不爽貓(Grumpy Cat)於2012年於社群網站曝光後爆紅後,不爽貓主人辭去工作成立「不爽貓公司(Grumpy Cat Limited)」,專心經營不爽貓事業並推出馬克杯、服飾等週邊產品,以及參與各類跨界合作等。
2013年「手榴彈飲料公司(Grenade Beverage)」以15萬美元合約取得不爽貓圖像之授權,得以販售以「Grumpy Cat Grumppuccino」為名且印有不爽貓圖像之冰咖啡品項。然而在2015年「不爽貓公司」發現該圖像進而印製在烘焙咖啡與T恤上,已超出原本約定之使用範圍,而對「手榴彈飲料公司」提出著作權及商標之侵權及違約訴訟。
「手榴彈飲料公司」負責人桑福德父子(Nick and Paul Sandford)反訴主張「不爽貓公司」未如當初規畫盡公司營運之協助,造成「手榴彈飲料公司」潛在之營收損失而求償1,200萬美元,包括:未讓不爽貓與喜劇演員威爾法洛(Will Ferrell)及傑克布萊克(Jack Black)參與電影演出、「不爽貓公司」僅在社群網站張貼17則冰咖啡之行銷貼文、「不爽貓公司」不重視冰咖啡事業因而在脫口秀節目中脫稿演出等。
然而,加州南區聯邦地方法院陪審團並未因以上指控而猶疑,認定「手榴彈飲料公司」負責人侵害「不爽貓公司」之著作權與商標,應支付71萬美元作為賠償,至於違反授權約定部分則以1元作為象徵性賠償。
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歐盟法院在UsedSoft GmbH v. Oracle International Corp.(Case C-128/11)一案中,認定軟體開發商之散佈權在第一次銷售後即耗盡,不得限制其後二手軟體之再銷售。此一判決發展將影響軟體開發商之市場銷售策略。 本案軟體開發商Oracle以授權合約中的禁止移轉條款為據,起訴欲終止UsedSoft的二手軟體銷售模式。在此商業模式中,原始被授權人書面說明其被授權使用某軟體,同時聲明後續不再使用,相關文件經公證後,UsedSoft即以此文件及合約進行二手軟體的銷售,新的使用者可直接由UsedSoft取得軟體。 本案的關鍵點在於著作權是否隨著軟體第一次銷售而權利耗盡,如權利耗盡則合約中的禁止移轉條款將無任何效力。在傳統軟體光碟銷售的情形,被授權人可以將軟體再轉賣給任何人,權利耗盡是被確認的,但網站下載的軟體販售模式,權利是否隨之耗盡,則不無疑問。 歐盟法院在本案判決中表示,不管是負載於光碟或網站下載的軟體銷售,一旦開發商售出軟體,其權利即隨之耗盡;但同時也指出,如果原授權使用數量較多,權利耗盡並不得作為後續二手軟體切割販售授權的依據,開發商也不因此判決而必須提供軟體支援給二手被授權人。 此一判決可能刺激二手市場的成長,但同時也可能對軟體開發商帶來負面影響,開發商無法再掌握確實的被授權人,也無有效的方法確認原始授權人是否仍使用軟體。建議軟體開發商應檢視其授權作業,並嘗試從授權合約中處理,例如增加授權轉讓時應通知開發商的條款等。
品牌永續發展之關鍵-從商標維權使用角度觀之 日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
美國最高法院認定警方向通信業者取得嫌犯之通信之基地台位址資訊須持有搜索票繼2012年最高法院認為警方在無搜索令的情況下,以GPS追蹤裝置查探犯罪嫌疑人之位置資訊違反憲法第四修正案。最高法院於2017年6月5日,認為警方未持搜索票,而向電信公司取得犯罪嫌疑人過去127天共計12,898筆之行動通信基地台位置資訊(cell-site data)之行為,違反憲法第四修正案。 由於個人利用行動通訊服務時,必須透過基地台進行通訊,因而可藉由該基地台位置,得知每個人所在之區域位置,而此一通訊紀錄過去被電信公司視為一般的商業資訊,因為得知通訊基地台的位置資訊,無法直接得知個人所在的精準位置,僅能得知其概略所在地區。 因此,犯罪調查機關基於1979年 Smith v. Maryland案所建立之原則,即只要該個人資訊屬於企業的一般商業紀錄(normal business record),警方可以在無搜索令的情況下,向企業取得個人資訊, 此一原則又稱為第三方法則(third-party doctrine)。過去在地方法院或上訴法院的審理中,法院對此多持正面見解,認為只要該資料與進行中之犯罪偵查活動有實質關聯(relevant and material to an ongoing criminal investigation),警方即可向業者取得。大法官Sonia Sotomayor早在前述2012年GPS追蹤裝置案的協同意見書中表示,第三方法則不應適用在數位時代,例如用戶撥電話給客服人員,或以電子郵件回覆網路購物的賣方等,無數的日常活動已經大量的向第三方揭露許多資訊。 在數位時代,大量的個人資訊以電磁紀錄的形式掌握在第三方手中,本案最高法院的見解,將會對美國的犯罪調查機關在未持搜索令的情況下,更慎重的判斷向業者取得個人資訊做為犯罪偵查使用時,是否與憲法第四修正案有所違背。