日本企業陸續向開發中國家提供環保技術援助
應中國鋼鐵工業協會（以寶山鋼鐵為首）之請，日本鋼鐵聯盟擬提供中國削減溫室氣體的環保技術。中國雖不在京都議定書約束的國家之列，急遽的經濟成長所造成的空氣污染已帶來嚴重的環境問題，日本鐵鋼聯盟於24日的委員會上正式決定技術援助的計劃，近期內將與中國討論相關細節。
日本鋼鐵業界自1990年度起，平均每年投注1200億日圓開發該產業的環保技術，目前業界「回收熔爐熱能轉供發電等能源節約技術」已經領先全球。日本鋼鐵業界2003年度換算成二氧化碳的溫室氣體排放量雖然已較1990年度減少6.4%，仍然未能達到京都議定書中要求減量10%的目標。
利用京都議定書的「彈性機制」，業界也可藉由跨國的技術援助，將國外減少的溫室氣體額度直接計入本國的額度之內。目前為止由日本政府核可的「彈性機制」計劃共15件，今年一月甫通過鹿島建設公司將馬來西亞廢棄物處理場的沼氣轉為電能的計劃，除此之外，東京電力公司和住友商事都分別在智利和印度有相關的環保計劃。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
歐盟委員會（European Commission）於 2025年2月3日因應將於2025年9月12日施行的資料法（Data Act），就其常見問題說明進行補充與更新為1.2版（Frequently Asked Questions on the Data Act，下稱FAQs），以協助企業面對資料法施行後的挑戰。 於新版FAQs中就資料法進行補充說明，以助企業了解資料法之適用範圍，就資料法所稱之聯網裝置與服務，聯網裝置泛指可以連上網路的裝置，包含智慧型手機，並僅限於由使用者所擁有的聯網裝置，另就聯網服務則須具備雙向資料傳遞且須與聯網產品的操作功能有影響之服務。 就資料持有者有義務提供之資料適用範圍，僅限於聯網裝置與相關服務所產出的原始資料與預處理資料（原始但可用），資料持有者就原始資料或預處理資料進行加值所產生資料，如經分析所產生之衍生資料、經投入重大資源進行清理之資料等，則不在共享義務之範圍內，另就資料的內容有其他法律保護亦不在資料法的範疇中，如網路攝影機之照片/影片有受著作權法保護係屬於資料內容，網路攝影機之使用模式/電池狀態/照明強度等資料才是資料法所規範之資料，惟須留意若影像之內容非屬著作權保護之標的，如網路攝影機因具感測功能而自動就影像判斷是否異常現象或提供建議，此類影像因不具人類創意而不受著作權保護，仍屬資料法所涵蓋範圍。 於FAQs之解釋中，就資料法實際操作與預期有所差異，歐盟委員會後續亦會整合與數位資料相關之法規，如建立資料聯盟策略（Data Union Strategy），以助於企業促進數位資料的使用與共享。國內廠商若有提供歐盟客戶相關聯網設備與服務時，須留意內部資料管理制度能否滿足資料法要求，確保組織有因應相關法規議題的變化進行制度的變更，如何將外部議題與資料管理制度連結，可參資策會科法所創意智財中心就數位資料管理機制所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，將組織營運所在國別之法規範變動納入關注之外部議題，並設定對應之資料政策與目標，建立符合法令規範之資料管理制度，如是否得以識別為資料法所適用之資料等，以確保組織資料管理機制符合法令要求。 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。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本閣議通過《特定數位平台之透明性及公正性提升法案》，以改善電商交易環境日本閣議通過《特定數位平台之透明性及公正性提升法案》，以改善電商交易環境 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年05月11日 日本內閣於2020年2月18日通過《特定數位平台之透明性及公正性提升法案》（特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律案），並提交國會，期望能在2021年春季施行[1]。本法案將要求特定數位平台（Digital Platform）業者公開其與透過平台供應商品或服務者之間的契約等各項措施，以提高特定數位平台的透明性與公正性，透過推動公平且自由的競爭環境，為促進經濟發展和國民經濟的健全發展做出貢獻。 壹、事件摘要 近年來資通訊技術領域的革命性進展，讓數位平台有效幫助商品與服務供應者更易於進入各商品或服務市場，如大型網路商城透過蒐集分析用戶的購買紀錄、商品瀏覽紀錄、搜尋關鍵字紀錄、位置資訊等，能夠更精準投放廣告至消費者的搜尋頁面，增加賣家商品或服務的曝光機會，減輕新手賣家觸及潛在消費者的負擔。賣家越多、越容易搜尋到所需商品或服務，甚至能同時推薦優惠組合的網路商城，能夠提高消費者的黏著度，賣家對該平台也會更加依賴，使得數位平台產業成為寡占市場。 面對數位平台市場的寡占現象，日本政府於2018年6月15日公布之《未來投資戰略2018》中說明擬透過整備規則以活化競爭環境，因此經濟產業省、總務省及公平交易委員於同年7月組成「數位平台業者交易環境整備檢討會」（デジタル・プラットフォーマーを巡る取引環境整備に関する検討会），將以實現透明性及公正性為目的，進行相關規範之整備，並規劃進行大規模調查，藉此掌握實際交易狀況[2]。 因此公平交易委員會（公正取引委員会）於2019年1月針對大型網路購物商城，如Amazon、Yahoo Shopping、樂天市場等，以及應用程式商店，即App Store、Google Play展開「數位平台業者之交易習慣等相關實態調查」。根據同年4月17日公布的上開調查中間報告（デジタル・プラットフォーマーの取引慣行等に関する実態調査についての中間報告），使用樂天市場及Amazon的賣家中，各有超過72%的賣家被平台單方變更使用條款，且各有超過69%的賣家認為使用條款的改變對其不利，三大網路商城中只有Yahoo Shopping的表現稍佳；大多數的賣家都遇過不明原因被停權或商品被下架的情形，但其中僅有約一半的賣家在解決問題後能夠再上架[3]。應用程式商店方面的調查結果也大同小異[4]。同年10月31日公布的調查報告印證數位平台業者的「未提前說明即變更條款」或「未說明理由即拒絕交易」等行為，以及商品與服務供應者聯繫客服提出意見、申請等機制不夠完善，均有妨礙市場透明性和公正性之疑慮[5]。除此之外，也恐有《獨占禁止法》（私的独占の禁止及び公正取引の確保に関する法律，又稱「独占禁止法」）上不公平競爭之疑慮，如數位平台業者透過變更使用條款提高手續費、強制使用平台新服務等行為，可能適用《獨占禁止法》第2條第9項第5款濫用相對優勢地位之要件；此外，若數位平台業者自行推出與該平台其他賣家同類的商品及服務，由於數位平台業者可得知賣家銷售紀錄、消費者交易紀錄等資訊，容易推出更加吸引消費者的優惠活動，亦可透過更改關鍵字及顯示結果排序等方式，取得較其他賣家優勢之地位，可能適用《獨占禁止法》第2條第9項第5款阻礙競爭對手交易之要件。 除上述狀況外，實務上亦存在其他問題。例如，平台上之賣家因依賴平台且意欲獲取消費者關注，此時面對數位平台業者種種不公平行為，如單方面變更使用條款，或針對相同商品或服務，要求賣家必須設定與其他平台相同或更加優惠價格，賣家多會選擇接受而非改換使用其他數位平台。另一方面，應用程式商店的寡占現象，反倒成為App開發者拓展用戶的一大阻力[6]。 為使數位平台業者自主且積極地提高數位平台上交易透明度與公正性，日本政府認為應在不阻礙創新及尊重自主性的原則下，制定要求數位平台業者公開交易條款、營運狀況等資訊之法規，並進行監督和審查[7]。因此由內閣官房長官主導，與主責IT政策、網路安全戰略、消費者與食品安全、公平交易、個人資料保護等之大臣，以及總務大臣、經濟產業大臣，共同召開數位市場競爭會議（デジタル市場競争会議），根據前述實態調查報告所統整的各項課題，研擬《特定數位平台之透明性及公正性提升法案》[8]。 貳、重點說明 提高數位平台的交易透明度與公正性，除能增進用戶利益，亦有助於提升整體經濟社會活力及永續發展，因此本法案從讓數位平台業者自主且積極提升數位平台透明性與公正性出發，將國家的干預及其他管制的影響降到最低，旨在使數位平台業者可充分發揮其創意及努力，並促進數位平台業者和商品與服務供應者的相互理解[9]。 本法案的規範對象為「特定數位平台業者」（特定デジタルプラットフォーム提供者），數位平台業者係指使用數位科技為「商品與服務供應者」（商品等提供利用者）及「一般利用者」提供網路平台，且其服務具網路效應（Network Effect）的特性[10]。未來法案通過後，經濟產業大臣會先參考來自數位平台的資訊，透過政令區分行業別，並在該業種的範圍內考量各項指標，諸如該數位平台對國民生活及國民影響程度、用戶對該數位平台的使用集中程度、根據交易實際狀況及動向判斷保護商品與服務供應者的必要性、商品與服務供應者對該數位平台其他規範及措施之反應、營業額等。若一數位平台的上述指標超出政令所規定之範圍，經濟產業大臣會將該數位平台之業者指定為「特定數位平台業者」，即特別應盡力提升其數位平台透明性及公正性者[11]。另外，經濟產業大臣在制定或修正政令所需之範圍內，得要求數位平台業者，甚至是商品與服務供應者提出所需資料及說明[12]。 為協助特定數位平台業者採取適當且有效的措施，以促進和商品與服務供應者的相互理解，依本法案規定經濟產業大臣應制定指針供業者遵循，內容中則應說明以下事項︰建立可和商品與服務供應者妥善溝通之機制，如指派國內業務的專責窗口；制定可確保交易公正性的程序及機制；整備爭端處理機制及程序[13]。在交易條件等資訊公開方面，本法案規定特定數位平台業者有義務向用戶公開契約條款且變更條款前應先通知用戶，並規定因安全等理由而無法公開的例外情形[14]。本法案也規定特定數位平台業者應每年向經濟產業大臣提出報告，內容應包含其事業概況，以及自我評估前述指針、資訊公開等規定的遵循狀況，經濟產業大臣會依業者提供之報告進行評定並公布結果，業者則應依該評估結果盡力提高該數位平台的透明性及公正性[15]。 另外，對於有阻礙數位平台的透明性和公正性之行為，以及違反獨占禁止法疑慮之特定數位平台業者，則會交由公平交易委員會依該法之規定及個案具體事實採取措施[16]。 參、事件評析 本法案之制定源於數位平台業者和商品與服務供應者間由於資訊、立場不對等而引發紛爭，但本法案並未選擇從保護賣家權益立場出發，而是期望由業者採取自主措施等方式，達到提升數位平台市場透明性和公正性，以消弭紛爭之目的。又，雖然本法案有由政府評估並公布特定數位平台之營運是否具備透明性及公正性之規定，但該評估是基於特定數位平台業者提出之「自我評估」報告，故官方評估結果是否具實質參考意義有待商榷。 綜觀而言，本法案並未嚴格規範數位平台業者，對應法案內有關增進用戶利益和提升整體經濟社會活力等語，可發現本法案本質上應為一部振興數位平台產業的法案，故是否真能解決平台和商品與服務供應者間因資訊不對等而引發糾紛的問題，將是未來關注的焦點。 我國對網購糾紛之討論主要聚焦於買賣雙方，依循的是「零售業等網路交易定型化契約應記載及不得記載事項」及《消費者保護法》等規範，對於數位平台業者和商品與服務供應者間之權利義務關係則尚未有明確規範。在數位平台業者的透明性規範方面，目前僅有2017年11月20日通過之《數位通訊傳播法草案》，於第11及第12條規範數位通訊傳播服務提供者[17]應以適當方式，公開揭露營業相關資訊，並應依其服務之性質，以得清楚辨識之方式公告其服務使用條款。從規範平台業者之角度出發，雖然日本法令看來稍嫌寬鬆，但從促進產業發展角度而言，不啻為重要參考對象，有助我國在相關法制整備上，於數位經濟產業發展與保障平台用戶權益間取得平衡。 [1]日本經濟新聞，〈巨大IT支配に監視の目 議論進むデジタル規制〉，2020/05/06，https://www.nikkei.com/article/DGXMZO58702670R00C20A5947M00/（最後瀏覽日：2020/05/06）。 [2]〈(令和元年10月31日)デジタル・プラットフォーマーの取引慣行等に関する実態調査(オンラインモール・アプリストアにおける事業者間取引)について〉，公正取引委員会，https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2019/oct/191031_2.html（最後瀏覽日：2020/03/22）。 [3]〈オンラインモール運営事業者の取引実態に関するアンケート調査（詳細）〉，公正取引委員会，https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2019/apr/kyokusou/190417besshi1.pdf（最後瀏覽日：2020/05/19）。 [4]〈アプリストア運営事業者の取引実態に関するアンケート調査（詳細）〉，公正取引委員会，https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2019/apr/kyokusou/190417besshi2.pdf（最後瀏覽日：2020/05/19）。 [5]〈デジタル・プラットフォーマーの取引慣行等に関する実態調査報告書（オンラインモール・アプリストアにおける事業者間取引）（概要）〉，公正取引委員会，https://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/2019/oct/191031c.pdf（最後瀏覽日：2020/03/22）。 [6]同前註。 [7]〈デジタル市場のルール整備〉，首相官邸，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/digitalmarket/kyosokaigi/dai1/siryou1.pdf（最後瀏覽日：2020/03/22）。 [8]〈「デジタル・プラットフォーマー取引透明化法案（仮称）の方向性」に関する意見募集に寄せられた御意見について〉，首相官邸，https://www.kantei.go.jp/jp/singi/digitalmarket/kyosokaigi/dai3/sankou1.pdf（最後瀏覽日：2020/03/22）。 [9]〈「特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律案」が閣議決定されました〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/press/2019/02/20200218001/20200218001.html（最後瀏覽日：2020/03/22）。 [10]〈特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律案の概要〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/press/2019/02/20200218001/20200218001-1.pdf（最後瀏覽日：2020/05/18）。 [11]特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律案（第201回閣法第23号）第2条、第4条。 [12]特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律案第15条。 [13]特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律案第7条、第8条。 [14]特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律案第5条、第6条。 [15]特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律案第9条。 [16]特定デジタルプラットフォームの透明性及び公正性の向上に関する法律案第13条。 [17]依數位通訊傳播法草案第二條之規定，數位通訊傳播服務提供者係指提供公眾或他人使用有線、無線、衛星或其他電子傳輸設施傳送數位格式之聲音、影像、文字、數據或其他訊息的服務之自然人、商號、法人或團體。
開放非銀行事業從事預付式行動付款服務法制議題之研究 網路爬蟲治理趨勢與我國法制啟示網路爬蟲治理趨勢與我國法制啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月30日 壹、網路爬蟲治理議題背景 隨生成式人工智慧產業蓬勃發展，模型訓練對於巨量資料之依賴度與日俱增，促使網路爬蟲（Crawlers）技術運用愈發頻繁。傳統網路生態原係建立於網站經營者與網路爬蟲索引功能的導流互惠默契[1]，網站容忍爬取以換取流量曝光。然而，當網路爬蟲大量爬取資料用於訓練，而非提供連結導流時，不僅造成流量分流與價值分配失衡，更損及內容產製者的廣告與訂閱收益[2]。 此經濟模式的轉變，讓技術訊號與法律意思表示長期脫節的矛盾浮上檯面。事實上，以自然語言呈現的服務條款與機器可讀的技術訊號（如 robots.txt）不一致之情形普遍存在。在搜尋引擎主導的時代，雙方多維持以資料換流量的默契，類矛盾尚能維持在技術管理層次，未釀成大規模法律對立。 如今，當爬取行為涉及訓練具備商業替代性的模型時，原本被掩蓋的技術脫節便陡然升級為法律風險。內容產製者因對傳統協定失去信任，轉向採行強硬的技術阻擋[3]；而 AI開發者則因 robots.txt 結構過於簡單，難以精確辨識複雜的著作權授權意願。即便開發者主觀上有遵循意願，但在自動化爬取過程中，仍因技術工具無法即時解讀自然語言聲明，進而陷入侵害著作權或違反契約之困境。 這種從互惠轉向競爭的變化，促使全球必須正視法制層面對於技術訊號與法律意願對齊的緊迫性。目前國際主要有兩種治理路徑：一是以美國為代表，仰賴著作權法中合理使用（Fair Use）之彈性空間，透過司法個案衡酌商業替代性與轉化性利用；二是以歐盟為首，透過《數位單一市場著作權指令》（The Copyright in the Digital Single Market Directive, CDSM Directive）明文確立「文本及資料探勘（Text and Data Mining, TDM）」之法定例外[4]，建立起事前規範。 相較於上述兩大主流路徑，我國目前既缺乏如歐盟般明確的法定例外制度作為避風港，在司法實務對於合理使用的解釋上也尚待更多AI相關案例累積心證，導致相關爭議高度仰賴司法事後認定，其不確定性使本土AI研發者往往須在法律風險與技術創新間艱難取捨，對產業生態系形成潛在的寒蟬效應。爰此，本文旨在爬梳歐美法規範趨勢與國內外司法實務案例，進而針對我國網路爬蟲治理路徑提出具體之政策建議。 貳、重點說明 一、網路爬蟲治理與國際趨勢 觀測全球AI治理趨勢，網路爬蟲管理議題漸受重視。相關討論已從純粹的技術攻防轉化為法律規範的核心。目前國際間主要以美國的合理使用彈性與歐盟的法定例外架構路徑為觀測重點，並輔以國際組織推動的技術標準自律。 （一）美國路徑：以合理使用為核心的事後審查 以美國為觀測對象，其著作權局（United States Copyright Office, USCO）於2025年的報告中揭示了關鍵立場：為AI訓練而建立資料集的重製行為，本質上已構成初步侵權（Prima Facie Infringement）[5]，其合法性最終取決於合理使用抗辯是否成立。此見解釐清了技術上的公開可得（publicly available）並不等同於法律上的授權利用，即便內容於網際網路上可自由存取，其著作權保護並不因此消滅。 這法律定性與技術現狀的落差，直接衝擊了美國司法實務過往採取之默示授權（Implied License）理論。在早期判例（如 Parker v. Yahoo!案）[6]中，若網站未設置 robots.txt 阻擋爬蟲，法院常傾向認為權利人已默許搜尋引擎進行索引。然而，robots.txt 的初衷並非針對生成式 AI設計，其技術結構無法區分導流索引與模型內化這兩類本質迥異的行為，並導致內容產製者即便有意反對AI訓練利用，卻因缺乏精準的技術工具表達其授權意願，使法庭在個案審酌授權意圖或合理使用時，面臨證據判讀上的困境。 此外，針對大規模爬取行為，美國監理機關亦開始從著作權以外的視角強化監管。例如，聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）近期高度關注「普遍性擷取（Pervasive Extraction）」所涉及的隱私風險。FTC強調，即便資料經去識別化，若能透過巨量資料點反推個人敏感資訊，仍可能違反個人資料保護法規範。[7]由此可推敲，美國正透過著作權法遵與個資保護責任之雙重規範，強化對爬取行為事後責任之追究，而非單純從技術面禁止存取。 （二）歐盟路徑：以權利保留（Opt-out）為基礎的法定例外 相對於美國模式，歐盟透過《數位單一市場著作權指令》建立層次分明的TDM法定例外體系，依據利用目的之性質，區分為科學研究與一般性利用兩種目的：基於科學研究目的而進行之TDM，屬於強制性的法定例外。在此範圍內，權利人不得主張選擇退出，亦即權利人必須容忍符合公益目的之資料探勘行為；基於一般性利用目的（即科學研究目的以外），原則上允許資料爬取，但賦予權利人權利保留選擇。但權利人必須以機器可讀（Machine-readable）形式明確聲明，否則即須容忍一定程度的爬取行為。[8][9] 此制度的核心爭點在於機器可讀性與技術落實間的落差。近期歐盟實務（如荷蘭 DPG Media v. HowardsHome 案）進一步探討：若權利人僅在 robots.txt 中以自然語言註解法律聲明，該方式是否即應被認定為符合法律要求的機器可讀格式？[10]此類討論反映出歐盟司法實務正試圖釐清，在技術中立的原則下，機器可讀的判定基準是否應隨AI的辨識能力而動態調整？ 亦即，若 AI 確實能辨識該聲明，則該非結構化的文字是否就已該當法律上的權利保留效力。 此外，為解決內容產製者與 AI 開發者間的價值分配失衡，歐盟亦提出引入法定衡平報酬權（Statutory Right to Equitable Remuneration）之構想，試圖透過著作權集體管理組織（Collective Management Organisations , CMOs）建立公平的利益補償模式，將商業性爬取行為由單純的侵權爭議，轉化為制度性的商業授權框架。[11] （三） 國際合作與技術標準：形塑自律框架 在法律規範之外，國際組織正積極透過軟法與技術標準化，試圖緩解內容產製者與 AI 開發者間的緊張關係。目前，觀察標竿組織重點如下： 1. OECD：探索產業自律與授權框架 在國際合作層面，經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）在報告中，探討透過資料爬取行為準則（Code of Conduct）與定型化契約等手段，形塑產業自律框架[12]的可能性，期望能透過標準化的授權條款降低雙方磋商成本，並為開發者提供更明確的法遵指引，以減輕司法事後判決不確定性所帶來的衝擊。 2. IETF：研議以「利用目的」為基礎之技術協定 針對現有技術訊號（如 robots.txt）無法精確承載法律意願之缺陷，網際網路工程任務組（IETF）相關工作小組正嘗試研發新一代技術協定（如 train-ai 標籤）。研究焦點在於建立以利用目的為基礎的識別機制，探討自然語言與機器語言銜接的技術路徑，使權利人未來能更精確地表達其授權意向（如：區分搜尋索引與 AI 訓練），進而試圖彌補技術訊號與法律意思表示間的落差。[13] 二、 國內外司法實務案例分析 觀測近期司法實務，各國法院對爬蟲行為邊界之判定趨向細緻化，且美、歐兩地在司法判斷標準與關注焦點上各具特色。 （一）美國實務：從默示授權轉向契約與反競爭之平衡 在美國實務方面，爭議核心從早期有關默示授權轉向近期契約效力與競爭政策間平衡發展的演進。法院雖曾於 Parker v. Yahoo! [14]等早期案件中認為，若網站未以技術手段（如 robots.txt）限制爬取，在搜尋快取情境下可能視為默示授權。然而，此見解在AI時代已難以擴張至大規模重製以訓練模型之範疇。 近期法院判斷標準更傾向於認為，單純缺乏技術設定並不等同於達成全面授權的意思合致。在此種技術訊號與授權意向脫節的現狀下，網站經營者轉而強化服務條款之規範，試圖以契約債權彌補技術控制之不足。然而，這也引發了服務條款拘束力邊界的法律論辯。具體而言，在 hiQ Labs v. LinkedIn [15]等案中，法律爭議核心在於《電腦詐欺與濫用法》（Computer Fraud and Abuse Act，CFAA）的適用邊界。針對技術上無需登入即可存取的公開資料（Public Data），平台方不得僅憑撤銷授權（如寄發停止並終止函或阻斷 IP）便主張資料爬取者構成CFAA之無權限存取。法院在裁定中展現其法律見解：若容許平台透過服務條款對未登入狀態下即可存取之公開資料建立壟斷性控制權，將損及資訊自由流通與競爭之公共利益。[16] （二） 歐盟實務：聚焦權利保留（退出權）之有效性認定 在歐盟司法實務方面，司法實務判斷的重點則由單純的存取權限轉向權利保留之有效性認定。此轉變反映司法機關試圖確認，在技術中立原則下，法律要求之機器可讀性應如何解釋。德國法院在 Kneschke v. LAION 案[17]中提出重要觀點，認為機器可讀性之判定應取決於利用行為發生時之技術發展水平。該判決傾向認定，若 AI 應用程式在技術上已能實質理解自然語言，則僅以自然語言撰寫的服務條款亦可能被視為有效的機器可讀聲明；相對地，荷蘭法院在 DPG Media v. HowardsHome案[18]中則採取較嚴格的檢視標準，認為若出版商僅以自然語言註解或針對特定機器人進行封鎖，但在技術執行上未能達成適當且明確之辨識程度，致使自動化工具無法將其識別為法律上的權利保留指令，該聲明仍可能被判定為無效。 上述案例顯示歐盟實務正處於探索期，試圖在法律規範與技術現狀間尋求對齊，以確立法定例外制度下權利人與利用人之間的權利義務邊界。 （三） 我國實務：側重對權利人財產權之保障 相較於美、歐司法實務傾向於在競爭政策或著作權例外框架下進行權衡，我國司法實務現階段對於權利人利益之保障呈現更為嚴謹的審視態度，且在法律適用上展現出獨特的刑事定性。在國內有關網路資料爬取的指標性案例（法源與七法案）[19]中，法院認定即便爬取之資料本身不具著作權（例如法規內容），但若行為人明知網站已設有禁止規範，卻仍利用自動化程式大規模爬取資訊，且該利用行為具備直接商業競爭目的、實質損及原告之潛在市場，則此種行為除可能構成著作權侵害外，亦將涉及《刑法》第359條之無故取得他人電腦電磁紀錄罪。此見解凸顯出我國實務高度側重保護內容產製者對於電磁紀錄之支配權與商業投資成果之完整性，使得網路爬蟲行為在臺灣法制環境下，不僅面臨民事侵權責任，更具備顯著的刑事責任風險。 三、 我國現況與產業環境觀察 我國目前針對網路爬蟲之治理模式主要由司法實務主導，且現行法制環境對於權利人利益之保障維持一貫保守且嚴謹的認定態度。在法律層面，由於我國尚未引進類似歐盟之TDM法定例外制度，我國 AI開發者在進行大規模語料收集時，僅能仰賴《著作權法》中關於合理使用之不確定法律概念進行個案認定。此類高度依賴司法事後認定的現狀，使研發過程籠罩在法遵風險之下，對產業創新形成明顯的寒蟬效應。 在技術與商業實務層面，robots.txt 等傳統技術協定在生成式AI 時代，已顯現出語義表達能力不足之侷限，難以在機器語言中精準區分流量引導與資料訓練內化兩類本質差異甚廣的授權意願。觀察整體產業環境，內容產製者與AI開發者間的衝突核心，在於資料利用已具備高度商業替代性競爭意涵，且開發者無償利用巨量資料行為，與內容產製者要求合理對價之間產生巨大鴻溝，而非單純的技術存取議題。此外，《刑法》第359條無故取得電磁紀錄罪於網路爬蟲案件中適用邊界之不確定性，不僅加劇AI開發者對於技術行為入罪化的恐懼，更因缺乏明確的付費授權路徑或法定例外，成為我國AI生態系發展中難以跨越的法律屏障。 參、事件評析 綜觀國際趨勢，網路爬蟲治理的爭議已跨越單純的技術存取爭議，演進為在AI時代下治理路徑的策略選擇。 美國雖以合理使用作為事後裁決標準，但觀察其司法實務發展，實質上已有仰賴私法契約與其他多重法規構築防護網之傾向；相對於此，歐盟則採法定例外搭配權利保留（退出權），將治理重心提前至事前規範。兩種路徑雖規範密度有別，但均試圖在著作權人與利用人之間建構可資依循的權利義務框架。 歸結而言，我國現行網路爬蟲治理困境，似並非單純的法規空白問題，更涉及技術訊號與法律表述之結構性落差。首先，我國未引進類似歐盟法定例外制度，僅能仰賴具高度不確定性之合理使用概念；其次，即便欲從私法契約角度建立事前約束，仍面臨傳統技術協定因語義表達之侷限性，難以精確傳達權利人對於導流索引與AI訓練利用之差異化授權意願，其結果往往導致技術訊號與法律服務條款內容產生落差。 面對此困境，我國未來治理路徑首要之務，或可思考建構足以縮短技術訊號與法律意思表示落差的緩衝空間，調和當前導流互惠轉向替代競爭所引發的價值分配矛盾。 [1] Yichen Zhang, Kneschke v LAION: Are Text and Data Mining Exceptions a “Get-Out-of-Jail-Free Card” for AI Training?(2025),15, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5439454 (last visited Nov. 22, 2025). [2] Inbar Cohen, From Headlines to Al: Narrowing the Bargaining Gaps between News and AI Companies(2024), 9, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4878254 (last visited Nov. 22, 2025). [3] UK Dep’t for Sci., Innovation & Tech., International AI Safety Report 2025 (2025), 2.3.6. Risks of copyright infringement, https://www.gov.uk/government/publications/international-ai-safety-report-2025/international-ai-safety-report-2025 (last visited Sept. 29, 2025). [4] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 32-33,https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [5] United States Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version(2025) , 26-31,https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf (last visited Nov. 24, 2025). [6] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008). [7] Federal Trade Commission, “FTC Cracks Down on Mass Data Collectors: A Closer Look at Avast x-Mode,” Technology Blog, Mar. 15, 2024, https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2024/03/ftc-cracks-down-mass-data-collectors-closer-look-avast-x-mode-inmarket (last visited Nov. 24, 2025). [8] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 35-36, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [9] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 120, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [10] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025). [11] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 128-129, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [12] Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Intellectual Property Issues in Artificial Intelligence Trained on Scraped Data. OECD Artificial Intelligence Papers No. 33, February 2025, 10, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/02/intellectual-property-issues-in-artificial-intelligence-trained-on-scraped-data_a07f010b/d5241a23-en.pdf (last visited Nov. 19, 2025). [13] IETF, Progress on AI Preferences(2025), https://www.ietf.org/blog/ai-pref-progress/ (last visited Nov. 26, 2025). [14] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008). [15] hiQ Labs, Inc. v. LinkedIn Corp., 31 F.4th 1180 (9th Cir. 2022). [16] Meta Platforms, Inc. v. Bright Data Ltd., 661 F. Supp. 3d 1086 (N.D. Cal. 2023). [17] Kneschke v. LAION, e.V., Case No. 310 O 227/23, Hamburg Regional Court (Landgericht Hamburg), Sept. 27 2024. Available at: https://www.wipo.int/wipolex/en/judgments/details/2381 (last visited Oct. 7, 2025). [18] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025). [19] 臺灣新北地方法院 114 年 6 月 24 日 111 年度智訴字第 8 號刑事判決。