2008年,連鎖咖啡店85度C告85.1度C商標侵權,台北地院以85.1度C影響了85度C的商譽和正常收益,判賠新台幣47萬元。-這是商標侵權爭訟常見「商標混淆」的具體場景,也是所謂的「正向混淆」(Direct Confusion)。試想,現在主客易位,85.1度C 是間小店,耕耘許久仍沒沒無聞;而85度C推出即一炮而紅、門庭若市。85度C是後來者,他是否可以商標混淆為由,主張85.1度C影響了其商譽和正常收益?這個「後商標比前商標強勢」的假設就涉及「反向混淆」(Reverse Confusion)。
所謂「商標的反向混淆誤認」,按經濟部智慧財產局〈行政法院105年度判字第465號判決研析〉,係指:「後商標因較諸前商標廣為消費者所知悉,消費者反而誤以為前商標係仿冒後商標,或誤認為前商標與後商標係來自同一來源,或誤認兩商標之使用人間存在關係企業、授權、加盟或其他類似關係。」
美國於1976年之Big O Tire Dealers, INC. v. Goodyear Tire & Rubber Co.案首度在侵害商標權訴訟承認有反向混淆之適用。然而,由於美國採「使用主義」(First to use),商標之認定係以使用的先後判斷之。而我國採註冊主義,商標先後以申請註冊的時間判斷之。我國最高行政法院105年度判字第465號判決則明確表示商標法明文規範商標註冊申請乃採先申請主義,排除反向混淆理論之適用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國明尼蘇達州明尼亞波利斯市的市議會鑑於人臉辨識技術有可靠性的疑慮,以及對有色人種有潛在的傷害,該議會於2021年2月12日通過修正《明尼亞波利斯條例》(Minneapolis Code of Ordinances)關於資訊治理(Information Governance)的部分,新條例規定除有例外情形,禁止政府部門採購人臉辨識技術及使用從該技術獲得之資訊。明尼亞波利斯是繼波士頓、舊金山、奧克蘭等,新加入禁用人臉辨識技術的城市。 新條例是由該市市議會議員Steve Fletcher倡議,其指出市民擔心在未得其同意時使用人臉辨識技術進行監視,是否會侵害市民的隱私權。此外,根據研究亦顯示人臉辨識技術仍存在瑕疵,尤其是辨別婦女、兒童和有色人種的錯誤率相當高,而不正確的識別,恐怕讓弱勢者受到更不利的對待。 明尼亞波利斯市以明尼蘇達州《明尼蘇達政府資料應用法》(Minnesota Government Data Practices Act)中所定資料隱私原則,作為制定新條例的基礎,規定在蒐集有關個人資料時應考慮並重視個人隱私,包含僅在具備理由時始得蒐集資訊,並且就蒐集的內容與原因保持透明。再者,新條例要求在市議會設置專門的委員會,市政府應向該委員會提出書面報告,說明新條例遵守的情形,以及追蹤及報告違反的情形及賠償措施。惟隨著技術和情事的變化,政府部門可能有使用人臉辨識技術的需求,就此,新條例規定政府部門需向市議會解釋使用該技術的必要性、說明如何使用該技術及所獲取之資訊、對技術及所獲取之資訊進行監管的計畫,市議會依規定應召開公聽會。若例外情形符合消除歧視、保護隱私、透明與公眾信任的目標,市議會則可同意政府部門使用人臉辨識技術,或要求政府部門修正前述監管計畫,作為市議會同意的條件。
美國科羅拉多州通過《人工智慧消費者保護法》2024年5月17日,科羅拉多州州長簽署了《人工智慧消費者保護法》(Consumer Protections for Artificial Intelligence Act,Colorado AI Act,下簡稱本法),其內容將增訂於《科羅拉多州修訂法規》(Colorado Revised Statutes,簡稱CRS)第6篇第17部分,是美國第一部廣泛對AI規範的法律,將於2026年2月1日生效。 本法旨在解決「高風險人工智慧系統」的演算法歧視(Algorithmic Discrimination)的問題 ,避免消費者權益因為演算法之偏見而受到歧視。是以,本法將高風險AI系統(High-risk Artificial Intelligence System)定義為「部署後作出關鍵決策(Consequential Decision)或在關鍵決策中起到重要作用的任何AI系統」。 而後,本法藉由要求AI系統開發者(Developers)與部署者(Deployers)遵守「透明度原則」與「禁止歧視原則」,來保護消費者免受演算法歧視。規定如下: (一)系統透明度: 1.開發者應向部署者或其他開發者提供該系統訓練所使用的資料、系統限制、預期用途、測試演算法歧視之文件以及其他風險評估文件。 2.部署者應向消費者揭露高風險人工智慧系統的預期用途,也應在高風險人工智慧系統做出決策之前向消費者提供聲明,聲明內容應該包含部署者之聯絡方式、該系統的基本介紹、部署者如何管理該系統可預見之風險等資訊。 (二)禁止歧視: 1.開發者應實施降低演算法歧視之措施,並應協助部署者理解高風險人工智慧系統。此外,開發者也應該持續測試與分析高風險人工智慧系統可能產生之演算法歧視風險。若開發者有意修改該系統,應將更新後的系統資訊更新於開發者網站,並須同步提供給部署者。 2.部署者應該實施風險管理計畫,該風險管理計畫應包含部署者用於識別、紀錄降低演算法歧視風險之措施與負責人員,且風險管理計畫應定期更新。在制定風險管理計畫時,必須參考美國商務部國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)的《人工智慧風險管理框架》(AI Risk Management Framework, AI RMF 2.0)與ISO/IEC 42001等風險管理文件。 美國普遍認為科羅拉多州的《人工智慧消費者保護法》為目前針對人工智慧系統最全面之監管法規,可作為其他州有關人工智慧法規的立法參考,美國各州立法情況與作法值得持續關注。
國際因應智慧聯網環境重要法制研析-歐盟新近個人資料修法與我國建議 OTT服務所涉網路中立性與著作權議題之比較分析-美國與歐盟之新近法制及對我國之建議