2017年美國統一法律委員會(Uniform Law Commission, ULC)於2017年9月公布「統一虛擬貨幣事業監管法」(Uniform Regulation of Virtual Currency Business Act, 以下簡稱VCBA)全文、總說明以及利害關係人意見,對於虛擬貨幣(virtual currency)提供管制架構,囊括虛擬貨幣定義和適用範圍、營業執照要求、跨州互惠原則、消費者保護、網路安全、反洗錢和對進行虛擬貨幣商業活動者之監管等重要問題,作為各州相關立法參考。迄今美國夏威夷州和內布拉斯加州分別向州議會提案,朝向採用VCBA作為該州虛擬貨幣管制參考規範之方向討論。
擁有Lancome、YSL(Yves Saint Laurent)及Garnier等全球知名品牌的法國L'Oreal集團,於2007年9月向於英國、法國、德國、比利時及西班牙等五國的法院提起商標侵權訴訟,控告全球網拍龍頭eBay放任網路使用者於eBay出售仿冒的香水、化妝品及其他L'Oreal集團產品,導致L'Oreal蒙受重大損失,主張eBay應為網路使用者的侵權行為負起連帶責任。 但繼2008年8月比利時法院率先判決eBay勝訴後,2009年5月法國及英國法院亦接連判決eBay勝訴。法國巴黎法院於5月14日作成的裁決中,表示eBay已恪遵自身所負義務並以良善態度解決仿冒商品問題,因此eBay毋庸為網路使用者的侵權行為加以負責;法院同時表示eBay與L'Oreal雙方應攜手合作,共同制定打擊侵權行為的策略,以防制仿冒商品繼續透過網路販售流通。 法方判決eBay勝訴未久,英國法院緊接於5月22日判決eBay勝訴,對於接連獲勝,eBay仍再三強調本身僅係一單純提供商品交易服務之平台,自無須就使用者侵權行為加以負責;L'Oreal則表示eBay有責採取進一步的措施,以杜絕網路使用者販售仿冒的L'Oreal商品,其並表示未來仍將以eBay助長商標侵權為由,持續於歐洲各國提出訴訟。
品牌商標命名之實踐與提醒─從杜邦分析要件判斷商標混淆誤認之關鍵陽明交通大學於2025年7月11日,透過律師向美國商標審判及上訴委員會(The Trademark Trial and Appeal Board,簡稱TTAB)提出答辯主張,主張其商標(縮寫為NYCU)並未和紐約大學的商標(縮寫為NYU)有混淆誤認之虞,以下將以此案為例,說明實務上如何運用DuPont Factors(又稱杜邦分析要件)判斷混淆誤認,品牌商標命名、註冊等階段時應注意的風險和實務上可行的因應措施。 杜邦分析要件係源於1973年的E.I. DuPont de Nemours & Co. v. Celanese Corp.案,用13個判斷分析要件檢視是否有商標混淆誤認的情形,是美國審查實務,或者相關商標爭議判斷,最常引用的判斷標準,並視個案情形引用對應要件。 本案陽明交通大學提出答辯主張包括:NYU與NYCU字母、意義等整體印象不同(第1項);NYU提供美國正式教育學位課程,而NYCU僅限於台灣課程,未提供美國正式學位,雙方提供不同之教育服務(第2項);NYCU僅有限參與國際會議並未於美國招生,通路未重疊,且消費族群均為高知識與謹慎決策者(第3~4項);無任何實際混淆的證據(第7項);NYCU長期使用該縮寫於國內外學術交流與排名中,未發生混淆而顯示兩者商標可共存(第8項);NYCU合法註冊校名之縮寫,具有使用與排他性權利,無混淆意圖亦未仿冒(第11項);雙方市場截然不同,混淆風險極低(第12項),以及若不准NYCU使用將造成教育機構正常名稱縮寫受限,牽涉公共利益、學術發展與合理使用(第13項)等。 品牌企業或學研法人不論從命名、商標註冊階段,甚至到商標異議、撤銷、侵權爭議等判斷,不可忽視商標之混淆誤認風險,將可能被迫改名、下架商品或服務調整行銷素材、重啟品牌命名流程等,耗費人力、時間或經費。因此,務必完善品牌商標管理機制,確保能掌握混淆誤認之判斷原則、階段性評估檢核,以降低品牌撞名或近似他人註冊商標之情形,進而鞏固品牌價值。 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)
美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》(Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act),用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務,成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術,或其組合的軟體,用於自動化、支援或取代人類決策;這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析,並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形,《政府自動化決策監督法》有三大重點:人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時,除非是在「有意義的人工審查」下進行操作,否則不得使用自動化決策系統。同時,此法也強調,州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響,例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查,係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員,必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統,應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次;系統在進行重大更新前,也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果,機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外,亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會,並在相關機關的網站上公布;僅機關在特殊情況下(例如涉及公共安全考量),州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改,但必須說明做出此決定的原因。此外,州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告,說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用,特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定,禁止在無人類監督的情況下,使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策,並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見,顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響,值得未來持續保持關注。
中國大陸科技部開始進行首批國家科技成果轉移轉化示範區建設計畫於2016年10月14日,中國大陸科技部為落實國務院於5月9日發布之《促進科技成果轉移轉化行動方案》中,有關大力推動地方科技成果轉移轉化,並開展區域性科技成果轉移轉化試點示範的要求,開始啟動在河北以及寧波,兩個科技成果轉移轉化示範區的建設計畫。 中國大陸推動國家科技成果轉移轉化示範區之目的在於推動科技成果轉移轉化工作,以期能有助於完善區域科技成果轉化政策環境,並且提升區域創新之能力;示範區的建設重點將在於完善科技成果轉化服務體系、建設科技成果產業化載體、開展政策先行先試等方面開展工作,進行地方的創新驅動發展。 為此,中國大陸科技部並印發了《科技部關於建設河北•京南國家科技成果轉移轉化示範區的函》、《科技部關於建設寧波國家科技成果轉移轉化示範區的函》兩份政策文件,其中河北•京南示範區的重點在於配合北京、天津,以及河北的區域協同發展,充分發揮跨區域輻射帶動作用,並且承接北京及天津的創新要素外溢轉移,以及與河北產業創新需求進行對接。而寧波示範區將則以科技成果轉化對產業和企業創新發展的對接為核心戰略,發展以企業為主體的科技成果轉移轉化示範區域。並以這兩個示範區的測試來探索模式、累積經驗。