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1. 七法 Lawsnote 案：臺灣刑、民雙重高強度保護
| 關鍵要點 | 判決內涵 |
|---|---|
| 爭點 | 以爬蟲大量複製「法源法律網」經人工排版、索引的全文資料庫 |
| 依據 | 著作權法「編輯著作權」(創作性選擇、組織、排版) 及刑法 359 電磁紀錄竊取罪 |
| 結果 | 兩名創辦人各判 4 年、2 年徒刑，並與公司連帶賠償 1 億新臺幣 |
法官特別指出「公共資料不等於自由利用」，只要經創作性編輯即受保護。
評析
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刑事化層級罕見：主要 AI 強權（美、日、星、英）對資料擷取爭議多採民事侵權途徑；臺灣直接科以徒刑與高額罰金，威懾效果遠大於國際主流。
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缺乏 AI/TDM 例外：除少數教育、圖書館限定情況外，臺灣法內並無針對「機器學習、研究或資料探勘」的明確例外，企業難以取得合規路徑。
TDM（Text and Data Mining，文本與數據挖掘）是指使用自動化技術從大量文本或數據中提取、分析和發現模式或資訊的過程。
2. 國際對照：多數法域傾向「有限開放＋透明課責」
2.1 美國：法院以「轉化性」衡量合理使用
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Anthropic 案：Judge Alsup 認定 用合法購得書籍做模型訓練屬合理使用，但對「長期儲存 700 萬盜版書」是否侵權留待陪審團裁決。
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Meta 案：另一位聯邦法官判原告證據不足，維持訓練行為的合理使用地位，但提醒「在許多情況下仍可能違法」。
→ 重點：美國仍以民事爭訟為主，強調轉化性與市場替代性，未祭出刑罰。
2.2 日本：2018 年起設「Article 30-4」廣泛 TDM 例外
允許「資訊分析」階段自由擷取受保護作品，以加速 AI 發展；2024 年草案進一步區分「分析 vs. 娛樂」並要求避免大量盜版來源。
2.3 新加坡：2021 年修法，引入 Section 243/244「Computational Data Analysis」例外
為 AI 企業提供明確、可預期的合法窗口，前提是擁有「合法取得」來源、僅用於分析，並限制再散布。
2.4 歐盟：DSM 指令 Article 3 & 4 兩層 TDM 例外
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科研例外：供研究機構自由使用。
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商業例外：原則開放，但權利人可透過「機器可讀 opt-out」排除。
雖較保守，但未設刑事責任，且強調可透過授權市場解決。
2.5 英國：2024-25 年持續諮詢，計畫「備 Opt-out 的 TDM 例外＋透明義務」
政府文件明示：若法律不明將「抑制 AI 投資與採用」，因此須在權利人報酬與開放訓練間求平衡。
3. 臺灣法治與創新政策的落差
| 指標 | 臺灣現況 | 國際趨勢 | 風險／機會 |
|---|---|---|---|
| 法源彈性 | 無 TDM 例外，僅零散合理使用條款；編輯資料庫受高度保護且可刑罰 | 美日星英皆設明確例外或廣義合理使用；多為民事賠償 | 企業面臨「授權成本高＋刑事風險」，易放棄在臺訓練 |
| 產業沙盒 | AI 沙盒尚在部會討論；《AI 基本法》因朝野僵持停滯 | 多國以立法或行政指引快速迭代 | 新創難以取得測試場域，資金與人才外流 |
| 資料可得性 | 政府公開資料採 TODL 授權較友善，但民間加值資料未有強制「友善授權」機制 | 部分國家鼓勵「開放授權＋技術封鎖 opt-out」雙軌 | 立法空白易導致「一告就死」的寒蟬效應 |
| 執法手段 | 刑事＋民事雙軌，重罰示警 | 以民事為主、輔以行政管制（透明、合約、標籤） | 過度威嚇→壓抑正當創新，卻未必增加權利人收益 |
4. 結論與政策建議
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並非「背離」而是「缺口」：台灣保護編輯資料庫的路線與歐盟類似，並非國際孤島；但缺乏 AI/TDM 例外與創新沙盒，讓刑罰成為唯一籌碼，形成「高保護、低創新」的失衡。
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短期
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增訂 TDM 合理使用／專章：可借鏡新加坡條款，要求「合法取得＋僅用於分析＋安全儲存」。
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資料庫授權透明化：導入「標記-可機讀」opt-out 機制，兼顧權利人選擇。
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中長期
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推動《AI 基本法》或數據治理專法，設立「安全港＋強制授權＋公益例外」並明定刑民比例原則。
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建立公私合作資料沙盒：政府可釋出法源、法院公開資料 API，並透過補助或共創模式協助私部門合法授權。
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強化競爭法與開放原則：避免個別資料庫壟斷導致創新受限，同時保障投資回收機制。
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總評：臺灣若持續以高刑罰處理資料爬取爭議，將不易吸引 AI 模型訓練及數據產業投資；若能儘速補上 TDM 例外與透明授權機制，既不會犧牲權利人利益，也可降低創新阻力，與美、日、星、英等國的「開放但可控」策略接軌。
參考資料：
- Lawsnote創辦人被判刑：台灣首宗「爬蟲＋AI」著作權案
- Anthropic AI案件混合判決
- Meta贏得AI版權訴訟
- 日本AI與版權新草案指南
- 新加坡文本與數據挖掘
- 歐盟文本與數據挖掘
- 英國版權與人工智慧諮詢
- 台灣AI監管法律進展
本篇圖文與 AI 協作
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