2022年5月澳門終審法院審結一宗涉及中國大陸家喻戶曉的涼茶品牌「王老吉」商標的爭議案,裁定兩個與「王老吉」有關商標的權利人(下稱失效商標之權利人)「未認真」使用商標,故宣告有關註冊失效。
查澳門有關商標失效之法規為《工業產權法律制度》第 231條第1項b款:「一、商標之註冊在下列情況下失效:b) 連續三年未認真使用商標」。而失效商標之權利人主張延展商標專用期限,應認為有認真使用商標,但最後終審法院認為延展商標專用期限不算是認真使用商標,而宣布其註冊商標失效。終審法院也引述歐盟法院判決輔助其判斷,指出關於商標認真使用的主要宗旨為以下:
(1)認真使用:本案判決指出「如果說某個已註冊商標的權利人有“權利”對商標進行(排他性的)使用,那麼他同時也負有使用該商標的義務」,因此,商標認真使用指的是權利人必須確實將註冊商標使用在註冊的商品或服務上,達到商標向消費者(或稱公眾)指明某商品與服務來源的法律功能後,始能認定其為認真使用。(歐盟法院亦肯認之,認為認真使用指的是符合商標作為其註冊「產品或服務的來源識別」這一個主要功能)。
(2)未認真使用:本案判決特別指出,如果僅僅是基於阻擋他人使用該商標的「投機性目的」而註冊商標,卻未對公眾使用或僅為象徵性的使用(如非向公眾銷售的內部使用
又本文亦觀察到本案失效商標的權利人非中國知名涼茶「王老吉」所屬的廣州醫藥集團有限公司,若終審法院最後未做出商標失效的判決,將可能影響廣州醫藥集團有限公司在澳門市場拓展「王老吉」品牌。因此企業若要避免此類商標搶註風險,應事前在品牌拓展規劃時期同步做好「商標布局」規劃。否則,只能透過事後向商標專責機關「即時主張救濟」,如:以「商標未使用」主張申請廢止該商標。
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2022年11月美國OpenAI公司推出人工智慧大型語言模型ChatGPT,提供全球使用者透過輸入文本方式向ChatGPT提出問題,雖營業秘密不需絕對保密,惟是否會「因向ChatGPT揭露營業秘密而使營業秘密喪失了秘密性」? 依OpenAI公司「非API訪問數據政策」規定,ChatGPT透過OpenAI公司的AI訓練人員審核「使用者上傳至ChatGPT的資訊」,提供ChatGPT反饋,強化ChatGPT進行有效的學習,讓ChatGPT模仿人類語言回覆使用者所提出的問題。在AI訓練人員未將「使用者上傳至ChatGPT的資訊」交由ChatGPT訓練、學習前(上次訓練是在2021年9月),此聊天內容不會成為ChatGPT給其他使用者的回答,此時資訊對於公眾仍具秘密性。依據ChatGPT的使用條款第5(a)條之單方保密義務規定:「OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司可能賦予使用者『機密資訊的接觸權限』,但使用者僅限於使用條款所允許的服務中使用該些機密資訊,不得向第三方揭露該機密資訊,且使用者至少應採取合理的注意保護該機密資訊。所謂機密資訊係指OpenAI公司、其子公司及其他第三方公司(1)指定的非公開資訊,或(2)合理情況下,被認定為機密資訊者,比如軟體、規格及其他非公開商業資訊。」。即ChatGPT對於使用者輸入的聊天內容不負保密義務。 公司將程式碼、會議紀錄等敏感資訊與ChatGPT共享,不必然屬於「因揭露營業秘密而使營業秘密喪失秘密性」,考量訓練數據量大,秘密性取決於周遭環境與揭露性質,例如: 1.揭露的資訊類型,比如飲料配方可能會比客戶名單更容易取得。 2.揭露的環境,比如競爭對手、大眾是否能提出具體問題,以致能取得他人聊天內容的營業秘密。 為在ChatGPT的趨勢下確保營業秘密的秘密性,建議企業採取的管理策略如下: 1.透過「資訊分類」以識別可共享的資訊。 2.審核涉及敏感資訊的協議、公司政策及供應商契約。 3.採取實體、數位的資訊保密措施,並留意尊重員工隱私,比如限制接觸某些網站或應用程式,應留意員工的手機是否能繞過此限制。 4.建立公司保密文化,如透過公司培訓、新人入職教育訓練,定期提醒其應負擔的保密義務。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)。
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。
美國能源部展開離岸風力能源計畫由於能源價格、供給不穩定、以及環境考量等因素,使美國思考潔淨及再生能源的開發。美國能源部在2008年公布了一份報告「20% Wind Energy by 2030: Increasing Wind Energy’s Contribution to U.S. Electricity Supply」,檢視風能利用的可行性,希望在2030年達到風能發電占全國20%的需求。 美國在2010年因為金融海嘯後期的影響,對於能源的需求及價格降低,導致風能的發展減緩。而面臨一些新興的市場,例如拉丁美洲、非洲、亞洲陸續加入風能的開發領域,尤其中國大陸,自2005年後,幾乎每年呈倍數成長,2010年所累積的風能更超越美國,美國再度投入相關的計畫研發,在今年(2012)美國能源部宣布展開一項投入1.8億、長達六年的離岸風力能源計畫。 此計畫的第一步將於今年投入二千萬於全美四處離岸地區導入風力能源,這些風力能源計畫將能加速風力科技的重大發展,並能協助美國能源的多樣性規劃、提升經濟發展。離岸風力是美國相當具有潛力的能源,估計可以提供超過4000GW的能量,可以緩和美國的能源危機及經濟和環境的挑戰,而且能夠提供大部分人民居住的沿海城市的能源和電力。 此一計畫之申請者,希望是能在能源開發、設備提供、研究機構、海洋裝置專家等領域組成世界級的團隊。其目的是為了促進美國離岸風力的發展,並協助下一代風力能源科技的設計與示範。這個試驗計畫能協助瞭解導入離岸渦輪機、連接渦輪機與電網的主要挑戰。投入這個新興的產業,政府的補助可協助降低成本並加速美國沿海風力能源科技的發展,而且在實際的沿海環境測試能提供有價值的資訊。 在積極發展風能的同時,美國參議院於2012年3月,否決了風能業者延長租稅優惠的提案,此租稅優惠方案將於年底屆至。此優惠是針對風能發電製造成本的補貼,相關業者紛紛表示,終止此補貼將會影響美國風能的發展,因此他們將會繼續爭取。
日本閣議公布建築節能法修正案2019年2月15日閣議公布《建築物能源使用效率提升法》(建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律,以下稱「建築節能法」)的修正案,將根據住宅及建築物的規模、用途等特性,採取高效性綜合對策,以達到2030年節能目標。 本次《建築節能法》主要修正內容,包含: 非住宅之建築物(如商辦大樓):原針對新建、改建、擴建大規模(樓地板面積2000m2以上)建築物應符合「建築物能源使用效率基準」(建築物エネルギー消費性能基準)之強制規定,將擴及中規模(樓地板面積300m2~2000m2)建築物。另外,新增若複數建築物共同執行的「提升建築物能源使用效率計畫」,經當地相關主管機關認定後,可獲得容積獎勵之規定。 改善大型集合住宅審查制度:針對建築物起造人及承造人須向當地相關主管機關提交「確保建築物能源使用效率的構造與設備計畫」的審查制度,將簡化審查程序,以減少行政機關負擔及提高行政效率。 建築師及住宅業者之義務: (1) 新增設計小規模(樓地板面積不到300m2)建築物的建築師有義務向建築物起造人及承造人,說明該物件的能源使用效率。 (2) 住宅Top Runner制度:原規範大型住宅業者供給之建案獨棟住宅應符合住宅Top Runner基準,現將物件範圍擴及客製化獨棟住宅及小型出租公寓。