協助產業因應歐盟EuP指令之推動情形
EuP 指令要求產品製造商須採用生命週期（ Life Cycle ）的思考方式，將生態化設計的要求 (Rrequirement of Eco-Design) 融入產品設計開發之中，藉此提高產品效能，增加能源供應的安全性，並達到高度環保要求。雖然目前歐盟尚未公告各項產品之生態化設計要求，但初期已列出包括：加熱與鍋爐設備、辦公事務設備、消費電子、照明、通風與空調、電動馬達、家用電器等 14 項優先管制產品，該等產品實施方法仍在研擬中，未來將逐步擴大管制項目。
依海關統計資料， 2005 年我國輸歐盟 14 類產品之總金額達 2,127 億元台幣。預期 EuP 指令的實施，將對我國產業帶來新的挑戰和機會。為協助我國廠商預先準備因應 EuP 指令，經濟部工業局已逐步協助並輔導業界建立 EuP 符合性評估之基礎，期帶領廠商面對 EuP 指令的挑戰，進而於綠色採購與綠色消費的潮流中持有競爭力。
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。
美國著作權局拒絕人工智慧創作品之著作權申請2022年2月14日，美國著作權局（US Copyright Office）所屬之著作權審查委員會（Copyright Review Board），做出一件人工智慧（AI）創作作品不得申請著作權登記之決定，並聲明人類作者是著作權保護的必要前提。 本案申請人Stephen Thaler在2018年首次嘗試為AI「Creativity Machine」創作的藝術作品申請著作權登記，Stephen將Creativity Machine列為作者，並聲明其因擁有該AI而得透過美國著作權法第201條（b）項的受雇著作原則（work for hire）取得前述作品之所有權，且得為此作品申請著作權登記。然而，Stephen提出的申請沒有成功，著作權局認為依著作權法及相關判例，非出自於人類所作之作品不應受著作權保障，而本案AI之創作作品亦無人類的創意性投入或干預。在Stephen提出兩次複審後，著作權審查委員會在2022年做出機關最終決定，除重申僅人類之作品得受著作權保障以外，更進一步表示無權利能力的AI無法簽訂契約，故無受雇著作原則適用之可能。此外，著作權審查委員會亦指出受雇著作原則亦僅能表彰作品的所有權，並非作品是否得以受著作權保障之指標。 Stephen Thaler長年來不斷為AI之創作品爭取法律保護，除上述著作權外，其亦將名為DABUS的AI列為專利發明人，並以此就DABUS之發明在多個國家申請專利，而澳洲聯邦法院在2021年7月做出全球首個認為AI可作為專利發明人的判決。
德國提出｢對外貿易條例｣修正草案德國聯邦經濟與能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie，BMWi)在2017年7月提出｢對外貿易條例｣(Außenwirtschaftsverordnung)修正草案，以規定基於德國的公共政策安全或基本安全利益，對於外國人(或企業)收購國內公司，在必要時得予以禁止或增加強制條件。 如果交易完成後（一）歐盟之外的收購方將直接或間接持有目標公司25％以上的表決權以及（二）出於公共秩序或安全原因有必要採取上述措施，聯邦經濟與能源部可禁止對德國公司的收購交易。 該法修正草案亦進一步規定，聯邦經濟能源部將在本法律框架下對於涉及以下（技術）領域相關企業併購案之合約談判的各方進行審查程序，以確保國家實質安全利益： 部分能源電力領域，例如：電廠控制技術、電網工程技術、電廠系統或系統操作的控制技術(供電、供氣、燃油或集中供熱等)。 部分用水領域，例如：用水控制、調配或自動化技術(飲用水供應或污水處理設施)。 訊息技術和電信軟體領域，例如：語音和數據傳輸、數據儲存系統及處理系統)。 金融和保險部門、其運營的軟體或現金系統。 涉及醫療保健軟體部門或醫院管理訊息系統、處方藥和實驗室訊息系統的運行等領域部分。 涉及運輸和交通領域內的控制系統、工廠或設施的運行、航空運輸、乘客和貨物系統、鐵路運輸、海運和內河運輸、公路運輸、公共交通或後勤物流等領域。
淺談區塊鏈之著作權保護機制淺談區塊鏈之著作權保護機制 資策會科技法律研究所 法律研究員 翁竹霆 105年11月21日 FinTech，即金融科技，泛指利用科技使金融服務變得更有效率之創新技術。因比特幣（Bitcoin）而廣為人知之區塊鏈（Block chain）技術便是其中之一大代表，其對金融產業帶來破壞性之創新，顛覆金融產業長久以來之概念架構，未來勢必對人類社會帶來不小的影響。 著作權又稱版權，係指在作品上設定權利，並加以保護之制度，長久以來與科學技術相輔相成，共同促進人類社會進步[1]。然網路技術使作品複製與傳播之成本大幅降低，對著作權制度之震撼甚大，管見以為，以點對點（Peer-to-Peer）網路技術為基礎之區塊鏈，恰是著作權制度與網路技術此番挑戰之調和劑，引入區塊鏈技術應用於著作權保護，使新科技不僅是對法制帶來危機，亦可能是帶來轉機，此為本文撰寫之契機。 壹、技術背景 區塊鏈之概念最早可溯及2008年11月，中本聰發表之《比特幣：一種對等式的電子現金系統》[2]。簡言之，區塊鏈是一去中心化之分散式系統，在P2P網路上利用非對稱加密技術記錄每筆行為資訊，具有去中心化、透明性、開放性、自治性、訊息不可篡改、匿名性等六大特徵[3]。比方說在一塗鴉牆上，人人在牆上可畫可看牆上訊息，但僅有訊息之收發當事人能看懂訊息內容。 區塊鏈能防止訊息偽造，提升系統穩定，將傳統交易對人的信任更新為對技術的信任，降低信任成本，當前各國正積極投入區塊鏈之應用。然區塊鏈技術雖有諸多優點，亦不例外有其缺點。本質上，區塊鏈係以成本為代價，換取鏈內資訊之真實與完整，此缺陷反映於該技術之時間與空間成本。 貳、我國法制 區塊鏈發展至今，其應用領域已延伸至各種領域，如數位金融、食安履歷、智財保障等，本文將聚焦於區塊鏈技術對著作權存證之應用機制。 有權利即有救濟之法理，可見於我國大法官會議釋字第243號解釋，故著作權受有侵害時，著作權人應得提訴以維護其權利。然依我國民事訴訟法第277條與刑事訴訟法第232條、第319條之規定，民事原告和刑事告訴人負有證明自己為權利人或被害人之一舉證責任，就採行註冊或登記主義之專利權、商標權而言，權利人之舉證或非難事，惟於採創作主義之著作權而言，此舉證責任難度顯然高於專利權人及商標權人。就此我國著作權法雖有參酌各國立法例，規定如著作人之著作符合一定推定規則，在訴訟上即不負有舉證責任，此即「著作人推定」[4]。依著作權法第13條之著作權人推定之規定，必須在著作之原件或其以發行之重製物上，或將公開發表時，以通常方法表示著作人之本名或眾所周知之別名。反面解釋來說，若著作人一時疏忽或因該創作領域之習慣，未於著作表示著作人本名或別名，著作人將難受推定而享有著作權，創作心血將付之一炬。 我國最高法院92年度台上字第1664號判決之見解認為，著作權人為證明著作權，應保留其著作之創作過程、發行及其他與權利有關事項之資料作為證明自身權利之方法；該判決更指出著作權人至少需證明著作權人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作；102年度台非字第24號判決重申著作權人未提出或交待研發過程之相關資料，尚不足認其主張之系爭標的係屬著作，亦不得僅憑該造友性證人之宣誓書及證言云云，即謂所述創作歷程可採；而智財法院97年刑智上易字第70號判決中則指出，該件鑑定小組藉由就權利人之營業處所及其創作過程進行實地勘查，推論得知告訴人係真正創作之著作權人。基此，權利人無法受有著作人推定時，需提出證據，跨越三道門檻，方可證明其確有權利，此為現行制度下，著作權人維權所面臨之現實難處。 如前所述，當前著作權人之維權存在著舉證難、週期長、成本高的問題，而區塊鏈在技術上可應用於著作權之存證，與實務見解之著作人身分、著作完成時間、非抄襲之獨立創作等待證事項完美匹配，原因分析如下： 一、著作權人身分 此部分意在證明著作確係主張權利人所創作，證明難度應不高，僅需著作人於登入系統時進行身分驗證，透過如帳號密碼、電子憑證等技術，便能推定系統之使用者確為著作人本人。目前多數網路平台均有採相似技術，於登入系統時確認使用者之身分、年齡等資訊，如結合區塊鏈不可篡改之特性，將更可保存身分資料，確認真實性。惟著作人本人是否具行為能力，甚至具備創作能力，尚非區塊鏈技術可以解決，仍需視個案事實認定之。 二、著作完成時間 區塊鏈在技術上，其區塊之排列係按照歷史時間順序，恰可將我國實務見解強調之創作過程，如日記般記載呈現，清楚確定著作係於何時生成而取得著作權，有助於釐清權利取得先後之爭議。 三、非抄襲之獨立創作 所謂創作過程乃著作人在創作時之相關紀錄，常見之紀錄包含筆記、草稿、設計圖、會議紀錄等。又因我國法律並無明定何謂抄襲之判定基準，法院常以創作過程做為認定系爭著作是否抄襲之依據。惟著作人於訴訟中證明自己確非抄襲存有困難，縱委請公證人進行著作認證，或將著作寄存於特定機構，亦僅能證明自己在特定時點完成著作，仍無法證明系爭著作係自己之獨立創作[5]。若運用區塊鏈具有去中心化、透明性、訊息不可篡改等特徵，即能確保創作過程係被忠實記錄於區塊鏈中，不受變更；過程訊息之完整性與真實性亦可通過科學之檢驗，便於著作人舉證證明系爭著作之創作過程。透過作品之創作緣由、經過細節，輔以庭審詰問質證，即可舉證之著作人確為實際創作者。 綜上，如導入區塊鏈對我國之著作權進行存證保護，作為此技術之新運用，應符合法院實務見解與創作市場需求，具有可行性。 叄、國際實例 台灣近期已有銀行業者將區塊鏈運用於金融業務[6]，如欲建立我國區塊鏈之著作權保護機制，或可借鑑國外成功實例，汲取他人操作經驗。目前國際上，將區塊鏈技術運用至著作權保護之實例以歐美為大宗，包括blockai[7]、Ascribe[8]、Verisart[9]等許多網路平台運用區塊鏈對著作權進行存證，本文分別簡介如下： 一、blockai 美國長久以來係由國會圖書館管理著作權事宜，惟實作程序上曠日費時且效率不彰。blockai便在此環境中誕生，作為一運用區塊鏈保護著作權之網站，其旨在提供更簡單有效的新選擇。blockai以區塊鏈建立公眾資料庫搭配圖像比對技術，以證明作品確由著作權人創作進而保障之。其開立之著作權證書雖並無法定證據效力[10]，但因區塊鏈信息不可篡改之技術特徵，仍可成為法庭上有相當證明力之證據[11]。 二、Ascribe 德國的Ascribe通過區塊鏈，使作者可以確定作品的權利屬性，安全的進行分享並追蹤作品傳播情況[12]，亦透過區塊鏈對作品創作真實性進行認證，在發行時可就發行數量進行限制，旨在使數位內容作品在網路環境中能如同實體作品般具備稀少性。與blockai作法類似，Ascribe也提供著作權證書[13]，該證書除作者名稱、作品名稱、完成時間外，更包括所有權人、交易時間，透過紀錄所有權移轉歷程體現數量限制、追蹤傳播情況的功能，有效避免一權多賣。 三、Verisart Verisart亦是透過區塊鏈從事著作權保障的網站，作法係提供一App予使用者，使其可以簡單、快速地驗證作品，使用者包括創作者、收藏家、交易者不等，與其他平台不同處在Verisart操作上通過手機、平板電腦等行動裝置，在作品訊息的資料上，更記載作者當前地點，突顯行動性，係區塊鏈技術與行動裝置的創新結合，以行動裝置使著作權的存證不受時間、地點的桎梏。 雖然區塊鏈目前只能提供每秒150次交易，但對著作權驗證已堪用。蓋著作權存證之目的在於呈現訴訟實務上所重視之創作過程，該過程係一歷史事實之呈現，著眼於訊息之正確與完整，而不要求訊息傳遞之即時性，是以區塊鏈技術上之時間成本，於此並不構成致命缺陷；至於空間成本，因硬碟儲存技術之發展，儲存空間已可以極低成本予以克服。 肆、結論 面對虛擬貨幣之新思潮，各國政府與民間爭相投入區塊鏈之應用研究，望能藉新技術降低產業成本，如中國人民銀行成立中國區塊鏈研究聯盟，美國有利用區塊鏈保障著作權之平台，台灣亦有金融業者加入全球區塊鏈聯盟與國際接軌。從我國著作權訴訟實務上著作人舉證責任視之，通過科學技術保障權利標的進行舉證，與一般證人之證言宣誓有別，證據之證明力更禁得起檢驗。在我國現行法未有著作權登記制度之際，引入區塊鏈於著作權保護之應用，可對現行法制上之舉證難題對症下藥，緩和權利人不易舉證之窘境，使權利人更能獲得其應有之權益保障，落實我國著作權法之立法目的。期待產業主管機關或著作權專責機關，推動運用區塊鏈技術解決創作舉證不易而產生的著作權歸屬糾紛，並進一步利用區塊鏈技術於授權交易，促進原創作品的流通，為我國數位經濟與文化創意發展構築更加完備的發展環境。 [1] 吳偉光，《數字技術環境下的版權法》，知識產權出版社，頁17（2008）。 [2] Satoshi Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System, https://bitcoin.org/bitcoin.pdf (last visited Oct. 3, 2016). [3] 長鋏、韓鋒，《區塊鏈：從數字貨幣到信用社會》，中信出版社，頁54（2016）。 [4] 蕭雄淋，《著作權法論》，五南出版股份有限公司，第七版，頁71（2010）。 [5] 台灣內容市集網站，https://www.tcrm.org.tw/index.php（最後瀏覽日：2016/10/04）。 [6] 華銀區塊鏈應用大躍進，http://udn.com/news/tory/7239/2035353（最後瀏覽日：2016/10/20）。 [7] blockai網站, https://blockai.com/ (last visited Oct. 4, 2016). [8] Ascribe網站, https://www.ascribe.io/ (last visited Oct. 20, 2016). [9] Verisart網站, https://www.verisart.com/ (last visited Oct. 20, 2016). [10] 蔡茜堉，金融科技專利現況，http://www.tipo.gov.tw/public/Attachment/67259101946.pdf（最後瀏覽日：2016/10/04）。 [11] 區塊鏈豈止用於金融？外國新創利用技術保護知識產權，http://unwire.pro/2016/03/15/blockai-uses-blockchain-to-protect-intellectual-property/startups/（最後瀏覽日：2016/10/04）。 [12] 長鋏、韓鋒，《區塊鏈：從數字貨幣到信用社會》，中信出版社，頁229（2016）。 [13] Ascribe證書範例, https://d1qjsxua1o9x03.cloudfront.net/live%2Fcb70ab375662576bd1ac5aaf16b3fca4%2F23964ae7-3bfc-46b4-85d6-05c9f09ba300%2Fcoa%2Fcoa-2016-01-04t12-56-13.pdf (last visited Oct. 20, 2016).