新近奈米科技智財法制之發展趨勢

刊登期別
第19卷,第5期,2007年05月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 新近奈米科技智財法制之發展趨勢, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2299&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/29)
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  日本著作權法第2條第1項第1款規定對著作物定義中,創作性之表現必須為具有個人個性之表現,日本對於無人類行為參與之人工智慧創作物,多數意見認定此種產品無個性之表現,非現行著作權法所保護之產物。人工智慧之侵權行為在現行法的解釋上,難以將人工智慧解釋其本身具有「法人格」,有關人工智慧「締結契約」之效力為「人工智慧利用人」與「契約相對人」間發生契約之法律效果。日本政府及學者對人工智慧之探討,一般會以人工智慧學習用資料、建立資料庫人工智慧程式、人工智慧訓練/學習完成模型、人工智慧產品四個區塊加以探討。日本政策上放寬著作權之限制,使得著作物利用者可以更加靈活運用。為促進著作之流通,在未知著作權人之情況下,可利用仲裁系統。在現今資訊技術快速成長的時代,面對人工智慧的浪潮,日本亦陸續推出相關人工智慧研發等方針及規範,對於爾後之發展值得參酌借鏡。

韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形

韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism,下稱MCST)與韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission,下稱KCC)於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models,下稱本指引),以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎,就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形,提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎,力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施,盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展,惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新,係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題,在於找出一種平衡途徑:既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時,得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化,均可能構成著作權法上之重製,在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下,AI訓練之利用是否合法,主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外,就四項判斷要素逐一整理其定義與要件,同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形,並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例,藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例,摘要說明如下: 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 (一)利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似:若利用之目的與性質與原著作相同;未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益,且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益:開發者向使用者直接收取服務對價,或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益;非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術:若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示,從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練:將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性,較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係:生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練,並不當然排除合理使用之認定,縱存在商業目的,若該技術創造新價值並服務公共利益,其利用仍可能獲有利評價。而且,非商業與商業目的可能交織,例如,由大學與企業共同進行之產學合作研究,於初始研究階段可能屬非商業,惟若生成式AI模型用於提供商業服務,則可能有不利認定。反之,縱為營利企業,若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出,亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願:著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取,未經許可蒐集受接取限制之著作(如須登入或付費牆後之著作)或規避技術保護措施; 縱著作於技術上可接取,未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練,違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作,或以不被允許之方式接取著作,可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用,若該利用涉及非法重製或不當接取,此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的,該指引認下列情形不利於合理使用之認定: 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作:使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作,或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值,訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作(如訂閱服務或付費資料庫):因對權利人經濟利益之影響風險較高,其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定,可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向,受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素,指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]: 1、非必要下使用整份著作之量:使用整份著作訓練模型,本身不利於本要素;惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由,得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質:於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代,且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素,指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]: 1、造成銷售損失或其他經濟損害:生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用,只要該利用不直接影響原著作市場之需求,亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達:替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出,很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場:使用著作於生成式AI訓練之授權市場,於部分領域已存在,或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展;AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型,可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練:可能導致未經授權利用,若任其普遍化,可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值,並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分,直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6],分述如下: (一)可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI,且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達,而係為實現通用型對話與生成能力。此外,開發者曾努力實施技術措施,以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達(如社群媒體貼文或評論)訓練,且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇,須輸入數億筆資料,考量實現通用型語言理解與生成能力之目標,所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務,未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外,創作性相對較低之著作,如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片,或為非商業目的創作之平凡著作(尤其難以辨識或尋得著作權人者),亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構,依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料,訓練其自然語言處理(natural language processing, NLP)模型,作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用(open access)發表之論文,開發AI科技摘要模型,隨後並以開源(或開放權重)方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文,建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型,以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 (二)可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務,生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出,或模型吸收原著作語言表達之精髓,即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性,且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構,著作之利用範圍非結構上不可避免,亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供,導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會,足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外,就AI訓練以合理條件授權之框架(如專為AI訓練目的之獨立授權制度)及集體管理制度已然存在,取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務:未經新聞出版商許可,爬取並就新聞文章全文訓練模型,經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文,且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊,侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材:以合法購買之數位教科書訓練AI,生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買,利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文,且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售:未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型,並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作,且輸出可能替代圖庫或授權市場;又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集,故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱:自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型,經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示,其立場認為須找出平衡途徑,既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展,以求二者作為互補原則相互調和,使整體社會文化與經濟進步,故雖其承認AI訓練確實涉及重製權,但亦認為如手段與來源合法,且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益,則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度,公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果,實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言,我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準,與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例,且我國現行法同樣未設TDM專門例外,相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際,以其現行合理使用一般條款(第35條之5)為基礎、輔以行政指引因應AI訓練,以要素分析、不利類型化、具名事例的模式,引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法,對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值,不在其結論具拘束力,因其明示固為主管機關之立場呈現,但其也特別揭示指引非權威解釋,所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷,整理為可操作之不利類型與事例,為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式,亦呼應我國人工智慧基本法立法後,政府在相關作用法的整備上,以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇,足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會,《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models),頁8(2026)。 [2] 同前註,頁32-37。 [3]同前註,頁37~39。 [4] 同前註,頁39~41。 [5] 同前註,頁41~45。 [6] 同前註,頁50~頁62。

論複數決標之廠商競爭關係

論複數決標之廠商競爭關係 資訊工業策進會科技法律研究所 108年5月3日 壹、事件摘要   甲機關為共同供應契約採購的訂約機關,負責辦理某財物共同供應契約採購招標事宜。考量廠商供貨能力不同,甲機關將供貨區域區分「全國各公部門」及「特定縣市公部門」,由廠商依其供貨能力擇一型式投標,並在同一採購案之招標程序分為兩個期程辦理。該採購案投標須知重點說明如下: 一、第一期程:   本期程先由供貨予「全國各公部門」的廠商投標,廠商如選擇投標本期程,則不得參與第二期程。由於本採購案採最低標及複數決標,由最低價廠商得標,其餘廠商可選擇是否跟進該最低標併列得標,惟本期程可跟進之廠商有家數限制,依廠商報價由低到高排列,取前80%。 二、第二期程:   本期程待第一期程決標後,再由有意願供貨予「特定縣市公部門」的廠商參與,廠商至多可選擇五個縣市供貨。第一期程之決標品項及該品項的決標金額,為本期程的採購品項及決標金額,故參與本期程之廠商無庸提出報價,選擇欲跟進併列得標之品項即可。廠商如選擇參與本期程,則不得參與第一期程。本期程可跟進之廠商無家數限制。   A廠商及B廠商分別參與本採購案第一期程、第二期程之投標,甲機關審查彼等遞交之投標文件時,發現其上所載聯絡人、傳真、電話號碼相同,投標區域與品項亦有重複,似為同一廠商備標,遂請兩家廠商說明。A廠商及B廠商均表示,兩家廠商為多年合作夥伴,B廠商因廠址遷移致人手不足,而委請A廠商作為聯繫窗口,故記載相同的聯絡資訊。甲機關認為A、B廠商之說明,無法澄清為同一廠商備標疑慮,爰依政府採購法(以下簡稱採購法)第31條第2項第8款、第50條第1項第5款及本案投標須知規定,不決標予A、B廠商,且不予發還押標金。   A、B廠商不服,提起異議及申訴。是本案應探究者為,於同一採購案參與不同期程投標的相異廠商,彼等投標文件所載之聯絡人、傳真、電話號碼相同,甲機關是否可認定屬採購法第50條第1項第5款所訂「不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者」?又,因本案係同一採購案區分兩期程投標,且投標須知規定(1)廠商僅得選擇一個期程投標;(2)第二期程的決標金額係依第一期程決標之結果;(3)未限制第二期程可跟進之廠商家數,則本案廠商無法釐清非屬同一廠商備標時,甲機關之處理是否會有不同? 貳、重點說明   行政院公共工程委員會(以下簡稱工程會)民國91年11月27日工程企字第09100516820號令[1]曾就前述採購法第50條第1項第5款所稱「重大異常關聯」,說明「機關辦理採購有下列情形之一者,得依政府採購法第五十條第一項第五款『不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者』處理:……四、廠商地址、電話號碼、傳真機號碼、聯絡人或電子郵件網址相同者。五、其他顯係同一人或同一廠商所為之情形者。」故不同投標廠商間之投標文件倘有聯絡資訊相同,顯係同一人或同一廠商所為之情形,即構成投標文件內容有重大異常關聯,屬影響採購公正之違反法令行為。   本案A、B廠商之投標文件有聯絡人、傳真、電話號碼記載相同情形,且該等廠商未能合理說明其緣由,似已符合「重大異常關聯」要件。然採購申訴審議委員會指出本案無採購法第50條第1項第5款規定之適用,其理由為: 一、投標廠商間未有競爭情形存在時,無適用採購法第50條第1項第5款之餘。   採購法第50條第1項第5款規定「投標廠商有下列情形之一,經機關於開標前發現者,其所投之標應不予開標;於開標後發現者,應不決標予該廠商:……五、不同投標廠商間之投標文件內容有重大異常關聯者。」該條款係91年2月6日增訂,依立法院交通委員會審查會通過送院會二讀之條文對照表說明欄記載「第1項增訂第5款,以防止假性競爭行為,例如不同廠商間之投標文件內容筆跡相同、押標金由同一人繳納、掛號信連號、地址相同、電話號碼相同之情形……」,復參工程會96年6月25日96工程企傳字第F961354號函(以下簡稱工程會96年函)揭示「關於政府採購法50條第1項第5款規定,係為防止假性競爭之情形。依來函所述個案採分項決標,且地址、傳真、電話相同之二家廠商各投不同項目,尚非彼此互相競爭,自無上開條款之適用」[2],是採購申訴審議委員會認為,採購法第50條第1項第5款立法目的係為防止假性競爭之行為,倘投標廠商間無須有競爭情形存在時,即無條款之適用。 二、本案第一期程與第二期程之廠商間,以及第二期程之廠商間無須競爭,故無採購法第50條第1項第5款適用。   採購申訴審議委員會指出,本採購案採二期程招標方式辦理,投標須知規定:「第二期程之招標於第一期程採購決標後再公告」、「曾參加第一期程投標之廠商,不論是否合格或得標或併列得標,均不得參加第二期程之投標」、「第一期程決標品項即為第二期程之採購項目。第一期程採購各項之決標金額即為第二期程採購之決標金額,廠商僅得就招標機關……公告第一期程決標金額及對應之品項中選擇適合者投標(跟進),不得報列公告之決標金額以外之價格及非屬第一期程所公告之決標品項」、「第一期程決標項目之決標價格及合格品項,俟決標後本局將另行於第二期程之招標文件公告」、「本案競標機制,……以投標廠商最低價者得標並採複數決標,得跟進最低價併列得標之廠商家數依第一期程全區廠商依報價由低至高排列取前80%為上限,第二期程單區廠商不設上限」。   是以,A廠商係參加本案第一期程投標之廠商,不論其是否合格或得標或併列最低標得標,均不得參加第二期程之投標,而參與第二期程之B廠商,係按甲機關公告之第一期程決標品項及金額跟進,且第二期程得標廠商之家數並無限制,故參與第二期程與參與第一期程之廠商彼此間,以及參與第二期程之廠商彼此間,均無須競爭,爰本案無採購法第50條第1項第5款之適用。 參、事件評析   就本案申訴審議委員會提出之理由及所為之結論,筆者以為有下述二點得再為細部討論: 一、本案第二期程雖可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限,惟廠商於履約階段與相同供貨區域之其他得標廠商仍具有競爭關係,自有適用採購法第50條第1項第5款規定必要。   查,採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由,以及工程會96年函內容,認為廠商間有競爭情形始得適用該條款,此見解固屬正確,然採購申訴審議委員會認為B廠商不適用採購法第50條第1項第5款規定,係因第二期程之廠商彼此間無須競爭,實有討論空間。蓋本案爭議應為參與不同期程之廠商間,如彼等投標文件有聯絡資訊記載相同情形,甲機關得否以採購法第50條為處理。故採購申訴審議委員會就本案B廠商不適用上開法條所提理由,似未解決本案爭執之點。   次查,採購申訴審議委員會以採購法第50條第1項第5款立法理由,以及工程會96年函文,似認為僅在投標階段始禁止廠商彼此間假性競爭,而本案投標須知既然未限制第二期程之得標廠商家數,第二期程之廠商彼此間自無競爭問題。惟本案第二期程之廠商間,是否確無競爭關係,以及是否僅需於投標階段討論競爭關係,筆者均認有待商榷。   觀諸採購申訴審議委員會援引之採購法第50條第1項第5款立法理由及工程會96年函文,並未排除履約階段之適用。甚且,由政府採購法第1條規定「為建立政府採購制度,依公平、公開之採購程序,提升採購效率與功能,確保採購品質,爰制定本法」,以及採購法施行細則第33條第1項前段規定「同一投標廠商就同一採購之投標,以一標為限」可知,政府採購各程序均應維持公平、公正之秩序,故無論於投標、開標、決標乃至履約階段,自應防止廠商間有假性競爭可能,廠商不得利用人頭在同一採購案分別投標,以維護各個投標廠商及得標廠商間之平等,始為恰當。   經查,因本案第二期程可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限,當同一採購項目之得標廠商愈多,各廠商於該項目獲得訂單之機會將被稀釋。則某一廠商為了使其有更多適用機關之訂單,而利用多數人頭參與第二期程投標,且均跟進成為得標廠商,自難謂未牴觸政府採購要求之公平及公正。而此競爭關係存在於履約階段,如將之排除於採購法第50條第1項第5款之適用範圍,即可能成為法規漏洞而導致廠商有投機行為,自非採購法所允許。   準此,尚不得以本案可跟進最低標併列得標廠商之家數未設上限,即可逕認第二期程投標廠商間無須競爭,蓋本案第二期程廠商之競爭關係存在於履約階段,為確保採購程序公平、公正秩序,本案第二期程仍應適用採購法第50條第1項第5款規定。 二、參與本案第一期程及第二期程投標廠商間有競爭關係,適用採購法第50條第1項第5款規定。   本案雖區分二種投標型式,然均屬同一採購案;無論是第一期程之「全國各公部門」或第二期程之「特定縣市公部門」,皆允許有二家以上之得標廠商;參與第一期程「全國各公部門」之得標廠商可供貨至全國各縣市,自會與第二期程「特定縣市公部門」之供貨區域重疊,是若第一期程之廠商與第二期程之廠商於本案之投標品項重複時,於彼此相同供貨區域即屬相互競爭關係。   再者,本案針對第一期程「全國各公部門」設有跟進廠商家數上限,復規定參與第一期程投標之廠商不得參與第二期程,是參與第一期程之廠商如為避免無法跟進,或為增加取得適用機關訂單之機會,自有可能與第二期程廠商透過共謀投標文件而營造假性競爭之可能,確保其能進入本採購案。   準此,本案第一期程之A廠商與第二期程之B廠商因供貨區域及投標品項有重複情形,故A、B廠商於履約階段具有競爭關係,倘彼等無正當理由釐清投標文件何以所載聯絡人、傳真、電話號碼相同,投標區域均相同,甲機關自得依採購法第50條第1項第5款規定處理。末查,前述採購法施行細則第33條第1項前段規定同一投標廠商就同一採購以投一標為限,依此法理,自須禁止參與第一期程廠商以人頭方式再參與第二期程投標,以迂迴手法規避上揭規定而於同一採購案投標二次,併此敘明。 [1] 〈行政院公共工程委員會令 工程企字第○九一○○五一六八二○號〉,政府採購法規解釋函令及相關函文,http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=1673(最後瀏覽日:2019/04/11)。 [2] 〈行政院公共工程委員會令 96工程企傳字第F961354號〉,政府採購法規解釋函令及相關函文,http://plan3.pcc.gov.tw/gplet/mixac.asp?num=2516(最後瀏覽日:2019/04/11)。

揭露產品溯源資訊,兼顧防偽、永續!歐盟區塊鏈物流認證計畫進行試點,將於11月發布報告

為確認產品供應鏈與物流鏈的真實來源、打擊仿冒品、提升永續資訊透明度以接軌歐盟政策,歐盟智慧財產局(下稱EUIPO)自2023年5月啟動區塊鏈物流認證計畫(下稱EBSI-ELSA),採難以竄改、公開透明的區塊鏈服務基礎設施(European Blockchain Services Infrastructure,下稱EBSI),透過數位簽章(digital signature)、時戳追溯與驗證歐盟進口產品的來源是否為智慧財產權利人。EUIPO 於2024年6月24日宣布EBSI-ELSA已上線8成基礎設施。為加速推動計畫,於2024年9月至11月間,EUIPO以產品鏈的智財權利人(例如鞋類與/或服裝、電氣設備、手錶、醫療設備與/或藥品、香水與/或化妝品、汽車零件與玩具產業別之產品智財權利人)為試點,並將於2024年11月前發布試點最終報告。 透過試點,EUIPO致力於: (1)測試、評估於真實世界之製造與分銷系統中應用數位簽章及物流模組的情況,以作為智財權利人之企業資源規劃(ERP)的一部分。 (2)於產品歷程,測試、評估數位裝運契約(digital shipment contract)及產品數位孿生(Digital Twin)之資訊的接觸權限與品質(access to and quality of information)。如海關人員預計於產品抵運前(pre-arrival)、通關階段(inspection phases)確認產品之真實性。 (3)提供產品生命週期應用EBSI-ELSA之試點最終報告,包含實施過程、結果等相關資料。 EBSI-ELSA計畫認為其符合歐盟之數位政策與循環經濟目標,旨於採取區塊鏈技術向供應商、消費者、海關、市場監管機構等多方揭露更多的產品溯源資料,提升產品透明度,銜接歐盟之數位產品護照(Digital Product Passport, DPP)政策,該政策目的係以數位互通方式揭露歐洲市場之產品生命週期的資訊,如產品材料來源、製程、物流、碳足跡等永續資訊,強化產業的可追溯性、循環性(circularity)及透明度,以協助供應鏈利害關係人、消費者、投資者做出可持續的選擇。而負責執行歐盟資料經濟與網路安全相關政策之歐盟執委會資通訊網絡暨科技總署(DG Connect)於2024年5月所發布之「數位產品護照:基於區塊鏈的看法」報告,亦指出「為確保區塊鏈系統互通性,其IOTA區塊鏈技術框架應能與歐盟內部市場電子交易之電子身分認證及信賴服務規章(EIDAS)及EBSI標準完全接軌(fully align)」。 如我國企業欲強化既有的產品生命週期資料管理機制,可參考資策會科法所創智中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,從數位資料的生成、保護與維護出發,再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證之流程化管理機制,協助產業循序增進資料的可追溯性。 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)

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