歐盟執委會於2020年3月10日公布產業策略指導方針,名為「因應全球競爭、綠色、和數位歐洲的新產業策略」(A new industrial strategy for a globally competitive, green and digital Europe),以幫助歐洲產業在面臨近年氣候中和及數位領導變遷時,因轉型而產生的過渡期。此次公布的產業策略指導方針,包含三大主題,分別是:(1)新產業策略(A new industrial strategy)、(2)新中小型企業策略(A new SME strategy)以及(3)企業與消費者的單一市場(A single market that delivers for our businesses and consumers);而其中又以「新產業策略」為該指導方針之重點。
為提升歐洲的產業領導地位,「新產業策略」中論以三個關鍵優先事項,分別為:維持歐洲產業的全球競爭力和公平競爭環境、2050年以前達成氣候中和(climate-neutral)目標,以及塑造歐洲未來數位化。為達成前述優先事項,歐盟執委會提出一系列未來行動:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國司法部宣布日商普利司通(Bridgestone Corp.)股份有限公司,就其共謀操縱安裝於汽車中並銷售至美國及其他國家之汽車防震橡膠零組件價格乙案認罪,並同意支付4億2仟5佰萬美元之刑事罰金。 根據俄亥俄州(Ohio)地方法院所提起的一項重罪控訴,該公司於美國及其他國家共謀參與分配銷售、操縱報價及壟斷、提高並維持其出售予豐田(Toyota)、日產(Nissan)汽車公司、富士重工業(Fuji Heavy Industries)公司、鈴木(Suzuki Motor)公司、五十鈴(Isuzu Motors)汽車公司及其某些子公司、加盟和供應商之汽車防震橡膠零組件價格。除了刑事罰金外,普利司通公司並同意配合司法部進行後續之汽車零組件案調查。本認罪協議(plea agreement),業經法院批准。 在2011年10月,普利司通公司即因「海洋軟管」(marine hose)乙案涉嫌壟斷價格及違反「海外貪污防治法」(Foreign Corrupt Practices Act)而遭控訴,經認罪協議並支付2仟8佰萬美元罰金。但於是案答辯中,該公司並未就其同時涉及防震橡膠零組件共謀操縱價格乙情,主動為揭露。該公司未主動揭露上情,乃是本次罰金高達4億2仟5佰萬美元原因之一。 美國司法部副助理部長Brent Snyder表示:「美國司法部反托拉斯署將針對屢犯卻未主動揭露其他反競爭行為者,採取強硬態度。本案之鉅額罰金,即重申該署致力於令企業就其傷害美國消費者之行為,負起責任。」普利司通公司遭指控因價格壟斷違反謝爾曼法案,依法最重可處1億美元之刑事罰金。如企業因犯罪所獲利益之兩倍數額,或犯罪被害人所受損失之兩倍數額,其一逾前開法定最高罰金時,得加重至該數額。
德國總理梅克爾敦促歐盟立法允許「資訊追蹤(data tracking)」,以有效打擊恐怖主義2014年7月歐盟法院宣告2006年起施行的「資料保留指令」無效,該指令允許警察機關使用私人通聯記錄,但不允許揭示通訊內容。資料保留指令之所以被歐盟法院廢止,起因於不合乎比例原則及沒有充分的保護措施,該指令規定歐盟成員國必須強制規定電信公司必須保留客戶最近六個月到十二個月的通聯紀錄,不過在歐盟法院廢止指令之前,德國憲法法院在2010年時就已經以違反憲法為由停止執行指令。 惟在2015年1月,伊斯蘭激進主義份子的恐怖攻擊事件,共12人被射殺。因此德國總理梅克爾2015年1月在下議院針對該恐怖事件發表演說,雖因美國的史諾登事件,揭露美國政府大量監聽私人通訊和監視網路流量的行動,而引起了德國人對隱私權保護的關注,但梅克爾表示德國各層級的部會首長都同意有使用私人通聯記錄的需要、使嫌疑犯的通聯記錄能夠被警方用來偵查犯罪,但應該由法律規範資料保留的期間限制,她敦促各界向歐盟委員會施加壓力,重新訂定資料保留指令,使各歐盟成員國能修正國內法律。 歐盟委員會正在評估此法制議題,並考慮向歐盟議會、各成員國、民間團體、執法部門和個資保護組織間建立開放式對話,決定是否有需要訂定新指令;但德國司法部長並不贊成梅克爾擴大監督人民通訊的想法,認為這是過於倉促的行動,而且除了資訊記錄留存外,德國政府也儲存所有媒體資料並限制媒體自由,他認為這並不合適。 目前英國國內保守黨和自由黨現正為新修訂的通訊資料法,為人民隱私權的保護範圍爭論不休,而美國由於近年受到不少駭客攻擊,故美國總統歐巴馬採取與梅克爾相似的立場,希望能擴張執法機關的權力,公開提倡強化美國網路安全相關法規。
研析經濟部智慧財產局因應TPP所提商標法修法草案研析經濟部智慧財產局因應TPP所提商標法修法草案 資策會科技法律研究所 法律研究員 林昭如 105年06月20日 壹、前言 我國智慧財產相關法規與時俱進,順應國際法規趨勢及實務發展,不定期檢視、修正相關法規內容,以期完善智慧財產法制,健全產業競爭環境。今更因應跨太平洋夥伴協定(Trans-Pacific Partnership Agreement,以下簡稱TPP)智慧財產章(以下簡稱IP章)全面化、高標準、細緻化的規範,重新檢視我國智慧財產相關法規。其中,商標法現行條文大部分符合TPP IP章的規範,如:商標法有關非傳統商標、著名商標保護、地理標示等等[1]。惟有關製造、進口仿冒標籤、包裝等行為之侵權責任,與TPP IP章的規定,尚有落差,即有調整必要。我國TPP/RCEP專案小組第16次會議,已就智慧財產法規相關議題,確認修法方向及內容,向國際社會展現我國爭取加入TPP第二輪談判的決心[2]。 經濟部智慧財產局於105年5月10日將因應TPP規定的商標法修正草案送交行政院,其修正重點包括:1.擴大仿冒商標標籤等行為的民事責任,以故意或過失為主觀要件(不限於明知);2.新增仿冒商標或團體商標標籤等行為的刑罰規定;3.擴大仿冒證明標章標籤等行為之刑事責任主觀要件,以故意(不限於明知)為限,並增訂處罰「輸出或輸入」前述仿冒證明標章標籤的行為;4.擴大販賣及意圖販賣他人所為侵權商品等行為之刑責,以故意(不限於明知)為主觀要件。本文將分析我國商標法現行條文(以下簡稱現行條文)及因應TPP規定的修正條文內容,並提出對於我國產業可能造成之影響。 貳、因應TPP修法重點內容 一、擴大仿冒商標標籤等行為的民事責任,以故意或過失為主觀要件(不限於明知) 因應TPP IP章第18‧74條第三項規定,商標侵權民事責任以明知或可得而知(knowing, or with reasonable grounds to know)為主觀要件,負擔損害賠償責任。考量我國現行條文第七十條第三款規定:「…三、明知有第六十八條侵害商標權之虞,而製造、持有、陳列、販賣、輸出或輸入尚未與商品或服務結合之標籤、吊牌、包裝容器或與服務有關之物品。」有關侵權之民事責任限於「明知」,不符合前述 TPP規定,故刪除「明知」文字,回歸一般民事侵權責任,以故意過失為主觀歸責條件。 此外,亦強化現行條文意旨,明確規範民事賠償責任範圍,包含意圖供自己或他人侵害商標權,而為製造或販賣等尚未與商品或服務結合的標籤、吊牌、包裝容器或與服務有關的物品之準備或輔助行為。 二、新增仿冒商標或團體商標標籤等行為的刑罰規定 因應TPP IP章第18‧77條第三項規定,對於具商業規模之仿冒相同或無法相區別商標之標籤或包裝而為用於他人註冊商標同一商品或服務者,應訂有刑事處罰規定。考量現行條文無相關規範,不符合前述TPP規定。故新增修正條文第九十五條第二項:「未得商標權人或團體商標權人同意,為行銷目的而製造、販賣、持有、陳列、輸出或輸入附有相同或近似於註冊商標或團體商標之標籤、吊牌、包裝容器或與服務有關之物品,意圖供自己或他人用於與註冊商標或團體商標同一商品或服務者,處一年以下有期徒刑、拘役或科或併科新臺幣五萬元以下罰金。」並依我國刑罰明確性原則,明定「以行銷目的」而為製造、販賣仿冒商標標籤等行為,始為刑罰範圍。 三、調整仿冒證明標章標籤等行為之刑事主觀要件,以故意(不限於明知)為限,並增訂處罰「輸出或輸入」前述仿冒證明標章標籤的行為 因應 TPP IP章第18‧77條第三項刑事處罰「故意」之行為。考量現行條文第九十六條第二項:「明知有前項侵害證明標章權之虞,販賣或意圖販賣而製造、持有、陳列附有相同或近似於他人註冊證明標章標識之標籤、包裝容器或其他物品者,亦同。」有關刑事處罰的主觀要件限於「明知」,依我國實務見解僅限於直接故意,不包含間接故意,不符合前述 TPP規定,故刪除「明知」文字,回歸一般刑事處罰以故意為要件的原則;並依我國刑罰明確性原則,明定「以行銷目的」而為製造、販賣仿冒證明標章標籤等行為,始為刑罰範圍。 此外,亦因應TPP IP章第18‧77條第三項刑事處罰包含「輸入」之行為。考量現行條文僅將「販賣、意圖販賣而製造、持有、陳列」仿冒證明標章的標籤等不法行為納入刑罰,不符合前述TPP規定,故調整如修正條文第九十六條第二項:「未得證明標章權人同意,為行銷目的而製造、販賣、持有、陳列、輸出或輸入附有相同或近似於註冊證明標章之標籤、吊牌、包裝容器或與服務有關之物品,意圖供自己或他人用於同一商品或服務者,處三年以下有期徒刑、拘役或科或併科新臺幣二十萬元以下罰金。」增訂處罰「輸出或輸入」仿冒證明標章標籤、吊牌等之不法行為。 四、擴大販賣或意圖販賣而持有、陳列、輸出/入他人所為侵權商品等行為之刑責,以故意(不限於明知)為主觀要件 因應 TPP IP章第18‧77條第三項刑事處罰「故意」之行為。考量現行條文第九十七條:「明知他人所為之前二條商品而販賣,或意圖販賣而持有、陳列、輸出或輸入者,處一年以下有期徒刑、拘役或科或併科新臺幣五萬元以下罰金…。」有關刑事處罰的主觀要件限於「明知」,依我國實務見解僅限於直接故意,不包含間接故意,不符合前述 TPP規定,故刪除「明知」文字,回歸一般刑事處罰以故意為要件的原則。 參、修法影響 由商標法修正草案整體觀之,對於商標、團體商標、證明標章權利人的保障更加明確、完善,將有助於我國品牌企業從仿冒製假鍊源頭防止損害發生,在侵權、不法行為前階段,遏阻仿冒品流入市場,順遂品牌產品的國際拓銷。具體而言包含下列二面向: 一、擴大仿冒商標標籤、吊牌等行為之民事責任主觀要件,有助阻斷劣質仿品 擴大商標侵權之準備或輔助行為賠償責任的主觀要件,不以行為人明知(故意)為限,只要可得而知(過失)有侵害商標權的可能,未得商標權人同意,意圖供自己或他人侵害商標權而為之準備或輔助行為,即應負擔損害賠償責任,此將有助於權利人更全面、完整保護註冊商標。並明確現行條文意旨,賠償責任範圍包含製造、販賣、持有、陳列、輸出或輸入附有相同或近似於註冊商標的標籤、吊牌、包裝容器或服務有關的物品。此將有助於權利人從仿冒製假源頭,阻斷仿品流通銷售。 相對而言,若企業非商標權人的情況,而是接受其他企業委託製造其產品的商標標籤、吊牌、包裝容器或服務相關的物品,即應在接受委託前,善盡調查義務,確認委託企業是否擁有合法商標權源,避免過失供他人為侵害商標權的準備或輔助行為,而必須負擔民事賠償責任。 二、增訂仿冒商標標籤刑罰、擴大仿冒證明標章標籤刑責範圍,有助打擊犯罪源頭 現行條文僅處罰侵害證明標章標籤的準備或輔助行為,並未處罰侵害商標或團體商標權的準備或輔助行為,修正條文增訂處罰意圖供自己或他人侵害商標或團體商標權,而為行銷目的之準備或輔助行為,包含:製造、販賣、持有、陳列、輸出或輸入附有相同或近似於註冊商標的標籤、吊牌、包裝容器或服務有關的物品。此將有助於品牌企業運用國家公權力的手段,從仿冒的源頭切斷相關準備或輔導仿冒之行為,透過刑罰從仿冒前端即抑制此揭不法行為,遏止侵權仿冒,鞏固品牌企業經年累月的品牌知名度及經營效益。 擴大仿冒證明標章標籤的刑責,一是將刑事處罰主觀要件,回歸一般刑事處罰以故意為原則,不限於明知。二是擴及處罰「輸入或輸出」仿冒證明標章標籤、吊牌等之不法行為。以國家公權力遏阻仿冒證明標章標籤的輸出入行為,避免濫用於劣質產品或服務。將有助於維護我國食品、農漁畜產品、工業產品、觀光旅宿、商業服務等之商品或服務的優良品質、精密度、製造方法等,如:台灣精品標誌、MIT微笑標章等,以及特定地區產品或服務的品質、聲譽,如:文山包種茶、關山米等,向世界各地推展我國優良產品及服務,促進我國經貿發展。 本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw) [1] 經濟部智慧財產局說明會:TPP 智慧財產章https://www.tipo.gov.tw/public/Attachment/5122917315547.pdf(最後瀏覽日:2016/6/14) [2] 政院:展現爭取加入TPP第二輪談判決心 持續進行法規落差盤點及體制調和工作(2016/4/15) https://www.moea.gov.tw/MNS/populace/news/News.aspx?kind=2&menu_id=41&news_id=52423 (最後瀏覽日:2016/6/14)
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。