由於刑度之重，加上法官依法源請求賠償金額如數照判，加上郭在臉書喊冤稱，投入新創多年，「結果有一家公司，自稱手握台灣法規，我認為屬於公共財的著作權，挾著公權力，用荒謬的理由，給我重重的一拳。」讓外界誤以為新創產業遭無情打壓，或中華民國法規明明沒有著作權，七法怎會遭重判。
根據判決書指出，該起官司最大爭點在於「法規沿革資料」，因為法官認為法源耗費大量心力、時間與金錢找人逐筆整理編輯的「法規沿革資料」屬於《著作權法》所保護的「語文編輯著作」。
判決書直指，法源對法規制定、修正發布日期、發文字號、沿革序號等12點特色均有其獨創性的編排方式。對於政府「公文」或「編輯物」，必須進一步審閱法規條文、主管機關嗣後之施行命令或其他與法令異動有關之內容，整理出其整部法令或不同條文之脈動，尤其涉及法令之施行、替代、廢止、合併、移轉管轄…等特殊情事。此均有賴精準之文句，詳述其變動狀況，更顯示其必須具備專業法律知識之高度「原創性」。
其中更有很多資料幾乎在全國法規資料庫與司法院法規查詢系統中都無法查詢到，法源為了建立資料庫，不惜砸大錢、找人從舊書攤買書比對文件核實、一字一句輸入並印出校對，長年投入龐大心血才能在司法圈累積信譽，七法利用多隻爬蟲程式每天爬走法源資料，已明顯侵害其著作權。
本刊調查，七法在審理過程中提出「合理使用」與「公共財」抗辯，法官認為「合理使用」有其但書，但在本案中也逐項駁回四大合理使用要件，並明確指出七法行為不符社會公益、對原著作市場構成實質競爭損害。
法官在本案詳述著作權四大合理使用要件，也逐一駁斥七法辯詞，包括：
- (1)使用目的與性質
七法資料庫為商業營運平台，收費訂閱制，法院認為「以營利為目的重製他人資料，難認具有公益性質」。
- (2)著作性質
七法使用內容為「法規沿革」，但法院認定法源版本具選擇與編排創作性，構成著作權法第7條所保護之「語文編輯著作」。
- (3)使用的比例與實質性
七法直接將98,068篇「整篇法規沿革」重製充為己用，法院認為「幾近全部重製」，比例近乎100%。
- (4)對原著作潛在市場的影響
法院認為七法產品直接取代法源的商業市場與服務對象，造成實質市場損害。
結論：法院明確寫道：「難認其有合理使用情形，抗辯無理由。」
至於「公共財」部分，法官則是在判決書中指出「政府資訊公開」規範的主體是「政府」，法源公司為一私人企業，不是「政府資訊公開」的義務主體，法源公司網站的資料自然就不是所謂的「公共財」。
律師葉奇鑫指出，從判決來看，本案是「典型資料商業重製爭議」，與AI一點關係都沒有，縱使七法要主張資料用途最終支援生成式AI訓練、強化搜尋功能，但法院認為其本質仍是對完整內容的直接重製與對價販售，與教育、研究、評論等公益性使用區隔明確。
葉奇鑫進一步分析，美國近期Anthropic案，加州聯邦法院法官William Alsup判定AI使用作品進行LLM訓練「具有轉化性」，可能符合合理使用，但明確指出前提是必須合法取得資料。非法取得者，即使具有公益性，也不符合理使用。
此外，歐盟在2019年《著作權指令》（Directive (EU) 2019/790）第3條與第4條，針對科研與一般使用者分別引入 TDM（文本與資料探勘）使用例外，允許在「合法取得資料」的前提下，無需權利人同意即可進行資料探勘或訓練AI模型。
鄰近的日本、新加坡等國也採取類似做法，包括日本著作權法第30條之4規定，得為機器學習、資料分析等「非以人類感受為目的」之重製，無需取得著作權人同意；新加坡亦於2021年修法，設立「計算資料分析例外」（CDA Exception），容許於合法取得資料的情況下進行AI訓練。兩國均明確限制該例外之適用範圍：不得對著作權人造成不合理損害，且資料之取得須符合法律規定，否則不適用例外條款。更何況本案被告不是將自法源爬來的資料用於AI訓練，而是直接充作自己資料庫的內容低價銷售。
葉奇鑫說，換言之，無論是哪一國家的AI例外制度，其共通條件都是：「資料取得方式必須合法（lawful access）」，不能是違約爬取、擅自重製或來源不明。
這場判決清楚點出一件事，如果當事人要主張AI合理使用，就不能只是說自己是AI公司，而要能說清楚「你怎麼取得資料、怎麼處理風險、怎麼面對別人的權利。」此外，法院在判決過程中，根本沒有打壓技術發展或新創產業，審理重點在於當事人「資料怎麼取得、使用是否適當、對原創是否構成不公平競爭」，本案與新創產業毫無關聯，而是單純的商業行為觸法。
