Facebook 捲入商標糾紛
Facebook公司因使用「timeline」一詞，而被設立於芝加哥的Timelines公司提商標侵權訴訟乙案，目前Facebook公司正積極準備進一步之辯護。
Timelines公司係於2011年9月控告Facebook侵害其所有之「timeline」商標權，且違反公平競爭法。Facebook則反訴Timelines公司，主張「timeline」為一般通用名稱，應不受商標法保護，故請求確認該商標無效且無侵權事實。
美國地方法院先前裁定Facebook無法提出證據以證明Timelines公司之商標為一般通用名稱。而原定2013年4月22日在芝加哥聯邦法院開庭之上訴程序，目前已延期，但法院並未明確說明延期原因。
Facebook公司主張「timeline」是一種可使人群組織並展現對其最有意義的事件與活動之工具，其功用係將記憶呈現為依時序整理，且可查詢之個人記述。Timelines公司則為一個，可讓使用者記錄並分享歷史經歷的網站。
Facebook在線上廣告市場上仍有巨幅成長的機會，因其具有廣泛的使用者基礎，且有跨時追蹤個人細節之能力，故在線上廣告市場中成為一股令人望之生畏的強大力量。
據報導，若將來判決對Timelines公司有利，則其打算請求總金額相當於Facebook因「timeline所取得之廣告收入」之損害賠償。由於至最終之審理結果出爐據信仍需要很長時間，故在現況下不排除庭外和解的可能性。
日本內閣網路安全中心（内閣サイバーセキュリティセンター）依據於2018年底新修正之網路安全基本法（サイバーセキュリティ基本法，以下稱基本法），於今年1月30日發布網路安全協議會的營運報告（以下稱營運報告）。 基本法修法原因在於網路攻擊日趨複雜，若組織受到網路攻擊，並非每個組織都有能力因應，如此將導致組織運作受到衝擊。因此於基本法第17條新增設立「網路安全協議會」（サイバーセキュリティ協議会，以下稱協議會）。日本內閣網路安全中心於前揭發布之營運報告中說明協議會之運作模式及招募成員情形。 運作模式上，協議會設有秘書處、營運委員會及總會，秘書處由內閣網路安全中心擔任，營運委員會由各機關首長組成，總會則由所有協議會成員組成並且定期召開會議；協議會將成員分成第一類成員、第二類成員及一般成員。第一類成員與第二類成員組成特別工作小組（タスクフォース），小組成員間會交換不對外公開且尚未確認的機密資訊，一般成員則依循特別工作小組提供的資訊及因應對策，加以實際運用。經營運報告統計，自協議會成立（2019年4月1日）至同年年底，一共發生33起網路攻擊事件，皆透過協議會促使各政府機關、私人組織迅速掌握網路攻擊資訊。 招募成員方面，協議會於去年5月加入第一期91名成員；同年10月，再加入64名第二期成員，目前為止共計155名；第三期成員已於今年三月開放申請加入，預計五月確定第三期成員。此外，營運報告中列有協議會成員名簿，成員包含內閣官房首長、資訊處理推進機構（情報処理推進機構）、宮城縣網路安全協議會、NTT DOCOMO電信公司、成田國際機場公司、石油化學工業協會、富士通、三菱電機等產、官、公協會組織單位。日本藉由設立協議會，期許透過政府與民間協力合作，共同維護政府公部門及產業之基礎網路安全。
美國聯邦政府規劃專案計畫，推動機構建築能源效率政策目標去年（2011）十二月，歐巴馬總統簽署的備忘錄（Presidential Memorandum）中要求聯邦政府機構在未來的兩年間可以在建物能源效率的提升上，達成至少2億美元的目標，而在今年（2012）5月2日，各聯邦政府機構終於完成其第一階段的任務，也就是完成額度分配的任務，由農業部、商業部、國防部、司法部、能源部、國土安全局等各聯邦政府機構，共同參與並完成這2億目標額的分配。 在能源效率的提升計畫中，各機構預計簽訂總共約21億的成效式合約（performance-based contract），用以支付其改善能源效率上所需的經費，其中已完成超過1億美元節能績效保證契約（Energy Savings Performance Contracts ，ESPCs) 和節能服務契約（Utility Energy Savings Contracts ，UESCs)的簽訂，另外還有約12億美元的項目正在開發中，預計於2013年前完成所有21億美元契約的簽訂，以呼應總統要求強力發展能源效率氣勢。 節能績效保證契約是與ESCO（energy service company）簽訂的一種合約，合約中，聯邦政府不需要國會事先撥款支付資金成本予ESCO，而是由ESCO在經過諮詢後，擬定符合聯邦機構需求的節約能源計畫，並支付所需的資金支出，但是ESCO將會保證計畫中所節省下來的能源支出，足以支付契約期間內的支出並取得獲利為報酬，契約期間最長可達25年；節能服務契約則是供電業者提供更有效率的供電方式，並由業者編列資金來支付計畫的資金支出，而業者將會由契約期間內所節省來的電費獲得回報。 同時，在這些聯邦政府機構聯合領導下，60個主要企業的CEO、大學、市長和勞工領袖等皆代表不同單位，共同做出改善估計約1.6億平方英尺商業建物的能源效率，例如一些大型賣場正著手於改善他們的照明設備以及為他們的冷凍設備裝上門，一些醫院以及大學也意識到能源效率的改善將會為他們節省大筆的支出並且為病患或是學生提供更好的服務 除此之外，一些金融機構亦作出2億美元的資金承諾，由於能源效率改善的花費對一些私人機構而言，是一個主要的限制，因此花旗銀行以及一些金融服務業者以直接投入資金的方式，或是針對不動產所有權人的資金需求設計出相關的金融服務。 以上這些行動除了在於達成能源效率改善的目的，滿足歐巴馬總統設定於2020年前減少20%的能耗目標，重要的是同時也預計將創造出高達11萬4千個工作機會，這些都是歐巴馬政府於去年2月提出的「建物改善」（Better Building）倡議中的一部分，也屬於美國政府現在「刻不容緩」的政策執行重點（We Can’t Wait execution action）項目之一。
中國大陸知識產權海關保護措施與因應對策中國大陸知識產權海關保護措施與因應對策 資策會科技法律研究所 法律研究員 林宜臻 104年12月30日 中國大陸是仿冒品的產銷大國，仿冒品除了於中國大陸盛行之外，更有可能於中國大陸製造後出口至海外銷售。若仿冒品不慎從中國大陸市場擴散至海外市場，將增加企業監控打擊仿冒品的成本。中國大陸為因應仿冒品的進出口，設置了知識產權(台灣稱為智慧財產權，以下同)海關保護規範和配套措施。企業可透過海關保護的行政力量，達到監控、扣留(台灣稱為查扣，以下同)仿冒品進出口的效果。甚至當仿冒品案件的損害達到一定金額時，海關會主動將案件移送刑事公安部門，權利人可利用公安部門介入調查仿冒案件的契機，找出整個仿冒製假鏈，進而從製假源頭開始打擊仿冒品。建議企業可妥善利用知識產權海關保護措施，以達成降低仿冒品擴散海外的風險。 壹、事件摘要 企業啟動知識產權海關保護措施有兩種方式，其一為事先將欲受保護之知識產權於「知識產權海關保護系統」中備案，其二為由企業自行監控仿冒品進出口情形，針對個案提出扣留申請。 第一種方式，權利人將知識產權在海關備案系統中登錄後，海關在日常監控進出口貨物時會依照權利人的備案內容檢查進出口貨物。當海關發現有疑似侵權的產品欲通關時，會主動將貨物扣留並通報權利人，權利人可立即知悉有仿冒品欲進出口並派員處理。若確認貨物的確有侵權疑慮，再向海關申請扣留該批貨物。扣留後海關即會調查貨物是否構成侵權，若發現案件侵害情節重大，即會將案件移送公安部門進行刑事立案。 第二種方式，若企業未事先於知識產權海關保護系統中備案，則可於發現仿冒貨品進出口的資訊後，個案向海關提出扣留申請[1]。權利人申請海關扣留，應繳納與貨物等值的擔保金[2]，提出申請書、證明文件[3]及足以證明侵權事實明顯存在的證據，證明貨物即將進出口且未經許可使用了其知識產權，始可向海關申請扣留貨物。海關依權利人的申請而扣留貨物後，不會調查該批貨品究竟侵權與否，而是留待權利人自行調查並該批仿冒品的相關業者起訴。若權利人在一定期限內沒有在法院起訴，則海關將放行貨物。 對企業而言，自行花時間成本監控是否有仿冒貨物進出口是較為困難且成效有限的。中國大陸各地關口甚多，可能因無法確切掌握仿冒品進出口的口岸和貨物進出口資訊而錯失申請查處的良機。根據中國海關總署的統計，查獲仿冒品的方式中，經權利人登錄備案而海關依職權扣留仿冒品的比例為99%，大幅超過依申請扣留的1%[4]。由此可知，有備案而海關主動依職權查緝扣留仿冒品的成效，遠超過企業自行查緝仿冒品進出口後申請扣留的成效。而若為海關依職權扣留，更有可能由海關移送公安部門而啟動刑事調查，降低企業自行蒐證調查的困難。 建議企業可積極執行知識產權海關備案，讓海關主動依職權查扣仿冒品，為企業減少日常監控所花費的人力資源等成本，並有效提升查扣成效。另外，即使於系統中完成備案，亦應於企業內部建立備案的相關因應機制，避免因未及達成海關扣留程序上的要求，而讓海關放行仿冒品，無法達成海關備案的目的。本文以下介紹企業執行備案採取知識產權海關保護措施時，企業內部應注意的事項及應建立的因應流程。 貳、重點說明 一、備案啟動海關知識產保護 在中國大陸註冊取得的商標權、專利權或符合著作權法中的著作權皆可登錄備案，有權登錄備案者為知識產權權利人。目前海關總署不接受知識產權的被許可人(台灣稱為被授權人，以下同)提出的備案申請，但是被許可人可以作為代理人代表權利人申請備案。中國大陸地區以外的權利人，則必須委託境內的自然人、法人或者其他組織（例如境外權利人在境內設立的辦事機構）向海關總署申請備案。備案系統為線上申請，於系統註冊成功後根據欄位填入對應資料[5]並隨附權利證明[6]，填寫並上傳完成相關證明文件後，系統即會提交至海關總署審核。海關總署將在收到申請後的30個工作日內作出准駁決定。備案申請費用一案為人民幣800元[7]，備案有效期為十年，於知識產權權利有效期限內可續展備案，每次續展十年。知識產權失效者或無續展者，海關備案失效。 因海關查緝仿冒品係依據備案內容審核進出口貨物，故備案時提供的資料與仿冒品查緝成效有相當程度的關聯，例如若備案時未詳細填寫合法授權人名單，將可能會導致合法經銷授權人進出口貨物遭海關扣留，延誤通關時間，或可能遭仿冒業者假冒為經銷授權人的名義進出口貨物，使海關誤認而放行。是故企業於備案系統中填寫資料時應力求詳盡完備，備案完成後若相關資料有所變更(例如經銷/代理商等授權名單變動)，應及時於備案系統中更新。 二、扣留流程中的注意事項 海關在監控進出口貨物時，若發現貨物有侵犯備案知識產權疑慮者，將書面通知備案權利人。權利人自通知送達日起3個工作日內需提出確認扣留申請並繳納擔保金，始可扣留該批貨物。申請扣留需出具扣留申請書、侵權鑑定書，並繳納擔保金。易言之，自收到海關扣留通知起只有3個工作天的時間可準備申請書、鑑定書和籌措擔保金，假設企業內部事先未建立相關處理流程，很容易因時間延誤而無法提出扣留申請，平白喪失扣留仿冒品的機會。建議企業在收到海關通知後，盡快派員前往海關現場處理侵權鑑定事宜，並應事先作成鑑定侵權貨物時的侵權檢視要點，避免人員特地到現場鑑定卻無功而返，反而浪費寶貴的時間。有備案的情形下，扣留所需的擔保金上限為十萬元[8]，建議企業可事先編列經費支付申請海關扣留擔保金的來源，避免無法在期限內籌措擔保金而錯過扣留機會。權利人逾期未提出申請或未提供擔保者，海關不得扣留貨物[9]。 海關扣留貨物後，自扣留之日起30個工作日內完成貨物侵權調查認定，不能認定是否侵權者亦會書面通知權利人[10]。海關調查時，若認定仿冒案件侵害情節重大[11]，會將案件移送公安部門刑事立案，立案成功後公安即介入以刑事案件調查仿冒貨物。若仿冒貨物可藉由海關刑事移送而轉以刑事案件調查，將可藉由公安部門的刑事力量降低企業自行蒐證上的困難。故在海關調查的階段，建議企業可積極提供侵權事證給海關，並確認海關核算的侵害金額是否合理，以確保可達刑事移送的標準。海關扣留的同時，權利人應積極向法院起訴，否則若海關調查完畢認定不侵權或無法認定是否侵權，且又未收到法院發出的協助執行通知，即會放行該批貨物[12]。另外，待案件結束後可向海關請求返還擔保金，返還的金額應為繳納的擔保金金額扣除處理仿冒貨物所發生的倉儲或侵權貨物銷毀等費用。但因擔保金返還的時程並未明文規定於知識產權海關保護相關條文中，故建議企業在案件結束後可積極向海關跟催擔保金返還進度，以免因延宕過久而不了了之。 參、小結 企業妥善利用知識產權海關保護措施，可更及時地阻止仿冒品進出口，避免仿冒侵權損失進一步擴大至其他市場。啟動知識產權海關保護措施可分為事先備案，和企業自行監控發現仿冒品欲進出口後向海關個案申請扣留兩種方式。若企業有執行海關備案，不需自行監控仿冒品的進出口，海關即會根據備案資料針對進出口貨物進行侵權與否的比對，發現有疑似侵權的貨品欲通關，即會扣留該批貨品並通知權利人處理，確認扣留後海關更會主動調查貨物的侵權情形。而透過知識產權海關保護措施的執行，企業更有機會藉由海關行政查處或移送刑事部門立案後的調查，取得更多仿冒品的相關資訊和證據，進而有效且徹底的打擊整個仿冒產業鏈，降低仿冒再發的風險。 除了事先於海關備案系統登錄備案外，企業亦應於企業內部建立海關扣留仿冒品的因應流程，以確保知識產權海關保護措施可發揮最大的效益。權利人在海關備案系統登錄欲受保護的知識產權後，海關即會於日常審閱報關單時依據權利人在備案系統中登錄的資料扣留有侵權疑慮的貨品。建議企業應盡可能詳盡填寫備案系統中的欄位並提供相關佐證資料，若備案完成後資料有任何更動也應即時在系統中更新，以提升海關查緝扣留仿冒品的機率。收到海關扣留通知後因提出確認扣留申請的時間很短，建議應事先做成侵權檢視要點清單，提高現場人員的鑑定效率，並預先編列支付擔保金的預算，以免超過支付期限而無法扣留。海關調查期間則應積極提供仿冒貨物的侵權證據給海關，並確保仿冒貨品的侵害金額計算無誤，以促成海關將案件移送刑事公安部門立案。同時建議企業應盡快向法院提起訴訟，避免海關因誤判貨物未侵權而放行。案件結束後應注意積極跟催擔保金返還進度，以免擔保金石沉大海。除此之外，因從收到海關通知到企業提出扣留申請的期限很短，建議企業應提早在企業內部建立海關扣留應對處理流程(包含權責主管及人員、處理時限、經費來源、外部合作顧問單位等)，以及時因應侵權案件的處理，使知識產權海關保護措施發揮最大效益，盡可能降低仿冒品擴散到海外市場的風險。 [1]中華人民共和國知識產權海關保護條例第12條：「知識產權權利人發現侵權嫌疑貨物即將進出口的，可以向貨物進出境地海關提出扣留侵權嫌疑貨物的申請。」 [2]中華人民共和國知識產權海關保護條例第14條：「知識產權權利人請求海關扣留侵權嫌疑貨物的，應當向海關提供不超過貨物等值的擔保，用於賠償可能因申請不當給收貨人、發貨人造成的損失，以及支付貨物由海關扣留後的倉儲、保管和處置等費用。」 未備案而依申請扣押的情形中，企業需負擔與貨物等值的擔保金金額，亦即擔保金金額無上限。而若有備案而依職權扣押，則擔保金支付最高上限為十萬元，大幅限縮了企業的負擔，是故此亦為建議企業事先備案的原因之一。 [3]中華人民共和國知識產權海關保護條例第13條：「知識產權權利人請求海關扣留侵權嫌疑貨物的，應當提交申請書及相關證明文件，並提供足以證明侵權事實明顯存在的證據。 申請書應當包括下列主要內容： （一）知識產權權利人的名稱或者姓名、註冊地或者國籍等； （二）知識產權的名稱、內容及其相關資訊； （三）侵權嫌疑貨物收貨人和發貨人的名稱； （四）侵權嫌疑貨物名稱、規格等； （五）侵權嫌疑貨物可能進出境的口岸、時間、運輸工具等。」 [4]海關總署政策法規司(2013)，《中國海關知識產權保護狀況及備案名錄(2013)》，北京：中國海關出版社 [5]中華人民共和國知識產權海關保護條例實施辦法第6條：「知識產權權利人向海關總署申請知識產權海關保護備案的，應當向海關總署提交申請書。申請書應當包括以下內容： （一） 知識產權權利人的名稱或者姓名、註冊地或者國籍、通信地址、連絡人姓名、電話和傳真號碼、電子郵箱位址等。 （二） 註冊商標的名稱、核定使用商品的類別和商品名稱、商標圖形、註冊有效期、註冊商標的轉讓、變更、續展情況等；作品的名稱、創作完成的時間、作品的類別、作品圖片、作品轉讓、變更情況等；專利權的名稱、類型、申請日期、專利權轉讓、變更情況等。 （三）被許可人的名稱、許可使用商品、許可期限等。 （四）知識產權權利人合法行使知識產權的貨物的名稱、產地、進出境地海關、進出口商、主要特徵、價格等。 （五）已知的侵犯知識產權貨物的製造商、進出口商、進出境地海關、主要特徵、價格等。 知識產權權利人應當就其申請備案的每一項知識產權單獨提交一份申請書。知識產權權利人申請國際註冊商標備案的，應當就其申請的每一類商品單獨提交一份申請書。」 [6] 權利證明文件如商標註冊證、著作權自願登記證明或可證明為著作權人的資料、專利證書等。其他文件如授權他人使用的合約、權利人合法行使知識產權的貨物及包裝照片、已知侵權貨物進出口資訊等。 [7]費用以「權利」計案。例如，五個專利使用在一個商品上，需提出五件備案申請；一個專利用在五種商品上，只需提出一件備案申請。 [8]中華人民共和國知識產權海關保護條例實施辦法第23條：「有事先備案之知識產權權利人請求海關扣留侵權嫌疑貨物的，應當按照以下規定向海關提供擔保： （一）貨物價值不足人民幣2萬元的，提供相當於貨物價值的擔保； （二）貨物價值為人民幣2萬至20萬元的，提供相當於貨物價值50％的擔保，但擔保金額不得少於人民幣2萬元； （三）貨物價值超過人民幣20萬元的，提供人民幣10萬元的擔保。」 [9]中華人民共和國知識產權海關保護條例第16條 [10]中華人民共和國知識產權海關保護條例第20條 [11] 例如侵害金額達十五萬元以上、著作權盜版光碟達五百片以上者。 [12]中華人民共和國知識產權海關保護條例第24條：「有下列情形之一的，海關應當放行被扣留的侵權嫌疑貨物： （一）海關依照本條例第十五條的規定扣留侵權嫌疑貨物，自扣留之日起20個工作日內未收到人民法院協助執行通知的； （二）海關依照本條例第十六條的規定扣留侵權嫌疑貨物，自扣留之日起50個工作日內未收到人民法院協助執行通知，並且經調查不能認定被扣留的侵權嫌疑貨物侵犯知識產權的； （三）涉嫌侵犯專利權貨物的收貨人或者發貨人在向海關提供與貨物等值的擔保金後，請求海關放行其貨物的； （四）海關認為收貨人或者發貨人有充分的證據證明其貨物未侵犯知識產權權利人的知識產權的； （五）在海關認定被扣留的侵權嫌疑貨物為侵權貨物之前，知識產權權利人撤回扣留侵權嫌疑貨物的申請的。」
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。