2019年6 月19日歐盟普通法院(THE GENERAL COURT)於以商標並不具備獨特性裁定,長年深植人心之Adidas「三條紋」商標(下稱系爭商標)無效。
Adidas於2013年底,將系爭商標向歐盟智慧財產局提交「圖形商標」(figurative mark)之註冊申請,並登記商標用途為服裝、鞋類、帽子。而於隔年比利時鞋類公司Shoe Branding Europe BVBA依相關規定(Article 52(1)(a)、Article 7(1)(b) of Regulation No 207/2009)提出系爭商標無效之申請,經審議後系爭商標因無任何獨特性,批准無效。隨後Adidas向歐盟智慧財產局提出上訴(Articles 58 to 64 of Regulation No 207/2009),上訴聲明中並未針對系爭商標缺乏獨特性一事提出異議,而是稱系爭商標已符合「經使用取得其獨特性」之規定(Article 7(3) and Article 52(2) of Regulation No 207/2009)。惟歐盟智慧財產局認為,Adidas無法證明系爭商標在歐盟境內有經使用而取得獨特性駁回上訴,隨後Adidas再向歐盟普通法院提出訴訟。
最終歐盟普通法院之裁決,仍維持2016年歐盟智慧財產局取消此系爭商標註冊之決定。歐盟普通法院認為Adidas未能證明「三條紋」在全歐盟28國內有「獨特性」,系爭商標僅只為「普通的象徵標記」。所謂「獨特性」應為於全歐盟國之消費者清楚知悉系爭商標之「三條紋」等於Adidas,並能與其他公司之產品作出區分。
「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
內政部、經濟部發佈「新建建築物節約能源設計標準」,自七月一日施行 防範網路釣魚──事後追究有其侷限,多管齊下始屬正途 智慧聯網基礎設施與應用服務之法制建構-資訊安全與車聯網之例