何謂「商標名稱通用化」?

  商標具有表彰商品來源之功能,其設計為配合商品特色而具有識別性。商標註冊後,若不具有識別及表彰商品來源之特徵,而失去商標應有之基本功能,依據商標法第63條第4款,不具識別性之商標,無法主張商標專用之權利。商標名稱通用化,即是指原本具有識別性之商標,通常為著名商標,因為社會大眾消費習慣以及認知的改變,變成商品的通用名稱,此時即認該商標失去識別性,失去法律保護。

  商標名稱通用化形成之原因不一,可能是企業經營者設計商標時,有意使用社會大眾熟悉之名稱作為商標,也有可能非商標權利人自己故意造成,特別是著名商標,容易流於通用化。例如,「可樂(cola)」一詞由可口可樂(coca cola)公司率先註冊使用,但於消費者心目中已成為特定碳酸飲料之名稱,則不得由可口可樂公司獨占使用;又如火柴盒玩具汽車,為火柴盒大小包裝之玩具,企業經營者以 matchbox 作為該玩具的文字商標,但美國聯邦最高法院認為matchbox屬於該商品之通用名稱,否認其商標權。

  實務上判斷商標名稱通用化,以該商標名稱在一般消費者心目中認識的主要意義為標準。一個經過市場行銷之註冊商標名稱,若在消費者心目中屬於商品通用名稱,而非特定商品來源,則表示該商標名稱已不具備商標功能,不受法律保護。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 何謂「商標名稱通用化」?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8089&no=16&tp=1 (最後瀏覽日:2025/04/07)
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英國公布「智慧聯網挑戰與機會」政策報告及制訂「智慧聯網科際研究路徑圖」

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對AI下達複雜、反復修改指令不算創作行為? —美國著作權局發布AI著作權報告第2部分:可受著作權保護性

.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 54px;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 54px} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 對AI下達複雜、反復修改指令不算創作行為? —美國著作權局發布AI著作權報告第2部分:可受著作權保護性 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年2月10日 由於生成式AI是根據使用者輸入的提示或稱指令(prompts),依機率分布推算生成出最有可能出現的結果,因此有人戲稱AI在每次生成時都是在隨機進行「擲骰子」,即便相同的提示也可能會得到有差異的輸出結果。為應對AI回應的不確定性和多樣性,如何下達提示,有效使用AI,為必須學習的課題。因此,有人說訓練不了人工智慧?我們可以訓練自己,但用心思考精準有效指令,費心對AI生成結果進行反復修改,就能取得著作權保護嗎?美國著作權局提出的看法,或許與大家的期待不同。 壹、事件摘要 美國著作權局今(2025)年1月發布AI著作權報告的「第2部分:可受著作權保護性(Part 2: Copyrightability)」[1]。為幫助評估AI著作領域的立法或監管措施是否必要,該局於2023年8月即發布「著作權與人工智慧議題徵詢通知(Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence)」,對外尋求對包括涉及使用受著作權保護的作品來訓練AI模型的問題、適當的透明度與揭露程度受著作權保護的作品的使用以及AI生成內容的法律定位等問題的意見[2]。在分析AI引發的著作權法與政策問題的意見徵詢結果後,美國著作權局於2024年7月31日,以數位複製物(digital replicas)主題,發布「著作權與人工智慧分析人工智慧引發的著作權法和政策議題」(Copyright and Artificial Intelligence analyzes copyright law and policy issues raised by artificial intelligence)報告的第1部分[3],並隨後於今(2025)年1月發布報告的「第2部分:可受著作權保護性(Part 2: Copyrightability)」[4]。 此報告指出現有的法律原則可根據個案判斷是否具有足夠的人為貢獻,有足夠的彈性足以解決關於AI生成內容是否具有著作權的問題,並不需要修法;當人工智慧被用作工具,且人類能夠決定作品的表達元素時,對AI生成結果的創意選擇、協調或安排,以及對生成結果的創意修改,都可獲得著作權保護;但目前使用者即使給予AI詳細的提示,也無法控制AI如何生成內容,不足以使其成為「作者」;著作保護仍須以人為創意投入,既有法令已足以激勵AI發展,沒有理由為AI生成的內容提供額外的著作權或特殊權利保護。 貳、重點說明 一、AI系統的輸出存在不可控制性[5] 當前生成式AI系統的輸出可能包括未指定的內容,在有數十億個參數的模型構建的複雜AI系統下,特定提示或其他輸入對於AI生成內容的影響存在不確定性,即使是專家研究人員在理解或預測特定模型行為的能力方面也受到限制。不僅AI生成的內容會因請求而異,而且即使具有相同的提示也是難以預測的,即使有AI系統例如Midjourney允許使用者控制生成一致的結果,在重複相同的提示時收到幾乎相同的圖像,然而即使如此也無法保證完美的一致性。 二、有辛勤努力、指示建議不等於有創造性貢獻 (一)無法僅因時間和努力而獲得著作權保護,它需要原創性 (originality),無論原創性有多麼低微 美國的著作權保護限於人類的創作(human authorship) 沒有任何法院承認非人類創造(non-human creation)的著作權。當然在使用AI的大多數情況下,人類將參與創作過程(creation process),並且在他們的貢獻符合創作資格的範圍時,能使其作品具有著作權。美國上訴法院(Supreme Court)明確表示,需要的是原創性 (originality),而不僅僅是時間和努力。在「Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co.」案中,法院否定僅憑「血汗」(sweat of the brow)就足以獲得著作權保護的主張,但法院也認為絕大多數作品都很容易達到標準,因為所需的創造力水平極低;即使是很小的量、無論多麼粗糙、卑微或顯而易見都無妨(no matter how crude, humble or obvious’ it might be.)[6]。 (二)使用機器作為工具並不會否定著作權保護,如果作品已包含足夠的人類創作表達元素(human-authored expressive elements) 對於AI工具的使用是否影響著作權保護,美國著作權局提及在「Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony」案中,法院將「作者」定義為「任何事物起源的人、創始人、製造者、完成科學或文學作品的人。(he to whom anything owes its origin; originator; maker; one who completes a work of science or literature.)」。法院確定了即使是使用照相機,攝影師也有許多創造性貢獻,包括將主題置於相機前,選擇和安排服裝、窗簾與其他各種配件、安排主題以呈現優雅的輪廓,以及喚起其所需的表情[7]。因此能否受保護的重點不在於有無使用工具,而是創造性投入的有無。 (三)「作者」必須是實際創作作品,即將想法轉化為有形呈現的表達的人,不包括只是提供詳細的建議和指示或做無實質改變轉換的人 美國著作權局在報告中指出,上訴法院在「Community for Creative Non-Violence v. Reid, "CCNV"」案中,認為:繪製設計草圖和以有形的表達媒介實現創意,使藝術家成為作者。該案的哥倫比亞特區巡迴法院明確表示,委託雕塑並提供詳細的建議與指示是不夠的,因為此類貢獻構成不受保護的想法,其不能因此成為雕塑的共同作者。而第三巡迴上訴法院在「Andrien v. 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[3]US Copyright Office, Copyright Office Releases Part 1 of Artificial Intelligence Report, Recommends Federal Digital Replica Law, https://www.copyright.gov/newsnet/2024/1048.html (last visited Feb. 10, 2025). [4]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, supra note 1. [5]詳前註1,頁5~7。 [6]詳註1,頁8。 [7]詳註1,頁9。 [8]詳註1,頁9。 [9]詳註1,頁18~21。 [10]詳註1,頁22~24。 [11]詳註1,頁24~27。 [12]電腦王,美國著作權局定調:光靠提示詞的純AI生成圖片無法享有著作權保護,無論你下多複雜的提示詞都沒有,https://www.techbang.com/posts/121184-the-us-copyright-office-has-set-the-tone-that-purely(最後瀏覽日:2025/02/10)。

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