澳洲聯邦法院於2023年11月16日宣告著名速食餐飲公司McD Asia Pacific LLC (後稱McDonald's)指控Hungry Jack's Pty Ltd(Burger King Corporation特許經營者,後稱Hungry Jack's)商標侵權的審判結果,確認Hungry Jack's的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標與McDonald's的「BIG MAC」和「MEGA MAC」商標並無誤導性之近似性,考量商標之間的外觀、發音和含義等具有顯著性差異且能夠避免對消費者造成混淆,而判決Hungry Jack's的商標使用並未侵犯McDonald's的商標權。
美國漢堡巨頭McDonald's自1971年開始在澳洲運營並銷售「BIG MAC」漢堡。這起案件始於McDonald's公司於2020年提出的指控,聲稱Hungry Jack's於該年推出並使用的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標與其註冊的「BIG MAC」和「MEGA MAC」商標極為相似,可能導致消費者混淆,損害其商標權益。然而,Hungry Jack's反駁了這一指控,主張其商標「BIG JACK」和「MEGA JACK」在外觀、聲音和涵義上與McDonald's的「BIG MAC」和「MEGA MAC」存在顯著差異,並提出了獨特的市場定位和行銷策略。
聯邦法院指出,McDonald's公司聲稱Hungry Jack's的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標使用侵犯了其商標權,但卻未能提供足夠的證據來支持這一主張。法院特別關注商標在外觀、聲音和含義上的差異,並考慮了它們在市場上的實際使用情況。雖然兩者可能在某些方面顯示出相似性,例如名稱中都包含了「BIG」與「MEGA」,但綜合考慮後,法院發現Hungry Jack's的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標與McDonald's的「BIG MAC」和「MEGA MAC」商標之間,包括外觀風格、字體設計和商業標識等方面存在顯著差異,並未達到引起混淆或誤導的程度。因此,基於對雙方商標相似性的詳細分析和法律準則的適用,最終判定Hungry Jack's的「BIG JACK」和「MEGA JACK」商標使用未對McDonald's商標構成侵權。
本案突顯商標管理在品牌企業發展中的關鍵性。企業應定期檢視品牌商標使用情形與辨識侵權他人或被他人侵權等潛在風險,並適合維權等管制措施以及時保護自身的商標權益,確保品牌在市場中的競爭力。
本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw/)
英國作為歐洲金融重鎮,不論各行業均有蒐集、處理、利用歐盟會員國公民個人資料之可能,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)作為歐盟資料保護之重要規則,英國企業初步應如何自我檢視組織內是否符合歐盟資料保護標準,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)即扮演重要推手與協助角色。 英國ICO於2017年4月發布企業自行檢視是否符合GDPR之12步驟(Preparing for the General Data Protection Regulation(GDPR)-12 steps to take now),可供了解GDPR的輪廓與思考未來應如何因應: 認知(Awareness):認知GDPR帶來的改變,與未來將發生的問題與風險。 盤點資料種類(Information you hold):盤點目前持有個人資料,了解資料來源與傳輸流向,保留處理資料的紀錄。 檢視外部隱私政策(Communicating privacy information):重新檢視當前公告外部隱私政策,並及時對GDPR的施行擬定因應計畫。 當事人權利(Individuals'rights):檢視資料處理流程,確保已涵蓋GDPR賦予當事人如:告知權、接近權、更正權、刪除權、製給複本權、停止處理權、不受自動決策影響等相關權利。 處理客戶取得資料請求(Subject access requests):GDPR規定不能因為客戶提出取得資料請求而向其收費;限期於1個月內回覆客戶的請求;可對明顯無理或過度的請求加以拒絕或收費;如拒絕客戶請求則限期於1個月內須向其說明理由與救濟途徑等。 處理個人資料須立於合法理由(Lawful basis for processing personal data):可利用文書記錄與更新隱私聲明說明處理個人資料之合法理由。 當事人同意(Consent):重新檢視初時如何查找、紀錄與管理取得個人資料的同意,思考流程是否需要做出任何改變,如無法符合GDPR規定之標準,則須重新取得當事人同意。 未成年人(Children)保護:思考是否需要制定年齡驗證措施;對於未成年人保護,考慮資料處理活動是否需取得其父母或監護人的同意。 資料外洩(Data breaches):有關資料外洩的偵測、報告與調查,確保已制定適當處理流程。 資料保護設計與影響評估(Data Protection by Design and Data Protection Impact Assessments):GDPR使資料保護設計與影響評估明文化。 資料保護專責人員(Data Protection Officers):須指定資料保護專責人員,並思考該專責人員於組織中的角色與定位。 跨境傳輸(International):如執行業務需跨越數個歐盟會員國境域,企業則須衡量資料監管機關為何。
美國對於聯網環境中「關鍵基礎設施」之資訊安全議題展開行動面對境外網路安全的風險,美國歐巴馬總統於2013年2月12日,正式簽署「改善關鍵基礎設施之網路安全」行政命令(Executive Order 13636–Improving Critical Infrastructure Cyber security),據該行政命令第二款,將「關鍵基礎設施」定義為,「對於美國至關重要,而當其無法運作或遭受損害時,將削弱國家安全、經濟穩定、公共健康或安全之有形或虛擬系統或資產」,遂採取相對廣義之解釋。該行政命令第七款,亦指示美國商務部「國家標準技術研究所」(National Institute of Standard and Technology, NIST),將研議ㄧ個提升關鍵基礎設施資通訊安全之架構(Framework to Improve Critical Infrastructure Cybersecurity),將美國聯邦憲法所保障的企業商業機密、個人隱私權和公民自由等法益納入考量。 針對關鍵基礎設施引發重要之法制議題,美國副司法部長Mr. James M. Cole表示,由於關鍵基礎設施影響所及者,乃人民在法律下的權益,公部門政府將在該項議題上與私部門共同合作(partnership),且未來將研議通過立法途徑(legislation),將隱私權和公民權保護(the incorporation of privacy and civil liberties safeguards)納入關鍵基礎設施資通訊安全法制之全盤考量,相關趨勢殊值注意。
英國發布「人工智慧:機會與未來決策影響」政策報告,並聚焦人工智慧運用及管理英國科學辦公室於2016年11月9日,發布一份政策報告:「人工智慧:機會與未來決策影響(Artificial intelligence: opportunities and implications for the future of decision making)」,介紹人工智慧對於社會及政府的機會和影響,此份政策報告並提出以下各項重要建議: (一)關於人工智慧及應用界定與發展 人工智慧是指由人工製造系統所表現出來的智慧。不僅是將現有的流程自動化,還包含制定目標,並利用電腦程式實現這些目標,常見案例包括線上翻譯、語音辨識、搜尋引擎篩選排序、垃圾郵件過濾、透過用戶回饋改善線上服務、預測交通流量、環境或社會經濟趨勢發展觀察等。 (二)未來對社會及政府利益及衝擊 人工智慧針對提高生產力有巨大的潛力,最明顯的就是幫助企業或個人更有效地運用資源,並簡化大量資料的處理,例如Ocado 及 Amazon這樣的公司正充份利用人工智慧改善倉儲及銷售網路系統,使得客戶可便利快速購得網購商品。 目前,政府也日益增加相關技術的運用,以提高公共服務效率,使資源達到最佳化分配;減少決策者被誤導的可能;使政府決策透明化;確保各部門更了解人民的意見。然政府在利用人工智慧及巨量資料時,應遵守倫理使用指南,並遵守英國資料保護法及歐盟一般資料保護規則等相關法規。 在巨量資料、機器人、自動系統對於勞動市場的衝擊一直都是關注的議題,對於面臨未來工作結構的轉型及相關技術人員的進修及培養,應及早規劃,以適應未來的轉變。 (三)關於相關道德及法律風險管理課題 人工智慧可能潛在相關道德倫理問題。許多專家認為政府應積極管理並降低風險發生可能性,可從以下兩個面向思考: (1)研究機器學習與個人資料運用結合時,對個人自由、隱私和同意等概念的影響。 (2)調適由人工智慧作決策行為時的歸責概念和機制。 有關實際案例之研究,則包括,執法單位在應用預測技術時,應避免以種族、國籍、地址作為標準,並嚴守無罪推定原則,以防止民眾受到歧視或不公平的指控;透過人工智慧可從公開資料推測出某些私人訊息或其親朋好友的消息,此訊息即可能超出原先個人同意披露的內容;原先匿名化及去識別化的訊息,因人工智慧功能加強,導至可能被重新識別,故須定期檢視該保護措施是否足夠。另外,人工智慧的演算偏差可能導致偏見的風險,為了降低這種風險,技術人員應採取對應措施。 針對責任及疏失的判斷,目前尚無太多的實務案例,但為保持對使用人工智慧的信任,仍需有明確的歸責制,可能有必要讓首席執行長或高級主管對人工智慧做出的決策負最終責任。許多專家也建議,部分技術內容須保持透明度,以確定技術使用時是否有盡到相關注意義務。 人工智慧已成為未來發展趨勢之一,對於社會整體層面影響將越來越深,新的技術除了可提升生產力,帶來便利的生活,同樣也會帶來衝擊。為促進相關產業發展及推展新技術的使用,應打造技術發展友善環境,並對於公眾安全進行相關風險評估,如果風險屬於現有監管制度範圍,應評估是否可充分解決風險,或是須要做相對應的調適。另外,在人工智慧融入現實世界同時,相關業者應注意相關產品安全性、隱私權保護和從業人員的倫理教育,以提高大眾對新技術的接受及信賴,並確保對於未來挑戰及轉變已做好萬全準備。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)