日本特許廳(Japan Patent Office,後稱JPO)於2024年6月駁回Google公司對來自中國大陸的深▲せん▼小▲ちぇ▼科技有限公司(後稱中國大陸公司)有關「FITBEING」文字商標的註冊異議,認為中國大陸公司的「FITBEING」商標與Google公司的「FITBIT」商標在外觀、發音等方面存在顯著差異,因此不會對消費者造成混淆。
中國大陸公司於2023年1月在日本申請註冊「FITBEING」文字商標,指定於第14類的「鐘錶和計時儀器」等商品。Google公司於同年8月對該商標提出異議,主張「FITBEING」商標與其於2018年註冊的「FITBIT」文字商標,在拼寫及發音上相似,並有致相關消費者混淆誤認之可能,違反日本商標法第4條第1項第11款、第15款。此外,Google公司亦表示其「FITBIT」文字商標已為Google穿戴設備的「周知」標識,應具有排他性。
JPO指出,儘管「FITBEING」和「FITBIT」在拼寫上皆以「FITB」開頭,惟二者字尾的「ING」和「IT」無論在文字外觀、字母數量還是音節數量上的差異皆具顯著差異。此外,JPO亦評估「FITBIT」商標是否為「周知」商標。依日本商標法第4條第1項第10款規定,與消費者廣泛認識其為表示他人營業商品或服務之商標相同或近似,使用於同一或類似之商品或服務者,不得註冊商標。本案中,JPO指出Google公司所提供的證據,包括各國市場調查報告和廣告宣傳資料,卻未能提交足夠的日本市場調查資料,以證明「FITBIT」在日本已被相關消費者廣泛認識為Google穿戴式設備的「周知」標識。因此,基於雙方商標近似及周知程度,JPO駁回了Google公司的異議,認定兩商標無導致消費者混淆誤認之虞。
由本案可知,日本JPO對商標近似性的判斷標準與我國大致相同,均會考量商標的外觀、發音及涵義的差異。企業在設計創作商標時,應檢視商標的外觀、讀音以及涵義,避免欲註冊商標與現有商標近似,以避免無法取得註冊商標。此外,若欲主張「周知商標」,企業應確保提交充分的當地市場調查資料證明商標的知名程度,包括當地市場的消費者調查結果及銷售資料等,當面臨爭議時,用以主張商標的著名程度。
本案目前經JPO駁回Google公司的異議後,尚無進一步的訴願或訴訟公開資訊。
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/)
英國於2024年11月提出資料使用與近用法案(Data (Use and Access) Bill)修正案,其修正內容包含強化數位證據資料之可信任性。 根據英國數十年來的法院判決,可以觀察到英國法院信任電腦自動產出的資料,因此除非當事人提出反證,否則將推定電腦證據是可信賴的。然而,該見解導致英國爭議案件「郵局Horizon系統出錯案」的發生,亦促使資料使用與近用法案修正案的提出。 資料使用與近用法案修正案於第132條新增與數位證據相關的條款,同條第1項規定由電腦、裝置或電腦系統產生的數位證據,符合下列規定者,於訴訟程序中可以作為證據。 a、 數位證據以及產生數位證據或衍生數位證據之系統之可信任性未受質疑。 b、 法院確信無法合理地挑戰系統之可信任性。 c、 法院確信數位證據源自可信任的系統。 此外,同條第4項規定第1項第c款所指之可信任的系統,應包括適用於系統運作的任何指示或規則,以及為確保系統中保存的資料的完整性而採取的任何措施。 綜上所述,英國逐漸扭轉過去英國法院認為由電腦自動產生的資料具有可信任性之見解,並透過資料使用與近用法案修正案修正對於數位證據的認定,未來在涉及數位證據的案件中,檢辯雙方需要證明作為數位證據的資料完整性具有可信任性。 我國企業如欲強化數位資料的可信任性,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(EDGS),建立並落實數位資料管理流程,除可確保數位資料的完整性及正確性具有可信任性,亦可提升法院採納數位資料作為證據之可能性。 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) .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}
英國通過《2018自動與電動車法》英國於2018年7月通過自動與電動車法(Automated and Electric Vehicles Act 2018),對自動與電動車輛之定義、保險議題以及電動車充電基礎設施進行規範。 針對自駕車之保險議題,該法採取「單一保險人模式」(Single Insurer Model),無論是駕駛人自行駕駛或自動駕駛,駕駛人均應購買自駕車保險,讓所有用路人對於可能之安全事故均有保險可涵蓋並追溯責任。本法其他重要規定如下; 本法未直接賦予自駕車(Automated vehicle)明確定義,管理方式係由主管機關自行認定並建立清單。本法僅要求清單內之車輛應設計或調整為至少於某些特定狀況能安全行駛之自動駕駛模式。 已納保之自駕車行駛時所造成之損害,將由車輛之承保公司負擔損害賠償責任。 未納保之自駕車若發生事故,則車主應負擔損害賠償責任。 若由保險人負損害賠償責任,則受害人將可依現行法規提出損害賠償請求。保險人則可依普通法與產品責任相關規定,向應對事故負責之單位或個人提出損害賠償請求。 於電動車充電基礎設施之部分,該法之目的則是確保公共充電站適用於所有市面上之電動車輛,並就費用、付費方式以及相關安全標準進行規範,以增進消費者之信任。該法第20條並授權主管機關訂定相關授權辦法,以達上述目標。
澳洲聯邦法院判決 Kazaa軟體的業者—Sherman Networks敗訴日前澳洲聯邦法院針對四家唱片公司 (包括Universal、Sony、Warner以及 Festival Mushroom)聯合控告提供檔案分享Kazaa軟體的業者—Sherman Networks一案作出判決。法官Murray Wilcox駁回原告聲稱Sherman Networks違反澳洲交易行為法(Trade Practices Act)以及Sherman Networks本身有從事著作權侵害的主張。但是,法官Wilcox指出Sherman Networks授權使用者侵害原告的著作權,並有鼓勵年輕人侵害著作權的情況。Sherman Networks在Kazaa網站的網頁中放置批評反對P2P軟體的唱片公司的標語--Join the Revolution,以及贊助攻擊唱片公司的文宣--Kazaa Revolution。這些標語、文宣並未明白地鼓吹使用者分享檔案,但是這會對於青少年認為以漠視唱片公司之著作權的方式來挑戰唱片公司是一件很「酷」的事情,而Kazaa的使用者多數是青少年。 法官 Wilcox判決被告必須支付90%的訴訟費用,並指出在Sherman Networks符合下列條件之一的情況下,Kazaa可以繼續營運: 1. 必須在現有的以及未來的版本中納入強制性關鍵字過濾技術 (non optional key word filter technology),並且竭盡所能地要求既有使用者將版本更新至含有此技術的版本。 2.Altnet搜尋軟體,又稱之為TopSearch,只能提供未有侵害到他人著作權之作品的清單。 除此之外,法官 Wilcox亦為本案的上訴程序設下二個條件,第一個是上訴時間最快為明年2月,上訴法院為Full Court,第二個是Kazza軟體的修改須取得法院的認可或是唱片公司的同意。
美國情報體系發布「情報體系運用人工智慧倫理架構」美國國家情報體系(United States Intelligence Community)係於1981年依據行政命令第12333號(Executive Order 12333)所建立,其任務為蒐集、分析與提供外國情報與反情報資訊美國國家領導人,服務對象包含美國總統、執法單位以及軍事單位。其於2020年6月提出「情報體系人工智慧倫理架構」(Artificial Intelligence Ethics Framework for the Intelligence Community),為人工智慧系統與訓練資料、測試資料之採購、設計、研發、使用、保護、消費與管理提出指引,並指出人工智慧之利用須遵從以下事項: 一、於經過潛在風險評估後,以適當且符合目的之方法利用; 二、人工智慧之使用應尊重個人權利與自由,且資料取得應合法且符合相關政策與法規之要求; 三、應於利用程序內結合人類判斷與建立問責機制,以因應AI產品之風險並確保其決策之適當性。 四、於不破壞其功能與實用性之前提下,盡可能確認、統計以及降低潛在之歧視問題。 五、AI進行測試時應同時考量其未來利用上可預見之風險。 六、持續維持AI模型之迭代(Iteration)、版本與改動之審查。 七、AI之建立目的、限制與設計之輸出項目,應文件化。 八、盡可能使用可解釋與可理解之方式,讓使用者、審查者與公眾理解為何AI會產出相關決策。 九、持續不定期檢測AI,以確保其符合當初建置之目的。 十、確認AI於產品循環中各階段之負責人,包含其維護相關紀錄之責任。