美國FCC公布低功率電視強制數位轉換時程
美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission）於2011年7月15日公布第二份報告與命令（Second Report and Order），針對低功率電視（low power television, 簡稱LPTV）數位轉換時程進行規範，並預訂於2015年9月1日強制關閉低功率類比電視訊號的放送。
美國國會已於2009年6月12日強制關閉類比電視訊號的放送，但此規定僅適用於全功率電視台，並未及於低功率電視。所謂的低功率電視，為FCC於1984年針對在地性質的、小型的社區電視服務所創設的類型；這些社區有可能地處鄉野，但也有可能為大都會區內的個別社區。
FCC在這份命令中同時要求現行使用700Mhz頻段(channels 52-69)的類比與數位低功率電視台應在2011年9月1日前提交轉換規劃（displacement applications），並於2011年12月31日停止使用700Mhz頻段。
韓國國家智慧財產人力培育綜合計畫初探 科技法律研究所 2014年08月05日 壹、事件摘要 韓國政府暨2008年4月提出「第一次國家智慧財產人力培育綜合計畫(2008~2012)」[1](以下簡稱第一次綜合計畫)後，於2012年12月提出「第二次國家智慧財產人力培育綜合計畫 (2013~2017)」[2](以下簡稱第二次綜合計畫)，以「創意人才、知識財產之管理與服務所需專門人才的培育」為目標，強化並提升韓國在全球化市場的競爭力。 韓國人才培育綜合計畫旨在培育優秀專利人才、智財實務人才，透過質與量的同步增加與水準提升，以期補足智財人力缺口。當中各項措施思維，是否有值得我國借鏡之處，本文將介紹第一次綜合計畫目標及主要成果，並以此為基礎說明第二次綜合計畫在政策說明、預期成果等規劃上的改進作法，進而歸納說明韓國在人才培育相關觀念想法，供國內相關政策發展之參考。 貳、重點說明 一、計畫背景 第一次綜合計畫於2008年提出，目的是為因應韓、美FTA締結與生效後，韓國企業將面臨全球化市場競爭，專門領域人才之需求量日益增加，但相對在以智慧財產法學為中心之人力供給與相關職務教育卻尚未成熟。 第一次綜合計畫目標有三，首先是擴充優秀之專利創造潛力、再者是增加企業智財實務人力數量及提升水準、最後則是要提高智財法律服務的素質，以期提高智慧財產的競爭力。主要四大政策包括：(一)強化智財研究人力培育；(二)培育企業智財實務人才；(三)培育智財服務領域人力資源；(四)擴充智財人才培育之基礎。 在第一次綜合計畫中，以大學生及企業人力為對象之智財教育課程，對於上述對象之能力有顯著幫助、獲得肯定。但除此之外，課程內容不夠多樣化、制度化，以及課程程度未達標準，所提供教育現場之實務界人才以及國際業務之專家亦不足，被認為是第一次綜合計畫不足之處[3]。於是在此背景下，第二次綜合計畫設定兩大計畫目標「以智財經濟為基礎，培育智財人才」、「體現智財之大眾化與智財文化的深層教育」，並以此設定五大政策，本文就其內容以及相關措施為具體說明。 二、政策架構 在第二次綜合計畫中，共分為五大政策，分述如下: （一）強化培育商業智財管理人才 韓國政府認為，若要強化人才的培育與供給、提升企業競爭力，在政策上第一步必須針對「智財管理人力」進行加強。包括促進企業內部成立智財專責部門，依據不同管理領域[4]給予理論與實務的教育課程、各國智財制度與紛爭解決有關專門教育[5]，乃至於碩士學位課程（如為因應海外智財紛爭應對，韓國企業提供學費百分之50補助，鼓勵在職進修之碩士課程「智慧財產專門學位課程(MIP)」）。同時，加強企業經營者智財經營意識亦屬至關重要之事。透過在大企業以及中堅企業設置專門智財部門及智財最高負責人，並讓各企業間可以針對智財進行合作、資訊共享[6]。或是直接派員前往各地區中小企業聚會，傳達IP經營優秀事例、經營訣竅，皆是韓國強化企業經營者IP經營概念之規劃作法。另外，則是擴大產學研合作與就業市場連結，透過「企業-大學-政府」合作，提供企業所需人才之教育，同時也讓企業透過採用優秀人才強化其智財能量。最後，則是在智財經營、發明、設計等領域，發掘、培育次世代的領導能力，為未來競爭力做準備[7]。 （二）培育全球化智財服務專門人才 第二個政策著重於智財服務人力的培育。國際智財紛爭加劇，需要有能夠因應時局改變之專利師養成教育以及考試制度改進。過去在第一次綜合計畫中，先著重於專利師的數量，以供給市場需求。而第二次綜合計畫中，透過「教育-考試-實務研習-多樣化專業課程」的專利師培育政策，期望在電子/通訊、化學/生命、機器/金屬等專業領域能夠提供專業化的服務，並能在法律市場開放的現實環境中，培育[8]可以進入海外法律服務的專利師，同時能夠為韓國企業處理海外智財紛爭。 再者，對於專利師該有的社會責任部分，韓國推動專利師與律師則共同組成「專利家庭醫生(patent home doctor)[9]」制度，透過才能分享(Pro Bono)專家池(pool)[10]，提供中小企業在發生紛爭時可以透過此一制度來諮詢。同時也與各地區智財中心連結，希望各地區都會有一專利師事務所，以深化智財教育。 此外，韓國政府已於今年7月完成專利師考試制度修正案[11]，預計增加實務考題以及改變計分方式。再者，對於律師智財教育部分，則與法學專門大學院[12]合作，提供其研究生智財業務實習的機會，以培育智財紛爭解決之專門人才。 （三）培育融合型智財創造人才 第三個政策著重於研究開發人才的智財意識。首先，針對理工科大學生以及研究生等預備人才，依據其領域別開設不同課程，並鼓勵申請輔系，期望培育出兼具技術與智財層面的專業人才。另外，針對一般大學學生則鼓勵主修與智財相關之課程，使大學畢業生兼具專業領域與智財領域的能力，以期提供相關研究機構具備專業與智財能力之研發人才。除部分大學已開設智慧財產專門學位課程(MIP)碩士班、智財課程放入大學正規科目外，學校亦會舉辦校園專利策略校運會(캠퍼스 특허전략 유니버시아드，Campus Patent Strategy Universiade[13])、大學創意發明大會、D2B（Design-to-business）等智財實戰活動。從各種活動中將智財的概念帶進校園，深化校園後，也期待能夠將智財的概念透過校園的傳遞普及於一般民眾，使智慧財產的概念不是遙不可及的專業領域。 （四）扎根基層智財教育 第四個政策著重於基層智財教育扎根，包括針對兒童開設各種發明體驗設施[14]、發明文化講座、發明體驗活動，於中小學教育課程中加入發明與智財教育，以深植智財觀念。針對青少年部分，則在高中課程中提供選修智財相關科目，以發掘培養有潛在力之英才[15]。同時結合發明教育與技術教育，培育創造活用之立即可以使用之人才。 （五）智財人才培育之系統化 第五個政策著重於人才培育系統，將培育之智財人力與就業市場結合，以提高人力培育之成果。透過智財人力綜合資訊系統(IP Human Network)[16]使新進人力可順利進入職場、既有人力能有效運用發揮。透過智財財產能力考試(IPAT)[17]，進而能開發智財領域國家職務能力標準(IP-NCS)[18]。並商討是否需要制定「智財教育振興法」[19]，使得韓國能在制度法規面上，完整規範智財人力培育的計畫制定、施行以及相關預算。 參、代結論 先進國家如美國，透過知識密集產業直接或間接促成4千萬件就業。並利用其高附加價值之特性，使創造出之產值甚至佔美國國內生產毛值(GDP)達35%[20]。故有系統的培育智財專門人力，有助於國家智慧財產領域的競爭力，對於經濟發展與產值提升亦有其正面影響。 爰此，韓國在第二次綜合計畫中，便目標設定在5年內(2013~2017)增加2萬名新進人力及其工作機會，累積培育5萬名專門人才，來填補智財專門人力的缺口。其面向則從管理人才、服務人才、研發(創造)人力三方面著手。在管理人才部分，首要著重的是企業如何從現有人力進行培育，提高其智財能力，以及如何透過產學研擴大合作，與就業市場連結來培育下一代管理人才。服務人才部分則是透過考試制度改革積極培育更符合需求之專利師，同時也透過智財教育培育律師的智財紛爭解決能力。針對研發(創造)人才部分，則強調在專業教育的同時，需兼顧智財意識的養成，以期提供相關研究機構具備專業與智財能力之人才。最後，則進一步透過「智財人力綜合資訊系統(IP Human Network)」將培育人才與就業市場連結，促使所培育之智財人才能有效運用。 整體而言，在第一次綜合計畫中，是由政府主導、推行智財教育政策，而在第二次綜合計畫中，則期望達到政府與民間合作進行智財教育，甚至形成民間可自行育成智財人力之循環，此等人力發展思維與作法，值得我們持續觀察與參考。 [1] 第一次國家智慧財產人才培育綜合計畫是韓國於2007年1月18日招開之「第21回 科學技術相關長官級會議」中確認之『智慧財產策略體系推動計畫(案)』之後續處理案。國家科學技術委員會，〈국가지식재산 인력양성 종합계획안〉(2008/04/24)。 [2] 專利廳，〈제2차 국가지식재산 인력양성 종합계획안(2013~2017)〉（2012/12/12）。 [3] 同前註 [4] 在職人力教育預計從2013年的4500名，期望於2015年達到6000名、2017年提升至8000名；新進人力教育則是期望可以達到年平均為1500名。 [5] 針對主要紛爭對象國家專門課程，海內外人力一年200名。 [6] 目前三星電子、LG有公司內部智財教育課程，發掘可能事例，並傳授他公司智財相關課程運作的方法。 [7] 每年選拔50名左右派往美國等先進國家進行交流、學習課程。 [8] 包含CLP(國際授權專門資格認證)培育課程等技術價值評價與授權相關課程。 [9] 특허 홈닥터(patent home doctor)，http://pcc.or.kr/pcc/。 [10] 재능나눔 전문가 Pool。才能分享的概念來自於捐款，除了捐助金錢可以幫助他人外，也可以貢獻自己的專業能力於社會，屬於社會服務之一環。http://pcc.or.kr/pcc/。 [11] 專利廳於預定於今年(2014)下半年提出修法，可望於2018年開始實施。專利廳報導資料http://www.kipo.go.kr/kpo/user.tdf?seq=13740&c=1003&a=user.news.press1.BoardApp&board_id=press&catmenu=m03_01_02 [12] 如同美國law school概念，韓國正式的名稱為法學專門大學院，碩士課程。 [13] http://www.patent-universiade.or.kr，Universiade一詞為結合University + Olympiade兩個字而來。 [14] 美國於華盛頓美國史博物館內的「發明體驗設施(Lemelson Center)」 [15] 「發明英才教育研究院」為有天分之學生及其家長提供諮詢，並提供該生未來志願諮商。英才教育，等同我國資優生教育。 [16] IP Human Network，http://www.iphuman.or.kr/ipes2013/front/gate/main/iphuman_main.do [17] IPAT(Intellectual Property Ability Test)於2010年11月6日正式開始，並於每年的5月與11月舉辦 [18] 韓國產業人力公團，http://www.hrdkorea.or.kr/ [19] 參考科學教育振興法、環境教育振興法、英才(資優)教育振興法 [20] 依據美國商務部(Dept. of Commerce)2012年3月，工作機會有4千萬件(全體28%、直接雇用2千7百萬件、相關雇用1千3百萬件)；產品輸出達＄775billion美金(全體61%、IP服務輸出佔全體19%)；創造出的附加價值為＄5.06trillion美金(GDP之35%)
美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？美國著作權局發布AI著作權報告第三部分：生成式AI訓練－AI訓練是否構成合理使用？ 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月04日 美國著作權局於2025年5月發布著作權與AI第三部分報告之預出版本 （Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version）[1]，該報告重點為生成式AI訓練資料與著作權之關係，彙整各方意見並分析現行法制之挑戰及修改方向，目前發布之版本為預出版本，該報告說明將於近期發布最終確認版，預期其結論與實質內容並不會有修改。 壹、事件摘要 美國著作權局自2023年起即開始對AI所引發之著作權法律及政策問題進行研究，同年8月著作權局發布著作權及AI諮詢通知（Comments on Artificial Intelligence Notice of Inquiry, NOI），徵集各界對AI著作權議題之意見，著作權局亦針對相關議題舉辦多場公聽會及研討會協助意見之蒐集[2]。NOI發布後蒐集到之意見經著作權局整理分析，於2024年7月起發布AI著作權報告，第一部分為數位仿造，第二部分於2025年1月發布為就AI作品之著作可保護性之分析，而同年5月所發布之第三部分則聚焦於生成式AI之訓練。 生成式AI於訓練過程可能大量使用受著作權保護之作品，此份報告針對訓練過程可能涉及之著作權問題進行分析，主要說明AI模型訓練過程中使用受著作權保護作品是否可構成合理使用。 貳、重點說明 一、生成式AI模型訓練及模型權重對重製權之侵害 使用受著作權保護作品進行AI模型訓練涉及著作權中之重製，除非開發者能提出授權或其他合理抗辯如合理使用等，否則可能對一項或多項著作權利構成初步侵權（Prima Facie Infringement）。AI開發者於模型訓練階段會進行多次作品複製，包含下載作品、於儲存媒介間轉換、將作品進行格式化或製作副本等[3]，模型訓練過程中暫時複製之作品亦有可能因其存在於時間足夠而構成重製權之侵害[4]。 在特定情形下，模型權重（model weights）[5]之複製亦可能構成重製權之侵害。訓練過程可能使模型權重包含著作權作品，而若第三方複製了包含著作權作品之模型權重，即便其未參與模型之訓練，亦可能構成初步侵權[6]。若模型能在未經外部輸入之情形下產出與訓練範例相似之內容時，表示此範例必以某種形式存在於模型權重中，故此模型權重之複製極有可能侵犯著作重製權[7]。換言之，不僅開發者有可能因模型權重之複製侵害著作權人之權利，部署、使用等第三方若複製模型權重亦有可能構成對重製權之侵害。 著作權局指出，模型權重究竟是否會構成重製權或甚至衍生作品之侵權，須判斷該模型權重是否保留與作品受權利保護部分實質相似之內容，僅有在實質相似之情形下，模型權重之複製才可能構成侵權[8]。 二、合理使用 對著作權作品之合理使用可做為作品重製權的抗辯，著作權局於報告中就不同因素分析AI使用著作權作品進行訓練是否得主張合理使用。AI於訓練過程中會有多次複製行為，惟在判斷AI模型訓練是否為對作品之合理使用，仍須視整體使用情境進行判斷[9]。 (1) 作品轉化性須視模型目的及佈署判斷 報告中分析作品之轉化性（transformativeness）[10]，AI訓練使用作品是否具有轉化性並非絕對，而是依據模型最終之功能及佈署有程度上之區別，須依個案判斷。若模型之訓練目的為用於研究或封閉系統，則該模型具高轉化性；若其目的是生成與訓練用作品實質相似之結果時，不具轉化性。多數模型之轉化程度會落在前述兩極端之中間，如模型使用特定類型之作品進行訓練，用以生成使用目的與原作相同之內容時，即便其生成內容未有實質相似，頂多僅為有限度之轉化（modestly transformative）[11]。AI開發商得於其系統設置防護措施，限制模型複製受著作權保護作品之節錄內容，使生成內容之目的與原作品不同，此措施能使模型訓練更具轉化性[12]。 有論者認為，使用受著作權保護作品進行AI模型訓練並非出於表達目的，且近似人類學習，因此實質上應是具有轉化性的，著作權局否定了前述兩種說法。報告中說明，語言模型於訓練時所吸收的內容包含文句、段落及文件之排列選擇，並非單純僅吸收其單字含意，且所生成之模型是被用作創造表達性內容，故不得謂AI模型為非表達性目的[13]。其次，針對人類學習觀點，報告首先闡明，學生基於學習目的亦不得以合理使用為由複製整本著作，因此人類學習並不得直接作為合理使用之抗辯。生成式AI之訓練能迅速分析並生成完美之作品，此非如同人類經學習後會產出具個別人格特質之結果，故著作權局不同意AI模型之訓練為與人類學習相同具有轉化性之論點[14]。 (2) 受著作權保護作品之表達性 AI訓練所使用之受著作權保護作品若具較高創作或表達性，如小說、電影等，其著作權比其他作品如電腦編碼等功能性作品更接近著作權之保護核心。而AI模型訓練來源多元，因此判斷上仍須視個案模型及作品而定。 (3) 使用作品之合理比例 AI模型訓練需大量複製受著作權保護作品，於判斷其複製比例是否合理時，係判斷模型訓練所複製之部分對於受著作權保護作品之數量及重要性使否合理[15]。作品使用之合理性，須考量重要性以及數量，若模型僅使用小部分作品做訓練，但該部分為著作權作品之核心部分，此使用並不一定合理。 在使用完整作品層面，生成式AI較一般搜尋引擎更不具合理性，生成式AI所提供之資訊並非僅限於其訓練資料庫中所複製作品資料。然而，許多生成式AI之訓練方式必須使用完整作品進行訓練，因此，著作權局指出，雖開發者使用完整作品進行訓練與合理使用相悖，但若其訓練具有轉化性目的（transformative purpose），並且有必要透過大量作品之訓練以提升模型效能時，則使用整部作品進行訓練可能被認為合理[16]。換言之，使用完整作品進行訓練合理與否須連同其使用必要性及訓練目的一併考量。 (4) 影響原作品之潛在市場或價值 報告中點出三項生成式AI訓練可能造成的市場危害。 A 銷售損失（lose sale）：權利人因潛在消費者選擇AI複製創作取代原作，而失去收入。 B 市場稀釋 （market dilution）：AI生成內容之速度以及規模對訓練資料中同類作品之市場造成稀釋風險，原作者將更難銷售其作品亦將使消費者更難找到真人創作之作品[17]。AI所生成風格相似之作品亦會導致市場稀釋，風格非為著作權所保障之方為，惟若AI生成與作品風格相似之內容，即便未有實質相似，但消費者可能因此難以分辨AI創作與真人作者，將使AI作品與原作者之作品於市場上直接競爭而影響原市場[18]。 C 喪失授權收入機會 （lost licensing opportunities）：權利人本可就其作品於市場上有授權收入之機會，但因AI未經授權使用作品進行訓練而喪失該部分收入[19]。 三、 授權使用 對於AI自願授權之情形於近年越來越普遍，報告亦肯認自願授權之可行性，雖自願授權可行，且已有開發商開始實施，惟對於完全滿足AI產業之需求仍存有疑義[20]。該報告認為，即便現階段自願性授權仍為發展中之制度，但該制度確實能避免使用著作權作品之不確定性。著作權局認為應讓自願性授權制度於授權市場於無政府干預情形下繼續發展，若未來於特定類型作品中出現失靈情形時，再考慮進行擴大集體授權等干預措施[21]。 參、事件評析 AI訓練使用著作權保護作品是否可以合理使用作為抗辯為近年AI發展下著作權高度討論問題之一。目前美國各地法院中有40多件相關案件正在進行審理，然就此報告之結論觀之，其並未對AI訓練是否可作為合理使用給予統一解答，合理使用與否仍須視個案而定。如同報告結論所提及，AI訓練過程中，使用受著作權保護作品可能具有轉化性，但是否足以構成合理使用，仍須視其所使用之作品、來源以及目的等個案因素而定[22]。AI訓練於著作權仍存在一定程度之不確定性。 值得注意的是，雖報告並未明示AI訓練使否為合理使用著作權作品，惟其立場似乎更偏向有利於著作權利人。例如報告中於轉化性認定具有灰色地帶，開發商是否能主張合理使用仍需於後續由法院個案認定。此外，報告中提及市場稀釋理論，目前尚未有法院採用，對合理使用之認定較為嚴格，即使未有實質相似之生成內容亦有可能因影響市場競爭被視為非合理使用，可見該理論對著作權利人之權利保障。 同時著作權局亦正向看待產業界透過自願性授權進行作品訓練之方法，雖該制度於AI訓練上尚未為一完善制度，但確實地授權制度能同時促進產業發展並保護著作權[23]。目前實務上亦是以此種作法解決合理使用之困境，但授權制度仍有待市場持續發展完善制度以確保能符合AI訓練之需求。 美國著作權局之報告雖對AI使用著作權保護作品進行訓練進行分析及說明，惟其結論仍是認為判斷上需依照個案分析。目前國際上尚未有對AI合理使用之實際定論，自願性授權仍為產業界所使用之方法。我國著作權法亦未對AI訓練之合理使用有說明，國際上將會如何發展仍有待觀察。 資策會科法所創智中心致力於著作權相關科技法律研究，本中心將持續關注相關議題並更新動態。 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。 [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training pre-publication version, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf [2]U.S. Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last viewed: 2025/05/19) [3]supra note 1, at 26. [4]Id. at 27. [5]AI模型之建立仰賴神經網，主要功能為將輸入資料轉換為輸出資料。神經網路之運作方式係透過大量於訓練過程中產生之參數進行運案，而該些參數即為「權重」(weights)。 [6]Id. at 28. [7]Id. [8]Id. at 30. [9]Id. at 36-37. [10]轉化性係指新作品加入新元素，具有與原作不同目的或性質，且以新表達、意義或訊息改造原作。並且新作品於市場上較不會取代原作。 [11]Id. at 46. [12]Id. [13]Id. at 47. [14]Id. at 48. [15]Id. at 54. [16]Id. at 60. [17]Id. at 65. [18]Id. at 65-66. [19]Id. at 66-67. [20]Id. at 85. [21]Id. at 106. [22]Id. at 107. [23]Id. 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
英國商業、能源及產業策略部要求中資公司出售其於英國所收購晶圓公司的股份英國商業、能源及產業策略部（Department for Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）於2022年11月16日發布行政命令，以國家安全為由要求登記於荷蘭的中資公司Nexperia BV出售其於2021年7月收購之Nexperia Newport Limited（NNL）（原Newport Wafer Fab）至少86%的股份。 NNL擁有英國最大的晶圓製造工廠，其每月生產約32,000片晶圓，並大多出口至亞洲用以生產半導體。今（2022）年5月英國政府發現中國政府擁有Nexperia BV的母公司聞泰科技大約30％之股份後，即依《2021年國家安全與投資法》（National Security and Investment Act）第26條調查Nexperia BV於2021年7月收購NNL之行為，並認為該行為恐使NNL的半導體生產技術與知識（technological expertise and know-how）外流至中國，進而損害英國利益。同時，該行政命令亦提及NNL工廠位置靠近英國重要之南威爾斯半導體產業聚落，若讓Nexperia BV繼續經營該工廠，將使Nexperia BV能輕易的接觸相關生產技術與知識，佐以Nexperia BV母公司與中國政府的關係，恐有危害英國國家安全之虞。 Nexperia BV表示將提出訴願以推翻該行政命令。惟英國下議院外交事務專責委員會（Foreign Affairs Select Committee）主席表示，英國不會將關鍵基礎設施轉移給一家與中國政府有明確往來的公司，以確保其戰略資產不會因短期利益而落入獨裁國家手中；並補充說明，此一決定亦代表英國政府將更重視國家安全，同時避免具有領先地位的科技公司與研究落入競爭對手。
美國FDA公布醫療器材上市前審查指令510(k)美國食品藥物管理局（The Food and Drug Administration，簡稱FDA）於今年（2014）7月更新並公布了醫療器材上市前審查（premarket notification）的指令（guidance）（該指令名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification，以下簡稱510(k)），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。此指令主要是讓業界及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，但可供醫材藥廠清楚FDA所重視的審查程序及內容。 510(k)審查的內容主要規範於美國藥物食品化妝品管理法第513(i)條，其重點規範包括定義FDA評估實質上相同的標準：實質上相同指新醫材在技術上特點（technological characteristics）與比對性醫材相同；若該新醫材的技術特點在材料設計等和比對性醫材不盡相同，其需證明該儀器的資訊包括臨床試驗或是實驗數據等，與比對性醫材的安全及有效性性質並無歧異。以下為FDA在進行510(k)審查過程中，主要的評估內容： 1.說明欲申請上市新醫材在技術上的特點。 2.比較新醫材及比對性醫材在器材技術上特點的異同。欲申請510(k)的製造商需比較新醫材及已上市的醫材在功能上的異同。 3.決定技術特點的差異是否會影響新醫材的安全及有效性。