什麼是「商標的反向混淆誤認」？
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」
朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
105年度判字第465號行政判決 https://www.tipo.gov.tw/ct.asp?xItem=607930&ctNode=7076&mp=1
經濟部「混淆誤認之虞」審查基準 https://www.tipo.gov.tw/ct.asp?xItem=285300&ctNode=7048&mp=1
商標反向混淆之探討 - 經濟部智慧財產局 https://www.tipo.gov.tw/public/AttachmentORG/商標反向混淆之探討-182.pdf
美國聯邦巡迴上訴法院在2009年底於The Forest Group Inc. v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292中關於不實專利標示(false patent marking)的懲罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎。美國專利法35 U.S.C. § 292中要求法院對專利資訊標示不實或錯誤之產品或包裝處以最高美金$500的罰金。在此案之前，許多地方法院將35 U.S.C. § 292解釋為罰金之計算是以每一次被告”決定”將產品標示不實專利資訊為基礎 (single penalty for each “decision” to falsely mark products)，不論此決定是包含一個或一整批產品。在本案中，聯邦巡迴上訴法院同意地方法院的看法認定被告Forest Group意圖藉不實專利標示企圖欺騙大眾但撤銷地方法院將罰金定為$500之判定，而將目前專利法35 U.S.C. § 292 解釋為罰金是以”每一個”標示錯誤專利資訊的產品為基礎 (penalty for false marking on a per article basis)。 為了防範日後因此案罰金計算方式而造成所謂”標示流氓”(marking trolls) 之興起，聯邦法院於其判決中特別說明其解釋並非要求法院必須將每一標示錯誤專利資訊的產品處以$500美元的罰金。因法條中之罰金是以美金$500為上限，法院有權利權衡各案例背景決定罰款金額。例如，針對大量製造但價錢低廉的產品， 法院可對每一個產品處以極少的罰金。 The Forest Group 一案是美國聯邦巡迴上訴法院第一次針對不實專利標示之罰金提出解釋，直得關注其後續引發反應。廠商也應重新檢視其產品專利標示是否有不實或錯誤之狀況以避免被控標示不實專利資訊而被處以罰款。
歐盟科技倫理委員會公布和成生物學ELSI意見歐盟科學與新科技倫理委員會（European Group on Ethics in Science and New Technologies, EGE）在今（2009）年11月18日公布合成生物學（Synthetic Biology）公布相關之倫理、法制與社會議題之意見，其中指出合成生物學具有可大幅降低生技藥品生產成本的極大潛力，但也可能帶來的風險，故應予注意。 對很多人來說，合成生物學是一個相當新穎的概念，經濟合作發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development , OECD）在其所公布的2030生物經濟發展議程中，將其列為最具有發展潛力的新興生物技術之一，近來更被歐美先進國家視為生物技術產業的未來重點發展方向。 根據OECD的定義，所謂合成生物學，是以工程方法為基礎，以改進微生物的新興領域，此技術使設計與建構新生物元件（part）、裝置（device）及系統（system），及對於既存的自然生物系統，使其更具有使用性。合成生物學的目的，在於藉由設計細胞系統，使其具備特定功能，從而消除浪費細胞能量之非期待的產物，以增進生物效率。目前合成生物學與市場較為接近的案例，乃一種將青蒿（sweet wormwood herb）、細菌與酵素等基因、分子路徑（molecular pathway）作結合，製造出可以生產治療瘧疾（malaria）的青蒿酸之細菌，此項開發成功突破過去僅能透過植物青蒿獲得，並產量有限的瓶頸。 正由於看好和成生物學的發展潛力，美國、英國與歐盟都開始對此項技術可能帶來的倫理、法制與社會爭議進行評估，歐盟EGE更公布意見以作為未來訂定法規範時的參考。EGE在意見中表示合成生物學使用於能源技術、生物製藥、化學工業或材料科學等都深具前景，故建議歐盟執委會應對此技術發展給予支持，並在歐盟架構計畫下，以產業利用為前提，給予經費的支持；然也必須重視其ELSI問題，包括使用合成生物產品的安全性、對環境的長期影響、惡意使用之防免、專利與公共財的爭議等，為了解決此等問題，其也要求各會員國必須針對合成生物學的各種議題，加強與民眾、利害關係人及社會的對話。由於我國一直將生技產業視為發展重點，合成生物學關係著生技產業未來發展，其未來發展實不容為我國所忽略。
日本發布資料素養指南之資料處理篇，旨在促使企業理解便於活用於數位技術與服務的資料管理方法日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料處理篇，主要為促使企業理解有利活用於數位技術與服務的資料管理方法。 《指南》資料處理篇指出，資料的生命週期涵蓋資料設計、資料蒐集、外部資料連動、資料整合、資料處理、資料提供、資料累積以及資料銷毀等不同階段。《指南》建議在資料生命週期的各階段，盡可能的不要有人類的介入。舉例而言，資料蒐集可以透過感測器或系統進行。該建議的目的在於，人類介入資料生命週期，僅會引起輸入錯誤或是操作錯誤等風險。 此外，《指南》亦於資料處理篇中針對資料治理給出四點建議，分別如下： (一)資料是企業的重要資產，因此應重視其管理方式。管理方式涵蓋帳號密碼、透過生物辨識技術進行資料接觸管理、Log檔之取得、系統設定禁止使用USB等方式。 (二)資料治理的重點在於對人政策。除了向員工強調不要開啟不明網站及釣魚信件以外，企業亦應與員工建立堅實的信賴關係。 (三)資料公開或流通時應注意，如果不希望提供後的資料被二次利用，應於雙方間的資料利用契約中敘明。此外，由於資料具備易於複製及傳輸的特性，因此在公開或流通資料時，應考量適用諸如時戳技術等可確保資料原本性或使資料無法被竄改的數位技術。 (四)資料銷毀如果僅是單純的刪除資料，有透過數位技術找回資料的可能性。因此，除可評估委由專門進行資料銷毀服務的公司協助以外，由於銷毀資料經由個人電腦外洩之事件時有所聞，故亦應留意個人電腦之資料管理。 我國企業如欲將資料活用於數位技術或服務，除可參考日本所發布之《指南》資料處理篇以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，以建立自身資料處理流程，進而強化資料管理能力。 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）
德國車輛及其系統新技術研發計畫德國經濟與能源部於2017年11月公布車輛及其系統新技術補助計畫期中報告，補助的研究計畫聚焦於自動駕駛技術及創新車輛技術兩大主軸。 在自動駕駛研究中，著重於創新的感測器和執行系統、高精準度定位、車聯網間資訊快速，安全和可靠的傳輸、設備之間的協作、資料融合和處理的新方法、人機協作、合適的測試程序和驗證方法、電動汽車之自動駕駛功能的具體解決方案。其中以2016年1月啟動的PEGASUS研究項目最受關注，該計畫係為開發高度自動化駕駛的測試方法奠定基礎，特別是在時速達130公里/小時的高速公路上。 在汽車創新技術的研究發展上，著重於公路和鐵路運輸如何降低能源消耗和溫室氣體排放，包括透過交通工具輕量化以提高能源效率、改善空氣動力學之特性、減少整體傳動系統的摩擦阻力、創新的驅動技術。另外，也特別注重蒐集和利用在車輛操作期間產生的資料，例如在於操作和駕駛策略的設計，維護和修理，或車輛於交通中相互影響作用。 本報告簡介相關高度實用性技術研究計畫，同時展望未來研究領域，以面對現今產業數位化的潮流和能源效率及氣候保護的發展的新挑戰，因此，資通訊技術、自動控制技術以及乾淨動力來源技術，將會是未來交通領域研究的重點。