美國專利商標局(簡稱USPTO)公告新商標規定於8月3日生效,國外申請人、註冊人及商標訴願暨上訴委員會(TTAB)程序的當事人均須透過合法美國執業律師代理其商標業務,包含:向USPTO提出商標申請註冊、商標糾紛。此要求適用於所有商標申請人、註冊人和永久合法居住地或是主要業務所在地於美國境外的當事人。
近期,USPTO發現愈來愈多的國外申請人、註冊人和當事人向USPTO提交不正確或有詐欺嫌疑的文件,其不符合美國商標相關法規或USPTO規則。此次新規定目的在於:
數十年來,全球許多其他國家都有須透過當地律師代理執行業務的相關要求。USPTO局長Andrei Iancu表示:「企業靠著USPTO的商標註冊,決定品牌的重要法律決策,為了確保商標註冊的正確、完整性與公眾利益,USPTO必須要有適當的規定來強制所有申請人和註冊人遵守規定。」;USPTO商標專員Mary Boney Denison亦表示:「相信新規定將有助於提高外國人向USPTO提交的文件品質。」
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新加坡智慧財產局(IPOS)為了降低新創業者面臨智慧財產權爭議的風險與訴訟成本,於2019年6月13日與民間保險業者Lloyd’s Asia、Antares Underwriting Asia公司共同宣布「創新者智慧財產權保險計畫」(Intellectual Property Insurance Initiative for Innovators,以下簡稱IPIII),IPIII針對擁有新加坡專利、商標或是設計等智慧財產權的企業或創作者,以優惠(額外20%折扣)的保險費率提供其在一年或約定期間內,就被保險人之智財權及相關授權權利,負擔其所發生主張或被訴侵權糾紛之高額費用(不限於訴訟,亦包含仲裁與調解),將大幅降低新創業者進入國際市場所經常面臨的法律成本。 隨著無形資產在全球經濟價值中的比重與日俱增,新興的商業模式所可能面臨的智財相關風險也益發不容忽視,企業透過智財保險以維護其商業利益可說是當務之急。為有形資產如廠房、土地或設備投保可說是當代基本的商業常識,相比之下企業對存在更高風險的無形資產保險卻顯然不足,因此IPOS與民間保險業者合作推出IPIII,IPOS表示智慧財產權要被行使才有意義,希望藉由IPIII大幅降低業者行使智慧財產權的法律成本,及時提供新創業者進軍國際市場面臨智慧財產糾紛時能獲得更全面的保障,並藉由對智慧財產權更全面的保障制度以鞏固新加坡作為國際金融與法律中心的地位。
日本經產省於2015年1月15日提出《不正競爭防止法》中期報告書並預計將提出不正競爭防止法修正案為因應日本2014年接連發生重大營業秘密外洩之事件而使日本國內公司蒙受鉅額損失,日本經濟產業省於去年9月開始,積極地展開《不正競爭防止法》修法專家會議,並在2015年1月15日舉行的會議上,揭露了彙整各界公開意見後之《不正競爭防止法》中期報告書(中間とりまとめ),以作為未來修法方向之指引。 該報告書列出之修法方向區分為民事及刑事規定。第一,民事的修正重點有以下三點:(1) 減輕原告(受害企業)之舉證責任,而改由被告(非法使用營業秘密之企業)負擔;(2) 除斥期間之延長:將現行法規定之除斥期間,由10年延至20年;(3) 使用非法營業秘密而製造的物品,禁止轉讓或出口;以及新增邊境措施之規範。 第二,刑事的修正重點則有以下六點:(1) 擴大國外犯罪的處罰範圍:目前現行法僅規範「日本國內所管理之營業秘密」在國外「使用、開示」 之行為,未來將新增處罰在國外之「取得」營業秘密之行為;(2) 新增未遂犯規定,同時將繼續檢討新增共犯及教唆之處罰態樣;(3) 現行法僅規範竊取營業秘密者本人以及藉由前者直接不法取得營業秘密者為處罰對象,但鑒於智慧型手機、平版電腦等裝置(携帯情報通信端末)之普及,造成營業秘密的竊取及使用型態趨向多樣化,是故未來將新增第三人不法取得之相關處罰規定;(4) 使用非法營業秘密而製造的物品,禁止轉讓或出口:新增相關刑罰規定;(5) 法定刑之提高:目前個人最高罰金為1000萬日圓、企業則為3億日圓,未來預計調整罰金之上限;並且,將新增沒收犯罪收益及海外加重處罰之規定;(6) 擬由告訴乃論改為非告訴乃論。 綜上,經產省力爭在2015年1月26日開始的通常國會期間內,依上述之改正要點為基礎,正式提交《不正競爭防止法》之修正案,預計最快將於2016年開始實行新法 ,後續的立法進度,值得吾人持續關注。
歐盟執委會提出欲修正歐盟「地理標示」制度之提案,新增對於工藝品和工業產品之保護歐盟執委會(European Commission, EC)於2022年4月13日提出欲修正歐盟「地理標示」(Geographical Indication, GI)制度之提案(Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on geographical indication protection for craft and industrial products and amending Regulations (EU) 2017/1001 and (EU) 2019/1753 of the European Parliament and of the Council and Council Decision (EU) 2019/1754,下稱本提案),擬在歐盟GI制度原僅保護農產品、食品及葡萄酒、蒸餾酒產品外,新增對於工藝品和工業產品之保護。 所謂工藝品和工業產品如義大利的穆拉諾玻璃(Murano glass)、愛爾蘭的多尼戈爾花呢(Donegal tweed)和波蘭陶(Boleslawiec pottery)等,皆係源於特定地區,產品品質和相關特色皆係依於原產地技藝之原創性及傳統作法。儘管此等產品在歐洲或全世界享有不錯聲譽,其製作者一直以來卻未能享有歐盟層級GI的保護,以更可將其原產地名與聲譽、品質相連結。 本提案將使消費者更易於辨識該等產品之品質,以可在更得知產品資訊的狀況下,作出消費選擇;亦可宣傳各原產地的技術工藝,使當地技藝被保存,並創造工作機會,達到經濟成長。 本提案主要包含: (1)將工藝品和工業產品納入歐盟GI保護: 將為工藝品和工業產品建立一個橫跨全歐盟的GI保護,而非僅目前部分區域或國家所有者,以更保障製作者之智慧財產權。本提案亦將促進打擊仿冒品的行為,包含在網路上所銷售者。 (2)為工藝品和工業產品的GI制度建立經濟的註冊程序: 將建立「兩階段申請程序」,製作者先向其所屬歐盟會員國當局提出申請,再由該當局轉交符合第一階段資格者之資料至歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office, EUIPO),以進行評核。 本提案將可使製作者提出「其產品有符合原產地製作特點」的聲明,以使整體註冊程序較簡易且節省成本。 (3)與國際上其它GI保護制度相容: 本提案將使成功取得歐盟GI註冊之工藝品和工業產品製作者可在「關於保護原產地名及GI的日內瓦協定」(Geneva Act on Appellations of Origin and Geographical Indications under the World Intellectual Property Organisation (WIPO))之簽署國實施和保護其產品的權益;蓋此協定亦有包括工藝品和工業產品。而由於歐盟於2019年簽署該協定,故在歐盟境內亦將保護他簽署國工藝品和工業產品之GI。 (4)保存原產地技藝,並造就歐洲鄉村和其他地區的發展: 藉由提供製作者(尤其是中小企業)誘因,以投資於新的原創產品及創造其他利基市場(niche markets)。本提案並將使歐洲若干地區(尤其是鄉村及較低度開發區域)將失傳的技藝得以被保存,因此將可重振其知名度以吸引遊客或創造其他工作機會,達到經濟復甦。
合成資料(synthetic data)「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。