Nbn 工研院將釋出百多項專利
工業技術研究院系統晶片技術發展中心（ STC）計畫將其與國立交通大學推出的靜電放電防護（ESD protection）技術相關專利授權業界，該專利以6大組合區分，包含「輸出入介面電路之靜電放電防護」、「高速／射頻／混壓輸入輸出IC之靜電放電與電性栓鎖防護」、「輸出入單元電路設計」等共計110件專利，預計進行專屬授權。
隨著半導體產業競爭全球化，競爭型態也從過去的價格戰轉變成智慧戰，半導體產業廠商需快速大量取得專利權進行佈局，才能保持產業競爭力。配合產業界對專利的需求，工研院此次專屬授權的 ESD專利組合，主要來自STC的研發成果，將IC半導體產業中極重要的靜電放電防護與輸出入單元電路設計（I/O Circuit Design）相關專利，搭配交通大學電子工程系靜電放電防護專利，公開徵求專屬授權廠商。
ESD專利組合專屬授權說明會訂
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
為杜絕網路盜版行為，美國AT&T、Verizon、Cablevision、Time Warner Cable及Comcast等主要網路服務提供者共同推動著作權警告系統(Copyright Alert System, CAS)，亦稱為Six Strikes系統。該系統可用在舉發透過P2P違法下載音樂、電影、電視節目盜版的網路使用者，而舉發盜版者之業務係委由MarkMonitor公司執行。 但最近MarkMonitor公司在執行舉發著作權侵權嫌疑者的業務過程中，卻發生誤認某一著作權人的合法網站為侵權網站，並通報Google要求刪除的烏龍事件。2013年2月3日MarkMonitor公司代替HBO公司在Google上檢索確認有侵害「Eastbound and Down」節目著作權的可疑網站，並且要求Google根據DMCA規定發出刪除通知。但是，MarkMonitor公司在舉發侵權過程中，除搜尋到著作權侵權網站的URL網址，甚至連HBO營運的8個官方網站和其它針對「Eastbound and Down」節目內容討論的網站如Perez Hilton、Hitfix，以及單純刊登新聞社論的網站等合法網站，均接受到DMCA的刪除通知。此一事件發生後，不僅讓被誤認的合法網站和HBO所屬網站的合法著作流通遭受損害，同時也讓各界質疑MarkMonitor公司的DtecNet軟體自動舉發盜版的成效，亦質疑在沒有其它監督機構的情況下，MarkMonitor公司的系統仍有可能發生誤判的情形。 雖著作權資訊中心(Center for Copyright Information, CCI)獨立顧問Stroz Friedberg表示DtecNet軟體準確性及穩定性應無問題，但是外界認為Stroz曾是美國唱片協會(RIAA)的國會遊說者(lobbyist)，亦是著作權警告系統的創立成員之一，其說法公正性令人存疑。再者，若無第2個獨立機構監督MarkMonitor的系統運作，將來正式利用此一軟體舉發Bittorrent使用者時，合法網路使用者難以避免地有被誤認為侵權者之虞。因此，未來該系統運作成效及發展情況仍有待繼續關注。
日本專利法中舉發和異議制度之沿革及現況日本專利法中舉發和異議制度之沿革及現況 資策會科技法律研究所 法律研究員 蘇彥彰 104年11月30日 日本於2014年基於「促進創新以催生優秀技術和商品，作為產業競爭力的源頭」之目的，在兼顧國際化和中小企業使用需求的前提下，就整體智慧財產法制包括發明專利法（特許法）、新型專利法（実用新案法）、設計專利法（意匠法）、商標法、國際專利申請法、專利師法等進行相當程度的修正，而其中專利法的修正重點之一為重新建立專利[1]的異議程序，並修正原有舉發程序之主體資格。由於日本產業種類和專利法制均與我國相近，其產業界對於專利之運用策略亦為值得我國業者參考之對象[2]，因此我國對於日本在相隔超過十年後再次恢復異議程序，使專利撤銷重新回歸異議和舉發雙軌制度之修正背景和具體作法，應有進行了解之必要。 一、日本專利撤銷制度沿革 日本於2003年時，基於以下原因[3]，廢除了原已實行超過80年的專利異議制度，將異議制度的功能整合於專利舉發制度中： (1)異議和舉發在制度設計上的區別性不足，以致於實務上同樣都被視為解決私權紛爭的方式； (2)當時的異議制度，在過程中並未能充分給予異議人具夠的意見表達機會，使整體異議人對處理結果滿意度低落； (3)異議和舉發實際上常同時繫屬於專利廳（特許庁），且由於制度結構不同無法合併處理；又或者異議人在異議被駁回後再提出舉發，造成紛爭解決時程的拖延，增加當事人之負擔且不利專利之安定性。 然而日本廢除異議程序後發現，以言詞審理為原則的專利舉發程序，對於當事人間的人力、時間、金錢負擔較過去異議程序為大，尤其對於非都會區的使用者，或是偏向研發而不進行製造的大學單位更不易進行運用，造成專利撤銷制度的受使用數下降。如此一來雖然短時間內專利核准數量和速度可因而提昇，但長此以往恐將增加有瑕疵的專利在市場上存在和流通的可能性，而更令日本方面憂心的是若事業者於獲得專利後已大舉進行投資，經過相當時日與競爭者間發生侵權糾紛後才被專利廳或法院認定專利無效，將可能對事業造成致命的損害[4]。因此在商業活動全球化，國際專利也透過專利高速公路而加快取得速度的現在，提高專利權安定的必要性也與日俱增。 基於上述背景，日本於2014年修正之專利法中，重新納入了異議制度，允許任何人（包括利害關係人及其他第三人在內），在專利公告後六個月內以不符專利要件、不符權利互惠原則、不應核發專利之發明、重複核發專利、欠缺說明書支持等涉及公眾利益之理由，向專利廳聲明異議並進行書面審查。若專利廳審查後初步認定異議有理由，將向專利權人發出撤銷理由通知，專利權人則可在縮限專利申請範圍、訂正誤記誤譯、就不明瞭記載進行釋明等不使專利範圍擴大的前提下，提出專利內容的更正；另一方面，異議人也可就專利廳的撤銷理由通知以及專利權人的更正請求提出意見書。此作法除可有效落實異議制度提昇專利品質、排除不適當專利外，亦可提高異議人對於異議結果的滿意度；此外在恢復異議程序的同時，新制也針對舉發程序進行修正，將發動舉發程序的權利主體限於利害關係人。 二、修正後日本專利異議和舉發程序分析 修正後的日本專利法，針對已公告核准的專利權再次設有異議和舉發兩道事後審查程序 (1)異議程序[5] 異議程序之目的在於就已成立之專利權儘早進行內容檢討修正，因此除限於公告後六個月內提出、異議理由限於與公眾利益有關之事項外，並採取完全書面審查方式，以加快審查速度且減低程序上支出。若專利廳認為異議有理由並撤銷專利時，專利權人可向高等智財法院起訴尋求救濟，但若專利廳認為異議無理由時，異議人不得聲明不服。附帶一提，雖然異議人具備利害關係人身份時可另行發動舉發程序，但就制度設計目的和精神而言，舉發並非異議結果之救濟程序。 (2)舉發程序 相較於以公益為目的之異議程序，修法後舉發程序之目的更加明確導向解決當事人間的具體權利紛爭。新制下，舉發主體限縮為利害關係人，但相對在時點方面，則容許於專利公告後任何時點提出（包括專利權期滿消滅後），理由亦不限於公眾利益事項，包括專利權人實際上並非專利申請權人之權利歸屬事項在內亦可作為舉發之理由，且審查過程以言詞審查為原則，若當事人對舉發結果不服，無論權利人或舉發人，均可向高等智財法院起訴尋求救濟。 三、小結：對我國專利撤銷制度之啟發 (1)以舉發程序取代異議程序之成效似乎有限 我國於2003年修正專利法之規定，廢除異議制度，整合原有異議與舉發之法定事由，期望能簡化程序並使權利及早確定[6]。 然而如同日本方面經過統計後得知，其國內舉發案件量在異議程序廢除前後幾乎沒有區別。若分析我國智慧財產局自1996年至2014年所進行之專利統計資料後可發現，1996年至2003年間每年約有近2000件異議案件及600餘件之舉發案件提出，自2004年起，異議案件提出量當然完全歸零，但舉發案件之數量雖在初期大量增加，隨後便如同日本情形，舉發案件量呈現快速減少之趨勢，近兩年已回歸2003年異議程序廢除前每年約600餘件之舉發量[7]。在異議案件量完全歸零，而舉發案件量無明顯成長的情況下，原本以舉發程序取代異議程序之目的是否有效達成，實不無疑問。 (2)區別權利主體設計不同的專利撤銷制度 與日本較強調當事人間紛爭解決功能、強化當事人程序上保障、甚至專利法中明文準用民事訴訟法上證據調查之相關規定[8]相比，我國舉發制度或因從職權撤銷專利權制度逐步補充而形成，故較著重於原處分之糾正和撤銷不合法之專利權，對當事人紛爭解決的關注度程度較低[9]。 就此，近來即有實務意見指出，公眾審查制度的設計可依請求審查對象區分為任何人（不包含專利權人）與利害關係人兩種。其中，不涉及利害關係的第三人僅能在專利公告後一段期間內提出無效請求，而利害關係人只要在專利權存續期間均能提起無效請求，甚至在專利權消滅後亦能提出，使得無效爭議案件集中限制在現行涉訟優先審查的專利舉發案，如此可促使專利無效案件審查的加速化、高品質化。且無論該專利無效爭議案件的審理結果是否確定，均可作為智慧財產法院在審理專利有效性的依據，使得第一次判斷權回歸至專利專責機關。同時，也能保障專利權人的救濟機會與審級利益[10]，此一意見實與日本2014年專利法之修正方向一致。我國在專利法制研擬上或可參考之，就專利撤銷制度以權利主體和程序目的為出發點，再次進行類型化的區分。 [1] 和我國將發明專利、新型專利、設計專利均置於單一「專利法」中規範的作法不同，日本的「特許法」、「実用新案法」、「意匠法」均為個別獨立之法規，故本文中之所稱「專利」均係指我國之「發明專利」，不包括「新型專利」和「設計專利」在內。 [2] 莊榮昌，〈從日本企業的立場看專利無效審判〉，《專利法制與實務論文集（95年）》，頁545（2007）。 [3] 高畑豪太郎，《新・特許異議申立制度の解説―平成26年特許法改正―》，経済産業調査会，初版，頁37（2014）。 [4] 同前註，頁5。 [5] 「特許異議の申立」規定於2014年修正後日本專利法第113條以下。 [6] 〈歷年專利相關法規〉，經濟部智慧財產局，https://www.tipo.gov.tw/fp.asp?fpage=lp&ctNode=6678&CtUnit=3205&BaseDSD=7&mp=1（最後瀏覽日：2015/12/14） [7] 〈歷年統計〉，經濟部智慧財產局網站，https://www.tipo.gov.tw/lp.asp?ctNode=6721&CtUnit=3231&BaseDSD=7&mp=1（最後瀏覽日：2015/09/25） [8] 特許法（昭和三十四年四月十三日法律第百二十一号）第百五十一条「第百四十七条並びに民事訴訟法第九十三条第一項 （期日の指定）、第九十四条（期日の呼出し）、第百七十九条から第百八十一条まで、第百八十三条から第百八十六条まで、第百八十八条、第百九十条、第百九十一条、第百九十五条から第百九十八条まで、第百九十九条第一項、第二百一条から第二百四条まで、第二百六条、第二百七条、第二百十条から第二百十三条まで、第二百十四条第一項から第三項まで、第二百十五条から第二百二十二条まで、第二百二十三条第一項から第六項まで、第二百二十六条から第二百二十八条まで、第二百二十九条第一項から第三項まで、第二百三十一条、第二百三十二条第一項、第二百三十三条、第二百三十四条、第二百三十六条から第二百三十八条まで、第二百四十条から第二百四十二条まで（証拠）及び第二百七十八条（尋問等に代わる書面の提出）の規定は、前条の規定による証拠調べ又は証拠保全に準用する。」 [9] 蔡鴻仁，《發明專利舉發之研究》，輔仁大學法律學研究所碩士論文，頁22至23（2004）。 [10] 陳政大，〈我國專利公眾審查制度之調整初探〉，廣流智權事務所，http://www.wipo.com.tw/wio/?p=4316（最後瀏覽日：2015/09/30）
美國太空軍是否已經輸掉了第一場戰爭—商標戰爭美國在2019年12月20日建立一支新的軍種—太空軍(Space Force)。這代表以往存在於科幻的宇宙部隊將躍然於現實，但美國太空軍可能會在商標戰爭中，輸給Netflix的喜劇影集「Space Force」。Netflix早於美國政府在歐洲、澳洲、墨西哥等地取得「Space Force」商標，但其並非為搶先美國政府進行註冊，而係為能銷售相關商品。 美國商標法採取先使用主義，即使後使用者先進行註冊，先使用者還是可以取得商標。Netflix自2019年初即開始即在全球廣泛採用「Space Force」做為商標，基本上「Space Force」之商標權應歸屬於Netflix。美國空軍則是在同年3月以「Space Force」申請商標做為一般的使用。然而，美國政府長期以來也有諸多關於軍事資產涉及商標保護之案例，例如派拉蒙影業（Paramount Pictures）在1995年至2005年間六次申請註冊「JAG」（Judge Advocate General）商標，但政府立場並未特別反對。 美國國防部(簡稱：DOD)針對商標授權使用，於商標許可指南（DOD Trademark Licensing Guide）中，說明對於美國軍隊徽章及標緻之使用方式，並於2007年推出了國防部品牌和商標許可計畫（DoD Branding and Trademark Licensing Program）。在此之後，美國海軍陸戰隊開始向大部分銷售標示有「USMC」T恤之電商，請求不得再銷售標示有相關文字之T恤。回到本事件，美國太空軍發言人表示，對於與Netflix可能存有商標爭議並不知悉，但希望Netflix能延續該節目，以做為良好的宣傳。
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。