印度政府發布監管數位市場法案

印度政府發布監管數位市場法案

資訊工業策進會科技法律研究所
2024年06月25日

印度數位競爭法委員會(Committee on Digital Competition Law, CDCL)於2024年3月12日發布數位競爭法委員會報告,建議制定單獨法律規範數位市場競爭,同時發布《數位競爭法》草案(Draft Digital Competition Bill,下稱本草案),使印度競爭委員會(Competition Commission of India, CCI,下稱委員會)能夠在反競爭行為發生前介入調查,草案發布後公開徵求公眾意見至2024年5月15日,將參考公眾意見後再行發布本草案後續發展。

壹、緣起

印度企業事務部(Ministry of Corporate Affairs, MCA)於2023年2月6日成立數位競爭法委員會,主要由產業商會、政府機關以及學者組成,目的是檢視現行印度2002年《競爭法》是否足以解決數位經濟成長衍伸的問題。爾後於2024年3月發布數位競爭法委員會報告,數位競爭法委員會認為應有新的事前管制補充現行競爭法的事後管制模式,在動態的數位市場中於必要時進行事前干預,防止反競爭行為發生。

在數位競爭法委員會報告[1]中提出9項反競爭行為態樣,包含反導向(Anti-steering)、自我偏好(Self preferencing)、綑綁及搭售(Bundling and tying)、非公開資訊使用(use of non-public data)、掠奪性定價(Predatory pricing)、排他性協議(Exclusive tie-ups)、搜尋及排名偏好(Search and ranking preferencing)、限制第三方應用程式(Restricting third party applications)、以及廣告市場整合(Advertising consolidation)等,將以上述反競爭行為為核心制定事前管制措施。

貳、本草案介紹

基於上述建立事前管制的報告結論,數位競爭法委員會連同報告一併提出本草案以回應反競爭行為的事前管制方向,本草案主要有四項重點以下整理。

一、適用範圍與對象

本草案適用於所有在印度境內提供核心數位服務的所有企業,包含延伸到印度境外且對本草案所規定義務有影響的行為,核心數位服務包含線上搜尋引擎、線上社交網路服務、影片分享平台服務、人際通訊服務、作業系統、網路瀏覽器、雲端服務、廣告服務、以及線上中介服務等。

二、對具有系統重要性數位企業之定義

具有系統重要性數位企業(Systemically Significant Digital Enterprise, SSDE,下稱重要企業)需要符合兩項標準,分別是財務標準及用戶標準,如果企業屬於集團則數值以集團整體計算:

(一)財務標準

財務標準是在三個財政年度中達成以下任一項:
1. 印度境內營業額高於400億印度盧比;
2. 全球營業額高於300億美元;
3. 印度的商品總價值高於1600億印度盧比;
4. 全球市值高於750億美元。

(二)用戶標準

用戶標準是在三個財政年度中達成以下任一項:
1. 在印度提供的核心數位服務達到1000萬終端用戶;
2. 在印度提供的核心數位服務達到1萬企業用戶。

三、對重要企業及關係企業之指定

(一)符合條件企業之通報義務

當企業的核心數位服務達到前述雙門檻後90天內應通知委員會,如該企業有所屬集團應一併向委員會揭露該所屬集團有直接或間接參與該核心數位服務的其他企業,委員會得透過行政命令指定該企業為重要企業,有直接或間接參與的其他企業得指定為關聯數位企業(Associate Digital Enterprise, ADE)。

委員會可要求未主動提供相關資訊的企業提供必要資訊,如符合上述門檻則指定為重要企業。

委員會在確定企業符合雙門檻後應通知企業給予陳述意見機會,說明不符合系統重要性之理由。企業若未提供必要資訊或提供不完整或錯誤資訊,仍得在聽取企業意見後指定,企業不得有規避指定之行為。

(二)指定未達門檻企業之權力

除指定前述符合雙門檻之企業外,對於在核心數位服務領域有重要影響力但未符合雙門檻的企業,委員會得參酌企業營業額、企業規模與資源、企業市場力量、網路效應、市場結構、社會義務等要素直接指定,效期為三年。

四、重要企業之義務

重要企業被指定後應建立透明有效的投訴處理及法遵機制,並定期向委員會報告履行下列義務與相關規定所採取之措施。

(一)禁止反競爭行為義務

不得有自我偏好、限制第三方應用程式使用、反導向、搭售或綑綁等反競爭行為,並以公平和透明交易的態度與用戶合作。

(二)資訊使用義務

不得使用企業用戶的非公開資訊與之競爭,且不得未經用戶同意混合或交叉使用,或允許第三方使用不同服務所蒐集的用戶資訊,並實現資訊可攜性。

參、本草案評析

數位競爭委員會報告及本草案的發布宣示委員會將監管大型科技公司的反競爭行為,本草案參考了歐盟數位市場法(Digital Markets Act, DMA)對於守門人(gatekeepers)的規定及義務,對於重要企業賦予禁止反競爭行為的義務,雖然本草案仍在意見蒐集階段,是否施行仍須追蹤觀察。

本草案參考DMA規定監管大型科技公司代表印度政府認為數位市場的事前管制是必要的,擔心市場失靈的風險存在,但包含資訊科技與創新基金會[2](Information Technology and Innovation Foundation, ITIF)、市場真相[3](Truth on the Market)、網路自由基金會[4](Internet Freedom Foundation)等單位對於本草案都提出質疑,認為本草案會阻礙數位市場創新,且印度的數位市場尚未成熟,貿然實施會損害印度的數位競爭力,阻礙對印度的數位投資。

40家印度新創公司發表聲明[5]支持本草案的推動,認為事前管制可以遏止Big Tech的反競爭行為,解決新創公司所擔心的發展問題,為新創環境提供空間。同時新創公司擔心門檻過低,阻礙非重要企業的發展,應提高門檻針對佔據主導地位的企業。

我國的數位市場政策仍有立法空間,該傾向管制市場或是鼓勵創新投資需要考量我國數位市場成熟度、規模、影響力等要素,印度已經跨出數位市場治理第一步,我國應持續追蹤各國法制政策,以滾動調整、擬定適合我國的數位市場政策。

[1] MINISTRY OF CORPORATE AFFAIRS, Report of the Committee on Digital Competition Law 27 (2024).

[2] Comments to the Indian Ministry of Corporate Affairs Regarding Digital Competition Law, INFORMATION TECHNOLOGY & INNOVATION FOUNDATION, https://itif.org/publications/2024/05/15/comments-to-the-indian-ministry-of-corporate-affairs-regarding-digital-competition-law/ (last visited June 25, 2024).

[4] Summary of IFF’s submission on the draft Digital Competition Bill, Internet Freedom Foundation, https://internetfreedom.in/iffs-submission-on-the-digital-competition-bill/ (last visited June 25, 2024).

[5] 40 Indian Startups urge MCA to move forward with Digital Competition Bill; 'not give in to delaying tactics by Big Tech', STORYBOARD18, May 16, 2024, https://www.storyboard18.com/digital/40-indian-startups-urge-mca-to-move-forward-with-digital-competition-bill-not-give-in-to-delaying-tactics-by-big-tech-31771.htm (last visited June 25, 2024).

※ 印度政府發布監管數位市場法案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9218&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/31)
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我國迄今無人載具沙盒之實例,或得透過使用專用道路與否,歸納、分類自駕巴士未來應用模式,約略為專用道型(類捷運型)、公車型、混用型等三類。   專用道型自駕巴士係指藉特殊的路權設計、實體隔離設施、實際管制措施或其他可分離他種車輛的方式,使其行駛環境達到獨立(或接近獨立)的成效,且因其行駛路線固定並存有隔離其他道路載具之方式/措施,故行駛環境上較為單純而類似現行大眾捷運系統(不論為完全獨立[4] 或非完全獨立[5] ),而與其他巴士應用有別。   公車型自駕巴士顧名思義,或可理解為裝設自駕系統而與其他載具共同行駛於道路之巴士,即便因應自駕技術特性而設計優先相關配套措施(如道路車輛宜禮讓自駕巴士先行等),其仍與現行人駕傳統巴士行駛環境同屬複雜情境,似較無差異。   混用型自駕巴士則指同時具備專用道型與公車型之特徵者,換言之,其行駛環境部分為僅行駛於自駕巴士專用道,另一部分則與其他道路載具共同行駛於道路上。   綜上,此等自駕巴士分類,係藉由陸上運輸載具行駛環境複雜度而劃分,申言之,行駛環境最為單純之大眾捷運系統車輛為光譜的一端,另一端則是公路法及道路交通相關規範之汽車,而各類自駕巴士則分散於光譜上(如下圖)。 資料來源:本計畫自行整理繪製 圖:各式自駕巴士可能對應之法規體系定位光譜 (二)因應自駕巴士類型而可能調適之相關法制   承上,自駕巴士因為不同的應用情境,而在行駛環境的光譜上有相對應的位置,而傳統巴士係依循公路法、運管規則、道交條例、道交規則及其他道路交通相關規範進行整體性的法制監管,或將因自駕技術引入而有不同。   公車型與混用型自駕巴士,有高度與一般道路載具共用道路的情境,行駛環境如傳統巴士般複雜,故對其等之監管、管理方向依循現有巴士(大客車)運輸體制似無不妥;不過,專用道型自駕巴士則有所不同,其行駛環境上可藉由相關措施,達到現行大捷法所示大眾捷運系統之單純行駛環境,甚有期許此類自駕巴士應用可跳脫傳統巴士制度框架,而往大捷法較為彈性之方向適用[6]   另外,除了以我國現行規範檢視專用道型自駕巴士未來可能適用之法制外,觀察國際上接近台灣整體環境,且在自駕車整體發展(法制、技術發展、基礎建設、公眾接受度綜合評比)較為突出的新加坡[7] ,其看待自駕車(包含自駕巴士)之適用法制途徑,係從陸路交通法(Road Traffic Act)第6C條、第6D條授權交通部長(Minister for Transport)訂定2017年陸路交通(自動駕駛機動車輛)規則(Road Traffic Act (Autonomous Motor Vehicle) Rules 2017),使陸路交通管理局(Land Traffic Authority)得就自駕車應用之相關使用、測試進行准駁及其他行政監管,即便為專用道型自駕巴士試驗,迄今似乎尚無依循該國類同我國大捷法之快速運輸系統法(Rapid Transit Systems Act)之趨勢。   綜上討論,或可推知不論何種類型之自駕巴士,依我國現行規範體系下,均宜從我國公路法及道路交通相關規範開展與適用,不過即便如此,仍不可忽視各類自駕巴士應用均有其特殊性,如同行駛環境複雜度的光譜上即有不同的結果,則在相關制度建置上宜分別檢視不同類型之需求而思考規範的未來方向,舉例來說,專用道型自駕巴士應用情境不一定均符合大捷法第3條第1項所示大眾捷運系統之要求─「導引之路線」、「使用專用動力車輛」、「密集班次」、「大量快速運輸」等,但未來仍可因行駛環境單純之特性,透過其他方式調適、參照(如設立專章規範、就特殊事項準用等)較為彈性之大捷法規範模式。 二、調適各類自駕巴士所涉法制可能之思考方向   接續前述有關自駕巴士於我國法制適用上的討論,下個將面臨的問題即是將調適哪些法制環節,方可使自駕巴士相關應用可於我國順利營運、提供服務,就此,或可先循以下三大面向進行思考。 (一)環境建置─路權與路側設施 1.路權   「路權」一詞是俗稱用來簡易表達車輛行經處之優先性。在理解上,參照大捷法第3條第2項、交通部之部頒規範─輕軌系統建設及車輛技術標準規範1.3名詞解釋(雖然該等規範係因應大眾捷運系統而為之解釋與分類),路權大致可分為專有、隔離與共用等三種路權形式。   考量自駕巴士之各式應用情境,仍有部分優先之路權規劃需求,以目前現行交通相關法制來說,似可參照市區道路條例第32條第1項及該條項授權訂定之市區道路及附屬工程設計標準第5條第4款、發展大眾運輸條例第5條及同條授權訂定之大眾運輸使用道路優先及專用辦法等規定,由地方政府視在地需求設置適切的巴士專用、優先等相關設施。不過特別宜予注意的是,對於專用道型自駕巴士而言,雖然此等規範似可使其在各地進行設置相應的設施,但實際上專用道型自駕巴士因其應用特性(達到行駛環境類同大眾捷運系統,並降低人力介入可能性),可能更需要全國統一性的設置標準與要求,以維乘客以及其他用路人之權益,故就此或可考量使此類自駕巴士得參考大捷法規範模式,另行建立並遵循其專屬之技術標準規範,並於其中明文有關專用道設置之相關事項。 2.路側設施─以攝錄影、感測器等設備為例   為使自駕技術應用於巴士旅客運輸可更為安全,作為輔助自駕系統作動之相關路側設施似有其必要性,其中又以攝錄影與感測器等設備為首要。   以攝錄影設備而言,在我國現行法制上,或許可以藉由公路法第79條第1項授權訂定之公路用地使用規則第15條予以規範,其中雖未明文攝錄影設備,但以架設之便利與普遍性而言,似可透過路燈桿柱建置比擬,並由中央或各地方政府[8]衡酌在地需求設置必要之自駕巴士應用所需之攝錄影設備,但仍須注意該等設備所蒐集、處理或利用之影像與民眾隱私權之平衡,除非有具體明確的應用目的與其他法律授權,否則不宜將該等影像用於自駕巴士以外之應用。   至於自駕巴士應用可能涉及之感測器設置,由於其與道路號誌變化息息相關,如以現行較為接近之法令,似可參照道交條例第4條及同條授權訂定之道路交通標誌標線號誌設置規則(下稱設置規則)、市區道路條例第32條第1項及同條項授權訂定之市區道路及附屬工程設計標準第26條等規定,將之解為道路號誌其他相關設施。不過,感測器應用不僅止於影響道路號誌者,未來更可能與整體(自駕巴士)車聯網介接而互動,故如要完善整體感測器設置,似有調適前揭規範或另行補足之空間。   然而,前述討論均係奠基各類自駕巴士依循公路法及道路交通相關規範之視野,但誠如前述,專用道型自駕巴士若可參照大捷法之規範模式,則可依循另行建立專屬之技術標準規範,並於其中明文整體專用道型自駕巴士可能涉及之路側設施要求與設置基準。 (二)車輛與自駕系統之於道路上運行之要求與規範   按公路法第63條之規定,汽車應符合交通部之安全檢驗標準,並經車輛型式安全檢測及審驗合格,取得該證明書方可登記、檢驗及領照,而各類自駕巴士依我國現行法制而言,尙屬大客車之範疇,自應循前述規範檢驗合格,方可登記、領照上路,否則可能有道交條例第12條之責任,更可能導致車輛因此遭沒入。據此,未來如欲使各類自駕巴士於我國正式上路運行,宜將自駕系統相關功能、特徵等新增至車輛安全檢測基準[9],以利自駕巴士上路提供運輸服務。   此外,除了前述關於車輛、自駕系統的認證外,自駕車(或自駕系統)是否得在道路上運行其自駕功能,以現行公路法及道路交通相關規範等法制係以人力駕駛車輛作為前提,似乎有所扞格,因此,如要解決此等困境,或宜通盤性檢視整體法制有何須因應自駕系統可能於道路上運作而調適之規範,如:駕駛人雙手離開方向盤可能構成到交條例第43條第1項第1款所稱之其他危險方式駕車,以利自駕車(包含自駕巴士)未來可順利上路。   不過,由於專用道型自駕巴士相較其他二類,行駛環境單純許多,似可想像突發狀況產生而帶來的風險較低,故相關車輛要求或可參照相對較有彈性之大捷法規範模式,依循另行建立專屬之技術標準規範,並於其中明文專用道型自駕巴士之車輛相關安全、功能、技術基準。 (三)駕駛(操作)人員之資格、行政監管   依現行道交條例第21條至第22條,以及同法第92條第1項授權訂定之道交規則等規定,取得相對應或適切之駕駛執照(下稱駕照)者方得駕駛該類別之車輛,否則可能須負擔相應之行政罰責任[10],且駕照之考取有相對應之年齡、經歷、體格、體能、筆試、路考或其他不得具備之條件等要求[11]。各類自駕巴士之駕駛(操作)人員操控此類大客車,原則上仍須適用我國現行法制,甚至在車輛得完全自主運作行駛前,此等人員似宜具備一定操縱車輛之能力與資格,以利乘客與整體交通等安全維護;不過,未來自駕技術如能發展至可在任何情況下均可安全操控車輛,則前揭相關人員的條件、要求或有調整、放寬的可能及必要性。除此之外,自駕技術之引入,可能相當程度上降低人力操控車輛的負擔,故自駕巴士之駕駛(操作)人員有關執行勤務的要求(此為勞動基準法以外之特別規定)[12]、高齡對勤務的影響[13]等,亦似有檢討而放寬的可能性。最後,公路法及道路交通相關規範之體制,對於車輛操作與駕駛,目前仍是以「人力駕駛」作為規範、監管主體,未來自駕車(包含自駕巴士)正式於我國上路提供服務時,宜通盤性檢視與思考相關行政監管要求,如何因應人力駕駛逐漸轉為自駕系統操控車輛。   然而,由於專用道型自駕巴士與其他二類型態相比,行駛環境單純而突發狀況較為稀少,對於人員的資格、培訓與監管等要求似彈性化的可能,據此,或可使此類自駕巴士參酌大捷法較具彈性之原則性規定(如:該法第30條、第42條、第53條)以及相關子法規範,由直轄市或縣(市)政府對行車人員[14]進行有效之訓練與管理,並對其技能、體格與精神狀況進行定期或臨時檢查並記錄,且可派員查核或對行車人員進行臨時檢查[15],如有不合標準者,則應暫停或調整職務,更須於辦理訓練前將計畫報請直轄市或縣(市)政府核備,事後再將成果報請備查[16]。 參、事件評析   隨著無人載具沙盒實驗的進展,自駕巴士於我國上路載客營運之應用情境與景象愈發清晰,自駕巴士運輸或係自駕車載人應用模式最有可能優先實現的樣態。為避免我國相關法制與技術、產業等進展速度無法契合,故自駕巴士上路所涉相關法制預備有其必要性。   如依循自駕巴士行駛環境之複雜度進行區分,並由單純至複雜排列,或可將其等劃分為專用道型、混用型、公車型等自駕巴士,各類情境均有其特殊性,不過仍可大致分成環境建置、車輛要求、人員(資格)監管等面向,思考如何因應自駕技術導入後的影響,循前述我國現行道交條例等既有規範架構及有關規定,預作法制調適。不過,專用道型自駕巴士較類同大眾捷運系統,行駛環境較為單純,除了自駕技術可能帶來的放寬或彈性規定外,更有可能參酌大捷法相關較為彈性、靈活的規範方式。 [1]〈無人載具科技創新沙盒─緣起〉,無人載具科技創新沙盒,https://www.uvtep.org.tw/plan(最後瀏覽日:2021/05/05)。 [2]無人載具科技創新實驗條例第3條第1款。 [3]〈無人載具科技創新沙盒─資訊揭露〉,無人載具科技創新沙盒,https://www.uvtep.org.tw/approved(最後瀏覽日:2021/05/05)。 [4]相關應用情境,可參:蔡文居,〈台南捷運系統重大變革 高架自駕系統後來居上〉,自由時報,2020/05/21,https://news.ltn.com.tw/news/Tainan/breakingnews/3173006(最後瀏覽日:2021/02/27);蔡文居,〈捷運系統擬推高架自駕 採虛擬軌道〉,自由時報,2020/05/22,https://news.ltn.com.tw/news/Tainan/paper/1374364(最後瀏覽日:2021/05/07)。 [5]相關應用情境,可參:〈台北市信義路公車專用道自駕巴士創新實驗計畫〉,TURNING,https://turing-drive.com/%E5%8F%B0%E5%8C%97%E5%B8%82%E4%BF%A1%E7%BE%A9%E8%B7%AF%E5%85%AC%E8%BB%8A%E5%B0%88%E7%94%A8%E9%81%93%E8%87%AA%E9%A7%95%E5%B7%B4%E5%A3%AB%E5%89%B5%E6%96%B0%E5%AF%A6%E9%A9%97%E8%A8%88%E7%95%AB/(最後瀏覽日:2021/05/07)。 [6]蔡文居,前揭註4。 [7]KPMG, 2020 Autonomous Vehicles Readiness Index (2020), https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/xx/pdf/2020/07/2020-autonomous-vehicles-readiness-index.pdf (last visited May 10, 2021). [8]參公路用地使用規則第4條所示各公路主管機關之權責。 [9]未來調適之方向與內容,或可參聯合國歐洲經濟委員會(United Nations Economic Commission For Europe, UNECE)世界車輛法規調和論壇(World Forum for Harmonization of Vehicle Regulations,簡稱WP. 29)、美國國家交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,即NHTSA)訂定之相關車輛安全標準、自駕系統功能以及其他車輛要求等內容,以利我國車輛型式安全檢測及審驗得與時俱進。 [10]道路交通管理處罰條例第21條、道路交通安全規則第50條第1項、第61條、第61條之1。 [11]參道路交通安全規則第52條至第70條。 [12]汽車運輸業管理規則第19條之2。 [13]汽車運輸業管理規則第19條之7。 [14]如臺北市大眾捷運系統行車人員技能體格檢查規則第3條、高雄市大眾捷運系統行車人員技能體格檢查規則第3條、新北市大眾捷運系統行車人員技能體格檢查規則第4條,行車人員包含運務人員以及維修人員。 [15]大眾捷運系統經營維護與安全監督實施辦法第14條。 [16]大眾捷運系統經營維護與安全監督實施辦法第11條。

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  美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於2020年2月14日,發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明,其包括: 主動監控供應鏈:由於疫情可能影響醫療產品供應鏈,FDA已與數百家藥品與醫療器材製造商保持聯繫,並與歐洲藥品管理局等全球監管機構保持同步,以評估監控潛在之製造中斷的警訊,且與生物製劑製造商聯繫,以評估有關原料之供應問題。若FDA確定醫療產品可能會短缺,則可能會採取與製造商緊密合作、加快對替代供應之審查等措施來防止短缺。 針對海外生產之FDA產品合規性之查驗與監控:FDA採取基於風險之模型來確認要進行查驗之公司,基於某些特定條件,會被認為具有較高風險之場所會被優先查驗,這些條件包括固有之產品風險、患者接觸產品之程度、過去查驗之歷史紀錄等等。除了查驗之外,其他防止不符FDA標準之產品進入美國市場之工具包括進口警示、增加進口採樣與篩查、替代查驗之紀錄要求(requesting records)。FDA可對市場上不合法之產品或違法之公司或個人採取監管與強制措施,例如警告信、扣押或禁制令。 消費品安全:美國海關暨邊境保護局將輸入美國、受FDA監管之產品交由FDA審查,其必須遵守與美國國內產品相同之標準,在FDA決定其可接受性之前不得將其分銷至美國。FDA並成立跨機關之專案小組,密切監控聲稱可預防、治療或治癒新型冠狀病毒疾病之詐欺性產品和虛假產品,並採取可能之執法行動。 對於診斷、治療與預防疾病之努力:FDA致力於促進安全有效之醫療對策的發展,提供法規建議、指導和技術援助,以促進針對用於此病毒之疫苗、治療和診斷測試之開發和可用性。FDA已核發緊急使用授權(Emergency Use Authorization, EUA),以便立即使用由美國疾病管制與預防中心所開發之診斷試劑,並已制定用於檢測病毒之EUA審查範本,其中概述申請EUA前所需之資料要求,目前已提供給表示有興趣開發該病毒之診斷工具之多位開發者。 後續行動:FDA將密切監視疫情並與跨部門合作夥伴、國際合作夥伴、醫療產品開發商與製造商合作,以幫助推進針對病毒之應對措施。

華碩因路由器資安漏洞遭起訴一案與美國聯邦貿易委員會達成和解

  美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2014年間以路由器(Router)與雲端服務的安全漏洞,導生消費者面臨資安與隱私風險之虞,而依據《聯邦貿易委員會法》第5條(Federal Trade Commission Act, 15 U.S.C. § 45(a))委員會防止不公平競爭違法手段(unfair methods of competition unlawful ; prevention by Commission)之規定,即華碩涉嫌行使不公平或詐欺的手段致影響商業活動之公平競爭為由,對我國知名全球科技公司華碩電腦股份有限公司(ASUSTeK Computer, Inc.)進行起訴 。   本案歷經FTC近二年的調查程序後,華碩公司於2016年2月23日同意FTC的和解條件,即華碩公司應針對部分存在資安疑慮的產品依計畫進行改善,並且於未來20年期間內須接受FTC的獨立稽核(independent audits)。 FTC於該案的起訴報告中指出,華碩於銷售其所生產的路由器產品時,曾對消費者強調該產品具許多資安保障措施,具有得以防止使用者不受駭客攻擊等效果;然而,該產品實際上卻具有嚴重的軟體設計漏洞,使駭客得以在使用者未知的情況下,利用華碩路由器的網頁控制面板(web-based control panel)之設計漏洞,任意改變路由器的安全設定;更有專家發現駭客於入侵華碩製造之路由器產品後,得以強佔使用者的網路頻寬。   此外,華碩允許使用者沿用路由器產品的預設帳號密碼,再加上華碩所提供的AiCloud與AiDisk雲端服務功能,讓使用者得以隨身硬碟建立其私有的雲端儲存空間,使得駭客得藉由上述華碩路由器的設計漏洞直接竊取使用者於隨身硬碟內所儲存的資料。FTC並於起訴聲明中指出,駭客利用華碩路由器產品與相關服務的漏洞,於2014年間成功入侵超過12,900多位產品使用者的雲端儲存空間。除此之外,使華碩更加備受譴責的是,當該漏洞被發現之後,其並未主動向產品的使用者強調產品存在該資安問題,更未告知使用者應下載更正該設計漏洞的軟體更新,因此FTC始決定對華碩進行起訴。

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。

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