2023年7月知名社群網路服務平台Twitter基於品牌多角化經營考量(意圖進軍線上金融服務領域),Twitter執行長伊隆·馬斯克(Elon Musk)突然宣布全面變更品牌商標,經典「藍色小鳥」的商標標識改為黑白配色的「X」圖案(以下將該案例稱為「Twitter案」)。
實務上,企業可能於多種情況進行品牌商標之變更,例如:諾基亞(Nokia)因為希望向消費者表明其從手機公司轉型為商業科技公司的決心,故更換新商標,可見Twitter案的更名在科技業並不少見。重點在於品牌商標更名後,可能在商標法方面產生的風險。商標為指示品牌商品與服務來源的重要識別標識,在Twitter案中使用單一英文字母「X」作為新商標,在商標法上,一般被認為識別性較低,較難取得商標權,且其保護範圍可能也因此限縮於設計過的「黑白X標識」;其次,X作為一個常用的英文單字,較易產生與他人商標近似之風險,例如:微軟(Microsoft)公司2003年註冊與其遊戲系統Xbox通訊有關的X商標,或Meta公司自2019年起擁有藍白色彩的X字母商標,且註冊商標指定範圍也是社群媒體、軟體等。
為降低前述品牌商標爭議問題,建議企業由品牌標識設計、品牌全球拓展、品牌行銷宣傳三大階段,分別留意以下事項:
一、品牌標識設計階段:設計全新品牌標識或優化既有品牌標識前,事先評估品牌標識在商標法上是否具有識別性、是否與他人商標近似造成消費者混淆誤認等法定無法取得商標等風險,再決定是否維持原設計理念投入設計。如:Twitter案新商標X,除了透過品牌標識設計增加法律上的識別性,同時降低可能的侵權風險。
二、品牌全球拓展階段:如果預見可能侵權風險,則應加強爭議處理機制的建置,以利爭議發生時,及時採取因應措施。
三、品牌行銷宣傳階段:運用行銷手段加強品牌商標的「後天識別性」,如:透過投放廣告加強在消費者心中「黑白X標識」與品牌的連結等。
有關Twitter Inc.(現已併入X Corp.)的X品牌商標保護與布局策略,將會是後續值得關注的議題。
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加拿大隱私專員辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC)於2019年1月11日就其聯邦廣播通訊法(Radiocommunication Act, RA)與電信法(Telecommunications Act, TA)提出隱私權與個資保護建議。現行加拿大聯邦廣播通訊法針對個資保護並無特別立法,而其電信法第七條雖有提及要注重個資隱私,卻無實質責任規範。惟廣播與電信公司蒐集、處理及利用個資時,如何確保當事人之個資隱私受到保護,就此加拿大隱私專員辦公室提出三點修法建議。 一、電信法及廣播通訊法應包含哪些隱私安全與資訊安全之概念? 基於人民將大量敏感個資委託給電信業者,以獲得互聯網、電話及電視通信便利服務。惟個人資訊不但具有龐大商業價值,對於執法機關和情報安全機構也具有相當利益。基於以下因素,加拿大隱私專員辦公室建議制定電信業者更新之安全機制與公共安全義務。 保護措施 現行法規之保護措施應該適用於現代通訊工具,所有設備儲存與傳輸之敏感性個資都應受到保護,而非僅限於被使用之個人資訊。 門檻提升 數據蒐集之法律標準需加強,提升隱私保護。 保存期限要求 除法律特別規定之保存期限外,相關通訊數據保存應於最短時間內刪除,通盤完整保留數據為不必要之風險。 強制協助命令 強制監督 關於電信商既已存在之標準,監視與保留通訊之數據,依據政府要求提供者,政府須解釋其合理性。 透明度 除加拿大電信商提供年度報告,政府單位依據合法授權來請求加拿大客戶數據之情況下,應有相關報告以示公平。 二、政府管理政策與產業治理之有效性衡平 鑑於資訊技術與商業模式蒐集數據為不透明,普通消費者根本無從得知個人資訊是如何被取得及利用分享,當事人較難根據資訊來識別問題,亦難區別是否當事人是否為有效性之同意,故加拿大隱私專員辦公室認為其應該有權審核或檢查電信業者使用技術範圍內之事務,以確保現實情況與隱私法規範保護一致。故應使加拿大隱私專員辦公室能與其他聯邦監管機構(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, CRTC加拿大廣播電視和電信委員會與加拿大競爭局)共享資訊,並授予加拿大隱私專員辦公司發布命令與實施行政罰鍰之權力,且允許其進行積極之合規性審查。 三、立法設計中應包含消費者保護、權利行使及可及性 加拿大人民享受數位經濟帶來之好處,同時希望個人資訊之利用為無疑慮地,人民相信政府及立法機關會做好保護措施。惟目前加拿大之隱私立法仍為相當寬鬆,近期相關數據洩漏事件亦已證實電信公司無法善盡管理負責任,透明度與問責制度皆不足,相關消費者保護與權利行使皆須更完善,並需要更多資金進行改善。 加拿大個人資料保護和電子文件法(Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA)個資隱私法下,公司或組織於所提供服務相關時,可獲取、使用及共享資訊,但在提供服務之資訊外,尚有許多資訊共享於其他目的。電信公司蒐集日常生活資訊,針對敏感性個資,隱私法規範為明確的,但若個人數據非敏感性,則會帶來許多隱含空間,當事人是否為有意義之同意?加拿大隱私專員辦公室認為他們應該要有更多法律權力,透過執法確保電信數據生態系統之信任,並整合聯邦與省之法規。政府與業者創新使用數據皆能受到監管,於事件未發生時,則有前端監督其合規性,將使市場有明確性,且能向人民進一步保證其關注將獲得解決。
奈米產業民間導引規範先行-以美國推動奈米保險機制及自願性計畫法制為例 日本內閣閣議決定2023年度朝向數位社會實現之重點計畫,強化活用數位技術之法規整備2023年6月9日,日本內閣閣議決定2023年度「朝向數位社會實現之重點計畫」(デジタル社会の実現に向けた重点計画)。該計畫是針對數位社會之實現,明確記載日本政府應迅速且重點性實施的政策及各行政機關於整體社會結構改革(こうぞうかいかく)、個別施行政策之努力,並做為日本向世界提出建言時的羅盤。 其中,值得關注的是日本對於為活用數位技術所做之法規整備。根據2022年12月日本數位廳轄下的數位臨時行政調查會(デジタル臨時行政調査会)的調查,確認與實地檢查、定期檢查、文件閱覽等相關之法律條文內含過時概念,以致於會對數位轉型之發展造成阻礙的條文(下稱過時法律)約有一萬條。對此,數位臨時行政調查會表示,數位改革與法律改革之間的關係為一體兩面,為了最大化發揮數位化的效果,法律改革的相關檢討亦應一併執行。各法律之相關行政機關應依照「基於數位原則對過時法律所作之修正工程表(デジタル原則を踏まえたアナログ規制の見直しに係る工程表)」對各過時法律做出相關檢討,並以2024年6月修正各過時法律為目標。 舉例來說,為實現民事判決的全面數位化,2022年5月18日,日本參議院通過了民事訴訟法等法律的部分修正案,其中最值得關注的部分為當事人可以透過網路向法院提起訴訟、提出準備資料,以及透過網路受領法院送達之相關訴訟文書等。該修正案亦包含訴訟中程序之修正,以言詞辯論程序為例,當事人可透過線上會議之方式進行言詞辯論程序,惟施行期間預計於公告後2年內開始實施。 台灣於2015年7月就智慧財產行政訴訟事件正式啟用線上起訴系統,同年9月開放稅務行政訴訟事件使用,並於2016年開放民事訴訟事件使用。該系統與日本體系不同之處在於,日本目前僅就民事訴訟事件開放線上起訴系統之使用。不過,日本2022年針對刑事訴訟法數位化之部分做出相關報告書,可預期日本將來也會將線上起訴及審理系統導入刑事訴訟法之領域。未來可以持續觀察日本就線上起訴及審理系統之訂定及政策施行方向,作為我國之參照。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。