)為意象;而Twin Peaks巧克力棒則為併列之雙峰,且象徵英國之瑞金山(Wrekin)。商標係用以區別商品或服務來源,當其他廠商巧克力棒之產品外觀採用與Toblerone巧克力相同或近似之外觀,使該外觀喪失識別性而趨於通用性(generic),將無法作為商標使用,也因此Mondelēz公司強調其產品之識別性以捍衛其商標權,本案後續發展尚待觀察。
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紐西蘭科學與創新大臣Steven Joyce與食品安全大臣Nikki Kaye,於今年(2014)4月16日宣佈該國將設置食品安全科學研究中心以因應食品安全危機。該中心預計於本年底前建成並投入使用,該國政府和產業界每年將聯合資助至少紐西蘭幣500萬元。該中心是為了促進、協調和提供食品安全科學與研究,並將提供食安相關科研補助,主要聚焦於涉及公共利益的食品安全科學和研究活動,涵蓋食品的整個價值鏈。 包括: 1.生物、化學、物理和放射性的食品安全風險; 2.與食品添加物質相關的風險; 3.食品安全的風險評估、管理及與公眾的良好溝通; 4.與國際科學界和現有的國際研究平臺展開合作。 紐西蘭食品安全科學研究中心起因自去年紐西蘭發生濃縮乳清蛋白受汙染事件,嚴重影響該國畜牧業外銷,為防範類似事件再發生,去年底政府研究報告指出29項改善目標,其中即包括設立該中心。 該中心成立後首先將徵求合作對象。紐西蘭商業、創新與就業部,初級產業部兩部會於2014年4月16日聯合發布合作意向徵求通知,有意承辦或者加盟中心的研究機構可以參加競標。商業、創新與就業部之科學委員會將負責遴選合作對象,得參加5月末食品安全科學研究中心合作研討會。同時,將徵求食安相關科研補助專案。兩部會在7月初,將向前述入選者發佈提案募集通知,特別鼓勵聯合提出專案申報書,後續將由獨立專家組成的委員會對其進行評估,最後由科學委員會做出補助決定。
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要 於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2] 此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3] 綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明 承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷 車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。 承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。 對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動 根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。 然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析 綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。 據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本發布《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》順應國際IoT產品資安政策趨勢日本經濟產業省於2024年8月23日發布《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》(IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針),以順應國際IoT產品資安政策趨勢,因應日益嚴重的資安威脅。 本制度為自願性認證制度,由情報處理推進機構(情報処理推進機構,簡稱IPA)擔任認證機構進行監督。以IoT產品為適用對象,制定共通因應資安威脅之最低標準,再依不同產品特性需求,制定不同符合性評鑑等級,依評鑑結果進行認證,授予認證標章。不同評鑑等級差異如下: 1.等級一:為共通因應資安威脅之最低標準,可由供應商進行自我評鑑,並以評鑑結果檢查清單申請認證標章,IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。 2.等級二:係考量產品特性後,以等級一為基礎,制定應加強之標準,與等級一相同係由供應商評鑑,自我聲明符合標準,IPA僅會針對檢查清單進行形式確認。 3.等級三:係以政府機關或關鍵基礎設施業者為主要適用對象,須經過獨立第三方機構評鑑,並以IPA為認證機構進行認證,確保產品值得信賴。 本制度可協助採購者及使用者依資安需求,選用合適的IoT產品,亦有助於日本與國際IoT產品資安符合性評鑑制度進行協作,達成相互承認,減輕IoT產品供應商輸出海外之負擔。