美國聯邦最高法院(Supreme Court of the United States)於2020年6月30日以8票對1票之決定,肯認網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊。
本案之爭點在於,「通用名稱.com(generic.com)」是否亦會被認定為通用名稱而無法取得商標註冊。過去美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)認為,當通用名稱與通用頂級域名(如「.com」)組合時,所得到之組合仍會被認定具有通用性(generic),因為僅在通用名稱中加入「.com」,如同加入「公司」一詞,無法藉此傳達任何可識別來源之意義。就「booking.com」而言,由於 「Booking」一詞意指旅行預訂,「.com」一詞表示其為一個商業網站,故消費者觀諸「booking.com」此一用語,會認為其是提供旅遊住宿之線上預訂服務。且即便認為「booking.com」屬於描述性商標,其亦缺乏第二意義而無法註冊。
惟聯邦最高法院認為,因為同一時間僅有一個實體可占用一特定網域名稱,因此「generic.com」一詞可向消費者傳達與特定網站之關聯。且對於通用性之認定原則主要有三:首先,通用性係指商品或服務之類別,而非該類別之特定示例;其次,對於複合用語而言,其識別性之認定應以整體觀之,非個別隔離觀察;最後,應視用語之相關意涵對於消費者之意義而定。基於該等原則,「booking.com」是否具有通用性,取決於該用語是否整體上向消費者表示為線上旅館預定服務之類別,例如:消費者是否會認為另一家提供相似服務之Travelocity也是一種「booking.com」;但消費者並非以此種方式來認知「booking.com」用語,因此,由於「booking.com」對於消費者而言並非通用名稱,其未具通用性。
USPTO另認為基於政策考量,其反對如「booking.com」之「generic.com」之商標註冊,因此種商標保護將使商標權人對於其他應保持自由使用之相似文字擁有過度控制權,例如可能會妨礙競爭者使用「booking」用語或「ebooking.com」、「hotel-booking.com」等域名。聯邦最高法院指出,USPTO顧慮之情形其實也會出現於任何描述性商標。事實上,除非可能造成消費者混淆,競爭者之使用並不會侵害商標權。「booking.com」是識別性較弱的商標,較難導致消費者混淆,且booking.com公司亦自承「booking.com」之註冊不會阻止競爭者使用「booking」之用語來描述其之服務。因此,聯邦最高法院最終認定「booking.com」之註冊不會使商標權人壟斷「booking」此一用語。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2007年2月份美國加州聖地牙哥法院甫宣判,微軟公司必須支付約15億美元(折合新台幣近500億元)給阿爾卡特(Alcatel-Lucent)公司,以解決微軟公司產品使用MP3技術所引發的糾紛。不過在3月初,另一位聯邦法官Rudi Brewster做出一項裁定,駁回阿爾卡特公司所有的主張,因為阿爾卡特公司主張微軟公司侵害一項其所有之有關語音編碼的技術專利。 微軟與阿爾卡特的專利官司可追溯至2003年,當時未合併前的朗訊(Lucent,二公司於2006下半年合併)公司控告PC製造商Dell與Gateway使用其所擁有的MP3技術專利。微軟公司後來被捲入這場專利糾紛,與阿爾卡特(Alcatel-Lucent)公司專利官司的糾紛日益擴大。二家公司爭訟的結果,在2月份的判決,根據2003年5月以來微軟公司所賣出的每台Windows PC數目,來計算出可能造成的損失,所以微軟公司才必須付出約15億美元的天價。 但是3月的這項裁定,卻阻止阿爾卡特公司趁勝追擊。在知識經濟的時代中,專利訴訟的結果甚至可能影響一家公司的興亡,相信沒有多少家公司可以輕易付出15億美元的賠償,如何確保不侵犯他人的智慧財產是很重要的課題。此外,爭訟的雙方都是業界的重量級廠商,不論結果如何,後續的發展都值得大家關注。
「亞馬遜公司(amazon)」積極向美國政府機關推動其所開發的人臉辨識軟體“Rekognition”,將可能造成隱私權的重大侵害亞馬遜公司所開發的“Rekognition”軟體可以進行照片中的人臉辨識識別,單張圖片中可辨識高達一百人,同時可以圖片進行分析及比對資料庫中的人臉長相。目前亞馬遜公司積極向政府機關推銷這套軟體。可能造成的風險是,公權力機構可透過使用“Rekognition”軟體來辨識或追蹤任何個人,警察機關可以隨時監控人民的行為,各城市的政府機關也可能在無合理理由的狀況下隨時查看人口居住狀況,尤有甚者,美國移民及海關執法局(Immigration and Customs Enforcement, ICE)可以使用該軟體來監控移民的狀況,即使是無任何犯罪疑慮的狀況下亦可進行,將政府打造成巨大的監控系統,有造成隱私權嚴重侵害的疑慮。因此無論亞馬遜公司內外都有反對將“Rekognition”軟體推銷給政府機構的聲浪,尤其美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)更是發起多項連署抗議。 支持政府使用“Rekognition”軟體的意見則認為,使用“Rekognition”軟體將可以更有效率地辨識人臉,在尋找失蹤兒童或在公共中辨識出恐怖份子可以發揮更大的作用,不啻是保護公眾法益的進步。 佛羅里達的奧蘭多市警察機構曾經使用“Rekognition”軟體後因契約到期而一度停止使用,於7月9日與亞馬遜公司續約繼續測試使用該軟體,奧蘭多市警察機構宣稱以目前測試階段將不會使用一般民眾的照片進行測試,將不會造成人民的隱私權侵害。
澳洲競爭及消費者委員會(ACCC)就大型數位平臺對於消費者權益和市場競爭的問題提出建言澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)於2022年11月發佈了數位平臺第五份調查報告。該報告係ACCC受澳洲政府委託,於2020年起對數位平臺相關的消費者權益和市場競爭問題的調查,本次報告將重點放在監管如何改革。主要提供的建議和警示可分為五個方向: 1.反競爭行為 大型數位平臺擁有巨大的市場力量和重要的財政資源,佔據主導地位的數位平臺公司有能力和動機透過排他性行為和收購潛在競爭對手,以維持其在市場中的優勢地位。 2.消費者和中小企業保護不足 ACCC於2022年所發佈的最新報告與其自2017年開始進行數位平臺研究起所發布的其他報告一致,皆指出數位平臺的服務有以下潛在危害: ● 利用消費者偏見或引導消費者的方式向消費者提供服務。 ● 數位平臺上的詐騙明顯且持續增加。 ● 來自應用程式商店提供的不當和欺詐性應用程式的危害。 ● 創建、購買和銷售虛假評論以及以其他方式操縱評論的做法。 ● 欠缺救濟和爭議解決的途徑。 3.保護消費者的新措施 澳洲現有的競爭和消費者法律已難以因應數位平臺市場所面臨的消費者權益侵害和競爭危害等問題。該報告建議進行立法改革,具體如下: ● 商業市場中的消費者保護措施,包括禁止不公平交易行為和不公平契約條款。 ● 針對數位平臺的消費者爭議措施,包括強制規定內部和外部的爭議解決流程,以及平臺對詐騙、有害程式和虛假評論的預防和刪除義務。 ● 建立新的競爭框架,使受指定的數位平臺提供服務時受到適用於此一領域的強制性法規拘束。 ● 受指定數位平臺將應遵循之新框架和守則,以遵守競爭義務,避免其在市場中的反競爭行為,如競爭行為中的自我偏好(self-preference)等。 4.管轄 該調查報告亦指出適當且明確的管轄權限劃分對於新的監管框架來說非常重要,應在考慮到其專業知識和權責範圍的前提下,將監管責任分配給正確的管理機構,並且這些監管在流程中的各個環節都應受到適當的監督。 對於新的競爭框架及監管措施,ACCC建議可以參考英國當前的制度設計;英國政府成立了數位市場部門(Digital Markets Unit, DMU),該部門隸屬於競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority),DMU負責監督受指定數位平臺,並在符合公平貿易、選擇開放、透明及信任等前提之下,DMU得視各個公司不同的情況對其進行特定的要求,如建立面對非法內容、對成人或未成年人有害內容時的應對措施等。 5.與國際方針的一致性 過去,澳洲在數位平臺監管策略採取了領先國際的創新行動,透過實施《新聞媒體議價法》(News Media Bargaining Code),要求數位平臺為新聞內容付費。但未來澳洲政府最終採用的策略將可能仿效他國經驗或是依循國際間共通模式,如英國推行中的《網路安全法》(Online Safety Bill)或歐盟的《數位市場法》(Digital Market Act)和《數位服務法》(Digital Services Act),而非獨樹一幟。 澳洲數位平臺監管策略之後續變化與進展值得持續追蹤,以做為我國數位平臺治理政策之借鏡。
日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)