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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印度「專利設計與商標管理局」(Controller General of Patents, Designs and Trademarks)於2016年2月19日發佈最新的「審查電腦相關之發明專利準則」(Guidelines for Examination of Computer Related Inventions, CRIs),決定在專利申請之審查程序中落實印度於1970年所制定的專利法(Patents Act, 1970)之意旨,未來當局將不再受理與電腦相關的軟體專利申請案。印度《專利法》第3條第k項排除本質上為數學演算法、商業方法與電腦程式運算法則等申請案之可專利性(Patentable)。該規定在印度《專利法》於2002年、2004年與2005年修法過程中,雖面臨各方利益團體試圖影響國會立法放寬法定可專利性範圍的壓力,但仍然為印度國會(Bhārat kī Sansad)所保留。 然而,印度「專利設計與商標管理局」卻於2015年8月21日發佈違反《專利法》意旨的CRIs,導致軟體專利的可專利性被實質上放寬。一般認為開放申請軟體專利的政策將會阻礙新創公司的發展,並有利於所謂「專利主張實體」(Patent Assertion Entity, PAE)藉大量軟體專利向一般公司提起訴訟或請求授權金,導致印度當局遭受國內新創軟體公司與相關非政府組織的激烈抗議。 「自由軟體法律中心」(Software Freedom Law Center, SFLC)與「印度軟體產品圓桌會議」(Indian Software Product Industry Round Table, iSPIRT)等機構即代表眾多新創公司與學術界人士上書印度「總理辦公室」(Prime Minister’s Office),請求政府對2015年8月發佈的CRIs進行檢討。SFLC等組織的積極作為,成功說服印度當局作出暫緩該高度爭議的CRIs生效之決定。代表SFLC等組織的專家表示,印度的軟體已受到《著作權法》與《營業秘密法》的足夠保障,進一步開放發明人申請軟體專利只會對該國軟體產業並無助益。 印度當局與相關團體在數個月間密集的進行研議,終於在2016年2月決定修正原先發佈的CRIs,使其回歸印度《專利法》不開放軟體專利申請的立法意旨。
歐盟執委會發布關於歐洲境內資料流監控之新研究歐盟執委會(The EU Commission)於2022年2月3日發布了一項研究,其繪製並預估歐盟27個成員國以及冰島、挪威、瑞士和英國等國家彼此之間的主要雲端基礎設施的資料流量。該研究概述了各級產業、位置、企業規模和雲端服務類型的雲端資料流入和流出的流量和類型。政策、決策者、商業領袖與公共行政部門可以將其作為參考,以支持對未來貿易協定、工業決策和雲端投資的決策。 在歐盟的歐洲資料戰略中,認識到獲取有關資料流的經濟情報的戰略重要性,因此提出了資料流戰略分析框架的發展。為了實現這一關鍵行動,歐盟執委會開展了上述關於繪製資料流的研究,首次開發和測試了一種全新、自我維持與可複製的方法,從而產生了資料流可視化工具,用於測量、映射和分析歐洲31個國家與地區的各級產業、地理和企業規模的雲端資料流。而該資料流可視化工具中顯示的資料預計將每年更新一次。使用的資料收集來源從官方統計資料等主要來源到調查和訪談等次要來源。 該工具得以讓歐盟執委會: 一、繪製和估計歐盟27個成員國(即歐盟內部資料流)和冰島、挪威、瑞士和英國(即歐盟外資料流)的雲端計算領域主要資料流的數量 二、預測至2030年的資料流出 三、分析各產業、公司規模和雲端服務類型的資料流量 該研究顯示2020年最大的資料流來自醫療衛生產業,而德國的資料流入量最大。該報告還估計,到2030年,來自歐洲企業的資料流量將是2020年的15倍。 作為資料流市場關鍵層面之一,透過進一步調查資料趨勢,將協同即將出現的資訊法案打造一個更加生動、動態和流動的雲端市場。
中國最大搜尋引擎簽署知識產權網路侵權協議創意產業之發展在中國,具有相當之重要性。在出版物、音樂、電影、電視和遊戲軟件開發等創意相關產業,已占中國GDP 5%以上。2016年4月中國最大的搜尋引擎公司「百度」與國際出版商版權保護聯盟(IPCC)簽署版權保護合作備忘錄。IPCC為多間國際出版公司參與的非營利性組織,由於侵權盜版行為再中國日益嚴重,IPCC積極的向中國國內的網路平台公司洽談合作意願。 中國百度為了減少網路侵權作品的擴散,透過技術在作品原創性、正版與維權上,開發防盜版系統及線上投訴管道。百度公司與IPCC透過定期的資訊交流,除了在版權保護上合作,雙方也將繼續針對搜尋內容之正版化合作,此舉提升百度搜尋引擎在內容上的豐富性,同時也意味著中國在知識產權上更向前了一步。 IPCC除了與百度簽署版權保護協議外,也針對網路上具有侵權之網站應列表與仿冒品之跨境執法問題上提出意見交流。另外在政策面上,針對涉及中國正在進行的著作權修法議題,包括著作權集中授權、藝術家之轉售權、著作權的例外與限制及音樂視聽著作權進行討論。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署(The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration,簡稱ETA)於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》(Artificial Intelligence Literacy Framework,以下簡稱本框架),旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養(AI literacy)相關教育與培訓,為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引,協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》(Winning the Race: America’s AI Action Plan)及《美國人才戰略:為黃金時代打造勞動力》(America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age)兩部政策文件所揭示之任務,二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分,第一部分提出AI素養的工作定義,並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾,分別說明框架的應用方式;第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求;第三部分則就培訓方案的設計與執行,提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力,並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出,「素養」應理解為隨著AI普及各行各業,所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言,現有勞工、求職者及即將進入職場之學生,可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向,在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言,可據此建立企業內部AI素養培訓,確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言,可將AI素養融入現有課程,為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言,則可推動勞動與教育體系之AI素養培育,協助學生與求職者因應市場變遷,並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域,構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則(Understand AI Principles):理解AI的核心概念、能力與限制,為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途(Explore AI Uses):探索不同AI工具與應用情境,及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI(Direct AI Effectively):掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞,以產生有效輸出。 4.評估AI輸出(Evaluate AI Outputs):評估AI生成結果之準確性與相關性,並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI(Use AI Responsibly):以合乎倫理且安全的方式使用AI,保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則,作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習(Enable Experiential Learning):透過實際操作培養AI素養,使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境(Embed Learning in Context):將學習融入既有流程並結合產業特性,使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能(Build Complementary Human Skills):借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙(Address Prerequisites to AI Literacy):消弭AI素養學習之障礙,包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑(Create Pathways for Continued Learning):提供系統性進修路徑,協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色(Prepare Enabling Roles):培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則(Design for Agility):建立主動的內建機制,以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷,美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略,具有參考價值,可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。