黑苺手機製造商RIM對三星提起訴訟
黑苺手機製造商RIM對三星提起訴訟，針對三星近日來推出商品上的商標，使用像是草莓、珍珠等樣式。RIM在加州巡迴法院提出訴狀，RIM認為只要圖案上含有黑色苺果或黑色珍珠的樣式，就會和RIM的名稱近似。而三星在2006年3月已提出全新的商標申請，但RIM對此提出異議，當時RIM已開始廣告黑苺機，並拒絕接受以三星已註冊的商標使用Verizon Wireless上。
RIM提及其產品黑苺機的黑苺商標對於RIM而言是無價的，黑苺商標使RIM走向持續成功的境界，並擁有有良好的商譽。倘若三星的商品持續以黑色草莓的商標販售，將對RIM的黑苺商標造成商業損害和不可預期的損失，若無法在法律上受到適當賠償，將對RIM造成極大的損失。因此，RIM請求三星銷毀具有black, blue, 或pearl樣式的手機商品。
此案後續發展是值得關切的議題，倘若RIM勝訴，三星要回收所有的手機，此影響甚鉅。
陳依婷
法務專員 編譯整理
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美國食品藥物管理局（The Food and Drug Administration，簡稱FDA）於2014年7月更新並公布了醫療器材上市前許可（premarket notification）的指引（guidance）（該指引名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff，以下簡稱510(k)指引），針對醫療器材業者將其生產製造的醫療儀器申請上市的過程做了新的調整及規範。此指引主要是讓業界及FDA人員了解FDA在評估醫療器材申請過程中所評估的因素及要點，並藉由FDA在審查醫療器材的實務規範及審查標準來當作標準並訂定510(k)修正，以提高510(k)評估的可預測性、一致性及透明度，讓業界有一定的遵循標準。雖然FDA的指令文件並不受法律強制規範，但可供醫材業者更清楚FDA所重視的審查程序及內容。 歐盟對醫療器材上市前之審查亦有相關指令，分別為一般醫療器材指令（Medical Device Directive，簡稱MDD）、活體植入醫材指令（Active Implantable Medical Devices Directive，簡稱AIMDD）及。歐盟規定醫療器材在上市前，必須符合上市前所規定之內容以正當在歐盟、歐洲經濟地區（European Economic Area）及瑞士市場販售使用。然而特別的是，不同於美國上市前的醫療器材由主管機關FDA進行審查，歐洲藥物管理局（The European Medicines Agency of the EU）並不參與醫療器材的審核程序，而是交由歐盟會員國的私人認證機構對醫療器材做評估。
美國推動L Prize獎勵創新節能照明產品技術研發美國能源部依據「2007年能源獨立與安全法案」（The Energy Independence and Security Act (EISA) of 2007）第655條規定，設立Bright Tomorrow Lighting Prize (L Prize)競賽，這是第一個由美國政府所發起的科技競賽。此一規定係依據「2005年能源政策法」（Energy Policy Act of 2005）第1008條而來，賦予能源部對於與其政策目的相關、有重大貢獻的科技研發或商業應用，得設置競賽活動並提供獎金。因此，為了促進照明產業的發展，而固態照明（solid-state lighting）科技是具有潛力能減少照明能源的使用以達解決氣候變遷的方式之一，因此能源部希望在固態照明技術的研發上扮演催化者的角色，藉由此一競賽來刺激研發超效能固態照明產品以取代傳統照明設備。 此一規定對工業的發展造成挑戰，因為將會取代兩種日常生活所使用的產品：60W白熾燈泡與PAR 38滷素燈泡。於2008年5月首先展開的是60W白熾燈泡領域，因為此種燈泡是消費者最普遍使用的，約佔美國國內白熾燈泡市場的一半。要獲得此獎項的要求，必須該替代產品要能使用低於10W的電力，節省83%的能源。該競賽已於2011年8月結束，由Philips Lighting North America所研發的高效能LED產品獲得，除頒發一千萬美元的獎金外，亦已與聯邦政府簽署採購合約。該產品預計於2012年春於零售商店上架。 L Prize的第二階段競賽於2012年3月展開，希望針對PAR 38滷素燈泡領域，鼓勵企業研發LED替代產品，來取代通常使用於零售商店或戶外安全照明的聚光燈和探照燈等傳統PAR 38滷素燈泡。此一競賽獎勵對於全美的照明產業是相當好的挑戰，不僅能研發出創新、具有高效能的產品，亦能提升美國製造業的競爭力。目前全美國約有九千萬個PAR 38滷素燈泡，若能以高效能燈泡取代，能源部預估每年可以節省約11terawatt-hours的電力，並可減少七百萬噸的碳排放。 要贏得L Prize的產品必須通過嚴格的測試，包括其性能、品質、壽命、價格及是否適合量產等。由於在PAR 38滷素燈泡領域，至少必須製造50%的LED燈泡，且所有的組裝都須在美國完成，因此同時亦提供相當多的工作機會。
研發成果下放就不適用國有財產法嗎?研發成果下放就不適用國有財產法嗎? 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年3月26日 科學技術基本法（下稱科技基本法）下放研發成果予執行單位，授權各部會機關按其對研發成果管理運用的需求，彈性制訂該部會之科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法（下稱成果運用辦法）。然據悉某些公立學校或公立機關(構)曾在盤點財產時，因漏未將研發成果登入為國有財產，或列帳時未列載相關費用而遭主計處指正，從而對研發成果是否為國有財產及如何適用國有財產法有所疑問。因此，本文先回歸科技基本法，探討國有財產法之適用範圍，再論成果運用辦法和國有財產法間互補適用的關係，以解答上述疑問。 壹、科技基本法排除國有財產法適用之範圍 按科技基本法第6條第1項及第2項[1]，當研發成果歸屬於公立學校、公立機關（構）或公營事業等公部門單位時，僅排除適用國有財產法中保管、使用、收益及處分之規定，改由各部會之成果運用辦法規範，故當研發成果歸屬於公部門時，並非完全排除適用國有財產法，係僅於前揭特定管理運用事項適用科技基本法及其授權訂定之成果運用辦法。因此其他未被排除的國有財產法規定[2]，包括何謂國有財產與國有財產種類之總則、國有財產登記、設定產籍與維護，以及有關國有財產之檢查與財產報告等仍須依循相關規範。前述遭主計處指正之案例，或許就是忽略歸屬於公部門之研發成果仍有前揭國有財產法之適用，致漏未將研發成果依該法登入國有財產或將相關支出列帳。 貳、成果運用辦法的適用範圍 另一可能造成執行單位在運用其研發成果時產生疑問的原因，是現行各部會之成果運用辦法中，有部分規定與前述科技基本法第6條第2項，將歸屬於公立學校與公立機關(構)之研發成果定性為國有財產之意旨扞格。以衛生福利部科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法（下稱衛福部成果運用辦法）為例，雖然按該辦法第2條第5款定義國有研發成果為研發成果歸屬國家所有者。然該辦法第30條第1項第1款[3]，卻出現執行單位為公、私立學校、公立研究機關（構）之「非國有」研發成果收入之上繳交比率規定，恐使適用本辦法之公立學校、公立機關（構），誤以為其所有之研發成果可為非國有，而產生無庸適用國有財產法之誤解，亦與該辦法第2條第5款對國有研發成果的定義產生內部矛盾，更與科技基本法第6條第2項相衝突。 當研發成果歸屬公立學校、公立機關（構）時，因上述公部門單位本即為政府機關（構)，故歸屬上述單位等同歸屬於國家，凡屬上述單位所有之研發成果即為國有研發成果，也會適用國有財產法；邏輯上不應出現公部門單位擁有非國有研發成果之情況，顯然衛福部成果運用辦法第30條第1項應修正第1款，將非國有研發成果上繳比率規定之適用主體排除公立學校、公立研究機關（構）。 參、結論 現行科技基本法第6條第1項與第2項，使研發成果是否適用國有財產法，會因為其歸屬而有不同。研發成果歸屬於公部門者為國有財產原則上應適用部分國有財產法，例外於特定管理運用事項始適用各該部會的成果運用辦法；而研發成果歸屬於私部門者非國有財產，無國有財產法之適用，僅適用各該部會辦法管理。在這套體制下，執行單位須注意國有研發成果仍是國有財產，仍須依國有財產法進行財產列帳、登記及財產檢查；而出現規定公立學校、公立研究機關（構）「非國有研發成果」條文之成果運用辦法， 則顯與現行科技基本法有違，反致生誤會，建議進行修正。公立學校與公立研究機關(構)在進行研發成果之管理、運用時，除依循各部會成果運用辦法外，應注意科技基本法的意旨，以避免造成被認為未依法處理之情況。 [1]科技基本法第6條第1項及第2項：「政府補助、委託、出資或公立研究機關（構）依法編列科學技術研究發展預算所進行之科學技術研究發展，應依評選或審查之方式決定對象，評選或審查應附理由。其所獲得之研究發展成果，得全部或一部歸屬於執行研究發展之單位所有或授權使用，不受國有財產法之限制。前項研究發展成果及其收入，歸屬於公立學校、公立機關（構）或公營事業者，其保管、使用、收益及處分不受國有財產法第十一條、第十三條、第十四條、第二十條、第二十五條、第二十八條、第二十九條、第三十三條、第三十五條、第三十六條、第五十六條、第五十七條、第五十八條、第六十條及第六十四條規定之限制。」 [2]未被排除而應適用的國有財產法條為：第1條到第8條總則、第9、10、12、16條之管理機構、第17條到第19條國有財產登記、第21條到第24條設定產籍、第26條有價證券保管處所、第27條之損害賠償責任、第30、31條不動產維護、第32、34條公用國有財產之使用和非公用國有財產之變更、第37條受贈財產，第38到41條非公用財產撥用、收益、第42到44、45條不動產與動產出租、第46到48條不動產與動產之利用，處分第49到55條不動產與動產標售、第59條非公用財產之估價、第61到63條財產檢查、第65到70條財產報告、第71到73條之刑責和舉報獎金、第75到77條之施行日期等。內文未提及之其它未排除適用的條文，主要是針對有體物，即動產與不動產的相關規範，和非公用國有財產之管理；而研發成果多為無體財產，即智慧財產權等，且多為公用財產，故使用這部分條文的情況較少，在此不贅述。 [3]衛福部成果運用辦法第30條第1項第1款：「執行單位因管理及運用其非國有研發成果之收入，應依下列規定辦理：一、執行單位為公、私立學校、公立研究機關（構）者，應將其研發成果收入之百分之二十繳交本部。」
用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限用ChatGPT找法院判決？從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料，以創造新內容和想法的AI技術，其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例，OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後，短短二個月內，全球月均用戶數即達到1億人，無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟，生成式AI大量使用後，其中的問題也逐漸浮現。例如，ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納，無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀，卻未重新審視其所提供判決之正確性，以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中，原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約，飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷，並於2022年2月向法院提起訴訟，要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償；哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》（Montreal Convention）第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而，法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢，進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供，並宣稱針對ChatGPT所提供的判決，曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務，可能有助於提升效率，惟，從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出，依目前生成式AI技術之發展，仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]： 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習，生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示，OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數，約會消耗1,287兆瓦/時的電力，並排放552噸二氧化碳。亦即，每當向生成式AI下一個指令，其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期（Capability Overhang） 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能，此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力，則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練，若輸入資料在訓練時未受監督，而帶有真實世界既存的刻板印象（如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等），據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時，需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而，若原始資料來源不明確，可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮，導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆，若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外，生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統，當產出結果有偏誤時，若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破，然而，生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料，降低詐騙的進入門檻。又，駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下，利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法，增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時，由於輸入的資料存儲於外部伺服器，若要追蹤或刪除有一定難度，若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改，將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI（Shadow AI） 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加，若開發人員與使用者未進行充分溝通，或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具，將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中，法院關注的焦點在於律師的行為，而非對AI技術使用的批判。法院認為，隨著技術的進步，利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當，惟，律師應踐行其專業素養，確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進，仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時，需具備獨立思考判斷的能力，並驗證產出結果之正確性，不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時，除確認結果正確性外，更需注意資料保護及治理議題，例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下，可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型，或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布，以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限，仍應抱持開放的態度，在技術使用與風險預防之間取得平衡，以能夠在技術發展的同時，更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).