IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用
根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告，IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍，其中多著重在人工智慧（artificial intelligence）、認知運算（cognitive computing）、及雲端（cloud）等技術領域，也有健康醫療相關專利。
近期IBM Health與美國食品藥品管理局（U.S. Food and Drug Administration）展開兩年期之合作研究，透過區塊鏈技術（blockchain）以安全且去中心化的方式進行數據共享，如：交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網（Internet of Things）數據等。
傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構，造成資訊管理效率及互通性較低，在區塊鏈技術的架構下，有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整，並藉審查追蹤紀錄以防止竄改，提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下，有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。
此外，過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據，不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題，如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示，預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。
其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合（medication reconciliation）及供應鏈管理等。IBM預估，至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具，並預測十年內採用比例將達72%。
本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
- Jing Cao & Susan Decker, IBM Breaks Record in U.S. Patents With Cloud, AI and Health Bets, BLOOMBERG, Jan. 9, 2107
- Jessica Emond, IBM Watson Health Announces Collaboration to Study the Use of Blockchain Technology for Secure Exchange of Healthcare Data, PRNEWSWIRE, Jan. 11, 2017
- Jennifer Bresnick, IBM Watson Health, FDA Partner for EHR, IoT Blockchain Project, HEALTHIT ANALYTICS, Jan. 11, 2107
龔芳儀
專案經理 編譯整理
Jing Cao & Susan Decker, IBM Breaks Record in U.S. Patents With Cloud, AI and Health Bets, BLOOMBERG, Jan. 9, 2107, https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-01-09/ibm-breaks-record-in-u-s-patents-with-cloud-ai-and-health-bets (last visited Jan. 17, 2017)
Jessica Emond, IBM Watson Health Announces Collaboration to Study the Use of Blockchain Technology for Secure Exchange of Healthcare Data, PRNEWSWIRE, Jan. 11, 2017, http://www.prnewswire.com/news-releases/ibm-watson-health-announces-collaboration-to-study-the-use-of-blockchain-technology-for-secure-exchange-of-healthcare-data-300389160.html (last visited Jan. 17, 2017)
Jennifer Bresnick, IBM Watson Health, FDA Partner for EHR, IoT Blockchain Project, HEALTHIT ANALYTICS, Jan. 11, 2107, http://healthitanalytics.com/news/ibm-watson-health-fda-partner-for-ehr-iot-blockchain-project (last visited Jan. 20, 2017)
專利蟑螂（Paten Troll）與非專利實施實體（Non-Practicing Entity, NPE）乃係本身不進行任何生產製造或產品銷售，藉由購買專利權（少數亦自行研發），以專利授權或專利訴訟為主要手段，對其他公司啟動專利攻擊，進而收取授權金或賠償金為營利目標之公司總稱。NPE約自2001年開始出現迅速成長，2011年因NPE專利訴訟與授權所造成的花費高達290億美金，較2005年的70億美金成長400%，而其中僅有不到25%是用於研發創新，超過25%用於訴訟。 美國國會智庫機構，國會研究處（Congressional Research Service, CRS）於今年（2012）8月20日發表「專利蟑螂爭議概要」（An Overview of the "Patent Trolls" Debate）研究報告，分析專利蟑螂的行為及其影響，並提出改善方法及建議： 一、建議限制資訊科技的專利保護，然而此舉可能違反WTO下TRIPS之規定（Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights）。 二、許多專利蟑螂與NPE利用專利申請得提出延續案（Continuation），延長專利審查的保密期間。使得他公司可能在不知情下使用該專利而造成侵權。因此建議取消申請中專利提出延續案，並適度公開申請中專利案資訊。 三、限制專利蟑螂與NPE申請美國ITC（International Trade Commission）的禁制令，取消專利推定效力，或改變專利授權金計算方式等。 四、縮短專利權期間或增加專利之維持費。 五、仿效商標法上放棄（abandonment）／怠於行使（laches）商標權之抗辯，對於長期未實施之專利，原告需負舉證責任，證明其有進行該專利之研發、商品化或授權。 六、建議專利轉讓或授權皆應強制公開，以促進市場效率。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現
雲端時代資料保險機制之解析雲端時代資料保險機制之解析 科技法律研究所 2013年12月05日 壹、前言 資訊時代，資訊應用所帶來的風險幾乎無可迴避，且往往帶來莫大衝擊；尤其在網路應用普及之後，大量資料透過網路傳輸、流通而暴露於資訊安全的風險當中，縱有再有高層級的防護，也無法使資料受損或漏失的風險機率降至零，因此有論者以為，對於無法藉由資訊安全措施加以避免的「殘餘風險」（Residual Risk），應由「保險機制」予以移轉。本研究特探討本議題，以呼應目前日益進展的保險產品發展趨勢。 此類的保險機制，一般稱為資料保險，專門填補網路應用所造成的風險，諸如網路安全（Network security）之欠缺所造成的損失，或者隱私（Privacy）被害所造成的損失。依據產業觀察者意見，此類保險產品的市場正有逐漸擴張的趨勢，尤其是對於健康照護服務（Health care）以及中小型的業者而言，此類保險對於風險管理服務可以發揮長足的作用，其能夠填補資料被害的通知成本、信用監控以及加強資料防護的成本[1]。 本文以雲端運算應用的興起為背景，觀察相應保險機制的演進及發展；以及其對於產業發展而言，為何被視為不可或缺的配套機制，進一步檢視我國推動資料保險的可行性與條件。 貳、資料保險機制的發展 一、資料保險的種類 用來填補資料受害之損害的保險，一般被稱為「資料保險」，尚可見以「網路保險」或「隱私保險」稱之。與其直接定義何謂「資料保險」，不如分析此保險的涵蓋範圍。此類保險早在十幾年前出現，當時其保險範圍，是填補資料被害所引發的損害賠償責任[2]。 財產保險可分成兩大類型，一類是一般的財產損害，即保險事故發生導致被保險人的財產減損或喪失，承保此類財產損失之保險，即英美法系所稱之「第一方保險」（First-party coverage）。另一類則是責任保險，即保險事故發生導致被保險人應負擔法律上責任或契約上損害賠償責任，承保因被保險人應負擔責任之財產損失，即所稱之「第三方保險」（Third-party coverage）。 在資料應用環境中，因資料受害導致損害大抵可依上述區分。當遭遇網路犯罪的損害、毀壞（Destroys）或是剝奪被保險人對於資料的使用權限，則屬於第一方財產損失。另一方面，當被保險人所保護、監管（Custody）或控制的第三人資料或資訊，遭遇網路犯罪損害、毀壞或竊取時，將使被保險人必須承受對第三方負擔損害賠償責任、並支付相關費用，此屬於第三方財產損失，例如入侵資訊系統而竊取信用卡資訊、受保護的個人資料、及銀行的帳戶號碼，又如妨礙有合法權限的第三人近用系統，以及違反法規所要求而未向第三人通知資料侵害等…[3]。 二、資料受害所致損害是否得請求保險賠償過往有很大爭議 傳統的財產保險，由於未指明承保因資料被害所致損失，往往會在被保險人因資料被害導致財產損失而請求保險賠償時，發生很大的爭議。主要的原因是，傳統的財產保險其設計原則，是以被保險人對於有形財產的「保險利益」作為「保險標的」，並以有形財產受損來估算保險損害，並未考量到資料等無形財產。因此，起因於資料或類似形態的程式、軟體之缺損所致的損害，是否可能在傳統財產的保險範圍內，頗有疑義，且司法實務上的意見相當分歧，茲整理如下。 （一）有利於被保險人的實務見解 在America Guarantee & Liability Insurance Co. v. Ingram-Micro[4].中，Ingram-Micro因幾分鐘的電力中斷，導致電腦資產與資料的喪失而嚴重影響正常的業務運作，遂依業務中斷保險(Business-interruption insurance）請求保險賠償，但遭受保險公司拒絕，保險公司提起訴訟並宣稱承保範圍未包含電腦與其他資產。地方法院認為，被保險人客製軟體程式的喪失，構成「具體損害」，具體損害不限於電腦迴路的被有形損毀或傷害，也會包含無法近用（Loss of access）、無法使用（Loss of use）以及功能喪失。 另一案Lambrecht & Associates, Inc. v. State Farm Lloyds[5]，保險公司認為電腦病毒感染所造成的損失，非有形損失，因而拒絕保險給付。法院認為，本案之電腦系統以及儲存的資料皆因病毒感染而毀壞、被置換（Replaced），此種結果，等於電腦系統完全無法接收、發送或回復任何形態的資訊，而完全失去作為電腦系統的效用；因此未接受保險公司的主張。 近期一例為責任保險爭議。Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co.[6]中，Retail Venture是DSW鞋子盤商，2005年時它的電腦系統遭駭客入侵，共有百萬筆的客戶資料遭不當下載且許多資料夾也被翻閱過。由於DSW向Nat'l Union購買商業竊盜險，在其承保項目中包括電腦與資金移轉詐欺（Computer & Fund transfer fraud coverage），DSW遂向保險公司請求保險賠償，主張此次駭客入侵所造成的損失有530萬元之多，但保險公司拒絕給付賠償金。於是DSW對保險公司提起訴訟，地方法院認定保險公司應支付保險賠償，保險公司不服，提起上訴至巡迴法院，巡迴法院認為，條款規定雖是限於該損失是由保險事故「直接造成」（Resulting directly from），但這不代表該保險事故必須是造成損失的「唯一」（Solely）與「立即」（Immediately）的原因[7]，因此維持地方法院的判決。 （二）有利於保險人的實務見解 在America Online, Inc. v. St. Paul Mercury Insurance Co.中，由於America Online（AOL）所生產的網路接取軟體AOL 5.0據稱會毀壞用戶的電腦系統，因而被客戶訴訟求償，AOL依責任保險內容，轉而請求保險公司應替其進行訴訟防禦，遭保險公司拒絕。為此，AOL對保險公司提起訴訟，法院遂檢視保險契約中是否載明保險公司有進行訴訟防禦的義務。契約中將情境限於「有形」財產損失，法院解釋，從字義上一般不會認為電腦資料、軟體及系統是「有形」財產，因為有形財產應是指可以觸摸（Be touched），但電腦資料、軟體及系統無法被感官感知，因此是無形財產。此外契約中亦有「功能降低除外條款」，意即，不良品或者危險產品所造成的損害非有形，故被排除在承保範圍內。法院據此否認AOL的主張[8]。 三、「新」資料保險產品應運而生 從上述實務案例的觀察，作成不利於被保險人判決結果的法院，是直接認定電腦資料、軟體與系統為無形財產。反之，作成有利於被保險人判決結果的法院，是將「資料」（程式或軟體）與「電腦系統」合為觀之，而認定電腦系統為有形財產，把電腦系統無法發揮正常作用視為具體損害。即使判決結果可能有利於被保險人，但是解釋方式卻較為迂迴，也顯得被保險人相當艱辛。 參、外國資料保險機制之發展實例與推動 雲端運算發展日益普遍日後，可以透過網際網路提供資訊服務（例如儲存空間、應用程式等），「資料」已然不附載在特定或固定的載體（電腦系統）上。因應整體資訊應用形態的轉變，國內外市場上逐漸有相關資料保險產品推出的案例。 一、實例 第一個例子，MSPAlliance是一個資源管理服務業者暨認證聯盟，於2013年4月與保險經紀公司Lockton 合作，設計「雲端暨管理服務」保險(Cloud and Managed Services Insurance)，讓其聯盟會員提供資訊服務時得以購買此保險；承保項目包括因網路攻擊、資料滅失或系統故障而導致應負擔損害賠償責任，以及因技術錯誤或無法作用（Tech Errors & Omissions）所導致的損害賠償責任，亦包含在內。至於被保險人的資格要求，則限定是聯盟會員，且必須通過Unified Certification Standard (UCS)驗證。事實上，要求被保險人取得一定的驗證，是保險風險管理很重要的ㄧ環。 第二個例子，雲端保險服務平台Cloudinsure於2013年2月宣布與保險經紀公司Lockton合作，擬設計適於雲端環境的隱私與安全責任保險方案。其保險產品內容主要在確保雲端服務提供者可履行在契約、或服務水準協議（Service Level Agreements）中的承諾，再者也能依據其客戶存放於雲端環境之資料的風險層級，給予金錢防護。 第三個例子，與前兩例不同，是針對一般的資訊服務使用者來設計。保險經紀公司達信（Marsh）於2012年6月針對雲端環境的企業使用者，開發新的保險方案CloudProtect。被保險人是採用雲端服務的中小型企業，承保項目包括：因雲端服務中斷所致的營運收入損失（Loss of income）、因採購新的雲端服務提供者所產生的相關費用支出、因資料轉換至新的雲端服務所產生的相關費用支出。 二、政府的參與及投入推動 美國的國家技術標準局（Institute of Standards and Technology, NIST）在規劃新網路時代藍圖時，把持續促進資料「保險」（Cyber Insurance），列為關鍵的一角。從這個角度而言，保險不僅具有轉移風險與填補損害的功能，更具有正面積極的意義，可作為新興技術發展的後盾。對於NIST這樣的主張，美國保險人協會（American Insurance Association）也予以呼應，認為針對網路應用環境而持續開發各種保險產品，是勢在必行的方向。 (一)政策推導 美國證券交易委員會指引（2011年），建議公司若為因應資安風險而購買保險產品，應列入資訊揭露範圍。此被認為是間接鼓勵企業購買相關保險產品的具體措施之一。 (二)政府機關作為被保險人購買資料保險之例 美國有以政府機關名義購買資料相關保險之例，蒙大拿（Montana State Government）購買「網路資料安全保險」（Cyber/Data Information Security Insurance），為期一年（2012年7月1日至2013年7月1日），保險項目包括：資訊安全責任（每次事故保險賠償上限200萬美元）、行政罰款（每次事故保險賠償上限200萬美元）、損害通知支出（每次事故保險賠償上限100萬美元）、網站媒體披露支出（每次事故保險賠償上限200萬美元）、每次保險事故發生以200萬美元為總保險賠償限額。此案之保險業者為Beazley，保險經紀人為Alliant Insurance Services。值得特別注意的是，保險項目當中包含損害通知支出，此是呼應了美國相關法令要求業者必須於獲悉資安事故時踐行通知相關的資料主體。 資安事故的確實可能使政府機關蒙受莫大損失，美國南卡羅萊納州稅務局（South Carolina Department of Revenue）2012年發生駭客攻擊事件，州政府花費約2000萬美元收拾殘局，其中1200萬美元用來作為市民身份被竊後的信用活動監控，其他則用來發送被害通知、資安強化措施、及建立數位鑑識團隊、資安顧問。 肆、結論－我國推動相關資料保險機制可行性之總合評析 現階段我國相關保險市場的現況，為因應我國個人資料保護法的通過與正式實施，也有推出資料相關保險產品，目標客群為企業，以協助企業因應觸及個人資料可能產生對他人的損害賠償責任、及填補其他附帶損害為主要訴求。至於，針對業者（被保險人）因提供資訊服務過程中的資料被害、毀損滅失所導致營業損失（營運中斷、負擔契約上損害賠償責任）之損害填補，似尚未有相關保險產品推出。考其原因，是保險業者對於此種因無形財產（資料）所導致損害的保險賠償模式，尚未累積足夠的經驗，也缺乏相關精算數據的掌握，因而不敢貿然承作，另一方面，保險業者本身也擔憂無足夠資力因應大規模的保險事故。 對此現象，我國主責資訊服務產業推動的有關政府部門，也思及政府投入參與資料保險機制，例如推動以機關為被保險人而購買相關的資料保險，藉以活絡資料保險市場；此種構想，在法律層面並無疑義，此乃保險賠償與國家賠償機制雖有各自目的，但未有所衝突[9]。然而，實際操作上，必須考量政府機關資訊系統是否能通過保險業者的保險風險查核、是否有足夠的預算足以支付保險費用、以及決策單位是否能有效與資訊業務單位溝通以評估購買此類保險的需求...等諸多問題。 事實上，我國相關資料保險市場要邁向成熟發展，尚待多方努力，除保險業者本身規劃並提出合適的保險產品之外，參酌國外經驗，保險經紀公司也能扮演一定角色，可針對客戶需求量身訂作風險評鑑、研提最符合的保險方案，並藉客戶共同需求而匯聚保險風險共同團體。政府所扮演之角色，除直接以政策推導之外，尚能在若干條件齊備之後實際參與保險機制，其後續方向值得關注。 [1]Collin J. Hite, Top lawyers on trends and key strategies for the upcoming year the ever-changing scope of insurance law, Aspatore Feb. 2013. [2]http://www.computerweekly.com/news/2240202703/An-introduction-to-cyber-liability-insurance-cover (last visited at Oct. 24, 2013) [3]Jack Montgomery, Cybercrime losses and insurance for property damage and third-party claims, Maine Bar Journal, Summer 2012, p. 159. [4]Civ. 99-185 TUC ACM, 2000 U.S. Dist. Lexis 7299 (D. Ariz., April 19, 2000). [5]Lambrecht & Associates, Inc. v. State Farm Lloyds, 119 S.W.3d 16, 25 (Tex. App. 2003). [6]Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co. of Pittsburgh, Pa., 691 F.3d 821 (6th Cir. 2012). [7]Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co. of Pittsburgh, Pa., 691 F.3d 821 (6th Cir. 2012), p.13. [8]America Online, Inc. v. St. Paul Mercury Ins. Co., 207 F. Supp. 2d 459 - Dist. Court, ED Virginia 2002, P.461-462. [9]請參考96年法務部法律字第0960003420號函。
韓國最高法院判決以虛擬貨幣買賣現金之交易為合法韓國最高法院於2010年1月10日，針對一項以線上遊戲貨幣換取現金所構成之刑事案件做出最終判決，認定此一行為並不違反韓國遊戲產業振興法施行令第18條 之3之禁止交易規定，從而不構成犯罪。 本案事實為兩名知名線上遊戲「天堂」(Lineage)之玩家陸續於2007-2008年間，以其於該遊戲中所購得，約值2億3千4百萬韓圜之虛擬貨幣「天幣」(Aden)，陸續轉賣給其他約2000位遊戲玩家，以賺取價差。該案於2008年經釜山檢察廳依違反遊戲產業振興法施行令起訴，並聲請簡易判決後，兩名玩家分別被處以5百萬及3百萬韓圜之罰金。經兩名玩家提起正式裁判請求後，釜山地方法院仍維持簡易判決之結果，僅將罰金降至4百萬及2百萬韓圜。兩名玩家仍以不服判決為理由上訴至釜山高等法院。於此一上訴審中，釜山高等法院即以該交易所使用之虛擬貨幣並非來自於線上賭博遊戲或其他射悻性之途徑，故不違反韓國遊戲產業振興法施行令第18條 之3之規定，改判兩名玩家無罪。就此一上訴審判決，檢察廳另以該知名線上遊戲仍帶有諸多射悻或運氣成分，從而其取得虛擬貨幣之方式與賭博遊戲相似為理由，向最高法院提起上訴；唯最高法院認釜山高等法院之判決認事用法並無違誤，從而駁回檢察廳上訴，本案判決確定。 對於此一判決，各方反應並不一致。於最高法院判決出爐後，韓國文化觀光體育部即發表正式聲明，表示此一無罪判決係基於法院認定本案缺乏相關認定「不正常遊戲管道」是否存在之證據，而並非一律認定虛擬貨幣與現金之間的買賣或兌換交易均為合法。但一般遊戲產業界均認為，此一判決之作成確實開啟了線上遊戲中另一種獲利市場之可能性。如再配合2009年9月韓國法院所作成對於線上遊戲中的虛擬貨幣交易須課徵10%加值稅的判決進行觀察，則此種交易方式是否會對於韓國整體遊戲產業發生結構性之重大影響，應值得期待。