元宇宙有6大隱藏的法律問題!產業整合NFT、元宇宙,未來怎麼發展?
元宇宙有6大隱藏的法律問題!產業整合NFT、元宇宙,未來怎麼發展?
2023.04.10 | 區塊鏈
NFT及元宇宙發展潛力及法律遵循問題

第三屆《區塊鏈應用法律高峰論壇》於上週五(7日)於台北華南銀行國際會議中心圓滿落幕。活動邀請了海內外多位產官學專家,共同分享、討論加密貨幣產業的監管與未來發展趨勢。

2021年突然爆紅的NFT,是加密產業的其中一條賽道。近幾年,NFT項目如雨後春筍般在市場中大量湧現,讓NFT交易市場也隨之快速成長。其中,以黑馬之姿橫掃交易平台的Blur交易所,也在今年初改寫了交易所的市場排名,搶下老大哥OpenSea的寶座。

另外,祖克柏在將公司更名為Meta後,積極發展元宇宙的相關計畫,讓許多用戶相當期待進入「元宇宙」的日子能盡快到來。但Meta2022年第四季財報中,卻顯示相關部門營業虧損了43億美元。許多大企業也開始紛紛裁員、關閉元宇宙的部門。

NFT未來將會如何發展?元宇宙到底只是個「燒錢黑洞」,還是真的有發展潛力?

資訊工業策進會科技法律研究所副所長顧振豪、OurSong共同創辦人吳柏蒼、中信金融管理學院科技金融研究所副教授兼所長徐珮菱,在《區塊鏈應用法律高峰論壇》的圓桌會議中,進行了深層的解析。

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元宇宙發展可能涉及的六大法律問題

針對元宇宙的未來趨勢,資訊工業策進會科技法律研究所副所長顧振豪首先指出,元宇宙若持續發展,可能會涉及六大法律問題: 身分確認、數位信任、言論自由限制、爭議處理機制、數位資產權力與保護金融商品與監管。

顧振豪表示,以唐鳳常以「攜碼互通」為目標的數位分身(digital avatars)或數位雙生(digital twin)為例,這些可以「代表用戶個人」的服務,未來可能就會需要進行實名制的認證。

顧振豪也舉例,一名手機遊戲玩家在遊戲中的聊天室被文字辱罵,隨後以公然侮辱罪提出告訴,不過由於法官認為客觀上告訴人的名譽和社會評價並沒有受到影響,因此被告無罪。但是未來隨著元宇宙發展,遊戲中虛擬分身的侮辱是否可能構成公然侮辱罪,也仍有思考空間。

若要進入元宇宙,穿戴式裝置便成為至關重要的設備。然而,透過穿戴式裝置,用戶的行為、生理訊號、或甚至情緒等都會被蒐集記錄下來,在個人隱私以及資安防護方面,將會是一大問題。

顧振豪也強調,元宇宙下的數位資產屬於網路虛擬財產的範疇,而虛擬財產為一種特殊物件,但目前法律上的定義尚未確定。另外,智慧財產權也是目前較為常見的法律糾紛問題。顧振豪舉例,現在常見NFT發行者有IP抄襲或未經授權的爭議,而這也會進而影響消費者,形成消費糾紛。

NFT與音樂產業結合,打造更完善的用戶體驗與營利機制

NFT的特性,為品牌帶來了多種不同的應用和玩法。台灣的NFT平台OurSong結合NFT與數位收藏,與創作者合作發行NFT,並以「歌卡」形式結合作品、現場演唱會優先搶票權、免排隊優先通關、獨家簽名黑膠購買權等不同的賦能。OurSong共同創辦人吳柏蒼也以音樂人的角度,分享了自己對於未來NFT發展的看法。

吳柏蒼表示,其實現在已經有許多企業開始嘗試將NFT與產業結合,例如音樂串流平台Spotify就有一個實驗案例,讓某些NFT持有者可以聽到特定的音樂清單。雖然這並不是一個相當特殊的案例,但可以看到,Spotify以此為一個出發,去嘗試如何透過NFT為用戶帶來不一樣的權利或使用體驗。

吳柏蒼也強調,音樂NFT交易平台在未來的發展,對音樂人或粉絲來說,其實更在意能有什麼感官上不同的體驗。不過,Web3產業目前還沒有完善的分潤機制與法規保護,因此願意投入的創作者仍在少數。

吳柏蒼舉例,創作者在將作品販售、上架後,即使獲得上億點閱,但卻無法持續透過作品創造收入,版權和營利歸屬也沒有明確的劃分。而NFT的特性,就可以實現明確劃分好分潤機制,並且做到完全的公開透明。
打破虛實邊界,進入Web3世界培育人才

而中信金融管理學院科技金融研究所副教授兼所長徐佩菱,也現場分享了現今的中信金融管理學院的「元宇宙講堂」。元宇宙世界中,可以高度還原現實中的音樂會展覽廳、VIP 會議包廂、實習法庭、中信金實習銀行等,還能直接與其他人互動,透過虛實整合,打破空間和現實操作的限制。

隨著世代的數位化,需要的人才以及知識也已經與過去不同。徐珮菱指出,未來教育更應該透過元宇宙教導知識內容,以及培育Web3所需的人才。除了可以降低額外的成本支出,也能讓新生代的學子們從求學過程中,就已經適應、了解Web3可能的產業應用。

核稿編輯:邵元婷

關鍵字: #元宇宙
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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