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二手徵求有驚喜
編者序
/ 陳鋕雄
本書為編者及共同作者近年來參與國科會AI研究計畫之中文研究成果彙編，主要以2021年至2025年陽明交通大學團隊參與前瞻司第二期AI計畫中的二大計畫為主，分別是林奇宏校長主持之「邁向2030年智慧醫療大健康跨域計畫」（110-2634-F-A49-005-、111-2634-F-A49-014-、112-2634-F-A49-003-、113-2634-F-A49-003-）以及曾煜棋終身講座教授主持之「普適AI服務：數位轉型趨勢下的智慧型代理人」（110-2634-F-A49- 004-、111-2634-F-A49-013-、112-2634-F-A49-004-、113-2634-F-A49- 004-，該計畫涉及金融科技及高齡照護機器人等研究，部分議題與生醫領域有關）。感謝這段期間有幸與兩計畫的總主持人、共同主持人及協同主持人共同完成計畫，得以實際參與了解AI技術創新的過程，獲益甚多。除此之外，本書另收錄本人於2019～2023年間主持之「人工智慧醫療臨床決策系統之法律管制：促進產業創新與保障個人權利之平衡」（108-2410- H-009-026-MY3）的一部分成果。
將AI及數位技術導入醫療，是我國從COVID-19疫情以來的一大趨勢，也是近年來國際生醫法學的主流議題。本人自2007年投入遠距醫療法制研究以來，有幸參與相關發展，包括政府推動的遠距照護，以及教學醫院開發智慧醫療的相關討論。在其中，生醫個資之跨機構傳輸與二次利用，以及醫療機構在導入AI技術過程中面臨的落地應用問題，是最常遇到且難解的法律問題，也是本書的重點。在國科會前瞻司第二期AI計畫中，除了研究中遇到的倫理法律議題外，特別著眼要討論AI技術落地之後的社會衝擊。因此在過去4年中，本人團隊除了制定團隊的資料與模型治理作業準則、參與規劃動態同意資料集分享平臺之網頁告知內容、資料分享流程及相關契約外，針對計畫中的各類AI技術涉及的法學議題也分別作了分析。原則上是從生命週期的角度，在模型開發的各階段分別加以探討。
AI治理的複雜之處，在於可信任AI原則之間其實彼此存在潛在衝突關係，現有AI技術難以作到面面俱到，而且其他重要價值，例如司法執法、國家安全等等，也常是AI法制的例外。各主要國家在規範AI技術時，普遍也意識到各國之間AI創新競賽是國家數位主權的重要環節，不希望太多預防性的規範阻礙AI創新。AI涉及不同的人權，本書的主要特色，是不執著於單一權利，只談某種人權，而希望呈現更全面的視野。COVID-19疫情期間，臺灣雖未像歐美國家制定詳細的專門立法，但在公共衛生有相當傲人的成績，相當程度保護了國人健康權和生命權，並不比歐美差。本書對於歐美AI法制的發展，並不採取「凡歐美法制必比臺灣好」的觀點，因為這些各國立法是晚近的現象，其立法成效的好壞仍有待時間來驗證。但我國的確面臨必須建立AI治理規範的階段，因此對歐美國家的比較法律分析仍有其必要，以作為我國制定規範的參考。
全書共收錄十篇論文，前二篇是針對AI系統的管制及隱私議題的通論性研究，第三篇是開源模型的著作權議題，第四、五篇著眼於個資的跨機構流通，第六至八篇，著眼於腦機介面、VR、對話式AI等涉及心智權利的技術，第九、十篇則是著眼於COVID-19疫期間的兩大重點：以AI技術降低醫療體系的就醫負擔，以及快速開發抗疫物資的法制創新。
第一篇「歐盟人工智慧法中可信任AI原則的衝突與權衡」，主要目的是說明目前的AI技術，並無法實現可信任AI的全部原則，因此歐盟AI Act這部全世界首部以法律位階針對AI技術的立法，全文有近30處但書，但書的涵蓋範圍很廣。由於某些AI原則在實踐中存在衝突，就形成各國規範的差異。各國的AI規範看似大同小異，其實是「小同大異」，差別就在各國如何選擇這些衝突的價值。本文首先介紹了可信任AI的七大原則及其在歐盟AI治理中的重要性，並深入分析原則間的衝突，包括技術上的矛盾與目標上的衝突。通過比例原則設置的「先限制再開放豁免」規範，歐盟在可信任AI與國防安全、執法等公共利益間進行權衡，並針對可信任AI原則內部衝突在法條中羅列了特殊情境。針對尚未明確列舉的衝突情境，本文利用實證實驗結果探討依應用場景直接指定所有原則優先排序的可行性，並進一步建議通過標準化規範促進法律明確性，從而幫助企業降低法規遵循風險。最後，本文強調可信任AI是具備高度相關性的概念，歐盟的立法框架並不代表完全的真理，我國應透過跨領域合作和定期更新法規，制定符合我國發展方向的彈性框架。
第二篇「醫療機構開發生成式AI系統之隱私議題初探」，撰寫原因是我國醫療機構正積極開發生成式AI之應用，但相關的法令，包括生醫資料用於生成式AI之訓練、AI訓練過程中的bias及幻覺等問題，需要全盤檢視。本文旨在深入剖析醫療機構開發與導入生成式人工智慧系統所面臨的個人資料隱私及法制困境。本研究的核心觀點在於，臺灣現行法制正經歷一般性的《個人資料保護法》、特定用途的生醫個資保護專法（如《人體研究法》），以及尚在草案階段的人工智慧管制法規這三大法律框架相互交織與衝突，導致在處理GenAI訓練所需的大規模生醫個資時，出現權責不明、標準模糊的法律灰色地帶。
本文聚焦於GenAI從資料蒐集、演算法訓練到實際應用的三個生命週期階段所產生的爭議。在資料蒐集階段，關鍵挑戰在於如何調和《憲法》保障的資訊隱私權與健康權，特別是臺灣在匿名化及假名化的標準上缺乏明確規範，使得隱私保護技術的法律效力存疑 。此外，根據憲判字111年第13號解釋的精神，病人對醫療資料的二次利用應享有退出權，但醫療機構若無專法授權，單純基於個資法利用病歷開發AI應用缺乏合法性基礎，成為實務上的一大障礙。在應用階段，GenAI模型可能產生幻覺（hallucination）現象，導致資料不正確性，直接牴觸個資法對資料正確性的要求。同時，醫療機構與跨國AI公司合作時涉及的生醫個資跨境傳輸至國外雲端伺服器，可能被視為違反《醫療法》的保密義務，亦構成嚴重的隱私風險。
本文採取比較法分析，探討臺灣在全球兩大法制趨勢中的定位與困境：一是以歐盟〈通用資料保護規則〉（GDPR）及《人工智慧法》（AI Act）為代表、強調高標準法遵的「布魯塞爾效應」；二是以美國為首、側重市場創新與科技領先的「華盛頓效應」。面對可信任AI多原則（如公平性與隱私權）之間的衝突，研究呼籲臺灣應加速制定具體且務實的生醫個資專法或明確指引，釐清資料利用的法遵標準，以在促進數位科技創新與保障人民基本權利之間，尋求一個動態且可持續的平衡點。
第三篇「運用開源軟體進行醫療用人工智慧模型開發之若干法律熱點－由操作面觀察」，探討使用開源軟體（Open Source Software, OSS）開發醫療用人工智慧（Medical AI）模型時可能遇到的法律問題，著重於實務操作層面。AI開發者應建立軟體來源盤點程序，確認使用的軟體或函式庫授權類型（商業授權或自由∕開源授權）與版本，並釐清其授權條款與限制。常見開源授權依限制程度可分為兩類：寬鬆型授權：如MIT、BSD、Apache License 2.0 (APL)。嚴格型授權：如GNU General Public License (GPL)與Lesser GPL (LGPL)。GPL強調Copyleft，要求所有衍生作品必須採用相同授權條款釋出，具有「感染性」。LGPL雖較為寬容，但若與其函式庫整合過緊密，也須開放源碼。
醫療AI常用的開源平臺如TensorFlow（APL授權）與PyTorch（BSD授權），應用技術包含影像、訊號、序列與自然語言處理等。然而，使用開源軟體可能面臨兩大法律挑戰：(1)授權契約的準據法與管轄權問題：部分開源授權條款指定特定法律與法院。開發者可在散布版本中加入聲明，指定爭議解決的法域。(2)產品瑕疵責任問題：開源不代表功能或效能有保證，開發者無法完全掌控前手是否完整釋出關鍵組件，導致後手開發者難以重現模型或符合委託需求。此情況下，建議在契約中明訂責任範圍，說明開發過程的不可預測性與資料品質的依賴，並免除開發者除重大過失外的責任。最後，由於醫療AI開發存在高度變數與潛在偏差，開發者應加註使用警語，提醒醫療專業人員審慎評估使用風險，兼顧創新激勵與法律風險控管。
第四篇「資料可攜權初探：以生醫和金融個資為例」，檢視可攜權立法時需解決的問題。資料可攜權（Right to data portability）作為歐盟〈一般資料保護規則〉（GDPR）第20條的一項突破性立法，其核心宗旨是賦予資料主體將其個人資料從一個數位服務提供者轉移至另一個的權利，以期鼓勵市場競爭、打破數位平臺間的「鎖定效應」（lock-in effect），並強化個人的資訊自主權。然而，儘管可攜權的立法理念崇高，其在歐盟的實際執法成效至今卻不彰，主要原因在於技術上的互用性（Interopera¬bility）、標準化格式的缺乏，以及法律上與智慧財產權等其他權利的衝突。
本文深入探討金融與生醫兩大特殊領域中可攜權的發展與困境。在金融產業，美國的立法演進，從《金融服務現代化法案》到《陶德－法蘭克法案》（Dodd-Frank Act）第1033條，逐漸體現了資料可攜的概念，而近年的「開放銀行」（Open Banking）浪潮，無論是歐盟、英國、澳洲採取的強制模式，或我國採取的自願自律模式，均將資料可攜視為促進競爭和金融科技（FinTech）轉型的關鍵。在生醫領域，從美國的HIPAA法案、HITECH法案，到《21世紀醫療法》（21st Century Cures Act）禁止「資訊封鎖」（Information Blocking）的規定，以及歐盟正在推動的「歐洲健康資料空間」（EHDS），都顯示各國正逐步透過建立資料流通性，來達成節省資源、促進智慧醫療創新，並最終賦予病人對醫療資料主權的國家戰略目標 。
回觀我國法制現狀，資料可攜權仍處於萌芽階段，雖有如MyData平臺等公共服務建置，但尚未將其提升至憲法保障的個人權利層次，亦缺乏一般性的立法規範。我國未來在推動相關法制時，面臨著應採歐盟的個人權利保障途徑，還是美國的競爭法思維的抉擇。此外，實現可攜權的三大基礎挑戰－技術上的互用性與標準格式（例如API介面與JSON/ CSV格式的協商）、操作上的可行性（確保資料主體控制權與再利用性），以及經濟上的可行性（如費用和擔保機制），都亟待政府進行產業輔導與明確的法律規範。
第五篇「從美國競爭法角度看電子健康資料跨平臺間之流通」，以競爭法討論生醫資料跨機構分享的障礙。在當今高度競爭的商業環境下，資料控制者通常不願無償提供其資料給競爭對手，該行為可能出於維護競爭優勢、保護用戶的資料安全等等原因，然而，無論是出於何種原因，平臺業者拒絕分享資料的行為已對於跨平臺間資訊流通產生阻礙。美國雖有《1996年醫療保險可攜性和負責性法》（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA）保障患者跨機構傳輸資料的權利，使患者面對資訊封鎖行為時能透過HIPAA解決，然商業機構如藥廠、生技公司面對資訊封鎖行為時仍束手無策。我國商業機構所面臨的處境更加艱難，我國不僅沒有針對資訊封鎖行為的相關法律，在現行法的限制下，商業機構無法取得電子健康資料，大大地阻斷了新醫藥產品的發現、研發、生產，也拖慢了整體生醫領域的發展。
在管制此類「資訊封鎖」行為上，目前在學界廣為討論的有「個資法制」和「競爭法制」兩條路徑：歐洲議會所制定之一般個人資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）第22條可作為「個資法制」路徑之代表，認為資料主體具有將其資料在跨平臺間傳遞之權利，又名資料可攜權（Data Portability），為其個人基本權利的延伸；而美國國會所制定之《21世紀醫療法》（21st Century Cures Act）可作為「競爭法制」路徑之代表，其係站在保護市場競爭的角度，明文強制資料控制者須將其所擁有之資料傳遞給其他競爭對手，以維持其等在市場上之相等地位。值得注意的是，美國《21世紀醫療法》的立法目的係以加速新醫藥產品的發現、研發、生產，因此其內容更著重在營利機構取得電子健康資料的權利上，與本文欲解決生醫資訊封鎖行為，以促進整體生醫產業發展不謀而合。
本文以競爭法角度切入此問題，以美國法為討論核心，輔以歐盟法，探討現行競爭法能否處理資訊封鎖行為，比如，系爭事業有無獨占地位是否為競爭法規範對象之門檻；若不具獨占地位之資料控制者從事了資訊封鎖行為，是否可能不受現行競爭法所規範；以及關鍵設施理論得否作為另一種解決方式。而在法律效果部分，欲回復市場競爭所為的措施是否真的能恢復市場原先狀態，回復措施是否適合電子健康資料控制者所處的市場亦為本文討論的一大重點。
在討論完上述「能否以競爭法解決資訊封鎖行為？」的三層問題後，本文會以美國《21世紀醫療法》作為借鑑，分析競爭法上之特別法在促進跨平臺資訊交流的可行性，探討該法案實施後是否對美國的電子健康資料交流有所助益、降低資訊封鎖行為、促進營利機構運用電子健康資料等實質影響，期望能推動各界在競爭法路徑上的思考，逐步放寬營利機構取得電子健康資料的限制，以作為我國未來立法上之參考。
第六篇「腦機介面與腦心智法學初探」開始走向更具體應用態樣的探討。腦機介面（Brain-Computer Interface, BCI）技術的迅速發展，正以前所未有的速度挑戰現行法律體系的基礎。本研究旨在從法學角度對此新興技術進行全面而深入的初探，聚焦於其帶來的法律衝擊、潛在風險以及未來規制的必要性與方向。BCI技術的核心在於對神經資料（Neurodata）的採集、解讀與應用，這些資料不僅涉及生理資訊，更深層次地觸及個體的意識、思想與人格，使得傳統的個人資料保護和隱私權概念面臨根本性的挑戰。
神經資料具有極高的敏感性與特殊性，遠超一般的生物識別資訊或健康資料數據。它直接關聯到個體的「精神空間」，引發了關於神經權利（Neuro-rights）是否需要獨立建構的討論。研究探討了神經權利，如思想隱私權、精神自由與自主權、認知完整權以及神經數據存取與使用權等，這些新型權利的提出反映了人類對於自身精神領域面臨技術侵蝕的深切擔憂。現行法律，如隱私權、個人資訊保護法規及人格權相關條文，雖然可被嘗試性地擴大解釋以涵蓋神經數據，但其侷限性顯而易見，特別是在處理數據所有權、跨境傳輸與二次利用等複雜情境時，無法提供足夠的保護力。
此外，BCI技術的廣泛應用還在責任歸屬領域帶來了混亂。當使用者透過BCI裝置控制外部系統或做出行為時，如何區分是「人腦主動意圖」還是「機器程式錯誤」所致，將直接影響民事侵權或刑事責任的認定。例如，由BCI設備輔助的行為失當，其責任應由使用者、設備製造商還是演算法開發者承擔，成為法學界必須面對的難題。文章也關注BCI在司法鑒定、精神評估等公共領域的潛在應用，強調必須警惕技術濫用可能導致的歧視、偏見甚至實質不公平的現象。
面對BCI帶來的顛覆性變革，法學界不能僅限於被動修補，而應採取前瞻性的制度設計。未來法規應致力於明確神經數據的法律地位，確立以人格保護為核心的規制原則，並建立多層次的監管機制，涵蓋技術研發、產品上市、數據使用與國際合作等各個環節。
第七篇「醫師使用消費性虚擬實境應用之醫糾責任」，是鑑於許多醫療上的VR應用，是以消費性虚擬實境產品來進行，但這些產品的製造商無意申請醫材許可。本文探討醫師使用未經醫材認證的消費性虛擬實境（VR）裝置進行治療時所面臨的醫糾責任與法律風險。VR在疼痛管理、復健及心理治療中展現潛力，但由於其非醫療器材屬性，醫師採用此類產品屬於臨床創新（或仿單標示外使用）。這種創新做法缺乏醫療常規作為判斷依據，使醫師的注意義務標準難以確立。消費性VR裝置本身具有暈動病、VR傷害和感染等固有風險。案例顯示，醫師若因疏忽安全規範（如使用時長）導致病患受傷，將面臨裁量不當的風險。法律上，製造商因已警示產品非醫材，通常不負消費者保護法責任。為平衡醫療創新與病患安全，作者建議應區分臨床創新與人體研究，並建立獨立的監督機制。建議的機制包括雙重偏離審查理論或設立創新委員會，以有效監督此類創新醫療行為，避免其過度擴散，並為未來的司法審查提供標準依據。
第八篇「對話式AI機器人於長照機構應用及隱私風險」，探討面對我國人口高齡化與長照人力短缺的結構性困境，以大型語言模型為基礎的對話式人工智慧（AI）被視為提升照護品質與效率的潛力方案，而落地應用需要解決的問題。將AI導入長照機構，可提供長者情感支持、心理健康促進、健康監測及日常生活輔助等服務，如英國、荷蘭、瑞士等國際案例均展現出顯著效益。在技術層面，對話式AI已從傳統智慧音箱的靜態指令，演進至與生成式AI整合，具備動態語境建模與開放式任務適應性，使其能更自然、深入地參與照護互動。然而，當此技術應用於涉及大量敏感健康資訊且服務對象為弱勢族群的長照場域時，卻衍生出一系列不容忽視的隱私風險與法律挑戰。
主要的隱私風險包括敏感數據外洩與再識別的風險，尤其在長照機構這類同質性高的環境中，即使資料經過匿名化處理，仍可能被技術重新識別。此外，AI系統的持續性語音錄音特性可能造成非自願的資料蒐集，無意間擷取到其他住民或工作人員的私密對話，並引發原始資料被二次利用於模型訓練的爭議。更為複雜的挑戰在於知情同意機制的失效疑慮，高齡長者可能因認知功能下降或面對反覆授權要求導致同意疲乏，難以真正理解並自主決定其個人資料的使用權限。
在法律因應上，我國現行《個人資料保護法》雖對特種個資設有嚴格保護，並要求明確告知與書面同意；《長期照顧服務法》亦對長照機構的錄音錄影有規範。然而，這些法規對於AI系統的動態語音處理、雲端運算、以及第三方技術廠商的責任歸屬等新興問題，仍存在適用性與指引上的不足。為此，本研究建議長照機構應借鑒國際經驗，修正定型化契約，明確界定個資目的與授權範圍、確保長者擁有完整的撤回同意權利（應建立多層次撤回機制）、規範資料跨境傳輸的合規性，並強化資安措施以避免敏感資料被過度收集，從而平衡科技應用與長者隱私權益的保障。
第九篇「遠距醫療與數位監理沙盒：英國的抗疫經驗」，討論英國導入AI用於數位分流防疫的經驗。本篇探討英國在新冠肺炎疫情期間如何以遠距醫療作為國家重大公衛危機的應對策略，以及醫療系統永續經營改革的核心，旨在為我國未來防疫政策之參考。英國因預見傳染病大流行可能造成的醫療超載困境，在疫情爆發前十年就已投入遠距醫療的耕耘，這包括線上超前分流制度、遠距診療以及行動健康應用軟體規範等，並藉由監理沙盒的設計來推動創新。
英國的遠距醫療政策是為了應對健保危機中的醫療品質、成本和可近性等難題。其改革策略的關鍵在於透過資料及資訊科技賦予國民自我健康管理的主控權，期望透過提升病患的健康識能（Health Literacy）來實現病患健康主體權，並調節健保醫師工作量、減少健保虧損，達成醫療品質、成本和可近性的三贏局面。核心措施包括建立線上超前分流制度，例如提供查詢病徵的NHS.UK網站與NHS App，以及數位優先基層醫療（Digital First Primary Care），要求所有基層醫療病患在預約門診前須先經過數位分流，以節省資源並減少面對面門診。此外，NHS 111 Online和NHS 111 First則用於急症的超前分流，在疫情期間實施全面遠距分流（Total Triage）制度，有效避免院所內感染並統整資源。
在疫情中，行動健康軟體的使用率大幅增長近4成，主要應用於病徵遠端監控、遠距查閱病患資訊及醫囑、病患與醫事健康人員遠距連線、遠距醫療服務、醫療團隊間的安全通訊、心理健康與社會支援網絡，以及應變規範之執行等領域。為確保軟體安全與品質，英國設有 健保行動應用軟體圖書館（NHS App Library）和ORCHA Libraries等評核與推廣系統，協助民眾和醫事人員選擇合規且適合臨床使用的產品。
遠距醫療的發展也高度仰賴區域網絡的關鍵角色，英國健保局近年建立了基層醫療網絡（Primary Care Network, PCN）和全國創新服務合作網絡（National Innovation Collaborative），以促進地方醫療單位間的合作、經驗分享及資源協調，確保遠距醫療的推動能以病患需求為中心，並與臨床治療路徑優質整合。儘管英國在疫情中表現優異，但遠距醫療和行動醫療裝置在疫情爆發前並非受重視領域。英國的經驗證明，利用監理沙盒和區域網絡等機制推動數位轉型，對於在公衛危機中維持醫療體系運作具有重大效益，可供我國借鑑。
第十篇「疫情時代公私協力下的創新：英國轉譯醫學經驗」討論如何加速防疫物資創新的規範建置。我國防疫後期，疫苗的短缺成為防疫主要障礙，國產疫苗亦引發政治爭議，必須在未來的防疫規劃中考慮此問題。本文分析英國在COVID-19疫情期間如何透過制度創新，成功實現抗疫物資（尤其是疫苗與治療藥物）的快速研發與應用，並探討了此模式在永續化過程中面臨的法律與社會爭議。報告指出，英國之所以能創下驚人速度（例如，牛津大學的RECOVERY Trial在98天內確認地塞米松為有效治療藥物），關鍵在於疫情前長期的政策佈局與公私協力基礎建設。儘管英國全民健保體系（NHS）在疫情前正面臨財政壓力、體系混亂及資料電子化專案（如care.data）失敗等困境，但政府意識到其在轉譯醫學上的獨特優勢：頂尖學術研究、龐大的健保資料庫與務實彈性的法規政策。因此，透過設立加速近用合作網絡（AAC）來整合創新路徑，以及英國健康資料研究機構（HDR UK）來推動生醫大數據平臺與參與式資料治理，為疫情爆發時的快速動員奠定了基礎。
在疫情危機爆發後，英國採行了「研發生態系抗疫」（innovation eco-system approach）策略，核心機制是跨機關的RAPID C19聯合監理沙盒。此機制整合了藥品及醫療器材監理機關（MHRA）、國家照護精質機構（NICE）與國家健康研究機構（NIHR）的專業量能，進行全球治療藥品與疫苗的「天際線掃描」（horizon scanning）、提供量身訂做的規範導航（regulatory signaling），並共同擬定加速行動計畫，大幅縮短了產品從科研到臨床應用的時程。這種「戰時」的創新體制在效率上獲得卓越成果，使英國在國際上具有了制度話語權，並將此經驗推動為G7的「百日任務」（100 Days Mission, 100DM），旨在建立能在百日內提供診斷、治療與疫苗的全球性體系。然而，這種加速模式也引發了深刻的社會爭議，包括對於科學誠信的質疑，以及政府在利用健保資料庫進行公私合作時，因透明度與可問責性不足而引發的資料豪奪（Data Grab）民團抗爭，嚴重損害了公眾信任。報告最終提醒，未來抗疫物資的快速研發機制，必須在追求速度的「時間」目標、確保資源分配與知識共享的「正義」原則，以及系統運作的「永續經營」之間，找到法律規範與制度設計上的平衡點，以避免將速度變成少數知識精英的特權，同時確保人權與公平可及性。
由於AI技術日新月異，各國規範也不斷變化，勢必在本書出版後仍持續有新發展，本書拋磚引玉，延續由本人主編，2021年在翰蘆圖書出版的《智慧醫療與法律》論文合集（該書紙本已售完，國內各平臺尚有電子書版本）的精神，提出關鍵議題，作為各界未來討論法制變革與創新的參考。本書各篇文章的完成，要感謝過去數年間參與本人子計畫的共同主持人、協同主持人及專兼任研究助理。由於各研究成果跨越將近六年，相關引註資料龐大，雖經數次校對或許仍有漏誤之處，一切文責由本人自負。
2026專利防護中