◎陳擷安
當AI不再只是工具，而是能主動產出內容、模擬人類語言，甚至參與商業活動時，法律責任該如何劃分，便成了不得不面對的問題。近期美國Anthropic公司在著作權案中獲得初步勝訴，法院認為其AI訓練屬於「合理使用」，一時之間被許多科技界人士視為對AI發展的鼓舞。但撇除美國法院的判決細節，這起事件所揭示的核心問題其實也攸關台灣未來的法律挑戰——當AI產出內容時，若造成侵權、誤導或損害，究竟由誰負責？而我們的現行法制，真的準備好了嗎？
台灣目前的著作權法雖有針對「合理使用」設下例外規定，但這些規範大多建立在傳統人為使用行為的假設之上，例如學術研究、新聞報導、教學使用等。AI的運作模式則截然不同，它可以在極短時間內大量擷取、分析、重組他人內容，並產生新形式的「創作」——然而，這樣的過程是否仍符合合理使用？AI是否真正具備「轉化性」？這些問題在目前法律中仍沒有答案。更重要的是，現行法對於AI是否有「行為能力」並無明文規範，一旦發生爭議，責任就只能回溯至開發者或使用者，但這樣的歸責方式在複雜的AI應用場景中，可能難以落實，也無法公平反映風險與控制能力之間的對應關係。
進一步來說，AI的內容生產能力，已經對傳統創作生態造成實質衝擊。許多創作者憂心，自己的作品在不知情的情況下，成為AI模型訓練的素材，而自己卻無從得知、無從拒絕、也無從獲得報酬。這在台灣也是極具爭議的灰色地帶。目前仍缺乏類似歐盟「資料挖掘例外條款」的設計，創作者無法主張「拒絕被AI使用」的選擇權，也沒有機制可對使用行為進行監控或申訴。換言之，當AI模型默默地「讀」了你的作品，它既不用告知、也不用負責，創作者只能眼睜睜看著內容被重組再利用，而無力可施。
這樣的制度空窗，勢必會在AI商業化應用愈發廣泛的今天，引爆更多的社會與法律矛盾。若我們希望在兼顧創新與權益的前提下推動AI發展，台灣的政策方向勢必需要盡快回應兩個核心問題：其一，是資料取得的合法性如何建立明確的原則與監管機制；其二，是AI生成行為的法律責任，能否透過制度設計有效分配到最能控制風險的一方。
這不代表我們要全面限制AI的訓練與發展，而是要建立一套既合理又透明的使用框架。例如，政府可考慮制定「AI訓練資料標準指引」，明訂哪些資料可被使用、需經授權、或應尊重創作者的選擇權。同時，在AI應用上，針對不同風險程度，可要求開發者進行風險評估、設置追蹤紀錄、並釐清若生成內容侵權或錯誤時的責任歸屬。若我們無法及早建立這樣的法律基礎，將會讓AI的成長變成在制度縫隙中的無責任擴張，最後受傷的只會是創作者、消費者，甚至整體社會信任。
AI的進步不會等人，法律制度更不能原地踏步。從美國的案例中，我們不需照單全收，但應看到背後所帶出的結構性問題。台灣要真正進入AI時代，不能只是科技部門推創新，法制部門也該及早預備好「修路鋪橋」，讓創新不踩過界，也讓創作者不被犧牲。我們不該等到問題爆發，才匆匆補破網。
（作者為科技集團法務）
鳥類 (1)