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如何知道初創公司是否侵犯商標

在《快速公司》雜志網站的FastCoLabs部分中，我們對TrademarkNow進行了出色的介紹，而我們所做的工作名為“我如何（真的）知道我的初創公司是否侵犯了商標？”。
作為開發人員，了解您的商標很重要。但是，由于商標法的運作方式怪異，因此，要確保您尚未精心設計的公司名稱未被搶購，可能既昂貴又費時。由四位軟件工程師和商標律師創立的不再是芬蘭的初創公司TrademarkNow（前身為Onomatics，Inc），認為其新的專有搜索引擎就是答案。
聯合創始人兼知識產權律師Anna Ronkainen表示：“至少目前，大多數律師都在使用相當傳統的數據庫，只允許使用通配符搜索。”“這是一種非常低效的操作方式，并且在這方面計算機可以用來做得更好。”
Anna和她的同事們通過TrademarkNow，基于商標領域獨特的人工智能模型，構建了世界上最先進的商標搜索引擎。從法律上來講，這令人印象深刻，但它與計算機科學項目也具有相關性（并且非常復雜）。商標可以采用多種形式，從文字和聲音到符號甚至顏色。商標通常不僅適用于名稱，還適用于特定的產品和設計（例如，可口可樂的旋轉書法）。
這相當于一個非常艱巨的計算問題：經典搜索引擎并不適合完成該任務，因為所需的是多維搜索，不僅要配備正確的合法數據集和算法，而且還可以沿幾行搜索立即查詢。
安娜說，TrademarkNow系統是唯一可以搜索這些指標的自動化商標系統。剛剛與來自硅谷，倫敦和斯堪的納維亞半島的天使投資人和風險投資人結束了種子輪融資后，Anna和她的同事們希望他們的創造將促使商標分析方法發生根本性的轉變。
那么它是如何工作的呢？
您的公司怎么樣？
為了使用TrademarkNow進行搜索，要求用戶輸入商標名稱（例如FastCoLabs），產品類別（在這種情況下為技術網站）以及要在其中注冊商標的區域（全球）。從這三個輸入中，會生成一個稱為相似度的分數，顯示出您提議的商標與現有商標的接近程度。相似性被描述為介于1到5之間的“安全級別”，每個級別均附有一些有關您是否應考慮進行訴訟的廣泛法律建議。（我建議的“快速公司”建議的“快速業務”是一項建議更改。）
安娜說：“兩個完全相同的商標當然是100％相似。”“我們將50％標記定義為商標異議案件中的決定應更改的邊界點。最大的挑戰是，目前商標律師也將其相似性估算值表示為百分比，我們必須嘗試匹配這些數字才能得出確保我們的結果“感覺”正確，即使當前使用的百分比沒有客觀依據。”
TrademarkNow不僅會就特定商標是否違反法律或其他權利提供二進制“是/否”答案，而且還會針對該主題進行詳盡的報告，列出所有“相似”和“稍微相似”的商標和產品這些公司進行交易。
它還完成了另一個有用的功能。安娜繼續說道：“對我們來說，最重要的技術挑戰是了解客戶的需求并設法解決這一問題。”“因此，我們可以說我們只處理商標法，但我們的客戶并沒有真正的商標法問題。實際問題是命名和品牌管理，盡管商標法確實起著關鍵作用，但我們并不害怕還添加其他數據源，例如詞典以獲取數百種語言的單詞含義，以及行業特定的數據源，例如移動應用程序或藥品的名稱。”
客戶顯然不想嘗試注冊已經在其他地方使用的商標，但是他們也不想選擇具有無法預料的含義的名稱。即使是最大的公司，這也是一個錯誤。例如，當Google于2006年首次嘗試推出其中文品牌時，它在新服務中選擇了音色相似的名稱“ GuGe”，卻沒有意識到該名稱在粵語中意味著“收獲歌曲”，因此許多人都認為這很奇怪-聽起來很老練。通過使用自然語言處理工具，TrademarkNow可以利用數百種不同的詞典數據集；潛在地節省了長期的尷尬。
建模定律問題
當然，TrademarkNow背后的團隊遇到的一個更大的問題是那些過去試圖將法律與計算機建模結合在一起的人所面臨的一個普遍問題：即法律并不總是適合于自動化。安娜說：“問題是試圖創建一套與過去的決策相匹配的通用規則，因為案件可能會非常不一致，并且往往與每個案件的具體情況聯系在一起。”“商標的相似性很難，因為存在很高的主觀性。”
出于這個原因，TrademarkNow產生的相似性評分不僅基于“客觀”比較，而且還基于對商標案件如若訴諸法庭的預測。這是通過使用機器學習工具和超過50,000個先前案例判決的數據集實現的，Anna將其描述為任何法律領域中最大的智能法律技術案例基礎之一。
安娜繼續說道：“試圖提出一種可靠而全面的方法來進行法律分析，這基本上是不可能完成的任務，尤其是當甚至律師們對某些特定決定的含義持不同意見時。”雖然大多數法律案件的影響有限，例如可以通過調整特定算法的權重將其納入現有系統中，但是當涉及到先例設置商標案件時，判決有時會立即產生效果過去的決定過時了。出于這個原因，Anna解釋說，盡管TrademarkNow系統是自動化的，但是它的更新通常采用老式的方式：通過讓團隊通過閱讀案例研究來跟蹤新案例和立法變化。
自動化法律制度
Anna大約15年前開始從事成為TrademarkNow的項目，最初是計算機法律理論中的問題。她說：“我想嘗試使用Type-2模糊邏輯對定律進行建模。”“最初是隨機選擇一個域名的問題。有一陣子我正在考慮根據1970年代的加拿大稅法這樣做。然后，我拿起了一本關于商標法的教科書，意識到這正是挑戰的類型。我想看看。”在構建了TrademarkNow算法的雛形之后，Manael Kolehmainen便與Anna取得聯系，Mikael Kolehmainen渴望進入計算機科學領域，隨后不久該公司就成立了。
法律的自動化正在變得越來越重要—從能夠阻止酒后駕駛者操作汽車的汽車到像Wevorce這樣的承諾通過算法進行離婚的高科技創業公司，無處不在。自動化法律有兩個主要好處：成本和速度。盡管他們仍在研究TrademarkNow的定價模型，但安娜指出，它比進行類似工作的傳統方式便宜得多。它也更快。
她繼續說：“傳統過程很容易需要一周的時間來進行搜索。”“律所通常會聘請代表法律判決的律師，并由律師助理執行搜索并處理后勤事務。來回程序很多。我們的系統需要10到15秒的時間，僅此而已。”
她現在必須處理的是希望系統的其余部分能夠趕上。“很多商標數據存儲仍然是過時的，”安娜說。“在某些情況下，它只能在縮微膠片或索引卡上使用。將其輸入計算機中是我們繼續擴展時必須考慮的事情。”
毫無疑問，面對計算機科學的發展，法律正在發生變化。但是某些部分的變化比其他部分快...

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