美國聯邦最高法院(Supreme Court of the United States)於2020年6月30日以8票對1票之決定,肯認網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊。
本案之爭點在於,「通用名稱.com(generic.com)」是否亦會被認定為通用名稱而無法取得商標註冊。過去美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)認為,當通用名稱與通用頂級域名(如「.com」)組合時,所得到之組合仍會被認定具有通用性(generic),因為僅在通用名稱中加入「.com」,如同加入「公司」一詞,無法藉此傳達任何可識別來源之意義。就「booking.com」而言,由於 「Booking」一詞意指旅行預訂,「.com」一詞表示其為一個商業網站,故消費者觀諸「booking.com」此一用語,會認為其是提供旅遊住宿之線上預訂服務。且即便認為「booking.com」屬於描述性商標,其亦缺乏第二意義而無法註冊。
惟聯邦最高法院認為,因為同一時間僅有一個實體可占用一特定網域名稱,因此「generic.com」一詞可向消費者傳達與特定網站之關聯。且對於通用性之認定原則主要有三:首先,通用性係指商品或服務之類別,而非該類別之特定示例;其次,對於複合用語而言,其識別性之認定應以整體觀之,非個別隔離觀察;最後,應視用語之相關意涵對於消費者之意義而定。基於該等原則,「booking.com」是否具有通用性,取決於該用語是否整體上向消費者表示為線上旅館預定服務之類別,例如:消費者是否會認為另一家提供相似服務之Travelocity也是一種「booking.com」;但消費者並非以此種方式來認知「booking.com」用語,因此,由於「booking.com」對於消費者而言並非通用名稱,其未具通用性。
USPTO另認為基於政策考量,其反對如「booking.com」之「generic.com」之商標註冊,因此種商標保護將使商標權人對於其他應保持自由使用之相似文字擁有過度控制權,例如可能會妨礙競爭者使用「booking」用語或「ebooking.com」、「hotel-booking.com」等域名。聯邦最高法院指出,USPTO顧慮之情形其實也會出現於任何描述性商標。事實上,除非可能造成消費者混淆,競爭者之使用並不會侵害商標權。「booking.com」是識別性較弱的商標,較難導致消費者混淆,且booking.com公司亦自承「booking.com」之註冊不會阻止競爭者使用「booking」之用語來描述其之服務。因此,聯邦最高法院最終認定「booking.com」之註冊不會使商標權人壟斷「booking」此一用語。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本推動數位出版產業之方式與觀察 科技法律研究所 法律研究員 尤騰毅 2014年12月31日 壹、前言 鄰國日本的出版產業,向來以質跟量著稱於世,不過於進入數位匯流時代後,其出版產業也遭遇同樣的問題,市場上電子書數量不足以至於無法帶動日本電子書閱讀的人口,另外,加上美商Amazon大舉進入日本市場,日本出版業界與政府都認知到若不採取措施,將使日本出版產業失去利基[1]。 本文擬就日本政府在2012年提出了三個主要的電子書產業振興政策,包括前述成立「數位出版機構」、以及「內容緊急電子化事業」(コンテンツ緊急電子化事業)、文化廳(文化庁)eBook計畫等進行分析,說明日本政府如何透過計畫政策在短期內增加市場上電子書的數量,以達到經濟規模,提振電子書產業,以便我國政府在未來制定數位出版產業相關政策時之參考。 貳、重點說明 一、紙本書籍數位化之推手:出版數位機構 2011年9月,由出版業者共同成立「株式會社出版數位機構準備會」(出版デジタル機構準備会),於同年4月,透過「產業革新機構」(Innovation Network Corporation of Japan, INCJ)以及日本大型之出版社、印刷公司等共同出資成立「株式會社出版數位機構」(株式会社出版デジタル機構,英文全稱為Digital Publishing Initiatives Japan Co., Ltd,下稱Pubridge),欲藉此一個機構來加速日本電子書產業的整合,並以擴大電子出版商務市場為目標,支援出版品數位化(儲存)、電子書店和電子書仲介等傳輸業務、圖書館窗口相關業務,期能透過整備電子書基礎建設,提供讀者更理想的讀書環境 。 出版數位機構之業務分為四大領域,包括電子書仲介事業、電子書製作、數位文獻系統、讀者平台等。其中,電子書仲介事業的服務名稱為「Pubridge (publish+bridge)」[2],其所提供的服務內容,即是所謂的書籍電子化之單一窗口服務(ワンストップ,英文為One-Stop Service),提供整合服務以降低傳統出版業界進入電子書市場的門檻。所謂的單一窗口服務,即由出版數位機構擔任產業鏈的核心整合角色,將上游端的出版社紙本書籍的數位化,並提供銷售的收益分配等,並且由其提供數位化後的電子書給予電子書店等通路。主要細部的服務包括:制作(協助電子化格式製作)、發行(代為協助發行)、行銷、管理(收益分配計算)等四個面相[3]。亦即出版數位機構的定位係要成為傳統出版社進入電子書市場的中介者或經紀人。其商業模式是由出版社對出版數位機構委託業務、再由該公司傳輸給電子書商店,由電子書商店銷售給讀者;金流則由電子書商店將收取的書籍費用以獲益分享方式(Revenue share)支付費用給出版數位機構,而出版數位機構也以獲益分享方式對出版社支付收益。 二、內容緊急電子化事業 「內容緊急電子化事業」(コンテンツ緊急電子化事業)[4],係指日本經濟產業省在2012年所規劃的一項書籍電子化計畫,預計在一年的期間內(2012年)將6萬冊書籍全數電子化。該計畫之成立背景與目的,係因2011年311東日本大地震後,對東北災區之經濟活動造成嚴重影響,經濟產業省希望透過日本中小出版社所持有與東北相關書籍的電子化,由政府負擔部份電子化費用的形式,在活化萌芽期電子書市場的同時,以促進東北地區資訊向外傳遞、提高該災區知識檢索頻率,並基於鼓勵災區創造新產業,以復興災區及振興日本國內經濟[5]。就本文的觀察,該計畫的另一個目的其實在短期內大量的增加電子書數量,亦可達到活絡電子書市場之效益。 三、日本文化廳eBooks計畫 「eBooks計畫」屬於實證測試性質,主要係從國立國會圖書的館藏數位文獻中選出資料,經過著作權處理手續,從製作電子書到傳送給使用者的實驗,以釐清數位文獻商用化的課題和有效對策,並將結果將提供民間業者和公家機關作為參考。 該實驗結果發現,電子書的總下載次數總計92,517次,以初次透過網路公開電子書而言,已是不錯的成果。根據對讀者調查發現(樣本數126位),使用者特徵上男女比例相當,年齡層20、30、40歲各約1/3,上班族占67%,過去使用過電子書占半數,使用過eBooks服務後近60%會想再次使用,有61%認為能讀到珍貴的資料是這項服務最大的優點,也有30%希望能夠增加文獻數量。而讀者也認為在下載(或購買)書籍時,「摘要」充實的程度是影響下載意願的重要判斷依據,eBooks計畫公開電子書時的詳細說明對提升下載數量也有相當助益。目前國立國會圖書館可透過線點閱的文獻數約45萬件,限館內閱讀的文獻約233萬件。未來公開數位文獻的計畫仍會持續,並實驗付費方式下載的可行性,期能讓稀有資料能更容易被需要者取得,同時該計畫也建議應將國會圖書館等公部門機關,對於其所典藏書籍之著作權處理方式做成指導手冊,以確認著作權處理的標準程序[6]。 參、事件評析 日本從2010年以來為了輔導其國內傳統出版業者進入數位出版領域,所採取相關具體政策措施,本文歸納出以下三點結論與建議,供政府擬定相關政策時參考: 一、數位出版產業之推動應整合各機關共同合作 日本的出版產業其主管機關為中央文化主管部門,即文部科學省的文化廳,不過由於數位出版領域所涉及的不僅僅是文化部門,更牽涉到經濟部門以及電信基礎建設的相關部門。因此日本政府在推動數位出版時,係透過每年的智財推進計畫[7](由直屬首相的智慧財產戰略本部所制定)規劃具體方向,並依據各省廳的業務職掌進行分工,從而各省廳分頭執行發展數位出版等的相關工作。我國出版產業與日本相同,係由文化部主管,然數位出版係分屬經濟部,在推動數位出版方向上,若無統一的戰略主軸,可能會落入多頭馬車或疊床架屋的情況,又出版產業為文創產業與數位內容之源頭,建議政府應將數位出版產業的規劃提至我國每年的智財綱領中,統籌規劃未來我國數位出版產業之方向,交由相關部門執行,以避免部門之間的重工或缺漏。 二、建議透過特定機構間接協助傳統出版業者 日本的出版產業型態以中小型出版社為多,其數位出版程度與網路通路等等,皆不如大型連鎖書,惟透過「出版數位機構」的成立,整合並協助中小型出版業者,可使其更快速的進入電子書市場。我國出版產業與日本近似,以中小型出版社為多,在數位出版程度與網路通路上面臨同樣的困境。除此之外,中小型出版社有許多書籍在著作權也需要專業的法律團隊協助釐清(尤其是授權部分),建議政府可借鏡日本模式,成立特定機構或委由民間具有法律授權與資訊經驗的團隊,協助中小型出版社將既有的紙本書籍數位化,並輔導流通,跨出建立正體中文電子書市場的第一步。我國產業發展主管機關除了著重數位出版的技術層面與硬體設備外,亦可透過部分政策工作,協助傳統紙本書籍,轉成電子版,以建立電子書市場的經濟規模,已達成以軟帶硬、以硬帶軟的正向循環。 三、短期內應儘速增加電子書數量以活絡市場 由於2011年日本東北大地震,為協助民眾可以便利取的東北相關的書籍資料,經濟產業省透過「內容緊急電子化事業」計畫,在一年內完成的8萬本的數位化作業,在短時間內為日本電子書市場注入大筆的品項,除了幫助災區重建外,同時也在極短的時間內擴大日本電子書市場的經濟規模。我國電子書市場尚未成熟,很大的原因係在於傳統紙本電子化的程度不高,造成市場上的電子書數量不足。儘管「內容緊急電子化事業」主要是在協助災區資料數位化,不過其帶動的是短時間內日本電子書的數量,就短期內增加電子書數量的措施與方法,我國不妨可參考之。建議政府可以從透過計畫短期內將政府出版品或政府所擁有的著作權之作品,進行數位化作業,再將其釋放電子書市場,以提高其規模。 [1] 永田豊志,〈「電子書籍の衝撃」の衝撃――出版社の生きる道を「強み」「弱み」「機会」「脅威」で分析してみる〉,Business Media 誠,http://bizmakoto.jp/bizid/articles/1006/07/news023.html(最後瀏覽日:2013/10/20)。 [2] 該公司對外服務的名稱為「pubridge(パブリッジ)」,為pulish與bridge的複合語,參照:〈会社概要〉,株式会社出版デジタル機構,http://www.pubridge.jp/about/(最後瀏覽日:2013/09/17)。 [3] 〈電子書籍取次事業〉,株式会社出版デジタル機構,http://www.pubridge.jp/agency/(最後瀏覽日:2013/10/17)。 [4] 緊デジ:コンテンツ緊急電子化事業特設サイト,http://www.kindigi.jp(最後瀏覽日:2013/05/09)。 [5] 〈緊デジとは〉,緊デジ:コンテンツ緊急電子化事業特設サイト,http://www.kindigi.jp/about/,(最後瀏覽日:2013/05/09)。 [6] 株式会社野村総合研究所,〈電子書籍の流通と利用の円滑化に関する実証実験報告書〉,頁85(2013),http://www.bunka.go.jp/chosakuken/jikken/pdf/h24_hokokusyo.pdf(最後瀏覽日:2013/09/14)。 [7] 根據日本內閣府的網站,目前最新的智財推進計畫已經於2013年6月出爐,相關內容可參考:知的財産戦略本部,〈知的財産推進計画2013〉http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/kettei/chizaikeikaku2013.pdf(最後瀏覽日:2013/09/14)
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). 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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。