澳洲時尚設計師Katie Perry(婚後從夫姓為Katie Taylor,後稱為設計師Katie)於2006年推出休閒服飾品牌,並以本名「Katie Perry」作為文字商標於2008年9月29日提出澳洲商標申請,儘管在申請過程中設計師Katie曾接獲美國知名流行歌手Katy Perry律師所提出之異議,企圖讓設計師Katie撤回該商標申請,然而最終設計師Katie仍取得該商標權。
此爭議之關鍵在歌手Katy Perry(後稱為歌手Katy)於2009年推出以「Katy Perry Collections」為名之流行服飾與鞋品等系列產品,並於澳洲Myer百貨及Target賣場等通路販售。設計師Katie認為歌手Katy忽視其澳洲商標權並於澳洲持續販售非法商品,因此於近期對歌手Katy(本名為Kathryn Elizabeth Hudson)及其所屬公司Killer Queen LLC提出告訴,同時澳洲聯邦法院於今(2019)年11月21日進行初審。
過去,在音樂界也曾有類似「撞名」的事件發生,例如:傑克·懷特(Jack White)所屬樂團「The Raconteurs」在2006年發行專輯後,發現「撞名」澳洲同名爵士樂團,便自行將在澳洲當地發行唱片或巡迴時所使用之團名改為「The Saboteurs」;此外,在1978年美國蘋果電腦(Apple Computers)受到英國樂團The Beatles成立之音樂公司─蘋果集團(Apple Corps)所提出之商標侵權訴訟,該爭議在三年後蘋果電腦以美金$80,000庭外和解作為持續使用公司名字之代價,且同意往後不會將業務擴及音樂相關事業;然而多年後,蘋果電腦發展數位音樂並推出iTunes等業務,再度於2006年掀起兩蘋果公司之訴訟,不斷演進的市場環境將成為兩公司交易條件之依據,或許這也能作為歌手Katy律師團借鏡之案例。
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三螺旋理論,又稱三螺旋創新模型理論(Triple Helix Theory),主要研究大學、產業以及政府以知識經濟為背景之創新系統中之型態關係,由Etzknowitz與Leydesdorff於1995年首次提出。 因應知識經濟時代來臨,三螺旋理論著重於政府、學術界與產業界(即為產、官、學)三者在創新過程中互動關係的強化。該理論探討如何協調產業、政府、學界三方於知識運用和研發成果產出上的合作;當社會動態產生改變,過去單一強大的領域將不足以帶動創新活動,推動創新也非單一方的責任,此時產業、政府、學界的三螺旋互動便隨之發生:大學透過創新育成機構孕育企業創新,而產業則扮演將研發成果商業化之要角,政府則透過研發相關政策、計畫或法規制定,鼓勵企業和大學間研究發展合作。 有別於早期經濟合作暨發展組織(OECD)將「產業」作為主要研發創新主體,三螺旋理論更重視產業、政府、學界三大主體均衡發展,三方主體各自獨立發展,且同時與其他方維持相互協力合作,共同推進經濟與社會之創新發展。 在三螺旋理論下,產、官、學因其強弱不等的互動狀態,形成不同的動態模型(例如國家干預模型、自由放任模型、平衡配置模型等等),這些動態模型被認為是產生創新的主要動力來源,對未來新知識和科技創造與擴散的能力以及績效具有決定性的影響力。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
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。
美國最高法院明確放寬專利權耗盡原則之適用範圍美國最高法院於2017年5月30日針對Impression Products v. Lexmark International作出最終裁決,說明當專利權人銷售專利產品時,無論在美國境內或境外,專利權人不能再以美國專利法來限制該專利產品,一經銷售後該產品專利權已經耗盡。 本案起因為美國印表機研發製造大廠Lexmark推出兩項碳粉匣方案:原價碳粉匣,無任何轉售限制;以及優惠碳粉匣,並附帶「一次性使用」(single use)及「不得轉售」(no resale)限制條款,消費者不得自行填充再利用、再轉售或轉讓給原廠以外的第三方。本案專利權人Lexmark控告同業Impression侵害其權利(違反一次性使用及不得轉售),被告Impression則主張兩項碳粉匣產品的專利權在美國境內的首次銷售後就已耗盡了。該案爭點包含:(一)專利產品在境外首次授權或銷售,是否導致專利權耗盡;(二)專利權人訂立售後限制條款,可否用以追究當事人違反限制條款責任? 地院引述最高法院過去兩個判例(Quanta案及Kirtsaeng案),裁定Lexmark專利產品因首次授權銷售情形而權利耗盡。原告Lexmark提出上訴,CAFC則認為專利產品在境外銷售情形,不會導致專利權人在境內專利權耗盡,且在首次銷售時給的授權,已經合法限制再銷售或再使用,故Impression仍構成專利侵權。 最終,最高法院推翻CAFC見解,認為無論是專利權人直接銷售,或是對專利產品加諸任何限制,專利權人決定銷售產品時,該產品相關的專利權就會耗盡。另外最高法院亦指出,當專利權人透過契約與購買者約定,限制其使用或轉售的權利,其在契約法上或許有效,但在專利侵權訴訟中則沒有用。本案後,最高法院確立採國際耗盡原則,說明專利權人在全球任何地方,產品經銷售後即權利耗盡,無論專利權人是否有任何售後限制。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」