本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本修正施行藥機法與醫療法以強化藥品供應韌性 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月10日 日本政府為因應後疫情時代全球供應鏈失衡,以及國內學名藥產業因品質違規(GMP)引發的結構性缺藥危機,徹底解決國內藥品供應鏈之脆弱性,於 2025 年(令和 7 年)5 月 14 日國會表決通過《確保藥品及醫療器材等之品質、有效性及安全性法》(下稱《藥機法》)與《醫療法》等之修正法(令和7年法律第37號),並自同年 11 月 20 日起分階段施行。此項歷史性改革象徵日本為了確保藥品供應韌性,從藥事管制與確保醫療提供體制之觀點,將企業的自主遵從正式躍升為國家經濟安全保障之核心位階。管理手段亦從過往的行政上通知,轉向具備法律強制力之「韌性監控體系」。 壹、立法背景 2020 年底,日本因日醫工、小林化工等學名藥龍頭發生大規模 GMP 違規,引發震驚全國的缺藥潮,徹底暴露日本醫藥產業的四大結構性危機:首先是「少量多品目」特徵與惡性低價競爭導致產業結構失衡,使企業陷入收益低且產線缺乏彈性的惡性循環;其次是每年藥價改訂持續壓縮利潤,致使醫療必需藥品難以維持生產成本;再者是 API 原藥料高度依賴中、韓、印等海外市場,造成嚴重的供應鏈脆弱性;最後則是產銷資訊不透明與總價議價機制導致流通失靈,誘發恐慌性囤貨。厚勞省體認到單靠市場機制與行政指導已難以為繼,遂決定修訂《藥機法》與《醫療法》,將供應安全提升至法律位階,建立國家主導的「強韌性監控體系」,從根本強化藥品供應韌性。 貳、立法重點說明 本次修法首要戰略係建立由廣入深之金字塔監控體系。 一、特定藥品(處方藥)的基礎監控 (一)特定藥品之申報義務 依據修正後《藥機法》新設「特定藥品」定義,將絕大多數處方藥納入監控,確立「常態性申報義務」。製造販賣業者負有定期申報製造、進口及銷售流量數據之法定義務,旨在消除資訊黑洞並實現供應鏈可視化。 (二)供應不穩之報告與公開 製造販賣業者若發生出貨停止或限制出貨情形,或預見 6 個月內有發生之虞,應向厚勞大臣報告。大臣應將該申報內容公開,並得要求相關業者(含批發商)就製造、銷售、授與狀況提出報告,以利掌握替代藥品之供應現狀。 (三)請求相關業者協力(醫療法權限) 大臣針對特定藥品供應不足或具極大可能性(蓋然性)時,得要求供應端(藥廠、批發商)增產或調整銷售;針對使用端(藥局、醫院),得要求在調劑或處方上採取適當配慮(如節約使用)。 (四)設置供應體制管理責任者 藥廠必須指定專門負責人,其法律地位與品質負責人對等,專職負責供應鏈風險管理。若違反義務,行政機關可命強制撤換該負責人。 二、戰略保衛層:醫療法上「供給確保藥品」之計畫管理 針對前述特定藥品中,大臣得指定「醫療上不可或缺」且「供需風險顯著」之品項為「供給確保藥品」或「重要供給確保藥品」。 (一)藥品分類標準與指定 厚勞大臣衡量疾病嚴重性、有無替代療法及供應鏈狀況等,綜合考量後進行指定,並將藥品依重要性分為三類: 1. A類: 斷貨將直接危及生命且無替代藥(如全麻劑、碳青黴烯類抗生素)。 2. B類: 臨床必需,替代藥切換具高度挑戰(如抗癲癇藥、窄治療窗口藥品)。 3. C類: 臨床常用藥,替代容易且供應來源分散(如一般血壓藥)。 厚勞省於2025年11月10日公告(厚生勞動省告示第292號)供給確保藥品及重要供給確保藥品清單,並自同年月20日起實施。供給確保藥品共762成分,其中重要供給確保藥品清單75成分(A+B)[1],其管制強度由強至弱。A類與B類之差異為相對性之結果,其因指定所產生之法律效果相同。 (二)上游管理與強化義務 指定對象包含「製造該藥品不可或缺之原料或材料」,將管理延伸至活性成分(API)及關鍵賦形劑。業者負有強化義務,包括遵循「穩定供應確保指針」、配合平時監測及遵循行政機關之協力要請。 (三)平時監測配合義務,接受政府針對供應鏈穩定性之常態化檢查與壓力測試。 (四).協力要求之遵循,當供應不足出現徵兆時,行政機關可發布正式之「協力要求」,要求業者調整出貨計畫或優先供給特定醫療機構。 三、重要供給確保藥品之強制義務 針對「重要供給確保藥品」,厚勞大臣擁有兩階段強大權限: (一)預防階段:發布「未然防止措置指示」 若合理判斷存在供應不足之蓋然性,大臣得指示業者擬定並申報「供給不足未然防止措置計畫」。業者負有法定義務執行預防措施,如原料多軌化或增加庫存儲備。 (二)危機階段:發布「增產等指示」 當「現已供應不足」或不足之蓋然性特別高時,大臣得指示業者擬定並申報「製造或輸入計畫」。此機制賦予政府在市場失靈時直接介入,將企業計畫轉化為法律強制義務。 參、立法評析與建議 日本此次修正施行之核心在於使藥品供應韌性具備強制性法律基礎。將通報門檻提前至「預見風險之虞」,並擴大監控範圍至關鍵原料,確保行政機關得以早期介入。並建立法治化的管制手段,賦予主管機關下達「強制增產指令」與「流向調控指令」的法源,並將批發商納入義務對象,確保調度實效性。 我國115年3月4日公布修正《藥事法》,核心為確立必要藥品「常態性申報義務」,要求藥商定期回報產銷數據並於六個月前預警缺藥(§27-2);授權主管機關得限制供應流向及專案核准替代品(§27-3)(以上兩條另訂施行日期);並擴大緊急專案核准之要件(§48-2)。違者最高可處200萬元罰鍰。此舉標誌著我國由被動通報正式轉向主動監控機制。 相較於日本將監控觸角延伸至上游原料(API)並賦予政府下達「強制增產指令」的剛性權力,臺灣新法雖強化了監控與流向限制,但管理深度仍侷限於成品藥。日本的「分級管理」與「專職管理員」制度,相較臺灣現行的必要藥品申報,展現出更具層次感的精準干預能力與法律規範力。 [1]2021年厚勞省以「安定確保藥品」名稱,公布第一次關鍵藥品清單共506成分,其中A成分21種、B成分29種。本次藥機法法律明文定為「供給確保藥品」清單增加約1/3成分。
中國大陸法院認定AI創作可受著作權法保護中國大陸法院認定AI創作可受著作權法保護 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月05日 近期生成式AI的工具運用,無論是生成文字的ChatGPT、生成圖像的Midjourney及生成影片的Pictory,技術一日千里,蓬勃發展;其應用已逐漸進入一般人的生活領域網,而且產生AI產出的侵權爭議,滋生運用AI創作的生成內容是否可主張著作權之疑義。我國經濟部智慧財產局於今(112)年6月以經授智字第11252800520號令 函指出--「AI利用人如係單純下指令,並未投入精神創作,由生成式AI模型獨立自主運算而生成全新內容,該AI生成內容不受著作權法保護。」採取否定見解 。不過其前提係「單純下指令,並未投入精神創作」,適於日前中國大陸北京互聯網法院於11月27日以(2023)京0491號民初11279號民事判決 認為如可認定屬「非機械性智力成果」,運用AI生成的圖片仍可受著作權保護。 壹、事件摘要 本案起因於原告將其使用開放原始碼的Stable Diffusion以輸入提示詞的方式,生成「春風送來了溫柔」之少女人像圖,並發布於網路平台。原告於事後發現,被告將該圖原有的原告署名浮水印(平台所發予的用戶編號)截除,並使用於其在網路上發布的文章中使用該圖做為插圖。原告因此提起姓名表示權與網路傳輸權的侵權訴訟。 被告主張系爭圖片具體來源為網路取得,已無法識別來源與浮水印,並不能確定原告是否享有圖片之權利;而且其所發布的主要內容為原創詩文,並非系爭圖片,亦未做為商業用途,並無侵權故意。 原告於本案中提出生成過程的影片佐證資料,北京互聯網法院認定呈現下列具體生成(取捨、選擇、安排與設計)步驟: 一、選擇前述軟體程式提供的模型,初步決定畫面最終生成的可用素材,決定作品的整體風格、類型。 二、為展現一幅在黃昏的光線條件下具有攝影風格的美女特寫所需,輸入有關類型、主體、環境、構圖、風格的提示詞,包括:「超逼真照片」與「彩色照片」類型;「日本偶像」主體並詳細描繪臉部皮膚、眼睛、辮子等細節;「外景」、「黃金時間」與「動態燈光」之環境提示;「機前瀏覽(眼看鏡頭)」、「酷姿勢」為構圖提示;「底片紋理、膠卷仿真」等風格提示。另並進行輸入反向指令提示,包括:繪畫、卡通、動漫等要求,以避免此類風格出現於生成內容。 三、進行相關參數設定,以及多次試驗的調整,包括採樣方法、清晰度、圖形比例等不同參數設置。 貳、重點說明 北京互聯網法院根據原被告的陳述與提供的證據資料,認定原告的AI生成圖構成作品(受著作權保護),且原告享有該作品之著作權: 一、法院首先提出四個認定是否構成作品的判斷要件:1.是否屬文學、藝術、科學領域;2.是否具有獨創性(原創性);3.是否具有一定的表現形式;4.是否屬於智力成果。同時認為本案須審酌的重點在於獨創性與是否屬於智力成果。 二、關於「是否屬於智力成果」,法院認為從原告構思圖片到最終圖片選定為止,原告進行了一定的智力投入,例如設計人物的呈現方式、選擇提示詞、安排提示詞的順序、設置相關的參數、選擇符合預期的生成內容,已具備本要件。 三、至於「是否具有獨創性」,法院認為非有智力投入的都具有獨創性,如「按照一定的順序、公式或結構完成的作品,不同的人會得到相同的結果」,則屬「機械性的智力成果」,並不具有獨創性。但運用AI生成過程若能「提出的需求與他人越具有差異性,對畫面元素、布局構圖描述越明確具體」就越能呈現人作者的個性化表達。因此,法院認定原告雖然AI創作沒有使用畫筆,也與過去使用繪圖軟體不同,但原告對於人物及其呈現方式透過提供進行設計,並透過反覆的修改參數、調整修正,這過程呈現原告的審美觀,而亦可見不同人使用該AI工具可以自行生成不同的內容,故該作品「係由原告獨立完成、體現了原告的個性化表達」。 四、針對原告是否享有該圖作品的著作權,法院採肯定看法認為: 1.雖原告使用AI工具的行為類如委託他人設計,於委託時該是受託人為創作人,但委託與AI工具區別在於委託人具有自主意志,AI工具本身並沒有,不是自然人或法人等民事主體,依法(中國大陸著作權法)該AI工具本身無法成為作者而享有著作權。 2.事實上仍是人以工具進行創作,而工具的設計者亦已於GitHub論壇的授權條款中揭示該工具的授權人並不對使用者所生成的內容主張權利。 3. AI工具的設計者本身並沒有創作該圖的意願,亦無預先設定後續生成內容,未參與創作的生成過程,其訓練雖然是投入相當大的心力,但投入的是在工具的創建而非特定內容的生成。 參、事件評析 本案最終由原告獲得勝訴,法院認定被告侵害其姓名權與公開傳輸權,雖然法院認為使用AI工具的行為類如委託他人設計,於委託時該是受託人為創作人,但也認為AI工具本身並沒有自主意志,不是可享有著作權利的主體,依法(中國大陸著作權法)該AI工具的使用本質仍是人以工具進行創作,而工具的設計者並沒有生成內容的意思與投入,故應由多次修改呈現其個人表達念的使用者取得著作權。本文認為可以從此判決中獲得下述啟示: 一、對初次生成結果進行修改指令是取得原始性的重點:現今AI工具的使用,如要求程度不高,其實只須簡單的指令,例如生成一個xx的圖片,即可產生一張可用的圖片,但此時AI生成的內容僅是「按照一定的順序、公式或結構完成的作品,不同的人會得到相同的結果」,屬「機械性的智力成果」,將不具有獨創性。 二、反覆修改、調整參數呈差異化,即便是AI生成亦獲保護:運用AI生成過程應力求與他人的使用具有差異性,對畫面元素、布局構圖描述越明確具體,越能呈現人個性化表達,始能取得著作權保護。而反覆的修改參數,例如視線角度、光影呈現方式、表情姿勢要求等圖片的細節呈現,強化呈現個人化的思想、表達、創作投入,即可獲得著作權保護。 三、AI生成世代的著作保護更須重視創作歷程的存證:本案原告取得勝訴的重要關鍵,在其於本案中提出生成過程的影片佐證資料,證明其使用過程的需求(在黃昏的光線條件下具有攝影風格的美女特寫)、取捨(輸入反向指令提示,包括:繪畫、卡通、動漫等)、選擇(「日本偶像」主體並詳細描繪臉部皮膚、眼睛、辮子等細節)、安排與設計(「機前瀏覽(眼看鏡頭)」、「酷姿勢」等構圖)步驟呈現其多次試驗的調整的事實證明,若無此佐證影片,單依生成結果難以證明其創作投入,訴訟結果可能會變成敗訴。 四、AI生成工具的使用須注意生成結果的權利歸屬約定:即便本案針對原告使用AI生成工具的生成結果可受著作權保護,但原告是否享有該圖作品的著作權,法院再次確認工具的設計者的授權條款並沒有對使用者所生成的內容主張權利,若該條款約定使用者不依法可享有的內容權利,使用者的權益將受影響,是必須特別要注意的事情。 如同北京互聯網法院在判決中提及的,在照相機出現之前,人們需要高度的繪畫技術才能再現物體形象,但即便出現智慧型手機亦不影響我們運用它產生有獨創性的作品而構成攝影著作。可預見的未來AI技術會越發達,人的投入會越少,但這並不影響著作權制度鼓勵作品創作的立法意旨,只要有創作性的投入,即便只是反復的指令下達,也仍是受著作權法保護的獨特的個人作品。 [1]詳見臺灣智慧財產局頒布函釋說明生成式AI之著作權爭議,理慈國際科技法律事務所,https://www.leetsai.com/%E8%91%97%E4%BD%9C%E6%AC%8A/interpretation-released-by-taiwans-ipo-to-clarify-copyright-disputes-regarding-generative-ai?lang=zh-hant,最後瀏覽日期2023/12/04。該文提及的智慧財產局令函,本文未能於於該局之著作權函釋系統中檢索到。 [2]該局111-10-31以電子郵件1111031號令函提及有關人工智慧(AI)的創作,如是「以人工智慧為工具的創作」,也就是人類有實際的創意投入,只是把人工智慧(例如:繪圖軟體)當作輔助工具來使用,在這種情形依輔助工具投入創作者的創意而完成的創作成果仍可以受著作權保護,著作權則由該投入創意的自然人享有,除非有著作權法第11條及第12條之情形。 [3]判決全文詳見https://mp.weixin.qq.com/s/Wu3-GuFvMJvJKJobqqq7vQ,最後瀏覽日期2023/12/04。
日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 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)
網路中立管制在美國與歐盟的新發展