歐盟質疑Google新訂網路隱私權政策服務條款
2012年3月，Google 公告使用者的新網路隱私權政策條款，這項措施將Google 所提供的各項服務適用同一個隱私權政策，並整合多項服務於同一帳號之中，隨著隱私權政策的變動，使用者條款也一併更新，這項措施並同時透過電子郵件通知所有的使用者。然而，Google 此項新政策在歐洲地區實施時卻碰到困難，歐盟表示該隱私權條款適法性受到質疑，將可能受到有關單位的調查。
歐盟資料保護相關指令乃建構基礎架構規制網路使用者個人的隱私，相關機構與業者都必須遵守。關於此項Google 新隱私權政策條款，規定使用者的資料可以合併使用於各個不同的服務中，將可能造成使用者的個人資料將可能透過不同的服務而洩漏，並且遭受第三人使用，而有違反歐盟資料保護指令之虞。針對此問題，法國資料保護管理機構（The Commission Nationale de l'Informatique, CNIL）已對Google 提出詢問，詢問的內容包含Google是如何保存使用者的資料；如何將使用者於不同服務中揭露的資訊加以整合等問題。由於既存的使用者若要繼續使用Google相關服務，就必須同意該新訂隱私權政策條款，因此CNIL也透過此次機會了解使用者退出資料不被揭露的機制內容，以避免使用者在未經同意下個人隱私受到侵害。不過，屆至目前為止，包含英國在內的歐洲各國仍普遍認為，該隱私權政策條款並未充分賦予使用者掌握個人資料的權限。
相較於歐盟，美國聯邦交易委員會（Federal Trade Commission, FTC）對於使用者於使用網路時隱私權的保護，著重於業者隱私權保護的承諾；亦即歐盟著重於隱私權為個人基本權利，而美國普遍要求網路業者能於條款中，明確承諾保護使用者使用網路時的各項權利。無論如何，各國對於保護使用者使用網路服務的原則與概念雖然不同，但對於使用者資訊揭露的透明化要求均為一致。
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 54px;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 54px} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 對AI下達複雜、反復修改指令不算創作行為? —美國著作權局發布AI著作權報告第2部分：可受著作權保護性 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年02月10日 由於生成式AI是根據使用者輸入的提示或稱指令（prompts），依機率分布推算生成出最有可能出現的結果，因此有人戲稱AI在每次生成時都是在隨機進行「擲骰子」，即便相同的提示也可能會得到有差異的輸出結果。為應對AI回應的不確定性和多樣性，如何下達提示，有效使用AI，為必須學習的課題。因此，有人說訓練不了人工智慧？我們可以訓練自己，但用心思考精準有效指令，費心對AI生成結果進行反復修改，就能取得著作權保護嗎?美國著作權局提出的看法，或許與大家的期待不同。 壹、事件摘要 美國著作權局今（2025）年1月發布AI著作權報告的「第2部分：可受著作權保護性（Part 2: Copyrightability）」[1]。為幫助評估AI著作領域的立法或監管措施是否必要，該局於2023年8月即發布「著作權與人工智慧議題徵詢通知（Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence）」，對外尋求對包括涉及使用受著作權保護的作品來訓練AI模型的問題、適當的透明度與揭露程度受著作權保護的作品的使用以及AI生成內容的法律定位等問題的意見[2]。在分析AI引發的著作權法與政策問題的意見徵詢結果後，美國著作權局於2024年7月31日，以數位複製物（digital replicas）主題，發布「著作權與人工智慧分析人工智慧引發的著作權法和政策議題」（Copyright and Artificial Intelligence analyzes copyright law and policy issues raised by artificial intelligence）報告的第1部分[3]，並隨後於今（2025）年1月發布報告的「第2部分：可受著作權保護性（Part 2: Copyrightability）」[4]。 此報告指出現有的法律原則可根據個案判斷是否具有足夠的人為貢獻，有足夠的彈性足以解決關於AI生成內容是否具有著作權的問題，並不需要修法；當人工智慧被用作工具，且人類能夠決定作品的表達元素時，對AI生成結果的創意選擇、協調或安排，以及對生成結果的創意修改，都可獲得著作權保護；但目前使用者即使給予AI詳細的提示，也無法控制AI如何生成內容，不足以使其成為「作者」；著作保護仍須以人為創意投入，既有法令已足以激勵AI發展，沒有理由為AI生成的內容提供額外的著作權或特殊權利保護。 貳、重點說明 一、AI系統的輸出存在不可控制性[5] 當前生成式AI系統的輸出可能包括未指定的內容，在有數十億個參數的模型構建的複雜AI系統下，特定提示或其他輸入對於AI生成內容的影響存在不確定性，即使是專家研究人員在理解或預測特定模型行為的能力方面也受到限制。不僅AI生成的內容會因請求而異，而且即使具有相同的提示也是難以預測的，即使有AI系統例如Midjourney允許使用者控制生成一致的結果，在重複相同的提示時收到幾乎相同的圖像，然而即使如此也無法保證完美的一致性。 二、有辛勤努力、指示建議不等於有創造性貢獻 （一）無法僅因時間和努力而獲得著作權保護，它需要原創性 （originality），無論原創性有多麼低微 美國的著作權保護限於人類的創作（human authorship） 沒有任何法院承認非人類創造（non-human creation）的著作權。當然在使用AI的大多數情況下，人類將參與創作過程（creation process），並且在他們的貢獻符合創作資格的範圍時，能使其作品具有著作權。美國上訴法院（Supreme Court）明確表示，需要的是原創性 （originality），而不僅僅是時間和努力。在「Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co.」案中，法院否定僅憑「血汗」（sweat of the brow）就足以獲得著作權保護的主張，但法院也認為絕大多數作品都很容易達到標準，因為所需的創造力水平極低；即使是很小的量、無論多麼粗糙、卑微或顯而易見都無妨（no matter how crude, humble or obvious’ it might be.）[6]。 （二）使用機器作為工具並不會否定著作權保護，如果作品已包含足夠的人類創作表達元素（human-authored expressive elements） 對於AI工具的使用是否影響著作權保護，美國著作權局提及在「Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony」案中，法院將「作者」定義為「任何事物起源的人、創始人、製造者、完成科學或文學作品的人。（he to whom anything owes its origin; originator; maker; one who completes a work of science or literature.）」。法院確定了即使是使用照相機，攝影師也有許多創造性貢獻，包括將主題置於相機前，選擇和安排服裝、窗簾與其他各種配件、安排主題以呈現優雅的輪廓，以及喚起其所需的表情[7]。因此能否受保護的重點不在於有無使用工具，而是創造性投入的有無。 （三）「作者」必須是實際創作作品，即將想法轉化為有形呈現的表達的人，不包括只是提供詳細的建議和指示或做無實質改變轉換的人 美國著作權局在報告中指出，上訴法院在「Community for Creative Non-Violence v. Reid, "CCNV"」案中，認為：繪製設計草圖和以有形的表達媒介實現創意，使藝術家成為作者。該案的哥倫比亞特區巡迴法院明確表示，委託雕塑並提供詳細的建議與指示是不夠的，因為此類貢獻構成不受保護的想法，其不能因此成為雕塑的共同作者。而第三巡迴上訴法院在「Andrien v. Southern Ocean County Chamber of Commerce」案中， 認為原告「明確指示了副本的準備工作的具體細節」，因此「編譯只需要簡單的轉錄即可實現最終的有形形式」。因為印刷商「沒有實質改變原告的原始表達（original expression）」，法院裁定原告是「作者」[8]。 因此，該局認為儘管人工智慧生成內容不能被視為使用者與人工智慧系統的共同作品（joint work），但對於是否貢獻足夠的表達以被視為作者，提供有用的類比—僅僅向作者（AI）描述委託作品應該做什麼或看起來像什麼的人，並不是著作權法意義上的共同作者。 三、AI的創作輔助使用 美國著作權局同意，使用人工智慧作為輔助創作作品的工具與使用人工智慧作為人類創造力的替代品之間存在重要區別。雖然增強人類表達的輔助使用不會限制著作權保護，但認為需要進一步分析下列三種使用方式的差異： （1）指示人工智慧系統產生輸出的提示（prompts）； （2）可以在人工智慧生成內容中感知到的表達性輸入（expressive inputs） （3）對人工智慧生成內容進行修改或安排（modifications or arrangements）。 （一）指示人工智慧系統產生輸出的提示（prompts） 由於欠缺對生成結果的控制能力，使用者即使輸入複雜的提示指令亦無法讓其成為「作者」[9]。提示本質上是傳達不受保護的思想，雖然高度詳細的提示可以包含使用者所需的表達元素，但目前的AI技術無法僅靠提示即能給予使用者足夠的人工控制，所以AI 系統的使用者無法成為生成內容的「作者」。雖然在輸入提示可以被視為類似於向受委託創作的藝術家提供指導，但在人與人之間的合作，委託者能夠監督、指導與理解受委託的人類藝術家的貢獻，但這情況目前不存在於人與AI的合作。或許將來可允許使用者對AI的生成內容取得完全的控制權，讓AI的貢獻變成固定或機械化（rote or mechanical）。 由於提示與結果輸出之間的差距，以及相同的提示可以生成多個不同生成內容的事實，進一步表明使用者缺乏對將他們想法轉換為固定表達的控制。而反覆修改提示不會改變、也無法為取得著作權提供足夠的依據，因為著作權保護的是作者身份，而不是辛勤工作。而且美國著作權局認為輸入修改後的提示與輸入單個提示在作用上似乎沒有實質性區別，對過程的控制程度都沒有改變。 不過，有些評論意見舉自然攝影作品做類比，認為即使攝影家無法控制野生動物何時進入畫面，這些作品也可能有資格獲得著作權保護。但美國著作權局認為，這與AI生成不同—攝影家的創作過程並沒有結束於他對作品的想法，其在照相機中控制角度、位置、速度和曝光的選擇，且可能進行作品的後製調修。該局指出「從（AI系統）提供的選項（生成結果）中進行選擇」不能被視為受著作權保護的作者身份， 因為「單一輸出的選擇本身並不是一種創造性的行為」。但該局也表示有時提示可以充分控制AI生成內容中的表達元素，如果AI技術進一步為使用者提供表達元素的更多控制，則結論可能會不同。 （二）富有表現力的輸入（Expressive Inputs）[10]與純粹指令不同 目前AI 系統接受以文本、圖像、音訊、視頻或這些內容形式的輸入，而可以將輸入保留成生成內容的一部分，例如修改或翻譯受著作權保護的作品。這類型的輸入，雖然亦可視為不同形式的提示，但與僅僅是傳達預期結果的提示不同。它所給的不僅是一個概念，更重要的是它限制了AI生成內容的「自主性」。因此可能提供了「更具說服力的人工干預」，而不是簡單的「將提示應用於未知的起點」。美國著作權局認為一個人輸入自己受著作權保護的作品，如果該作品在生成的內容中是可察覺的（perceptible），那麼他至少是該部分生成內容的「作者」。此類 AI 生成輸出的著作權將涵蓋可察覺的人類表達，包括可能涵蓋到作者對作品素材（material）的選擇、協調和安排。 （三）修改或安排（Arranging）AI生成的內容仍可受保護[11] 美國著作權局於報告中指出，使用 AI 生成內容通常是一個初始或中間步驟，如同其AI 註冊指引的說明—「人類可以以足夠創造性的方式選擇或安排 AI 生成的內容，以使最終作品整體構成一個作者的原創作品（the resulting work as a whole constitutes an original work of authorship）」。人類可以藉由修改AI生成的內容，使其達到符合著作權保護標準的程度，如果人類作者以創造性的方式選擇、協調和安排 AI 生成的內容，應該能夠主張著作權。例如：Midjourney 提供「Vary Region and Remix Prompting」，允許使用者使用提示來指定生成圖像的區域。美國著作權局認為此類可以讓使用者控制各個創意元素的選擇與放置的修改，是否達到最低原創性標準雖將取決於具體個案情況。但其認為就生成的內容位置可控制的案例，與純粹提示（prompts alone）情況不同，生成的內容應該受著作權保護。 參、事件評析 在美國著作權局公布其該報告之後，有網路媒體[12]以「美國著作權局定調：光靠提示詞的純AI生成圖片無法享有著作權保護，無論你下多複雜的提示詞都沒有」的標題，詮釋該報告的主旨。確實美國著作權局於該報告中，特別指出下達複雜與反復的提示，並不會影響著作權保護的取得與否的判斷。但關鍵點不在於提示本身，而是對AI生成結果的「可控制」（或可說是AI對生成結果的自主）程度。 對於AI生成結果的著作權保護，經濟部智慧財產局曾以電子郵件1070420號函指出：「著作必須係以自然人或法人為權利義務主體的情形下，其所為的創作始有可能受到著作權的保護。據了解，AI（人工智慧）是指由人類製造出來的機器所表現出來的智慧成果，由於AI並非自然人或法人，其創作完成之智慧成果，非屬著作權法保護的著作，原則上無法享有著作權。但若其實驗成果係由自然人或法人具有創作的參與，機器人分析僅是『單純機械式的被操作』，則該成果之表達的著作權由該自然人或法人享有。」，但何謂「單純機械式的被操作」?以複雜與反復的提示再擇取AI符合所需的AI修改結果，是否屬之?在目前AI工具朝向「自動化」發展的趨勢下，使用者下達提示後，多只須被動的對單一的生成結果，決定是否接受或重新下達指令，使用者只是以指令提出需求，實際的「創作行為」主體其實是AI而非人類。因此，美國著作權局於此報告中更進一步的說明使用者即使有複雜與反復的提示且有意的選擇特定結果，並不能就認定為「對結果有控制權」的創作。必須其結果可為使用者主導、控制，而非被動決定是否接受。 相對而言，在創作的保護實務上，美國著作權局告訴我們的是，人類仍然可以藉由在使用過程提高對AI生成結果的控制程度，以及生成內容的後製，使結果符合著作權保護標準。AI使用者應該盡量使用有提供具體修改控制功能的AI工具，只要有人為的事後修改，或使用過程中能具體主導AI生成的結果，我們仍然可以透過複雜與反復的提示AI，取得受著作權保護的生成結果。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw） [1]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf [2]US Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last visited Feb. 10, 2025). [3]US Copyright Office, Copyright Office Releases Part 1 of Artificial Intelligence Report, Recommends Federal Digital Replica Law, https://www.copyright.gov/newsnet/2024/1048.html (last visited Feb. 10, 2025). [4]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, supra note 1. [5]詳前註1，頁5~7。 [6]詳註1，頁8。 [7]詳註1，頁9。 [8]詳註1，頁9。 [9]詳註1，頁18~21。 [10]詳註1，頁22~24。 [11]詳註1，頁24~27。 [12]電腦王，美國著作權局定調：光靠提示詞的純AI生成圖片無法享有著作權保護，無論你下多複雜的提示詞都沒有，https://www.techbang.com/posts/121184-the-us-copyright-office-has-set-the-tone-that-purely（最後瀏覽日：2025/02/10）。
法國政府考慮強制業者公布使用奈米材料之相關資訊茲因回應2008年針對環境議題所召開之國家諮詢會議，並考量整體環境變遷快速，有待解決之相關問題與過往相較已有所不同，法國政府於2009年1月7日公布新修正之環保法令草案，力求與時俱進；其新環境法規草案著重以下主題：建築與都市計畫、交通、能源與氣候、生物多樣性、風險、健康與廢棄物處理。 其中值得注意者，係針對可能導致危害環境或人體健康的奈米粒子材料，於新法中加以規範。依該新環保法草案第73條，除非個案內容有損國家安全因而為特例之外，現行製造、輸入與使用奈米粒子材料於產品之業者，必須就該奈米材料之性質、數量與使用方式加以揭露，使公眾周知；此外，於主管機關的要求下，業者應評估並呈報該奈米材料之暴露程度與所潛藏之風險。 之所以將奈米粒子納入規範當中，係參考「化學物質登記、評估、授權和管制法」(Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemical substances，REACH)，基於永續發展之目標，因而於產品製造及銷售的過程中，賦予製造商與進口商特定之責任與義務；亦即業者必須以負責任之態度製造、進口或使用化學物質，進而取得該化學物質之相關資訊，使之透明化，以確保人體健康和環境免於受到負面影響，促成風險管理措施之順利運行。 該等觀念彰顯了本次法國環境法規修改之特色，其六大主題之規範更需要諸多政府部門的通力合作；再者，法國於積極發展奈米科技的同時，以客觀之態度審視其優缺點，試圖掌握奈米粒子材料之特性，作為管理潛在風險之判斷基準。該法案於2009年2月10日送至議會待表決，後續發展仍值得注意。
歐盟執委會發布「歐盟太空交通管理方法」聯合通告歐盟執委會發布「歐盟太空交通管理方法」聯合通告 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年3月10日 2022年2月15日，歐盟執委會（European Commission）發布「歐盟太空交通管理方法（An EU Approach for Space Traffic Management）」聯合通告（Joint Communication）。由於可重複使用之火箭、小型衛星等技術越發成熟，以及私人太空活動發展，地球軌道上之衛星數量呈現指數成長，嚴重威脅歐盟及其成員國的太空資產韌性（resilience）與安全性，亦使太空交通管理（Space Traffic Management, STM）成為具有優先性之公共安全議題。在此背景下，歐盟執委會發布聯合通告，希望能確立歐盟之STM方法。在維護歐盟戰略自主性與產業競爭力的同時，提升太空使用之整體安全性（safety and security）與永續性[1]。 壹、背景說明 根據聯合公告的定義，所謂太空交通管理（Space Traffic Management）為保障整體安全性與永續地近用與執行太空活動之方法，包含太空監視與追蹤（Space Surveillance and Tracking, SST）之太空情況感知（Space Situational Awareness, SSA）活動、軌道碎片減緩與移除、太空軌道與無線電頻譜之管理、太空梭的重返大氣層活動，以及太空運作之完整生命週期，包含發射、太空載具進入軌道、除役後脫離軌道等階段[2]。 伴隨近年衛星相關技術進步，許多國家與企業著眼於衛星應用所帶來的利益與發展潛力，紛紛投入太空產業。然而，隨著各國對衛星的依賴性提升，衛星作為軍事攻擊目標的可能性也同步升高，具有敵對關係的國家可能會使用反衛星導彈進行攻擊，而此一行動將造成大量的太空碎片，不僅使軌道交通更為壅塞，更將嚴重影響軌道上物體的安全性，使太空交通管理成為重要問題[3]。 為應對產業蓬勃發展與軌道碎片造成之太空交通問題，2014年4月，歐洲議會（European Parliament）與歐洲理事會（European Council）公布有關《建立太空監視與追蹤支援框架之第541/2014/EU號決定（Decision No 541/2014/EU of the European Parliament and of the Council of 16 April 2014 establishing a Framework for Space Surveillance and Tracking Support）》，其目的在於確保對歐洲經濟、社會和公民之整體安全性而言，重要且屬於歐盟及其成員國之太空基礎設施、裝置和服務的長期可用性。該框架評估並降低歐洲發射太空載具，以及在軌道上碰撞之風險，使太空載具經營者能更有效率地對風險減緩措施進行規劃。此外，上開框架會調查不受控制返回地球大氣層的太空載具與碎片，以盡早對可能受影響之歐盟公民與基礎設施提出警告。最後，該框架亦尋求能防止太空碎片增生之作法，希望盡可能降低太空碎片的影響[4]。 在第541/2014/EU號決定發布後，歐盟持續關注並推動STM領域之發展，包含透過「地平線2020（Horizon 2020）」計畫給予STM領域相關之研究與創新項目補助[5]；於2021年2月公布之「民用、國防與太空產業協同行動計畫（Action Plan on Synergies between civil, defence and space industries）」中，將發展STM標準與規範作為旗艦項目之一[6]；於2021年4月公布《建立聯盟太空計畫與歐盟太空計畫機關，並廢止歐盟第912/2010號、第1285/2013號與第377/2014號規則，及第541/2014/EU號決定之第2021/696號規則（Regulation (EU) 2021/696 of the European Parliament and of the Council of 28 April 2021 establishing the Union Space Programme and the European Union Agency for the Space Programme and repealing Regulations (EU) No 912/2010, (EU) No 1285/2013 and (EU) No 377/2014 and Decision No 541/2014/EU）》中，將太空物體、太空碎片與太空環境相關之整體安全性與永續發展列為執行目標之一[7]；並於歐洲理事會2021年5月公布之「人類的新太空（New Space for People）」結論文件中，強調歐洲STM標準之制定的重要性[8]。受上述發展之影響，歐盟執委會意識到其有必要制定歐盟之STM方法，以因應未來新興之全球挑戰[9]。 貳、內容摘要 不同於第541/2014/EU號決定及第2021/696號規則，本次歐盟發布之聯合通告雖不具法律上之拘束力，但其從整體說明STM之運作、影響與未來發展規劃，並指出四項關鍵行動。 一、評估STM之要求與對歐盟之影響 歐盟執委會於聯合通告中指出，歐盟必須明確認識STM所涉各利害關係人之需求與潛在影響，並需整合各領域之利害關係人，使其無論在認知或行動上皆能保持一致。為此，歐盟執委會與高級代表（High Representative）預計於2022年中建立具有包容性與透明性之諮詢機制，透過與利害關係人定期對話，蒐集所有與STM及軍事、民用要求相關之資訊，並於2023年初進行初步彙整[10]。 二、加強歐盟SST之能力 為應對STM相關之挑戰，歐盟須提高其SST能力，透過加速對自動避碰服務（automatic collision-avoidance services）、人工智慧與量子技術的研發與使用，進一步提升歐盟的戰略自主性。據此，聯合公告規劃於2023年中分析STM需求，以識別更高效率與高性能SST系統所需之必要資源。聯合公告亦建議向產業界開放歐盟太空監視與追蹤聯盟（EU Space Surveillance and Tracking Consortium）之資料共享平台中，有利於發展STM服務附加價值研究之部分資料，並以該平台為基礎，提高SST偵測技術精準度，並擴大歐盟外SST設備之布建，建立歐盟太空物體目錄（catalogue of space objects），同時與產業界合作建立兼具技術與創新之論壇，以促進並推動SST技術之發展[11]。 三、制定STM監管框架 STM之監管框架可分為三個面向，分別為在歐盟層級制定不具拘束力之標準與指引、具有拘束力之法規，以及藉由積極的獎勵措施，鼓勵歐盟之經營者遵守標準與指引。在標準與指引部分，其規劃於2023年底舉辦論壇，就新歐洲與國際標準之制定進行交流與溝通，並推廣其選定之標準與指引，同時建立可用於協助成員國處理太空活動許可申請之工具箱（toolbox）。在法規部分，其預計於2023年底初步設定太空活動應遵循之義務，如要求所有在歐盟提供服務的衛星經營者應對其碰撞避免（collision avoidance）服務進行登記，且該服務之性能應至少與現有之歐盟SST服務相當。2024年年中，歐盟執委會期望透過與成員國間之交流，根據各成員國之能力，協助會員國制定STM相關之識別與監管規範。此外，為使歐盟市場內部保持一致性，以減少產業之跨國成本並維持競爭力，聯合通告指出歐盟執委會應根據利害關係人需求、已制定之規範與標準等，於2024年底提出歐盟層級之STM立法提案。最後，在獎勵措施部分，歐盟執委會預計於2023年底，確認有關落實STM標準和指引之獎勵措施和認證機制，並於2024年底具體落實前述之措施與機制[12]。 四、在全球層面推廣歐盟的STM方法 STM不僅是歐盟領域內之事務，更與全球各國息息相關。為此，聯合通告積極推動歐盟與其全球合作夥伴的雙邊、多邊合作，透過參與聯合國、確定或幫助建立處理STM相關議題之特定機關，以在全球層面執行具體的STM解決方案[13]。 參、評析 地球軌道資源有限，而隨著衛星的多元應用與重要性的上升，如何透過STM促進軌道資源的利用與確保其安全性，為目前國際上倍受關注之議題。歐盟本次之聯合通告自需求面出發，調查並評估各相關領域利害關係人的需求，並規劃透過諮詢機制建立各界共識，以即時因應未來發展。 就產業發展而言，我國在半導體、晶片、射頻（Radio frequency）器材等精密機械技術上具有發展優勢，目前已有多家廠商成功加入國際衛星大廠的地面接收設備、天線之製造供應鏈[14]。另一方面，我國政府亦長期推動自主衛星研發與製造，2019年1月15日由行政院核定之「第三期太空長程發展計畫」中，預計投入251億元用於發展共計10顆之先導型高解析度光學遙測衛星、超高解析度智能遙測衛星、合成孔徑雷達衛星[15]。科技部亦於2020年啟動「小型立方衛星計畫」，自主研製我國之1.5U、2U、3U[16]立方衛星[17]，並與經濟部共同規劃於2021年至2025年投入40億元預算[18]，預計於2025年發射首顆由臺灣自主研發的低軌衛星。 綜上所述，雖然目前我國已發射之衛星數量無法與英美、歐盟，以及部分國際衛星企業相比，但觀我國之產業與政策推動現況，可得知自主衛星研製與發射為我國太空產業的重要發展目標，「歐盟太空交通管理方法」聯合通告中，有關STM需求分析、諮詢機制、優先發展技術項目、資料共享平台、法制規劃，以及其未來制定之標準內容，可作為我國借鑒與參採之對象。 [1]Space: EU initiates a satellite-based connectivity system and boosts action on management of space traffic for a more digital and resilient Europe, EUROPEAN COMMISSION, Feb. 15, 2022, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_22_921 (last visited Mar. 10, 2022). [2]Joint Communication to the European Parliament and the Council - An EU Approach for Space Traffic Management - An EU contribution addressing a global challenge, 2022 O.J. (C 4) 1, 2-3. [3]Jeff Foust, Russia destroys satellite in ASAT test, SPACENEWS, Nov. 15, 2021, https://spacenews.com/russia-destroys-satellite-in-asat-test/ (last visited Mar. 10, 2022). [4]Decision No 541/2014/Eu of the European Parliament and of the Council of 16 April 2014 establishing a Framework for Space Surveillance and Tracking Support, 2014 O.J. (L 158/227) 1, 5. [5]EUROPEAN COMMISSION [EC], Questions and Answers: Space Traffic Management (2022), https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/QANDA_22_923 (last visited Mar. 10, 2022). [6]Communication from the Commission to the European Parliament, the European Council, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions - Action Plan on synergies between civil, defence and space industries, at 16, COM (2021) 70 final (Feb. 22, 2021). [7]Regulation (EU) 2021/696 of the European Parliament and of the Council of 28 April 2021 establishing the Union Space Programme and the European Union Agency for the Space Programme and repealing Regulations (EU) No 912/2010, (EU) No 1285/2013 and (EU) No 377/2014 and Decision No 541/2014/EU, 2021 O.J. (L 170/69), 1, 25. [8]EUROPEAN COUNCIL, Council Conclusions on “New Space for People” 7 (2021). [9]OJ C 4 15/2/2022, supra note 2 at 2. [10]Id. at 5-6. [11]Id. at 6-9. [12]Id. at 10-12. [13]Id. at 12-15. [14]工商時報，〈低軌衛星組國家隊 8檔供應鏈受注目〉，2021/12/09，https://ctee.com.tw/news/stocks/562117.html （最後瀏覽日：2022/03/10）。 [15]國家實驗研究院，〈我國第三期國家太空科技發展長程計畫 精進衛星科技 開創太空關鍵產業〉，2019/02/13，https://www.narlabs.org.tw/xmdoc/cont?sid=0J044506862104822629&xsmsid=0I148622737263495777 （最後瀏覽日：2022/03/10）。 [16]1U為邊長10公分的立方體。 [17]國家實驗研究院科技政策與資訊中心－科技產業資訊室，〈科技部小型立方觀測衛星即將升空〉，2021/01/21，https://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=17455 （最後瀏覽日：2022/03/10）。 [18]劉韋廷，〈科技部歲末記者會－四年將投入40億元 拚2025年發射首顆低軌衛星〉，ANUE鉅亨，2021/01/13，https://news.cnyes.com/news/id/4560441 （最後瀏覽日：2022/03/10）。
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。