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
YOUTUBE遊戲頻道 - Rooster Teeth’s Let’s Play的建立者Lewis Turner近期擁有111部上傳遊戲剪輯並超過74890次瀏覽量，現被任天堂(NINTENDO)控訴侵害著作權。 任天堂依YOUTUBE的Content ID政策，向Lewis Turner主張凡運用任天堂遊戲剪輯而賺取收益的部分，一旦這些剪輯被識別包含Content ID所認定之完整或部分的內容，均被要求需支付獲利予任天堂。Content ID為YOUTUBE 的著作權政策，有助保護企業並控制相關影片上傳的內容，藉識別使用者上傳的相關影片(視訊或音訊)的內容，與著作權人提供的內容比對是否侵權的功能，進而採取預先選擇的處理方式，如：透過影片賺取收益或封鎖這類的影片。 許多玩家習慣將時下流行的遊戲闖關歷程上傳至社群網站與其他玩家分享，展現如何破解高難度關卡，或進階的闖關技巧，任天堂此舉，招來許多玩家的不滿，甚至表示再也不玩任天堂的遊戲或上傳更多的遊戲歷程剪輯。一名”Let’s play”玩家表示：「電動遊戲非如電影或電視；當我看到別人正在看的影片，我可能不會再去看；但當我看到別人正在玩的遊戲，我會想自己體驗。每個遊戲過程，都有其獨特視覺經驗，藉由瀏覽遊戲歷程能夠引起購買慾望。」 對此，任天堂則聲明，若是為了持續推動並確保為任天堂的遊戲，仍可透過社群平台分享，即玩家仍可繼續在YOUTUBE上分享任天堂的遊戲歷程；而非像對待娛樂公司一樣，阻止玩家使用任天堂智慧財產權(著作權)的原因。
何謂瑞士新創事業計畫（CTI Startup）?新創事業計畫（CTI Startup）於1996年推出，為創業家提供創業輔導服務。該計畫挑選有創新商品想法的年輕企業家，藉由在創業過程中，從旁給予實質指導的方式使創新想法可以落實，成立有競爭力的新創企業。為使補助與輔導資源能夠充分的發揮作用，入選新創事業計畫有非常嚴格的程序，大致可分為四個階段，第一階段CTI會針對申請團隊的想法是否創新、技術上是否可行為標準對商業構想進行初步的篩選，並從旁協助申請者註冊新創事業計畫。完成註冊後，將進入第二階段進行更為具體的專業審查，評估的標準包主要包括技術、市場、可行性與管理團隊的能力等層面。通過審查後，即進入專業指導階段，每一個團隊將被授予一位專業的「創業導師」，在團隊創業的過程中，協助其進一步發展與優化企業的戰略、流程與商業模式，並針對新創企業遇到的具體經營問題給予指導與建議。專業指導階段旨在輔導新創事業取得「CTI新創事業標章」（CTI Startup Label），新創事業標章的審查相當嚴格。
淺談創新應用服務（OTT）之創新與規範課題淺談創新應用服務（OTT）之創新與規範課題 科技法律研究所 法律研究員 蔡博坤 2015年05月26日 隨著資通訊科技快速的發展，例如網際網路、雲端運算、智慧聯網、巨量資料、4G/5G等等，創新應用服務（Over-the-top, OTT）已逐漸包含各種基於網際網路之服務與內容。此科技應用的服務應如何在現行法律規範體系下被論及，其本身以及衍生的議題復為何，均為所欲介紹的核心，本文係以美國作為觀察之對象，希冀對於我國未來在OTT領域之法制有所助益。 壹、美國FCC對於創新應用服務（OTT）的態度觀察 在美國，聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission, FCC）係美國境內主管電信與通訊領域聯邦層級的主管機關，對於網際網路上之新興應用服務，為鼓勵新興技術的發展，一向以避免管制為原則，也因此一些OTT TV或VoIP之商業模式，近年來無論係在美國境內抑或境外，皆有著長足的發展。另一方面，隨著科技快速變遷，FCC亦與時俱進持續透過公眾諮詢，尋求是否有調整相關定義，抑或擴張規範管制之必要。例如，2014年12月，FCC發布一個法規修訂公開意見徵集的通知（Notice of Proposed Rulemaking, NPRM），希冀更新目前於1934年通訊法（Communications Act of 1934）下之相關規範，以反映目前透過網際網路所提供的影音服務，特別將更新對於Multichannel Video Programming Distributor（MVPD）一詞定義。 貳、關鍵之法制課題 由於FCC在創新應用服務（OTT）領域市場管制者（market regulator）的角色乃至關重要，同時，提供此應用服務的業者，無論係電信業者還是新興科技業者，其彼此間相互且複雜之法律關係，所衍生之法制議題，實有必要探討以及釐清，謹就兩個層面的問題概述如下： 關於第一個層次網路中立（Net Neutrality）的議題，從相關案例實務判決觀察，2014年2月，美國有線寬頻業者Comcast即以頻寬有限資源，以及確保網路流量充足的理由，說服Netflix服務營運商，同意因此付費給Comcast，而雙方所進行之合作，也引起所謂網路中立性的爭議課題。今（2015）年2月，FCC於最新通過的Open Internet Order，有別於過往命令僅能有限度地適用於行動網路服務業者（mobile broadband），新的命令將能全面性地適用於固網以及行動網路業者，反應近年來在無線寬頻網路科技之快速進展，將擴張保護消費者近取網際網路的方式。 其次，觀察目前美國境內OTT的業者，包括Now TV、Netflix、Ditto TV、Whereever TV、Hulu、Emagine、myTV等，均有建置整合平台，俾利提供消費者新型態的商業服務，從知名Netflix公司所建構的平台政策，相關重要的規範課題包含資料的蒐集、處理與利用，也提到對於安全性的重視與兒少保護等。在相關隱私權議題面向，其指出，由於使用者得通過不同的媒介透過網際網路近取相關服務，誠是些來源皆有各自獨立之隱私權聲明、注意事項與使用規約，除了提醒用戶應盡相關的注意義務外，相關衍生的責任亦會予以劃清。 參、簡評 從上述可得知，創新應用服務（OTT）整體之發展，係與網際網路（Internet）相關推動工作係一體的，因此，我國未來如欲推動OTT相關創新服務，相關網際網路所衍生的議題，例如網路中立等，勢必將成為重要的法制層面所亟需探究之課題。 在我國，如同美國聯邦通訊委員會（FCC）角色之行政主管機關係國家通訊傳播委員會（NCC），在主管的法令中，目前依據電信法相關規範，電信事業應公平提供服務，除另有規定外，不得為差別處理（第21條）;無正當理由，第一類電信事業市場主導者不得對其他電信事業或用戶給予差別待遇，抑或不得為其他濫用市場地位或經主管機關認定之不公平競爭行為（第26-1條）。 相關法律條文規範是否可因此援引作為討論創新應用服務（OTT）之法源基礎，復如何調和第一類電信事業市場主導者與新興應用服務科技業者之關係，仍存在著灰色地帶。從鼓勵產業創新之觀點出發，謹初步建議從正面的立場，鼓勵相關創新應用發展，宜避免逕就OTT服務過度管制。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。