歐盟通過「負責任奈米科技研究活動」行為準則
全球皆認同奈米科技具有策略性潛質，而安全性確保與公眾接受度尤為其應用與產品商業化的先決條件，因此各界同意奈米科技之發展與使用不應有所失衡。在此背景下，歐盟在「歐洲奈米科技策略」﹙Towards A European Strategy for Nanotechnology﹚及「奈米科學及奈米技術︰歐洲在二○○五至二○○九的行動計畫」﹙Nanosciences and Nanotechnologies︰An Action Plan For Europe 2005-2009﹚兩份重要文件中，皆表示對於此一議題的高度重視。據此，執委會﹙Commission﹚於去﹙2007﹚年7月19日提出「負責任奈米科技研究活動行為準則﹙草案﹚」﹙Code of Conduct for Responsible Nanosciences and Nanotechnologies Research﹙draft﹚﹚並對外進行公開諮詢直到同年9月21日為止，其後修正而於今年2月通過正式版本。
本準則之規範特色主要有三：
1、明確各項定義：為合理圈畫適用範圍，本準則特別針對奈米物體﹙Nano-objects﹚、奈米科技研究﹙N&N research﹚、奈米科技利害關係人及市民團體等用詞予以界定。
2、提列管理原則：包括意義﹙meaning﹚、永續﹙sustainability﹚、預防﹙precaution﹚、含括性﹙inclusiveness﹚、卓越﹙excellence﹚、創新﹙Innovation﹚、有責性﹙accountability﹚。
3、操作指引舉隅：為落實各項原則，本準則針對「奈米科技研究之良好管理」、「踐行預防措施」及「本準則之宣導及監管」等三大部分提供細部指引。
整體而言，本準則正式版本係在預防原則及保障基本人權之思維下，先行設立各項管理原則，而後提供各項操作指引。歐盟執委會以推薦方式邀請各會員國及利害關係人參與並落實，原則上各會員國應於2008年6月30日前通知執委會其意向，並於其後每年定期報告其所採取之具體措施、建議、運用成效，以及提供實際作法；而執委會亦將定期每二年檢視相關建議並監控後續發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國加州議會於2018年9月7日通過Asilomar人工智慧原則決議（23 Asilomar AI Principles, ACR-215），此決議表達加州對於「23條Asilomar人工智慧原則」之支持，以作為產業或學界發展人工智慧、政府制定人工智慧政策之指標，並提供企業開發人工智慧系統時可遵循之原則。依此法案所建立之重要指標如下： （1）於研究原則上，人工智慧之研究應以建立對於人類有利之人工智慧為目標。 （2）於研究資助上，人工智慧之研究資助應著重幾個方向，如：使人工智慧更加健全且可抵抗外界駭客干擾、使人工智慧促進人類福祉同時保留人類價值以及勞動意義、使法律制度可以順應人工智慧之發展。 （3）於科學政策之連結上，人工智慧研究者與政策擬定者間應有具有建設性且健全之資訊交流。 （4）於研究文化上，人工智慧研究者應保持合作、互信、透明之研究文化。 （5）於安全性上，人工智慧研究團隊應避免為了研究競爭而忽略人工智慧應具備之安全性。 （6）人工智慧系統應該於服務期間內皆具備安全性及可檢視性。 （7）人工智慧系統之編寫，應可使外界於其造成社會損失時檢視其出錯原因。 （8）人工智慧系統如應用於司法判斷上，應提供可供專門人員檢視之合理推論過程。 （9）人工智慧所產生之責任，應由設計者以及建造者負擔。 （10）高等人工智慧內在價值觀之設計上，應符合人類社會之價值觀。 （11）高等人工智慧之設計應可與人類之尊嚴、權利、自由以及文化差異相互調和。 （12）對於人工智慧所使用之資料，其人類所有權人享有擷取、更改以及操作之權利。 （13）人工智慧之應用不該限制人類「客觀事實上」或「主觀知覺上」之自由。 （14）人工智慧之技術應盡力滿足越多人之利益。 （15）人工智慧之經濟利益，應為整體人類所合理共享。 （16）人類對於人工智慧之內在目標應享有最終設定權限。 （17）高等人工智慧所帶來或賦予之權力，對於人類社會之基本價值觀應絕對尊重。 （18）人工智慧所產生之自動化武器之軍備競賽應被禁止。 （19）政策上對於人工智慧外來之發展程度，不應預設立場。 （20）高等人工智慧系統之研發，由於對於人類歷史社會將造成重大影響，應予以絕對慎重考量。 （21）人工智慧之運用上，應衡量其潛在風險以及可以對於社會所帶來之利益。 （22）人工智慧可不斷自我循環改善，而可快速增進運作品質，其安全標準應予以嚴格設定。 （23）對於超人工智慧或強人工智慧，應僅為全體人類福祉而發展、設計，不應僅為符合特定國家、組織而設計。
從103年度民專上更（一）字第7號淺析智慧財產管理對認定職務發明的重要性從103年度民專上更（一）字第7號淺析智慧財產管理對認定職務發明的重要性 資策會科技法律研究所 法律研究員 林明賢 105年01月30日 壹、事件摘要 馬克旦(台灣綠牆開發股份有限公司員工，原審被告，以下稱被上訴人)以其所有之新型專利第M367678號與方智股份有限公司簽訂合作開發案，方智股份有限公司之股東與被上訴人共同成立台灣綠牆開發股份有限公司(原審原告，以下稱上訴人)。被上訴人將新型專利第Ｍ367678號授權予上訴人使用，並簽立專利授權書，約定被上訴人如使用上訴人資源進行研發，研發成果由雙方共享。被上訴人於就職期間逕行在台灣申請並取得新型專利第Ｍ417768號，並依此專利向中國大陸申請相同內容之中國大陸實用新型專利CN202026637U號。上訴人請求法院確認台灣新型專利第Ｍ417768號及中國大陸實用新型專利CN202026637U號(以下簡稱系爭專利)為上訴人與被上訴人共有。 貳、本案重點說明[1] 一、上訴人可循民事訴訟程序請求認定專利申請權及專利權歸屬 有關專利申請人的變更，專利申請人能否提起確認之訴？主要考量論點有二說：（一）行政法構造論；（二）利益考量論[2]。行政法構造論認為行政處分若有違法應以行政訴訟的程序予以撤銷，或尋舉發之程序予以撤銷專利權。真正專利權人不能用確認訴訟的方式變更專利權人。而利益考量論認為真正專利權人能用確認訴訟的方式變更專利權人。 本案法院認為因僱傭關係而生專利申請權及專利權歸屬之爭執，可先向民事法院提起確認專利申請權及專利權歸屬之訴訟，於獲勝訴判決確定後，即可附具該確定判決，向專利專責機關申請變更權利人名義[3]。 二、系爭專利為兩造所共有 本案系爭專利授權書第4條記載：「甲方（按：即馬○旦）如使用乙方（按：即綠○公司）資源進行研發，研發成果由雙方共享之」。雙方的締約真意在於若被上訴人研發之專利有使用上訴人資源，則該專利須登記為雙方共有。法院認定系爭專利係利用上訴人資源所研發，依前開系爭專利授權書第4條及兩造訂約真意，系爭專利應登記為兩造所共有。 參、事件評析 一、職務發明或非職務發明的界定 我國關於職務發明的定義主要規定在專利法第7條第2項[4]，職務發明係指受雇人於僱傭關係中之工作所完成之發明、新型或設計。我國智慧財產局公布之專利逐條釋義進一步提到「職務上發明」係指受雇人於僱傭關係存續中，基於本身派受工作之範圍內，所完成之發明，發明為其工作內容之一，也是執行職務之結果。如於僱傭關係存續中，完成與職務無關之發明，則非屬職務上發明，故並非所有僱傭關係存續中之發明，均屬職務發明。亦即與受雇人本身執行職務所負擔之工作內容有直接或間接關係之發明，方屬之。因此，是否為職務發明，取決於職務工作內容與發明、新型或設計之內容，而不在於是否於上班時間內完成。申言之，所謂職務上所完成之發明，必與其受雇之工作有關連，即依受雇人與雇用人間契約之約定，從事參與或執行與雇用人之產品開發、生產研發等有關之工作，受雇人使用雇用人之設備、費用、資源環境等，因而完成之發明、新型或設計專利，其與雇用人付出之薪資及其設施之利用，或團聚之協力，有對價之關係。 我國對於職務發明的權利歸屬規定在專利法第7條第1項[5]，原則上職務發明的專利申請權及專利權歸屬於雇用人，但可以契約另行約定。我國對於非職務發明的權利歸屬規定在專利法第8條第1項[6]，非職務發明的專利申請權及專利權歸屬於受雇人，但若非職務發明係利用雇用人資源或經驗者，雇用人得於支付合理報酬後，於該事業實施其發明、新型或設計。 由於職務發明或非職務發明的認定將影響專利申請權及專利權歸的歸屬，因此法院如何解釋專利法第7條第2項則亦顯重要。智慧財產法院100民專上51號判決曾提及我國專利法第7條第2項的立法意旨在於平衡雇用人與受雇人間之權利義務關係，其重點在於受雇人所研發之專利，是否使用雇用人所提供之資源環境，與其實際之職稱無關，甚至與其於契約上所約定之工作內容無關，而應以其實際於公司所參與之工作，及其所研發之專利是否係使用雇用人所提供之資源環境為判斷依據。 中國大陸關於職務發明的定義主要規定在中國大陸專利法第6條第1項[7]，職務發明係指執行本單位的任務或者主要是利用本單位的物質技術條件所完成的發明創造。中國大陸專利實施細則第12條[8]則進一步敘明職務發明創造係指：（一）在本職工作中作出的發明創造；（二）履行本單位交付的本職工作之外的任務所做出的發明創造；（三）退休、調離原單位後或者勞動、人事關係中止後1年內作出的，與其在原單位承擔的本職工作或者原單位分配的任務有關的發明創造。 中國大陸專利法對於職務發明的權利歸屬規定在專利法第6條第1及3項[9]，原則上職務發明的專利申請權及專利權歸屬於雇用人，但若是利用本單位的物質條件所完成的發明創造，則可以契約另行約定。中國大陸對於非職務發明的權利歸屬規定在專利法第6條第2項[10]，非職務發明的專利申請權及專利權歸屬於受雇人。值得注意的是，中國大陸專利法修正草案第6條第1項已將「利用本單位物質技術條件所完成的發明創造」從職務發明創造之範疇排除[11]，所以未來企業在中國大陸有相關商業活動者，應特別留意該修正草案後續發展。未來因應做法可考量先行將「利用本單位物質技術條件所完成的發明創造」以契約約定專利申請權及專利權的歸屬，避免後續不必要的爭議發生。 在中國大陸設廠的我國企業後續也應持續關注中國大陸職務發明條例草案。中國大陸職務發明條例草案第20條[12]有規定對獲得發明專利權或者職務新品種權的職務發明，給予全體發明人的獎金總額不得低於該單位在崗職工月平均工資的兩倍；對於其他智慧財產權的職務發明，給予全體發明人的獎金總額不得低於該單位在崗職工的月平均工資。此外，中國大陸職務發明條例草案第21條[13]更詳細地載明企業每年實施職務發明應給付發明人的最低合理報酬。 無論是我國或中國大陸，一旦受雇人之創作被認定為非職務發明時，則專利申請權及專利權將歸屬於受雇人而非雇用人。所以，如何證明受雇人創作係屬職務發明而不是非職務發明則對企業來說更顯重要。由於法院判斷受雇人的創作屬於職務發明或非職務發明需要透過實際上的客觀證據來認定，因此受雇人在企業任職期間的研發記錄、測試記錄、開模記錄、溝通記錄、會議記錄、費用單據等與職務發明相關的重要資料，企業應妥善地保管留存。後續企業方能據以主張專利申請權及專利權的權利歸屬。 二、台灣專利申請人變更 企業在發生專利申請權及專利權爭議時，可先透過民事訴訟程序請求確認專利申請權人及專利權人，待取得勝訴判決後再據以向智慧財產局申請變更專利權人名義。需提醒的是，雖然雇用人亦可透過我國專利法第71條第1項第3款[14]向智慧財產局提起舉發。在舉發撤銷確定後，再依專利法第35條[15]向智慧財產局重新申請。但需注意的是，真正專利權人必須在專利公告後兩年內提起舉發。若舉發撤銷確定，則真正專利權人必須要在兩個月內提出重新申請。企業若欲透過舉發的方式修改專利權人名義，則需要特別注意時效上的限制。 三、我國企業可依據我國勝訴判決更正中國大陸專利權人 現今台海兩地商業活動頻繁，許多專利申請人都會同時在台灣及中國大陸申請專利。關於台灣專利的部分，企業可根據法院的勝訴判決向智慧財產局申請變更權利人名義。但關於中國大陸專利的部分，企業是否需到中國大陸另行起訴呢？根據中國大陸『最高人民法院關於人民法院認可台灣地區有關法院民事判決的規定』的有關規定[16]，企業於中國大陸能以台灣法院的勝訴判決先向中國大陸人民法院申請認可和執行後，再向國務院專利行政部門辦理專利權移轉手續。 需要提醒的是，中國大陸『最高人民法院關於人民法院認可台灣地區有關法院民事判決的規定』第9條[17]列舉6項不予認可的事由：（一）申請認可的民事判決的效力未確定的；（二）申請認可的民事判決，是在被告缺席又未經合法傳喚或者在被告無訴訟行為能力又未得到適當代理的情況下作出的；（三）案件係人民法院專屬管轄的；（四）案件的雙方當事人訂有仲裁協議的；（五）案件係人民法院已作出判決，或者外國、境外地區法院作出判決或境外仲裁機構作出仲裁裁決已為人民法院所承認的；（六）申請認可的民事判決具有違反國家法律的基本原則，或者損害社會公共利益情形的。雖然透過這個機制我國企業能較快速地依據我國勝訴判決來修改中國大陸專利的專利權人名義，但不可輕忽的是，我國企業若於中國大陸當地設廠要更加注意當地職務發明相關資料的證據留存。 肆、結論：智慧財產管理協助企業保護智財權利並降低歸屬爭議 隨著智慧財產爭議的不斷浮現，智慧財產管理對企業更益顯重要。若企業內部缺乏完善的智慧財產管理制度，將導致智財風險相對地提高。在實務上職務發明真正專利權人救濟成功的案例失敗者遠高於成功者。因此種爭議首先需探究何時完成該發明，發明人在該時點於哪一公司任職。但發明是人類心智活動的產出，一件發明是由誰所產出，甚難直接且清楚舉證證明。兼以在專利先申請原則之下，此種爭議之訴訟實務，多以該申請專利之發明的申請日而不以發明完成日為準，亦即申請時發明人係在哪一家公司任職。因此，離職後再申請專利者，前一家公司欲主張之前任職之職務發明，即處在不利之地位[18]。 為有效降低如同本案受雇人或離職員工擅自將職務發明申請專利的風險，企業可透過建置智慧財產管理系統於受雇人進入企業的前、中及後期分別檢視，以保護企業的智慧財產。舉例來說，在受雇人進入企業的前期，應與員工簽訂工作契約或聘雇契約，並於契約明定智慧財產歸屬、保密要求；必要時，可包括競業禁止要求。透過多面向的保護，受雇人一旦擅自將職務發明申請專利，則企業不僅可透過契約證明自己是真正專利權人，受雇人更可能因擅自揭露企業營業秘密而有洩密的刑責和需向企業支付損害賠償。 在受雇人進入企業的中期，企業應該要求受雇人詳實記錄研發過程，以確保企業可證明該成果係自行研發。相關記錄應包括可識別研發之人、時間、地點與內容等資訊。如此一來，一旦雙方後續發生爭執，企業也能透過研發紀錄佐證受雇人的申請專利確實屬於職務發明且為企業內部的研發成果。 受雇人進入企業的後期，企業應對離職員工提醒相關智慧財產規定。對於涉及企業重要智慧財產之員工離職時，應進行面談。必要時，得簽定離職契約，約定特定智慧財產之權利歸屬。如此一來，企業能再次透過契約約定特定智慧財產之權利歸屬，以避免受雇人將職務上發明逕行申請專利且占為己有。此外，企業還應定期追蹤與公司研發成果相關的專利申請動向。一旦受雇人離職後發生如同本案的爭議，雇用人還可趕緊提起確認之訴或舉發等程序救濟，以保護企業內部的智慧財產。 [1] 本文主要聚焦於專利申請權及專利權歸屬之判決討論。本案判決尚涉及協議書及授權書效力之爭執，本文不另行贅述。 [2] 劉國讚，《專利法之理論與實用》，元照出版，初版，頁186（2012）。 [3] <司法院101年度「智慧財產法律座談會」「民事訴訟類相關議題」提案及研討結果第5號>，司法院法學資料檢索系統，http://jirs.judicial.gov.tw/FJUD/index_1.htm （最後瀏覽日：2016/1/21）。 [4] 我國專利法第7條第2項：「前項所稱職務上之發明、新型或設計，指受雇人於僱傭關係中之工作所完成之發明、新型或設計」。 [5] 我國專利法第7條第1項：「受雇人於職務上所完成之發明、新型或設計，其專利申請權及專利權屬於雇用人，雇用人應支付受雇人適當之報酬。但契約另有規定者，從其約定」。 [6] 我國專利法第8條第1項：「受雇人於非職務上所完成之發明、新型或設計，其專利申請權及專利權屬於受雇人。但其發明、新型或設計係利用雇用人資源或經驗者，雇用人得於支付合理報酬後，於該事業實施其發明、新型或設計」。 [7] 中國大陸專利法第6條第1項：「執行本單位的任務或者主要是利用本單位的物質技術條件所完成的發明創造為職務發明創造。職務發明創造申請專利的權利屬於該單位；申請被批准後，該單位為專利權人」。 [8] 中國大陸專利實施細則第12條：「專利法第六條所稱執行本單位的任務所完成的職務發明創造，是指: （一）在本職工作中作出的發明創造； （二）履行本單位交付的本職工作之外的任務所作出的發明創造； （三）退休、調離原單位後或者勞動、人事關係終止後1年內作出的，與其在原單位承擔的本職工作或者原單位分配的任務有關的發明創造。 專利法第六條所稱本單位，包括臨時工作單位；專利法第六條所稱本單位的物質技術條件，是指本單位的資金、設備、零部件、原材料或者不對外公開的技術資料等」。 [9] 中國大陸專利法第6條第3項：「利用本單位的物質技術條件所完成的發明創造，單位與發明人或者設計人訂有合同，對申請專利的權利和專利權的歸屬作出約定的，從其約定」。 [10] 中國大陸專利法第6條第2項：「非職務發明創造，申請專利的權利屬於發明人或者設計人；申請被批准後，該發明人或者設計人為專利權人」。 [11] 中國大陸專利法修改草案第6條第1項：「執行本單位任務所完成的發明創造為職務發明創造」。 [12] 中國大陸職務發明條例草案第20條：「單位未與發明人約定也未在其依法制定的規章制度中規定對職務發明人的獎勵的，對獲得發明專利權或者植物新品種權的職務發明，給予全體發明人的獎金總額最低不少於該單位在崗職工月平均工資的兩倍；對獲得其他智慧財產權的職務發明，給予全體發明人的獎金總額最低不少於該單位在崗職工的月平均工資」。 [13] 中國大陸職務發明條例草案第21條：「單位未與發明人約定也未在其依法制定的規章制度中規定對職務發明人的報酬的，單位實施獲得智慧財產權的職務發明後，應當向涉及的所有智慧財產權的全體發明人以下列方式之一支付報酬： （一）在智慧財產權有效期限內，每年從實施發明專利或者植物新品種的營業利潤中提取不低於5%；實施其他智慧財產權的，從其營業利潤中提取不低於3%； （二）在智慧財產權有效期限內，每年從實施發明專利或者植物新品種的銷售收入中提取不低於0.5%；實施其他智慧財產權的，從其銷售收入中提取不低於0.3%； （三）在智慧財產權有效期限內，參照前兩項計算的數額，根據發明人個人月平均工資的合理倍數確定每年應提取的報酬數額； （四）參照第一、二項計算的數額的合理倍數，確定一次性給予發明人報酬的數額。 上述報酬累計不超過實施該智慧財產權的累計營業利潤的50%。 單位未與發明人約定也未在其依法制定的規章制度中規定對職務發明人的報酬的，單位轉讓或者許可他人實施其智慧財產權後，應當從轉讓或者許可所得收入中提取不低於20%，作為報酬給予發明人」。 [14] 我國專利法第71條第1項第3款：「違反第十二條第一項規定或發明專利權人為非發明專利申請權人」。 [15] 我國專利法第35條：「發明專利權經專利申請權人或專利申請權共有人，於該專利案公告後二年內，依第七十一條第一項第三款規定提起舉發，並於舉發撤銷確定後二個月內就相同發明申請專利者，以該經撤銷確定之發明專利權之申請日為其申請日」。 [16] 最高人民法院關於人民法院認可台灣地區有關法院民事判決的規定第2條：「臺灣地區有關法院的民事判決，當事人的住所地、經常居住地或者被執行財產所在地在其他省、自治區、直轄市的，當事人可以根據本規定向人民法院申請認可」。 [17] 最高人民法院關於人民法院認可台灣地區有關法院民事判決的規定第9條：「臺灣地區有關法院的民事判決具有下列情形之一的，裁定不予認可： （一）申請認可的民事判決的效力未確定的； （二）申請認可的民事判決，是在被告缺席又未經合法傳喚或者在被告無訴訟行為能力又未得到適當代理的情況下作出的； （三）案件係人民法院專屬管轄的； （四）案件的雙方當事人訂有仲裁協議的； （五）案件係人民法院已作出判決，或者外國、境外地區法院作出判決或境外仲裁機構作出仲裁裁決已為人民法院所承認的； （六）申請認可的民事判決具有違反國家法律的基本原則，或者損害社會公共利益情形的」。 [18] 劉國讚，《專利法之理論與實用》，元照出版，初版，頁187（2012）。
行政院發布公告「中小企業增僱員工薪資費用加成減除辦法」 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。