國際間科學專家利益衝突管理規範趨向-以美、歐藥品審查機構科學諮詢委員會專家利益衝突解決政策與機制為例

刊登期別
第23卷,第9期,2011年09月
 

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 國際間科學專家利益衝突管理規範趨向-以美、歐藥品審查機構科學諮詢委員會專家利益衝突解決政策與機制為例, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5634&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/19)
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歐盟「Fit for 55」溫室氣體減量政策

  歐盟執委會於2021年7月14日公布一系列有關再生能源、能源效率、交通運輸、財稅政策、碳交易機制等議題之立修法提案。提案目的是希望整體制度能更加有助於歐盟氣候法(European Climate Law)中所設定減碳目標達成,於2030年減少相當於1990年55%的排碳量,故被稱為「Fit for 55」。   執委會為達成減碳目標,具體提案內容如下: (1)能源效率:修正《能源效率指令》(Energy Efficiency Directive),設定2030年能源消耗減少36~39%目標,並要求每年更新公部門建物至少3%,以提升能源效率; (2)再生能源:修正《再生能源指令》(Renewable Energy Directive),目標增加2030年的再生能源使用比例達現在的40%; (3)交通運輸:於陸路運輸,透過修正《小客車與輕型商用車新車二氧化碳排放規則》(Regulation setting CO2 emission standards for cars and vans),針對出廠新車制定2030年汽車55%、廂型商用車50%、2035年所有新車100%之減碳目標,並配合《替代燃料基礎設施規則》(Alternative Fuels Infrastructure Regulation)之修正,明訂高速公路每60公里設置充電站、150公里設置加氫站,以提供低碳運具之需求;於空運,歐盟航空永續燃料倡議(ReFuelEU Aviation Initiative),要求航空能源供應商增加永續燃料比例;針對海運,則透過歐盟海事燃料倡議(FuelEU Maritime Initiative),針對結合永續燃料與零排放科技的結果進行模擬,並設定最高排碳量。 (4)財稅政策:制定《碳邊境調整機制》(Carbon Border Adjustment Mechanism),針對被選定的目標產品(包含:水泥、電力、肥料、鋼鐵、鋁)訂定碳價格,於其自境外輸入時課徵稅費,以解決碳洩露問題;修正《能源稅指令》(Energy Taxation Directive),調整能源相關產品稅收計算方式、刪除不合時宜的規定,透過稅收調整能源使用之誘因,以貼近減碳需求。 (5)碳交易機制:修正《溫室氣體排放交易指令》(EU Emission Trading System Directive)擴大碳交易機制適用對象,納入海運、燃料供應中心,同時要求會員國應將碳交易所得,全數用於氣候能源相關計畫,以補足當前財務上的缺口。   總結而言,歐盟「Fit for 55」政策為使整體制度更符合2030年55%的減碳目標,透過個別部門減碳目標之設定、替代燃料之推動、財政誘因之調整等三種手段,希望多方面對減碳做出貢獻,以加速減碳的進程。

我國法制對於AR/VR發展之影響評估

我國法制對於AR/VR發展之影響評估 資策會科技法律研究所 法律研究員 王凱嵐 105年06月14日   隨著科技的進步,同時在大數據、物聯網及可穿戴式裝置發展下,未來AR/VR技術可運用之層面相當廣泛,諸如遊戲、視訊娛樂、醫療保建、教育、醫療保建等,具有成為繼智慧型手持裝置後另一重要軟硬體平台之潛力。   所謂AR即擴增實境,指將虛擬資訊擴增到現實空間中的技術。這並不是完全取代現實之空間,而是在現實生活中融合虛擬資訊,藉由攝影機的辨識技術與電腦程式的結合,使虛擬資訊得以正確的疊加或輔助式出現於現實空間中。另一方面,所謂VR即虛擬實境,指利用電腦技術模擬出一個立體、高擬真的3D空間。當使用者穿戴特殊顯示裝置,會產生身處不同於當下環境之空間,而在此虛擬的空間中,使用者得透過控制器(如搖桿)或鍵盤移動或互動。   根據Digi-Captial的預估,到2020年AR加上VR總市場規模可達1,500億美元[1]。由此可知此產業具有非常大的市場規模,未來無論在各個領域中,AR、VR技術將突破過往的模式,將所想像的事物或空間呈現於使用者/消費者眼前。除了提供新型態技術的服務體驗,同時業者也能在成本或資源有限的情況下,突破原有限制,提高產能。以下配合未來假設技術運用上之情境,進行我國法規範之盤點,標示可能涉及或衝突的現行規範,評估其影響並給予建議。 壹、應用領域   根據跨國投資銀行高盛集團針對AR、VR之發展趨勢、潛在應用領域進行分析和預測[2],其中包含遊戲、視訊娛樂、教育及醫療保健四項。 一、 遊戲:遊戲產業為當前在VR發展上最為成功的消費者市場。該技術運用在遊戲上,將給予遊戲玩家沉浸式的虛擬世界,提高遊戲體驗。而在未來VR結合網咖,提供不同的遊戲體驗。此種傳統的連線功能電腦遊戲附上VR虛擬實境的裝置,是否會出現全新的產業或遊戲類別,值得日後持續觀察。 二、 視訊娛樂:除遊戲產業外,視訊娛樂是另一個發展核心。使用者得穿戴VR眼鏡或頭盔,結合影音聲效觀看電影。未來若使用在電影院中,不同於傳統的3D眼鏡,VR給予使用者一全封閉式之虛擬環境,可不再被場地所侷限。惟拍攝此類電影或視訊畫面,須使用全景攝影機設備,造成製作成本較難以預測。 三、 教育:未來學校可運用此技術加強師生間之互動或提升學生學習意願。在遠距教學之運用,突破過去因距離或傳統教學的環境限制,提高整體教育品質。另一方面,在考證照(例如汽車駕訓)時也可透過虛擬實境完成,可不再被場地侷限(例如汽車教練場)。 四、 醫療保健:在醫療運用上,AR、VR的技術能幫助恐懼症或輔助醫學治療。而在遠距治療、診斷或照護行為上,得根據不同之情況提供不同的技術服務。在病患的身體狀況或居住環境,VR技術將給予相關醫護人員更好的判斷依據,增加正確及準確的治療、診斷及照護行為。 貳、涉及法規 一、 遊戲:當VR眼鏡運用在具連線功能之電腦遊戲上,則可能涉及「資訊休閒業管理自治條例」[3]提供場所及設備以連線或非連線方式結合資料儲存裝置,供不特定人從事遊戲娛樂之營利事業(例:網咖使用VR設備),在場所設置範圍上,將受到相關地方自治條例之限制規範。   而在個人或家用透過VR眼鏡與軟體遊結合,針對該遊戲內容,我國「遊戲軟體分級管理辦法」 之規定,對所有數位遊戲軟體發行上市皆須送審核並登錄分級等規範。除遊戲軟體業者須自律分級進行分級登錄,產品包裝與展示露出皆須標示分級。 二、 視訊娛樂:若未來將VR技術結合電影產業,在以營業為目的之電影播放場所使用VR眼鏡觀看電影。目前我國「電影法」[5]對於電影內容及相關行業有作出規範,惟透過穿戴式眼鏡或頭盔僅可視為電影放映之平台或載具。本法目前對於此技術之運用尚無限制。在非電影院之場地運用VR穿戴眼鏡播放電影,若符合電影法第三條電影片映演業定義,應遵守本法之規定。若僅附屬服務(例如民宿、飯店提供婦放映電影免費服務),若符合相關著作權[6]之規範,應無適用問題,仍得視為電影放映之平台或載具。 三、 教育:運用在遠距教學按現行法規之規定,應可視為符合互動方式之擴充服務,在取得學分問題上,並無疑慮。另一方面,若運用在汽車駕訓考試,目前我國「道路交通安全規則」第65條[7],駕駛執照考試應考科目為筆試及路考,單以駕駛訓練為目的則不會有影響。惟在取得駕駛執照的考試,並無法透過VR取得駕駛執照。 四、 醫療保健:在遠距醫療運用上,「醫師法」第十一條[8]中關於遠距診斷僅限於特定情況下方可行之,透過VR技術模擬實地效果之遠距治療或診斷,將受到法規上之限制。 參、結論建議   根據以上法規之彙整,首先在遊戲上與AR、VR技術的導入最具關聯性,不僅在內容上具備多元性且可獨立存取於顯示裝置外,與一般大型機台之儲存設備不同。其營業模式,可藉由出租顯示裝置及其周邊設備,供使用者連接各種平台上之各種內容或應用程式,類似資訊休閒業。   然而目前資訊休閒業者所提供或使用之遊戲軟體,必須依遊戲分級管理辦法規定,其內容須符合分級級別、登錄分級。未來建議可針對遊戲機類別可參考「遊戲軟體分級管理辦法」做出區分標準,將呈現內容由內容分級法令規範。同時藉此修法契機得釐清與「資訊休閒業」(目前無中央法規,僅各地方以自治條例形式進行規範)之認定關係(例如由中央增訂資訊休閒業專法)。   另在遠距治療、診斷、照護法規上,「醫師法」僅開放符合特定條件下(如偏遠地區或特殊急迫情形)以通訊方式詢問病情或診察。為避免日後認定上可能產生違法疑慮,得建議中央主管機宜用行政函釋之方式,釐清模糊空間利於相關產業之發展。未來AR/VR的技術運用層面上,是否排除在法規之特定條件下方可適用之規定?此點仍須考量該技術上發展能進展到何地步。   最後,在技術驗證上運用VR(例如汽機車駕駛訓練或考試),根據我國「道路交通安全規則」駕駛執照考試應考科目為筆試及路考。建議可透過行政函釋釐清路考得否透過虛擬實境為之,並可在訓練時加進虛擬實境項目,提升學員在考照前、通過後更好的準備。利用行政函釋得消除法規適用上之疑義。   透過分析未來新科技運用所產生出的法制障礙,預先設想可能對該產業造成之影響。AR/VR技術未來勢必會帶給人們新的社會生活型態,相關的技術廠商也不斷推層出新。而台灣不可在這個領域錯失先機,故在法規與運用上須取得平衡點,用以增進未來我國在虛擬實境產業上發展之實力。 [1] 鉅亨網,<VR產品迎密集上線潮 虛擬現實產業全球盛宴開啟>,2016/03/01,http://news.cnyes.com/Content/20160301/20160301160032997491410.shtml (最後瀏覽日期:2016/05/27) [2] VREYES,<vr來了,行業標準今年形成?>,2016/03/18,http://www.vreyes.cn/observation/topics/4341.html(最後瀏覽日期:2016/05/30) [3] 目前僅部分地方政府針對資訊休閒業制定專法。 [4] 遊戲軟體分級管理辦法第十條「發行或代理遊戲軟體之人於其遊戲軟體上市前,應依本辦法之規定標示分級資訊。但非由前述之人所供應之遊戲軟體,應由實際供應者依本辦法之規定負分級義務。前項之人應將遊戲軟體分級級別及情節登錄於中央目的事業主管機關之資料庫,供分級查詢。遊戲軟體產品包裝及遊戲軟體說明、下載或起始網頁之內容,不得逾越該遊戲軟體之分級級別。」 [5] 電影法第九條「申請電影片、電影片之廣告片審議分級者,應填具申請書,並檢附相關文件、資料,報中央主管機關核准。電影片、電影片之廣告片非經中央主管機關審議分級並核准者,不得映演。但教育行政機關主管之教學電影片,不在此限。電影審議分級不得逾越比例原則。為辦理電影片之審議分級業務,中央主管機關應組成電影片分級審議會,其成員應包括政府機關代表、各相關領域具有學術或實務經驗之學者、專家。前項電影片之審議分級業務,中央主管機關得委託民間專業團體辦理。電影片分級審議會之審議結論應予公開,並逐項具體敘明理由。」 [6] 著作權法第25條「著作人專有公開上映其視聽著作之權利。」 [7]道路交通安全規則第六十五條「申請汽車駕駛執照考驗者,其應考科目為筆試及路考。筆試不及格者,不得參加路考,但依第六十九條核准在原訓練機構辦理考驗者,其結業學員得先參加路考,及格後再行筆試。」(節錄) [8]醫師法第十一條「醫師非親自診察,不得施行治療、開給方劑或交付診斷書。但於山地、離島、偏僻地區或有特殊、急迫情形,為應醫療需要,得由直轄市、縣 (市) 主管機關指定之醫師,以通訊方式詢問病情,為之診察,開給方劑,並囑由衛生醫療機構護理人員、助產人員執行治療。前項但書所定之通訊診察、治療,其醫療項目、醫師之指定及通訊方式等,由中央主管機關定之。」

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。

日本政府將於東京都及愛知縣成立「自駕車實證一站式中心」

  日本政府於2017年9月4日所召開之國家戰略特區區域會議(下稱戰略區域會議),決定由政府、東京都及愛知縣,共同成立「自駕車實證一站式中心」,協助企業及大學之自駕車相關實證研究。在自動駕駛實驗開始前,中心接受道路交通法等各程序相關諮詢,必要時可將相關程序以其他方式置換,將複數程序整合為一,推動相關實驗。   戰略區域會議並決定將窗口設置於東京都及愛知縣,欲進行實驗之企業可至前述窗口諮詢,東京都及愛知縣應與相關省廳及所管轄之警察、交通部門進行協調,並將所需之資訊彙整後回覆予企業,如此一來,企業可減輕實驗前繁瑣程序所帶來之負擔,進而降低啟動實驗之門檻。   東京都小池百合子知事於會後向記者們表示「自駕系統於汽車產業中,已是國家間之競爭」,且東京都將致力於「沙盒特區」體制之推動,於必要時可暫時停止相關現行法規之限制。愛知縣大村秀章知事則期待「透過實證實驗累積技術,促使愛知縣能維持引領世界汽車產業聚集地之地位」。   針對上述特區的設置,未來實際落實情況以及法規排除作法與範圍,值得我國持續投入關注。

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