我國法制對於AR/VR發展之影響評估
我國法制對於AR/VR發展之影響評估
資策會科技法律研究所
法律研究員 王凱嵐
105年06月14日
隨著科技的進步，同時在大數據、物聯網及可穿戴式裝置發展下，未來AR/VR技術可運用之層面相當廣泛，諸如遊戲、視訊娛樂、醫療保建、教育、醫療保建等，具有成為繼智慧型手持裝置後另一重要軟硬體平台之潛力。
所謂AR即擴增實境，指將虛擬資訊擴增到現實空間中的技術。這並不是完全取代現實之空間，而是在現實生活中融合虛擬資訊，藉由攝影機的辨識技術與電腦程式的結合，使虛擬資訊得以正確的疊加或輔助式出現於現實空間中。另一方面，所謂VR即虛擬實境，指利用電腦技術模擬出一個立體、高擬真的3D空間。當使用者穿戴特殊顯示裝置，會產生身處不同於當下環境之空間，而在此虛擬的空間中，使用者得透過控制器(如搖桿)或鍵盤移動或互動。
根據Digi-Captial的預估，到2020年AR加上VR總市場規模可達1,500億美元[1]。由此可知此產業具有非常大的市場規模，未來無論在各個領域中，AR、VR技術將突破過往的模式，將所想像的事物或空間呈現於使用者/消費者眼前。除了提供新型態技術的服務體驗，同時業者也能在成本或資源有限的情況下，突破原有限制，提高產能。以下配合未來假設技術運用上之情境，進行我國法規範之盤點，標示可能涉及或衝突的現行規範，評估其影響並給予建議。
壹、應用領域
根據跨國投資銀行高盛集團針對AR、VR之發展趨勢、潛在應用領域進行分析和預測[2]，其中包含遊戲、視訊娛樂、教育及醫療保健四項。
一、 遊戲:遊戲產業為當前在VR發展上最為成功的消費者市場。該技術運用在遊戲上，將給予遊戲玩家沉浸式的虛擬世界，提高遊戲體驗。而在未來VR結合網咖，提供不同的遊戲體驗。此種傳統的連線功能電腦遊戲附上VR虛擬實境的裝置，是否會出現全新的產業或遊戲類別，值得日後持續觀察。
二、 視訊娛樂:除遊戲產業外，視訊娛樂是另一個發展核心。使用者得穿戴VR眼鏡或頭盔，結合影音聲效觀看電影。未來若使用在電影院中，不同於傳統的3D眼鏡，VR給予使用者一全封閉式之虛擬環境，可不再被場地所侷限。惟拍攝此類電影或視訊畫面，須使用全景攝影機設備，造成製作成本較難以預測。
三、 教育:未來學校可運用此技術加強師生間之互動或提升學生學習意願。在遠距教學之運用，突破過去因距離或傳統教學的環境限制，提高整體教育品質。另一方面，在考證照(例如汽車駕訓)時也可透過虛擬實境完成，可不再被場地侷限(例如汽車教練場)。
四、 醫療保健:在醫療運用上，AR、VR的技術能幫助恐懼症或輔助醫學治療。而在遠距治療、診斷或照護行為上，得根據不同之情況提供不同的技術服務。在病患的身體狀況或居住環境，VR技術將給予相關醫護人員更好的判斷依據，增加正確及準確的治療、診斷及照護行為。
貳、涉及法規
一、 遊戲:當VR眼鏡運用在具連線功能之電腦遊戲上，則可能涉及「資訊休閒業管理自治條例」[3]提供場所及設備以連線或非連線方式結合資料儲存裝置，供不特定人從事遊戲娛樂之營利事業(例:網咖使用VR設備)，在場所設置範圍上，將受到相關地方自治條例之限制規範。
而在個人或家用透過VR眼鏡與軟體遊結合，針對該遊戲內容，我國「遊戲軟體分級管理辦法」 之規定，對所有數位遊戲軟體發行上市皆須送審核並登錄分級等規範。除遊戲軟體業者須自律分級進行分級登錄，產品包裝與展示露出皆須標示分級。
二、 視訊娛樂:若未來將VR技術結合電影產業，在以營業為目的之電影播放場所使用VR眼鏡觀看電影。目前我國「電影法」[5]對於電影內容及相關行業有作出規範，惟透過穿戴式眼鏡或頭盔僅可視為電影放映之平台或載具。本法目前對於此技術之運用尚無限制。在非電影院之場地運用VR穿戴眼鏡播放電影，若符合電影法第三條電影片映演業定義，應遵守本法之規定。若僅附屬服務(例如民宿、飯店提供婦放映電影免費服務)，若符合相關著作權[6]之規範，應無適用問題，仍得視為電影放映之平台或載具。
三、 教育:運用在遠距教學按現行法規之規定，應可視為符合互動方式之擴充服務，在取得學分問題上，並無疑慮。另一方面，若運用在汽車駕訓考試，目前我國「道路交通安全規則」第65條[7]，駕駛執照考試應考科目為筆試及路考，單以駕駛訓練為目的則不會有影響。惟在取得駕駛執照的考試，並無法透過VR取得駕駛執照。
四、 醫療保健:在遠距醫療運用上，「醫師法」第十一條[8]中關於遠距診斷僅限於特定情況下方可行之，透過VR技術模擬實地效果之遠距治療或診斷，將受到法規上之限制。
參、結論建議
根據以上法規之彙整，首先在遊戲上與AR、VR技術的導入最具關聯性，不僅在內容上具備多元性且可獨立存取於顯示裝置外，與一般大型機台之儲存設備不同。其營業模式，可藉由出租顯示裝置及其周邊設備，供使用者連接各種平台上之各種內容或應用程式，類似資訊休閒業。
然而目前資訊休閒業者所提供或使用之遊戲軟體，必須依遊戲分級管理辦法規定，其內容須符合分級級別、登錄分級。未來建議可針對遊戲機類別可參考「遊戲軟體分級管理辦法」做出區分標準，將呈現內容由內容分級法令規範。同時藉此修法契機得釐清與「資訊休閒業」(目前無中央法規，僅各地方以自治條例形式進行規範)之認定關係(例如由中央增訂資訊休閒業專法)。
另在遠距治療、診斷、照護法規上，「醫師法」僅開放符合特定條件下(如偏遠地區或特殊急迫情形)以通訊方式詢問病情或診察。為避免日後認定上可能產生違法疑慮，得建議中央主管機宜用行政函釋之方式，釐清模糊空間利於相關產業之發展。未來AR/VR的技術運用層面上，是否排除在法規之特定條件下方可適用之規定?此點仍須考量該技術上發展能進展到何地步。
最後，在技術驗證上運用VR(例如汽機車駕駛訓練或考試)，根據我國「道路交通安全規則」駕駛執照考試應考科目為筆試及路考。建議可透過行政函釋釐清路考得否透過虛擬實境為之，並可在訓練時加進虛擬實境項目，提升學員在考照前、通過後更好的準備。利用行政函釋得消除法規適用上之疑義。
透過分析未來新科技運用所產生出的法制障礙，預先設想可能對該產業造成之影響。AR/VR技術未來勢必會帶給人們新的社會生活型態，相關的技術廠商也不斷推層出新。而台灣不可在這個領域錯失先機，故在法規與運用上須取得平衡點，用以增進未來我國在虛擬實境產業上發展之實力。
[1] 鉅亨網，＜VR產品迎密集上線潮 虛擬現實產業全球盛宴開啟＞，2016/03/01，http://news.cnyes.com/Content/20160301/20160301160032997491410.shtml (最後瀏覽日期:2016/05/27)
[2] VREYES，＜vr來了，行業標準今年形成?＞，2016/03/18，http://www.vreyes.cn/observation/topics/4341.html(最後瀏覽日期:2016/05/30)
[3] 目前僅部分地方政府針對資訊休閒業制定專法。
[4] 遊戲軟體分級管理辦法第十條「發行或代理遊戲軟體之人於其遊戲軟體上市前，應依本辦法之規定標示分級資訊。但非由前述之人所供應之遊戲軟體，應由實際供應者依本辦法之規定負分級義務。前項之人應將遊戲軟體分級級別及情節登錄於中央目的事業主管機關之資料庫，供分級查詢。遊戲軟體產品包裝及遊戲軟體說明、下載或起始網頁之內容，不得逾越該遊戲軟體之分級級別。」
[5] 電影法第九條「申請電影片、電影片之廣告片審議分級者，應填具申請書，並檢附相關文件、資料，報中央主管機關核准。電影片、電影片之廣告片非經中央主管機關審議分級並核准者，不得映演。但教育行政機關主管之教學電影片，不在此限。電影審議分級不得逾越比例原則。為辦理電影片之審議分級業務，中央主管機關應組成電影片分級審議會，其成員應包括政府機關代表、各相關領域具有學術或實務經驗之學者、專家。前項電影片之審議分級業務，中央主管機關得委託民間專業團體辦理。電影片分級審議會之審議結論應予公開，並逐項具體敘明理由。」
[6] 著作權法第25條「著作人專有公開上映其視聽著作之權利。」
[7]道路交通安全規則第六十五條「申請汽車駕駛執照考驗者，其應考科目為筆試及路考。筆試不及格者，不得參加路考，但依第六十九條核准在原訓練機構辦理考驗者，其結業學員得先參加路考，及格後再行筆試。」(節錄)
[8]醫師法第十一條「醫師非親自診察，不得施行治療、開給方劑或交付診斷書。但於山地、離島、偏僻地區或有特殊、急迫情形，為應醫療需要，得由直轄市、縣 (市) 主管機關指定之醫師，以通訊方式詢問病情，為之診察，開給方劑，並囑由衛生醫療機構護理人員、助產人員執行治療。前項但書所定之通訊診察、治療，其醫療項目、醫師之指定及通訊方式等，由中央主管機關定之。」
王凱嵐
法律研究員 編譯整理
日本內閣府於2018年3月13日閣議決定，提出「國家戰略特別區域法」的法律修正案，以特定的地域為限，創設供自駕車、無人載具等技術測試與實踐運行之用的沙盒制度。 該法案為使這些前所未有、具高度革新性的近未來技術用於實地測試時，在確保監督管道的前提下，能獲得迅速、具彈性且友善的法律環境配合，將上開技術測試運行的事前管制強度降至最低，而以強化事後查核機制取代之，期望藉此增進產業的國際競爭力，並建立國際性經濟活動據點。 依該法案的設計，將因沙盒制度而受惠的技術實踐行為類型，包含下列五種：（1）部分未符合道路運送車輛法第41條技術基準要求的汽車運行；（2）自駕車運行而似會影響一般交通之情形；（3）在具影響一般飛航安全之虞的空域內、或在住宅密集地區上空令無人機飛行之行為；（4）未依照航空法所定之列舉方式運行無人機之行為；（5）因上開（1）至（4）之行為而必須使用無線設備的情形。 於現行法的規範下，上開技術測試行為本係牴觸法規範而不被允許、或需依各該特別法規定於個案例外取得許可或使用執照的情形。 但經沙盒制度修正案的調整後，該些測試行為只要是在經國家戰略特別區域會議制定、且受內閣總理大臣等相關機關主管認可的個別技術實證區域計劃之框架下提出，並交由獲得認定的業者進行，即可例外容許其得以不須滿足（1）當中的法定技術基準要求，或直接擬制其已獲得許可；此外，就必須使用無線設備的情況，要求總理大臣盡速發給執照予符合資格的業者。 於事後查核機制，則在區域會議設置由第三方組成的技術實證評價委員會，對各該區域計劃進行評價。
美國2018年5月14日拜杜法修法生效，NIH同年10月因應修法公布對應修正的研發成果經費資助政策美國拜杜法案修改由美國商業部的國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology；簡稱NIST)於2018年5月14日發布生效，美國各界稱此次修法案為新拜杜法或是2018拜杜法（new Bayh-Dole Act Regulations）。除此之外；國家衛生研究院（National Institutes of Health；簡稱NIH）也於同年10月公布對應修正的研發成果經費資助政策，並調整IEdison系統以符合新法規。本次修法釐清多項定義、減低法規負擔、解決受資助單位與資助單位共有發明的問題、簡化電子控管程序。修法內容簡要說明如下： 適用範圍不限組織規模，包括非營利機構、小企業、個人，並擴及大企業。 若聯邦雇員是研發成果的共同發明人，其所有權由聯邦資助單位擁有。 一連串時間修正。包括（1）聯邦政府取得研發成果所有權改為無時間限制（原來是60天）。（2）研究機構須在專利申請期限60天前回復聯邦不申請專利的決定（原來是30天）。（3）美國臨時案申請轉為正式專利申請案的時限改為10個月，因為還需要加上提前60天通知聯邦機構不申請專利。 研究機構有權在工作合約要求職員將研究發明權利讓與給研究機構。 最初專利申請的範圍擴及PCT申請以及植物發明品種申請（原本僅限專利申請以及臨時案申請）。
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）
日本產業活力再生法等修正案公布施行日本政府為求讓日本經濟發展能因應當前國際經濟現勢的結構性變化，相關產業活動有進行革新之必要；因此，日本政府提出「促進我國產業活動革新之產業活力再生特別措施法等法律部分修正案」（以下簡稱修正案），修正案係採包裹立法方式，修正「產業活力再生特別措施法」（簡稱產活法）、「礦工業技術研究組合法」（簡稱研究組合法），以及「產業技術力強化法」（簡稱產技法）等法律。修正案於今（2009）年4月22日經日本國會立法通過，同月30日公布（平成21年4月30日法律第29号），並於同年6月22日施行。以下針對三部法律中之主要修正項目簡介之。 首先，在產活法中，主要修正處是日本政府將出資與民間合作，成立「產業革新機構」股份有限公司，目的在結合公私資源，投資創新活動，包括集結最尖端基礎技術以協助進入應用開發階段，建立連結創投資本、新創企業與擔任將技術事業化之大企業的機制，以及將有技術優勢但埋沒大企業中之技術加以組合，並集中投入人力及資金以發揮價值。其次，在研究組合法中，主要修正處包括，擴大研究組合中可研發主題之技術範圍，放寬加入組合成員之資格，賦予研究組合組織變更、分割合併之可能。最後，在產技法中，主要修正處在於讓國有研發成果可以低於市價之價格實施，以促進將成果活用轉化成為產業實用之支援。日本政府之相關革新作法，其實際成效及對我國之啟發值得後續加以關注。