AI 生成內容是否享有著作權？

美國著作權法仍以人類作者為基礎，完全由AI生成的作品通常不符合保護資格。

使用受版權保護的資料訓練AI，是否構成侵權？

法院對於此行為是否構成合理使用存在分歧，需視具體情況而定。

WEDO 行銷日報

AI 著作權訴訟潮：企業如何避免法律風險？

AI技術快速發展，對著作權法提出挑戰。企業需了解法律變化，保護權益並避免風險。本文拆解訴訟案例，提供合規建議。

2026-04-02

編輯與發布：WEDO 鮪魚肚國際行銷有限公司

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AI法律風險
企業合規

AI 智能摘要

AI 生成內容的著作權認定，仍以人類作者為基礎。
使用受版權保護的資料訓練AI模型，存在合理使用爭議。
訓練資料來源合法性至關重要，非法獲取可能導致法律責任。

AI 著作權：新興法律挑戰

AI 衝擊著作權的三大面向

AI 正衝擊著作權法的核心，作者權、所有權和侵權界線日益模糊，傳統定義備受挑戰。例如，AI 生成的音樂作品，其作者究竟是誰？是提供數據的用戶，還是開發演算法的工程師？企業法務部門應密切關注。企業若忽略這些法律變化，可能面臨訴訟與聲譽損失。因此，密切關注法律發展，及早部署合規策略至關重要。若發現現有AI工具的著作權風險過高，應考慮更換或暫緩使用，以避免不必要的法律糾紛。例如，若內部審核發現AI繪圖工具使用未授權圖片訓練，應立即更換。

美國著作權法的人類作者原則

美國著作權法以人類作者為基礎，完全由AI生成的作品通常不具備著作權保護資格。例如，僅由AI創作的圖像或文章，無法獲得版權保護。但若人類對AI生成內容進行實質修改，則可能獲得保護。若AI僅為輔助工具，且人類有足夠的創作投入，則可能符合保護條件。判斷標準在於人類貢獻程度，例如，人類藝術家使用AI工具進行風格轉換，其作品可能受到保護。在台灣，若AI參與程度極低，僅提供初步構想，則可能不符合著作權保護條件。

AI 訓練資料的合理使用爭議

使用受版權保護的資料訓練AI模型，是否構成合理使用？法院對此存在分歧，目前尚無明確的法律共識。例如，大量使用書籍訓練AI，可能被視為侵權。需評估AI系統的性質、版權內容的使用方式，以及對市場的潛在影響。若AI的用途是商業性的，且大量複製受版權保護的內容，則可能不構成合理使用。企業若有疑慮，建議尋求法律意見，例如諮詢專精著作權法的律師。若律師建議風險過高，則應停止使用相關資料。

資料來源合法性：AI 合規關鍵

AI訓練資料的來源至關重要。若訓練資料包含未經授權的內容，可能導致法律責任，例如侵犯他人著作權。例如，使用盜版電子書訓練AI模型，將面臨法律訴訟。企業應確保訓練資料的合法來源，建立完善的資料治理機制，追蹤資料來源，並取得必要的授權。若無法驗證資料來源的合法性，則應考慮更換數據。在台灣，若使用網路爬蟲抓取資料，需確認是否違反網站的服務條款。若爬蟲行為造成網站癱瘓，可能觸犯妨害電腦使用罪。

著作權訴訟：案例解析與啟示

Thaler v. Perlmutter：人類作者的重要性

Thaler v. Perlmutter 案重申人類作者的必要性。AI 生成的作品，若無人類實質貢獻，不予著作權保護。此案明確了AI不能獨立作為作者。例如，AI獨立生成的畫作，無法登記著作權。企業應確保AI創作過程中有足夠的人工參與，並保留相關記錄，例如草稿、修改紀錄等，以證明人類的創作投入。若完全依賴AI生成內容，則可能面臨著作權風險。在台灣，智慧局也傾向於以人類作者為著作權保護的前提。若無法提供人類參與的證明，則應避免使用AI生成內容。

Thomson Reuters v. Ross Intelligence：合理使用邊界

Thomson Reuters v. Ross Intelligence 案探討 AI 訓練資料的合理使用邊界，聚焦於AI是否能利用受著作權保護的法律資料。法院判決結果不一，顯示法律的複雜性，增加企業判斷難度。企業應謹慎評估 AI 訓練對市場的潛在影響，特別是若 AI 可能替代原版權內容的功能。可考慮與內容所有者簽訂授權協議，以降低法律風險。若無法取得授權，則應審慎評估是否繼續使用相關資料。若使用資料後，導致原版權內容銷售額顯著下降，則應立即停止使用。

Bartz v. Anthropic：資料使用的風險

Bartz v. Anthropic 案突顯資料使用的風險。不當使用受保護資料，例如未經授權的書籍內容，可能引發訴訟，導致巨額賠償。例如，未經授權掃描大量書籍用於AI訓練，可能面臨作者集體訴訟。企業應建立完善的資料合規流程，定期審查AI模型的訓練資料，確保資料來源的合法性。可考慮使用匿名化或合成數據，以降低侵權風險。若發現訓練資料存在侵權疑慮，應立即停止使用，並尋求法律意見。止損點可以是「若律師評估侵權風險大於50%」。

法院判決分歧：法律不確定性增加

法院對於AI著作權的判決存在分歧，不同案件的判決結果可能互相矛盾，這增加了法律的不確定性，讓企業難以預測風險，影響AI專案的投資意願。企業應密切關注相關判例，並諮詢專業法律意見，隨時調整合規策略。若風險過高，可考慮暫緩AI專案，或尋找替代方案。常見錯誤是忽視法律的不確定性，以為只要技術可行就貿然投入，止損點可以是「若法律風險評估超過可承受範圍」。若在台灣發展AI業務，更需關注本地法院的判決趨勢。

企業如何應對 AI 著作權風險？

監測法律發展：掌握最新動態

企業應密切監測AI著作權的法律發展，及時了解最新的法規和判例，特別是關於AI生成內容的權利歸屬和責任認定，例如美國著作權局的最新指引。可訂閱相關法律資訊，或委託律師事務所提供專業服務。台灣企業應特別注意本地法規的適用性，例如著作權法的最新修正草案。若發現新的法律趨勢可能對業務產生重大影響，應立即調整合規策略。若發現競爭對手因AI著作權問題被起訴，應立即重新評估自身風險。

建立合規機制：降低法律風險

建立完善的AI合規機制至關重要，包括資料合規、模型合規和產出合規，涵蓋AI專案的整個生命週期。例如，建立資料授權清單、定期審查AI模型輸出結果。企業應定期審查AI專案的合規性，並根據法律變化及時調整。可參考ISO 42001等國際標準，建立可信賴的AI系統。例如，可以定期進行AI倫理審查，確保AI的應用符合道德和法律規範。若稽核發現未經授權的資料，則應立即移除並更新模型。

授權策略：降低侵權風險

與內容所有者簽訂授權協議，是降低侵權風險的有效方法。透過授權，企業可以合法使用受版權保護的資料。例如，向Getty Images購買圖片授權，用於AI模型的訓練。企業可主動尋求授權，或參與相關的行業聯盟，共同推動授權生態系的發展。在台灣，可關注文策院等機構的相關計畫，尋求政府的支持與協助。若授權成本過高，則應評估替代方案，例如使用開源數據。但需注意開源數據的授權條款，避免違反。

風險評估：制定應對方案

企業應定期進行AI著作權風險評估，識別潛在的法律風險，並制定應對方案，將風險降到最低。例如，評估AI生成內容是否與現有作品過於相似。可建立風險矩陣，評估不同風險的發生機率和影響程度，例如，未經授權使用資料的風險、AI生成內容侵權的風險等。根據評估結果，制定相應的預防和應對措施，例如建立資料合規流程、定期審查AI模型。若風險評估結果顯示存在重大風險，則應立即調整AI策略。

AI 著作權的未來趨勢

授權協議：AI 產業的發展趨勢

AI 開發者與內容所有者之間的授權協議將更普及，成為AI產業的發展趨勢。透過授權，可以建立更健康的AI生態系，促進創新與合作。企業應積極參與授權生態系的建設，尋求互利共贏的合作模式，例如與內容創作者共享AI收益。若授權機制不完善，可能阻礙AI產業的創新與發展。在台灣，政府應積極推動相關政策，促進授權生態系的建立，例如提供稅務優惠。

AI 產出責任：持續爭議

AI 生成內容的法律責任歸屬，將持續引發爭議。AI模型開發者、使用者和平台提供者，都可能被追究責任，責任劃分將更加複雜。例如，AI生成不實資訊，責任歸屬難以釐清。企業應明確責任分工，並建立完善的責任追溯機制，例如，透過技術手段追蹤AI生成內容的來源。若責任不明確，可能導致AI應用的風險過高。常見錯誤是未釐清責任歸屬，止損點可以是「若無法建立有效的責任追溯機制」。若在醫療領域使用AI，更應謹慎評估責任歸屬。

資料來源追溯：合規關鍵

對AI訓練資料來源的追溯，將成為合規重點。企業需建立完善的資料來源管理制度，確保資料的可信度和透明度。例如，記錄每個資料點的來源網址和授權資訊。可採用區塊鏈等技術，確保資料來源的可信度和可追溯性，並建立資料溯源機制。若追溯成本過高，應考慮更換數據，或尋求其他合規方案。在台灣，企業應遵守個人資料保護法等相關法規。若追溯資料來源的成本超過預期效益，則應重新評估資料策略。

AI 著作權：企業合規是關鍵

AI 在著作權訴訟中挑戰作者權、所有權和侵權界限。企業必須密切關注法律發展並實施合規措施，才能在AI時代站穩腳跟，避免法律風險和聲譽損失。及早布局，才能在AI時代站穩腳跟。台灣企業需特別注意本地法規，切勿輕忽。例如，應了解台灣著作權法對於AI生成內容的相關規定，並建立相應的合規機制。若忽視合規，可能面臨法律風險和聲譽損失。若企業規模較小，資源有限，可考慮尋求外部法律顧問的協助。

核心問答

AI 生成內容是否享有著作權？: 美國著作權法仍以人類作者為基礎，完全由AI生成的作品通常不符合保護資格。
使用受版權保護的資料訓練AI，是否構成侵權？: 法院對於此行為是否構成合理使用存在分歧，需視具體情況而定。

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