美國廠商使用之DMCA侵權調查正確性遭質疑
一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出，媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體，不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知（takedown notices）給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生，R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。
但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出，這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵，可能使對方遭受不當的侵權指控，甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中，研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量，實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案，卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。
該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址，卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何，在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告，不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。
- http://www.cs.washington.edu/homes/piatek/
- http://publications.mediapost.com/index.cfm?fuseaction=Articles.showArticle&art_aid=84125&art_type=13
- http://techreport.com/discussions.x/14879
- http://bits.blogs.nytimes.com/2008/06/05/the-inexact-science-behind-dmca-takedown-notices/?scp=4&sq=digital%20industry&st=cse
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。
淺談區塊鏈之著作權保護機制淺談區塊鏈之著作權保護機制 資策會科技法律研究所 法律研究員 翁竹霆 105年11月21日 FinTech，即金融科技，泛指利用科技使金融服務變得更有效率之創新技術。因比特幣（Bitcoin）而廣為人知之區塊鏈（Block chain）技術便是其中之一大代表，其對金融產業帶來破壞性之創新，顛覆金融產業長久以來之概念架構，未來勢必對人類社會帶來不小的影響。 著作權又稱版權，係指在作品上設定權利，並加以保護之制度，長久以來與科學技術相輔相成，共同促進人類社會進步[1]。然網路技術使作品複製與傳播之成本大幅降低，對著作權制度之震撼甚大，管見以為，以點對點（Peer-to-Peer）網路技術為基礎之區塊鏈，恰是著作權制度與網路技術此番挑戰之調和劑，引入區塊鏈技術應用於著作權保護，使新科技不僅是對法制帶來危機，亦可能是帶來轉機，此為本文撰寫之契機。 壹、技術背景 區塊鏈之概念最早可溯及2008年11月，中本聰發表之《比特幣：一種對等式的電子現金系統》[2]。簡言之，區塊鏈是一去中心化之分散式系統，在P2P網路上利用非對稱加密技術記錄每筆行為資訊，具有去中心化、透明性、開放性、自治性、訊息不可篡改、匿名性等六大特徵[3]。比方說在一塗鴉牆上，人人在牆上可畫可看牆上訊息，但僅有訊息之收發當事人能看懂訊息內容。 區塊鏈能防止訊息偽造，提升系統穩定，將傳統交易對人的信任更新為對技術的信任，降低信任成本，當前各國正積極投入區塊鏈之應用。然區塊鏈技術雖有諸多優點，亦不例外有其缺點。本質上，區塊鏈係以成本為代價，換取鏈內資訊之真實與完整，此缺陷反映於該技術之時間與空間成本。 貳、我國法制 區塊鏈發展至今，其應用領域已延伸至各種領域，如數位金融、食安履歷、智財保障等，本文將聚焦於區塊鏈技術對著作權存證之應用機制。 有權利即有救濟之法理，可見於我國大法官會議釋字第243號解釋，故著作權受有侵害時，著作權人應得提訴以維護其權利。然依我國民事訴訟法第277條與刑事訴訟法第232條、第319條之規定，民事原告和刑事告訴人負有證明自己為權利人或被害人之一舉證責任，就採行註冊或登記主義之專利權、商標權而言，權利人之舉證或非難事，惟於採創作主義之著作權而言，此舉證責任難度顯然高於專利權人及商標權人。就此我國著作權法雖有參酌各國立法例，規定如著作人之著作符合一定推定規則，在訴訟上即不負有舉證責任，此即「著作人推定」[4]。依著作權法第13條之著作權人推定之規定，必須在著作之原件或其以發行之重製物上，或將公開發表時，以通常方法表示著作人之本名或眾所周知之別名。反面解釋來說，若著作人一時疏忽或因該創作領域之習慣，未於著作表示著作人本名或別名，著作人將難受推定而享有著作權，創作心血將付之一炬。 我國最高法院92年度台上字第1664號判決之見解認為，著作權人為證明著作權，應保留其著作之創作過程、發行及其他與權利有關事項之資料作為證明自身權利之方法；該判決更指出著作權人至少需證明著作權人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作；102年度台非字第24號判決重申著作權人未提出或交待研發過程之相關資料，尚不足認其主張之系爭標的係屬著作，亦不得僅憑該造友性證人之宣誓書及證言云云，即謂所述創作歷程可採；而智財法院97年刑智上易字第70號判決中則指出，該件鑑定小組藉由就權利人之營業處所及其創作過程進行實地勘查，推論得知告訴人係真正創作之著作權人。基此，權利人無法受有著作人推定時，需提出證據，跨越三道門檻，方可證明其確有權利，此為現行制度下，著作權人維權所面臨之現實難處。 如前所述，當前著作權人之維權存在著舉證難、週期長、成本高的問題，而區塊鏈在技術上可應用於著作權之存證，與實務見解之著作人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作等待證事項完美匹配，原因分析如下： 一、著作權人身分 此部分意在證明著作確係主張權利人所創作，證明難度應不高，僅需著作人於登入系統時進行身分驗證，透過如帳號密碼、電子憑證等技術，便能推定系統之使用者確為著作人本人。目前多數網路平台均有採相似技術，於登入系統時確認使用者之身分、年齡等資訊，如結合區塊鏈不可篡改之特性，將更可保存身分資料，確認真實性。惟著作人本人是否具行為能力，甚至具備創作能力，尚非區塊鏈技術可以解決，仍需視個案事實認定之。 二、著作完成時間 區塊鏈在技術上，其區塊之排列係按照歷史時間順序，恰可將我國實務見解強調之創作過程，如日記般記載呈現，清楚確定著作係於何時生成而取得著作權，有助於釐清權利取得先後之爭議。 三、非抄襲之獨立創作 所謂創作過程乃著作人在創作時之相關紀錄，常見之紀錄包含筆記、草稿、設計圖、會議紀錄等。又因我國法律並無明定何謂抄襲之判定基準，法院常以創作過程做為認定系爭著作是否抄襲之依據。惟著作人於訴訟中證明自己確非抄襲存有困難，縱委請公證人進行著作認證，或將著作寄存於特定機構，亦僅能證明自己在特定時點完成著作，仍無法證明系爭著作係自己之獨立創作[5]。若運用區塊鏈具有去中心化、透明性、訊息不可篡改等特徵，即能確保創作過程係被忠實記錄於區塊鏈中，不受變更；過程訊息之完整性與真實性亦可通過科學之檢驗，便於著作人舉證證明系爭著作之創作過程。透過作品之創作緣由、經過細節，輔以庭審詰問質證，即可舉證之著作人確為實際創作者。 綜上，如導入區塊鏈對我國之著作權進行存證保護，作為此技術之新運用，應符合法院實務見解與創作市場需求，具有可行性。 叄、國際實例 台灣近期已有銀行業者將區塊鏈運用於金融業務[6]，如欲建立我國區塊鏈之著作權保護機制，或可借鑑國外成功實例，汲取他人操作經驗。目前國際上，將區塊鏈技術運用至著作權保護之實例以歐美為大宗，包括blockai[7]、Ascribe[8]、Verisart[9]等許多網路平台運用區塊鏈對著作權進行存證，本文分別簡介如下： 一、blockai 美國長久以來係由國會圖書館管理著作權事宜，惟實作程序上曠日費時且效率不彰。blockai便在此環境中誕生，作為一運用區塊鏈保護著作權之網站，其旨在提供更簡單有效的新選擇。blockai以區塊鏈建立公眾資料庫搭配圖像比對技術，以證明作品確由著作權人創作進而保障之。其開立之著作權證書雖並無法定證據效力[10]，但因區塊鏈信息不可篡改之技術特徵，仍可成為法庭上有相當證明力之證據[11]。 二、Ascribe 德國的Ascribe通過區塊鏈，使作者可以確定作品的權利屬性，安全的進行分享並追蹤作品傳播情況[12]，亦透過區塊鏈對作品創作真實性進行認證，在發行時可就發行數量進行限制，旨在使數位內容作品在網路環境中能如同實體作品般具備稀少性。與blockai作法類似，Ascribe也提供著作權證書[13]，該證書除作者名稱、作品名稱、完成時間外，更包括所有權人、交易時間，透過紀錄所有權移轉歷程體現數量限制、追蹤傳播情況的功能，有效避免一權多賣。 三、Verisart Verisart亦是透過區塊鏈從事著作權保障的網站，作法係提供一App予使用者，使其可以簡單、快速地驗證作品，使用者包括創作者、收藏家、交易者不等，與其他平台不同處在Verisart操作上通過手機、平板電腦等行動裝置，在作品訊息的資料上，更記載作者當前地點，突顯行動性，係區塊鏈技術與行動裝置的創新結合，以行動裝置使著作權的存證不受時間、地點的桎梏。 雖然區塊鏈目前只能提供每秒150次交易，但對著作權驗證已堪用。蓋著作權存證之目的在於呈現訴訟實務上所重視之創作過程，該過程係一歷史事實之呈現，著眼於訊息之正確與完整，而不要求訊息傳遞之即時性，是以區塊鏈技術上之時間成本，於此並不構成致命缺陷；至於空間成本，因硬碟儲存技術之發展，儲存空間已可以極低成本予以克服。 肆、結論 面對虛擬貨幣之新思潮，各國政府與民間爭相投入區塊鏈之應用研究，望能藉新技術降低產業成本，如中國人民銀行成立中國區塊鏈研究聯盟，美國有利用區塊鏈保障著作權之平台，台灣亦有金融業者加入全球區塊鏈聯盟與國際接軌。從我國著作權訴訟實務上著作人舉證責任視之，通過科學技術保障權利標的進行舉證，與一般證人之證言宣誓有別，證據之證明力更禁得起檢驗。在我國現行法未有著作權登記制度之際，引入區塊鏈於著作權保護之應用，可對現行法制上之舉證難題對症下藥，緩和權利人不易舉證之窘境，使權利人更能獲得其應有之權益保障，落實我國著作權法之立法目的。期待產業主管機關或著作權專責機關，推動運用區塊鏈技術解決創作舉證不易而產生的著作權歸屬糾紛，並進一步利用區塊鏈技術於授權交易，促進原創作品的流通，為我國數位經濟與文化創意發展構築更加完備的發展環境。 [1] 吳偉光，《數字技術環境下的版權法》，知識產權出版社，頁17（2008）。 [2] Satoshi Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (last visited Oct. 3, 2016). [3] 長鋏、韓鋒，《區塊鏈：從數字貨幣到信用社會》，中信出版社，頁54（2016）。 [4] 蕭雄淋，《著作權法論》，五南出版股份有限公司，第七版，頁71（2010）。 [5] 台灣內容市集網站，https://www.tcrm.org.tw/index.php（最後瀏覽日：2016/10/04）。 [6] 華銀區塊鏈應用大躍進，http://udn.com/news/tory/7239/2035353（最後瀏覽日：2016/10/20）。 [7] blockai網站, https://blockai.com/ (last visited Oct. 4, 2016). [8] Ascribe網站, https://www.ascribe.io/ (last visited Oct. 20, 2016). [9] Verisart網站, https://www.verisart.com/ (last visited Oct. 20, 2016). [10] 蔡茜堉，金融科技專利現況，http://www.tipo.gov.tw/public/Attachment/67259101946.pdf（最後瀏覽日：2016/10/04）。 [11] 區塊鏈豈止用於金融？外國新創利用技術保護知識產權，http://unwire.pro/2016/03/15/blockai-uses-blockchain-to-protect-intellectual-property/startups/（最後瀏覽日：2016/10/04）。 [12] 長鋏、韓鋒，《區塊鏈：從數字貨幣到信用社會》，中信出版社，頁229（2016）。 [13] Ascribe證書範例, https://d1qjsxua1o9x03.cloudfront.net/live%2Fcb70ab375662576bd1ac5aaf16b3fca4%2F23964ae7-3bfc-46b4-85d6-05c9f09ba300%2Fcoa%2Fcoa-2016-01-04t12-56-13.pdf (last visited Oct. 20, 2016).
歐盟知識產權報告顯示智慧財產權對於企業經濟績效具有正相關歐盟智慧財產局（European Union Intellectual Property Office, EUIPO）與歐洲專利局（European Patent Office, EPO）於2021年2月所發布的研究報告「智慧財產權與企業績效」（Intellectual property rights and firm performance in the European Union）中，調查了歐盟成員國，總數超過12萬間公司，分析擁有智慧財產權（包含發明專利、設計專利與商標）跟未擁有智慧財產權的企業表現。 該研究報告分析結果顯示，擁有智慧財產權的企業經濟績效優於無智慧財產權的企業，平均來說擁有智慧財產權企業的員工工資比無智慧財產權企業的員工工資高19%，人均收入則平均高20%，這情況在中小企業更為明顯，擁有智慧財產權的中小企業比起無智慧財產權的中小企業，人均收入約高68%，再以擁有不同類型的智慧財產權進行區分，擁有發明專利的企業，其員工工資約高53%，收入約高36%，擁有設計專利的企業，其員工工資約高30%，收入約高32%，擁有商標的企業，其員工工資約高17%，收入約高21%。 該研究報告的內容尚無法找出智慧財產權有助於提升企業經濟績效的關鍵證據，但已呈現出智慧財產權與企業經濟績效之間具有正相關的趨勢，也凸顯出中小企業利用智慧財產權的巨大潛力。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
IMDRF於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》草案，促進國際監管的一致性與產品流通性一、緣起與目標 「依賴制度（reliance）」指一國有效利用他國的審查結果，而減少重複作業、提升效率，並促進病人更快取得安全、有效產品的政策。為此，國際醫療器材法規管理論壇（International Medical Device Regulators Forum, IMDRF）於2025年3月提出《醫療器材監管依賴計畫操作手冊》（Playbook for Medical Device Regulatory Reliance Programs）草案，協助各國建立與管理依賴制度。惟此制度並非「無條件接受他國決策」或「國際換證」，而須由各國自行決定如何利用依賴制度，並承擔最終監管責任。 二、應用範圍 該手冊適用於所有醫療器材（含體外診斷器材）或輔具，並涵蓋產品生命週期各階段（如技術文件審查或品質管理系統驗證等）。 三、依賴機制的類型 手冊歸納三類依賴機制並舉例說明： 1.工作共享（Work-sharing）：指多國協作進行監管任務，可為聯合評估、聯合檢查，或共同推出監管標準等。如IMDRF推出的「醫療器材單一稽查計畫」，訂定多國之驗證機構對製造商的統一稽核標準，使廠商受稽後所作成的稽查報告可一次性符合數國法規。 2.簡化審查（Abridged Review）：以他國完整的審查成果作為基礎，僅針對當地「特有」及「新增」的風險進行審查。如新加坡健康科學局已實施簡審制度。 3.承認（Recognition）：正式接受他國監管決策結果作為判斷依據，可分為單、雙、多邊的承認。如CE標誌的醫材可在歐盟27個成員國內通行。 四、結語 IMDRF並非藉由該手冊推行「最佳模式」，而是協助各國依需求發展適合的監管依賴策略，加強協作與資源共享，進而促進全球監管上的一致性與產品流通性。近年世界衛生組織及區域組織（如歐盟、東協、非洲聯盟發展署）越加重視各國監管法規的一致性，並將審查資源移向人工智慧或高風險醫材的監管探索中，此監管趨勢值得我國持續關注。