紐西蘭個人資料隱私主管機關提供事業選擇雲端運算廠商之檢視工具
雲端運算具有降低資訊營運成本、資料集中化管理等正面效益，因此，許多事業紛紛選擇將資料轉而儲存至雲端運算設備。
事業會評估多項因素做為選擇雲端運算廠商之依據，這些因素包含資料隱私防護程度、權限控管功能等。為提供事業更有效率及精準地選擇雲端運算廠商，紐西蘭個人資料隱私主管機關（Privacy Commissioner）特別諮詢及訪談了當地使用雲端運算的企業及政府單位，彙整其所提供之經驗與意見後，撰寫檢視雲端運算廠商之指導原則。該原則不僅著重於協助中小企業如何有效管理上傳及儲存於雲端運算或其他委外設備儀器資料之隱私及安全性，另還發展出10項檢視要點，提供企業做為選擇評估之自我檢視工具。
10項檢視要點分別為：（1）評估事業所能承受之風險等級與擁有之資源，選擇相對應的雲端運算供應商與類型；（2）確認所上傳至雲端運算之資料對於當事人隱私之重要程度；（3）確認事業所需承擔之所有責任；（4）資料傳輸過程與儲存位址之安全維護措施；（5）確認雲端運算供應商條件是否符合資格；（6）確認與雲端運算供應商所簽合約之涵蓋範圍及條件保障；（7）對資料提供者踐行告知義務並建立完善之回應機制；（8）了解資料儲存城市或地點，並確認該地區所提供之隱私保護制度與侵害申訴管道；（9）資料使用及接觸之人員權限管理；（10）雲端運算供應商服務契約終止後資料之處理及提供方式。
紐西蘭個人資料隱私主管機關相信，事業必須確保傳輸至雲端運算資料之隱私及安全能受到一定程度之保護，才能避免其商譽及信譽受到損害。
新加坡智慧財產局（Intellectual Property Office of Singapore, IPOS）於2023年2月16日宣布啟動「無形資產轉化」（Mentorship for Intangible Asset Transformation (MINT) Programme）指導計畫（簡稱MINT計畫）。MINT計畫為世界智慧財產權組織（World Intellectual Property Organization, WIPO）與IPOS的合作項目，並得到了新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research, A*STAR）、新加坡企業發展局（Enterprise Singapore, Enterprise SG）和新加坡工商聯合總會（Singapore Business Federation, SBF）的支持。根據此計畫，企業將得到由WIPO於新加坡當地及國際所動員專家之為期四個月的一對一指導，以及下述機會，以使其可更好地發揮無形資產價值，諸如進行技術授權、讓與，或設質、抵押等融資行為： （1）參與WIPO的實體及線上遠距課程及IPOS的工作坊，以及使用實用工具和資源，如WIPO Academy所研發學習模組的機會； （2）同儕間的交流及增進人脈的機會； （3）參與國際項目的獨家機會。 據WIPO智慧財產權和創新生態系統部門（IP and Innovation Ecosystems Sector）助理署長Marco Alemán所稱，隨著無形經濟的興起，智慧財產的策略性管理對於無形資產密集型企業而言十分重要。在與其他頂尖的智慧財產權與商業管理專家的合作下，WIPO和IPOS將與參與此計畫的新加坡企業密切合作，以求可透過對於智慧財產權的策略性使用，使其業務量逐步規模成長。 MINT計畫之開放申請期限截止於2023年3月13日，並於2023年4月初正式開始；前述關於學習、交流機會之更具體內容，後續可持續觀察。
從智慧財產法院104年度民暫抗字第7 號民事裁定看營業秘密案件聲請定暫時狀態處分從智慧財產法院104年度民暫抗字第7號民事裁定看營業秘密案件聲請定暫時狀態處分 資策會科技法律研究所 法律研究員 蔡怡萱 105年04月29日 壹、案件摘要 智慧財產法院於去（104）年10月2日針對新世紀光電對於103 年度民暫字第21號第一審裁定提起抗告，做出裁准暫時狀態處分之 104 年度民暫抗字第 7 號民事裁定，以下概述智慧財產法院於本案中所採取的法律判斷依據。 本案事實為李允立（下稱相對人）於102年離職後自行成立公司（下稱相對人公司），隨即新世紀光電（下稱抗告人）之關鍵研發團隊重要成員及各部門重要員工多名先後離職，部分至相對人公司任職。相對人公司現有經營方式為無廠半導體公司，專門研發及販售發光二極體磊晶圓及晶粒技術與產品規劃，透過租賃機台之方式製造相關產品，與抗告人業務相同。相對人為公司負責人，抗告人主張相對人不可避免的會使用抗告人公司的機密資訊及營業秘密，而造成抗告人重大損失，而抗告人為避免發生重大難以回復之損害，依營業秘密法第11條第1 項[1]、兩造間的服務契約書、民事訴訟法第538 條第1 項[2]、智慧財產案件審理法第22條第2 項[3]規定，聲請撤回原審裁定並定暫時狀態處分。 本案法院於此次裁定將原裁定廢棄，在兩造間侵害營業秘密爭議之本案訴訟判決確定前：（1）禁止相對人利用、發表或洩漏任職抗告人公司期間所知悉抗告人公司有關於LED 產品及製程相關之營業秘密及機密資訊，包括：非一般涉及該類資訊所知之一切製程、程式、專門技術、技術資料、經營資料、材料、設計、參數及配方、客戶明細、銷售資料等；（2）相對人不得為自己或第三人之利益，唆使或利誘抗告人員工離職。 貳、重點說明 一、營業秘密具體認定爭執及以定暫時狀態之處分為手段 綜合以上兩造爭執點在於，（1）在相對人離職後所持有於抗告人公司任職時所知悉的營業秘密及機密資訊的具體內容該如何認定，相對人爭執於離職時原公司並未明確界定，抗告人卻反駁確有保護營業秘密及機密資訊之說明。（2）透過兩造簽署之服務契約書，是否可以透過定暫時狀態處分為手段，達到確認或重申請求裁定禁止相對人唆使或利誘抗告人之員工離職。 二、定暫時狀態之處分需符合的要件 聲請定暫時狀態之處分需符合下列要件：（1）兩造有爭執之法律關係，且以本案訴訟能確定該爭執之法律關係者為限；以及（2）為防止聲請人發生重大損害或避免急迫危險或有其他相類之必要性情形。因此在符合法定要件的前提下，可以請求法院針對侵權爭議的本案訴訟判決確定前，禁止侵害人為特定行為 [4]。 另依本案法院的釋明，所謂爭執的法律關係，應不以法律關係已經訴訟繫屬為限，凡金錢請求以外，有繼續性且適於為民事訴訟之標的者，於事人間發生爭執或被侵害等情形，均屬之。更尤，所爭執之法律關係雖尚未有訴訟之繫屬，只要債權人因避免重大之損害或因其他情事，而有定暫時狀態之必要者，即得依聲請定暫時狀態之處分，故法院據以得心證的理由為下列幾項判斷依據。 三、法院判斷依據及裁定結果 （一）兩造有爭執之法律關係 以兩造間爭執的法律關係來說，抗告人因發現相對人離職後，有多位員工相繼離職到相對人所成立之公司任職，因此依與相對人任職時所簽署服務契約書中約定離職後的保密義務，向法院聲請禁止相對人不得利用或洩漏先前任職期間所取得公司的營業秘密，法院認為是抗告人就相對人離職後涉及有無違反上述服務契約書約定之保密義務與誘使抗告人員工離職爭議，為雙方所爭執之法律關係。 （二）營業秘密保全的必要性 抗告人就可能被相對人利用或洩漏之「營業秘密」所主張，雖然相對人堅稱該內容為業界習知技術，但抗告人提出細部結構設計及製程方式等資訊，經法院認定該等資訊有助於提升產品效率，而且可以減少不必要的錯誤實驗，抗告人也另外提出專利佈局及業務與生產資訊之相關報告及資料，因此法院認為該相關事證使法院大致心證認為其主張該等資訊為其所欲保護之營業秘密事實之存在，而認為為正當之心證。另外就兩造所簽訂的服務契約書中所稱「營業秘密是指具有財產利益或經濟價值的任何口頭及書面機密資訊（料），包括但不限於圖樣、規格、原型、製程..專門技術、客戶明細、晶片、及其他銷售資料..」，也足以證明相對人於原公司任職時已清楚知悉何謂營業秘密，也負有保守其營業秘密的義務。 另外相對人所設立之公司其股東及董事皆為抗告人的競爭對手，因此法院認為相對人於原任職期間所知悉上述的營業秘密，推認有可能揭露予他人，而此為抗告人所欲防止的危險，而有保全的必要性。 （四）相對人應遵守禁止挖角義務 針對相對人挖角抗告人員工使其離職，而抗告人依兩造的服務契約書中禁止挖角義務條款，請求禁止相對人為挖角行為，法院亦肯定相對人應遵守禁止挖角義務。抗告人公司其他員工於短期內相繼離職，法院雖認為離職為個人選擇，但皆於相對人離職後才相繼離職，且半年即有多人加入相對人所設立公司，故可推認多名離職員工與相對人有關，且為了避免再有員工從抗告人公司繼續離職加入相對人設立之公司，法院相信抗告人的主張大致可採，故就此部分亦准許抗告人請求禁止挖角行為。 （五）相對人應遵守不作為義務 定暫時狀態之處分，雖非以保全執行為主要目的，惟仍屬保全權利之方法，原係法院為防止發生重大損害或避免急迫危險或有其他相類之情形認有必要時，為平衡兩造間之權利義務或利益而為之裁定 [5]；又聲請為定暫時狀態之處分，不論係單純不作為處分，或容忍不作為處分，法院為裁定時，對於當事人雙方因准否處分所受利益及可能發生之損害，應依利益權衡原則予以審酌而為准駁 [6]。最後法院衡量抗告人與相對人的權益，營業秘密的洩漏將對抗告人產生損害，但禁止相對人洩漏營業秘密及不得挖角，僅是請求相對人遵守不作為義務而不致有損害，故不對抗告人命供擔保。 參、案件評析 一、由上述案件內容可知，透過具體管理機制所產出之事證可為法院判斷是否為營業秘密遭受侵害的正當之心證，如下述： (一)公司於離職員工任職時所簽訂的服務契約之詳盡程度，包括:於契約文件中定義營業秘密的具體範圍；於契約規範在任職中不得交付或洩漏於任何第三人；於契約規範離職後仍負有保密義務等。 (二)各紀錄文件應完整留存以作為日後法院裁判的事證依據，包括研發紀錄簿中實驗參數文之成敗紀錄或研發例行月會報告，或技術發展計畫等相關資料；專利佈局的規劃，業務與生產資訊（包括可知之銷貨成本、銷貨毛利、人事資料以及研發專案等資訊，他人即可從該等資訊得知銷售狀況）。 (三)制定相關管理辦法並予以區分文件機密等級及管控，如本案中抗告人提出「文件與資料管制辦法」及「門禁管理辦法」，供法院參考以證明抗告人對其生產、營運訊有採取保密措施。 由上述提出之事證就可以使法院大致相信所主張之資訊為其所欲保護的營業秘密，並得到大致為正當之心證。 二、如何判斷是否有挖角行為，法院除了以經驗法則及一般人可推知來判斷，雖然於何處任職是個人權利，但不尋常的大量員工於同時間或先後離職，甚至離職後都到同一家公司任職，很難不推認和挖角行為的直接關連；而法院也認為相對人縱使離職後也應該要遵守當時兩造的服務契約中禁止唆使或利誘他人離職。於現今一直苦於受到人才大量流失，甚至競爭對手惡性挖角的國內企業來說，於員工的任職契約約定禁止唆使或利誘挖角原公司員工，也不失為遏止的方法。 三、為了因應智慧財產權相較其他財產權市場上跟策略上的急迫性和時效性，在相較於其他智慧財產假處分案件而言，法院在此案中呈現出考量營業秘密保護相關案件具有緊急性及難以進一步舉證之特性，對於權利人應為釋明之程度較為放寬[7]，是否會形成通案慣例，值得追蹤觀察。 本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw) [1]營業秘密受侵害時，被害人得請求排除之，有侵害之虞者，得請求防止之。 [2]於爭執之法律關係，為防止發生重大之損害或避免急迫之危險或有其他相類之情形而有必要時，得聲請為定暫時狀態之處分。 [3]聲請定暫時狀態之處分時，聲請人就其爭執之法律關係，為防止發生重大之損害或避免急迫之危險或有其他相類之情形而有必要之事實，應釋明之；其釋明有不足者，法院應駁回聲請。 [4]洪陸麟，以專利案件為中心論智慧財產案件審理法，國立政治大學法律學系碩士班論文，99-100頁，2009年。 [5]最高法院94年度台抗字第743 號民事裁定。 [6]最高法院94年度台抗字第380 號民事裁定。 [7]莊郁沁，智慧財產法院就營業秘密保護案件裁准定暫時狀態處分聲請之案例介紹，理律法律雙月刊，9-10頁，105年1月號。
有效開放：西進40％上限有條件鬆綁積極管理機制出爐後，行政院正在研議規劃有效開放政策，包括投資大陸 40 ％上限鬆綁事宜，但尚未形成決策時間表。 40 ％上限究竟如何鬆綁，政府高層高度關切，據悉，政府已委託財經智庫提供一份兩岸經貿對策建議白皮書，擬作為政府兩岸政策建議及六月召開台灣經濟永續成長會議決策參考，智庫建議應視個別企業、個別產業個案檢視放寬，對大陸投資利益必須大於不良負作用。 財經智庫建議以七大配套指標決定 40 ％上限的鬆綁，七大指標包括：一、產業無法在台生產，也無法擴大中國以外的市場生產，應予放寬；二、在中國市場屬於領先地位，且可繼續擴大市場；三、在中國獲利可匯回台灣回饋股東；四、企業領先全球，必須對中國擴大投資以繼續取得全球領先地位。五、該企業在台有很大營運及研發中心，即以台灣為根；六、該企業有重大技術及品牌成就，可去大陸市場攻城掠地；七、外資持股比例高且公司治理的守法紀錄良好者。 一旦 40 ％可有條件鬆綁，相關官員表示，將考慮對特定回台上市台商研擬放寬其股市上市條件，籌資再投資大陸的上限也可視為外資放寬。政府希望企業可以去大陸攻城掠地，但不希望把大陸當成唯一生產基地，企業把生產及上中下游關聯性產業一起帶走，甚至移出研發，例如筆記型電腦，對台灣造成失業等諸多不利負作用，因此台灣必須保留生產基地，生產高附加價值產品。
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。