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」
產業創新條例於106年11月3日經立法院三讀通過部分條文修正草案,以因應國際產業發展趨勢,積極推動產業轉型及創新;其中修正重點之一為第27條之增修-推動創新採購彈性機制,即透過政府採購龐大市場之購買力量,作為產業創新能量發展之拉力。所推動之創新採購彈性機制,其一為以「政策需求」訂定軟體、創新及綠色產品或服務之共通需求;其二為政府機關得以「優先採購」辦理創新及綠色產品或服務。爰本文聚焦於第27條增修重點、創新採購彈性機制之推動,以及本條配套子法即「創新產品或服務優先採購辦法」草案之訂定方向。
歐盟針對RFID的重要議題召開辯論RFID 的利用帶來新一波的物流及管理變革,但是侵犯人權及隱私等相關問題也引發了尖銳的討論,英美等國隱私保護團體及國會議員紛紛呼籲英制訂相關的使用規範。 歐盟在 2006 年 3 月 10 日也舉辦了一場公開意見徵詢,主要徵詢意見的議題有跨國 RFID 系統互通、相容,以及在應用上可能因洩漏位址、身份及歷程而導致的隱私及安全問題。資訊社會及媒體委員會主席 Vivien Reding 表示,隨著晶片技術進步,晶片會變得越來越聰明, RFID 全面應用後可能引發的問題可能在未來會越來越嚴重。透過多網路的連結,必然會促進經濟的繁榮及生活品質的提升,但是隱私保護的問題若不解決,將可能會影響這項科技的應用。因此,對於 RFID 未來的應用應該達成一種社會共識( society-wide consensus )並預先建立可信賴的保護機制。 為此,執委會將公開徵求諮詢,預計在下半年會公布意見資料,後續並可能在進行 2002 年電子通訊及隱私保護指令的修正工作及檢討 RFID 頻率的指配。
美國能源部協助企業投入再生能源研發,及促進商業化應用美國為鼓勵與促進企業進行再生能源之研發,能源部(Department of Energy,DOE)規劃協助企業投入再生能源研發,並期加速商業化應用。為此,能源部將推出協助措施及推動計畫,其計畫經費一部分由美國復甦與再投資法案(American Recovery and Reinvestment Act)出資,另一部分來自於今年度的預算撥款。其中,三十億美元資金協助計畫將建置將近五千項涵蓋生質能、太陽能、風力發電以及其他再生能源之生產設備,另一項七億五千萬美元資金協助將改善電力傳輸系統。能源部期盼這兩項資金協助計畫,將帶動再生能源之研發,並促進新興能源科技的商業化應用。 有關美國協助民間發展再生能源計畫,今(2009)年七月底,美國能源部已公佈相關資金協助申請作業程序,預計每項提出申請計畫平均約可獲得六十萬美元額度,目前尚未對一家公司的申請額度設有上限,也並未對其可動用之資金額度設有總額限制,預計這些計畫將鼓勵私人投資再生能源,創造未來就業機會,協助帶動美國經濟。 能源部部長Steven Chu表示,這些協助計畫將激發綠色能源科技的創新,確保未來再生能源的輸送更為安全有效率,並將帶來相關就業機會。政府方面已設定目標,預計未來三年內將增加再生能源生產至目前的雙倍。為達成此一目標,必須確保有效地資金挹注才能加速再生能源的發展,同時設置完備的電力傳輸系統,整合各類型的再生能源,如太陽能與風力發電,便於日後將所生產的能源傳送至各地。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)