美國高端家居家飾用品零售商Williams-Sonoma於美國加州北區聯邦地方法院指控電商巨頭Amazon企圖誤導消費者,使消費者認為Amazon是Williams-Sonoma授權的經銷商。
2018年12月14日Williams-Sonoma向法院提起了智財侵權等訴,主張Amazon犯有下列行為,並請求損害賠償及禁制令:
Williams-Sonoma指出就商標部分,Amazon未經授權,在其網站設立一Williams-Sonoma銷售網頁,並在廣告及該網頁中使用未經授權的Williams-Sonoma商標,且未標示清楚網頁中的商品並非直接由Williams-Sonoma提供;甚至於Amazon的搜尋引擎廣告及電子郵件廣告中誤導消費者,使消費者認為可以在Amazon網站上買到Williams-Sonoma授權的商品。
Amazon於今(2019)年2月提出動議主張該案與商標相關之部分應予駁回,辯稱其僅是提供一個平台,使在其他地方購買的Williams-Sonoma產品可以轉售給消費者,適用第一次銷售原則。但該地院法官表示:「就整體而言Amazon不僅是轉售Williams-Sonoma的產品,而是塑造錯誤的印象讓人誤以為在Amazon網站的這些銷售是經過授權,使一個合理謹慎的消費者(reasonably prudent consumer)會產生誤認混淆。」,因此裁定駁回被告Amazon提出的動議,本案將會進入法院審判。
Williams-Sonoma提出的訴訟案其實也是Amazon發展自有品牌衍生的抄襲問題以及與其他大型品牌商緊張關係的展現。Amazon扮演著既是合作夥伴也是競爭者的角色,使得一些大型品牌商陷入困境,若不在Amazon網站銷售,產品很有可能會銷售不佳,但若在Amazon網站銷售,則Amazon會蒐集銷售產品的資料並且製造類似但較便宜的自有品牌產品銷售。Amazon此種飽受爭議的營運模式所牽扯的智財爭議仍有待後續追蹤 。
圖片來源:COURT DOCUMENTS
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歐盟執委會於2022年2月8日提出《歐洲晶片法案》(European Chips Act),以確保歐盟在半導體技術和應用的供應鏈安全、彈性和技術領先地位。近來全球半導體短缺,迫使汽車及醫療保健設備等眾多領域工廠關閉,部分歐盟成員國的汽車產量於2021年下降三分之一,顯示在複雜的全球地緣政治背景下,半導體價值鏈極度依賴數量有限的參與者。《歐洲晶片法案》將動員公共及私人投資歐洲半導體產業,金額超過430億歐元;並制定政策措施以預防、準備、預測和迅速應對未來任何供應鏈中斷情形,幫助歐盟實現2030年將現行晶片市場占比提升至20%的願景。《歐洲晶片法案》共分成八大章節,涵蓋歐洲晶片倡議、供應安全、監測和危機應對、治理模式、保密處罰及程序等議題。其中《歐洲晶片法案》主要由三大支柱組成,規範內容如下: 支柱一:歐洲晶片倡議(法案第3條至第9條)。歐洲晶片倡議將對現有關鍵數位技術重新進行戰略定位,以強化歐盟成員國和相關第三國及私營部門的「晶片聯合資源承諾」。歐盟預計將投入110億歐元用於加強研究、開發和創新,以確保部署先進半導體工具、原型設計實驗產線、測試和用於創新生活應用的新設備,培訓員工深入了解半導體生態系統和價值鏈。 支柱二:供應安全(法案第10條至第14條)。建立半導體「集成生產設施(Integrated Production Facility, IPF)」和「開放歐盟代工廠(Open EU Foundry, OEF)」,透過吸引投資與提高生產能力來建立供應安全的新框架,用以發展先進節點創新及節能晶片。此外,晶片基金將為新創企業提供融資管道,協助技術成熟並吸引投資者;投資歐洲基金(Invest EU)將設置專屬半導體股權投資的選項,以擴大歐洲半導體研發規模。 支柱三:監測和危機應對(法案第15條至第22條)。建立歐盟成員國和執委會間的協調機制,用以監測半導體供應、估計需求和預測短缺。透過蒐集企業的關鍵情報能發現歐洲主要弱點和瓶頸,從而監控半導體價值鏈穩定。歐盟將彙整危機評估報告並協調各成員國採取歐盟建議的應對方案,以便共同做出迅速正確的決定。
美國發布保護無人機系統資通訊技術及服務供應鏈之法規制定預告.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國商務部產業安全局(Bureau of Industry and Security, BIS)於2025年1月2日發布保護無人機系統資通訊技術及服務供應鏈(Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain: Unmanned Aircraft Systems)之法規制定預告(advance notice of proposed rulemaking, ANPRM),其目的在於透過維護供應鏈安全,避免中俄等外國敵對勢力,藉由參與無人機系統(Unmanned Aircraft Systems, UAS)資通訊技術與服務(Information and Communications Technology and Services, ICTS)遠端存取和操縱UAS,提高美國敏感資訊暴露風險。本次ANPRM是BIS依據2019年5月15日川普總統簽署之確保ICTS供應鏈安全的第13873號行政命令所發布。 為確保UAS安全,BIS針對下列事項尋求公眾意見,包括但不限於: 1. 無人機系統及其零組件的定義: 針對BIS初步認定之下列UAS平台必要組成部分,評估其定義和標準功能:(1)機載電腦;(2)通訊系統;(3)飛行控制系統;(4)地面控制站或系統;(5)運作軟體;(6)任務規劃軟體;(7)智慧型電池電源系統;(8)本地和外部資料儲存設備和服務;及(9)人工智慧軟體或應用程式; 2. 評估是否有資料外洩和遠端存取控制以外的其他風險; 3. 評估不同外國敵對勢力帶來的風險,例如:是否應考慮與外國敵對勢力有關聯的特定個人或實體等; 4. 評估例外可允許交易的情形;及 5. 評估相關經濟性影響,例如:對美國企業或公眾資料隱私和保護、反競爭效應(Anticompetitive Effects)等,及其應有的相應措施。 BIS開放公眾得針對該ANPRM於2025年3月4日前提出意見,俾利後續發布法規。
美國聯邦通訊委員會補助無訊號地區3G網路建設美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)自2010年推動「國家寬頻計畫」(National Broadband Plan)以來,即進行多項寬頻建設,使民眾於生活、工作及旅行途中,都能享受到行動寬頻網路與語音服務。而FCC於2012年2月規劃利用原普及服務基金(Universal Service Fund)下的行動通信基金(Mobility Fund)(兩者於2011年底均已劃入連接美國基金“Connect America Fund”)提撥出3億美金,一次性的提供業者於訊號未涵蓋區域進行3G網路基礎建設,並在未來三年內提供5億美金以供業者持續營運。 FCC預計於2012年9月2日,以反向拍賣(reverse auction)方式進行。由業者提出佈建方案、使用技術,並證明在競標區域內擁有足夠頻譜與建設能力,方能進入投標,最後由需要補助最少之業者得標。FCC希望利用此方式能促進市場競爭,使業者提出更積極之佈建方案。得標業者除獲得建設與營運補助外,並能為商用經營。本次拍賣將與其他頻譜執照拍賣方式類似,但就細部拍賣規則,將徵詢公眾意見後做出決定。 而為避免補助區域與已有3G訊號區域重疊,FCC就無3G訊號涵蓋區域繪製全國地圖,並公佈予投標者參考。原規劃區域為491,000區,但因過於狹小恐難以經營,故合併後為6,200區供業者競標。得標者負有義務必須於兩年之內於標得區域內完成3G網路佈建,或於3年內完成4G建設。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。