AI與IP之間的版權衝突

生成式AI正快速滲透影視、動漫與內容產業，顯著改變IP營運者在成本上的考慮與創作模式。IP持有者與製作公司透過簡單指令，即可藉助AI生成作品外、無論是長片、短片、劇情與角色插畫都可包辦，大幅降低創作成本之餘，更重要是提升產出效率(據了解，以前做5分鐘動畫片，最短也需以月計，但現在三、五天就能完成)。但此趨勢在提升產業效率的同時，亦引發關於訓練數據來源、輸出內容版權及侵權責任的關注。

AI生成內容靠的是參考及運用上大量外來的網絡上能搜尋到的資料，包含自全球創作群的文本、圖像、音樂與影像作品。部分訓練素材可能未獲版權持有人授權。當AI為個別IP生成新內容時，模型必然是透過吸收、重組外來的創作元素。

更棘手的是AI模型的「黑箱」特性。IP持有者與內容創作者難以查證模型參考過哪些具體素材、是否使用過受保護作品，或在輸出過程中是否重現了特定表達形式。被侵權的創作者在版權爭議發生時，舉證與溯源困難，形成「創作無痕、責任難追」的客觀現實。

近年多國已出現相關訴訟與判決，反映法律界線逐步清晰化。美國已有多宗作家及媒體機構起訴AI公司的案件，核心爭拗點包括訓練數據是否構成侵權、AI輸出是否不當展現受保護內容。德國法院亦曾就歌詞重製問題裁定OpenAI侵權，顯示法院開始處理AI模型訓練與輸出所引發的版權責任。這些案例顯示，雖然相關法律仍在發展中，但法院已開始對AI版權問題作出實質裁決。

對於AI訓練數據的合法使用範圍、AI輸出內容的版權歸屬，以及在公共、商用、學術不同情境下的侵權責任如何界定，我認為各地政府及法律界都有責任須透過與業界溝通來作進一步釐清。但究竟AI公司須如何配合、把大數據運作方式向外界透露多少、增加透明度的質量，都需要靠法律基礎來加以闡釋。

AI令IP創作提速降低成本是大勢所趨，但文創產業的核心價值仍在於原創。若版權灰色地帶長期存在，將可能削弱創作者權益。如何界定AI訓練數據邊界、釐清商業責任、建立可執行的合規機制，是監管者與業界必須共同面對的課題。我們須盡快推動相關立法與推出產業指引，包括明確訓練數據豁免條件、建立「選擇退出」機制以保障版權持有人利益，以及為企業提供使用AI工具的合規框架，以保障創意生態的可持續發展。

新聞業界過去超過十年的頹勢，不多不少都是因為搜尋引擎把新聞內容免費提供給受眾，結果就是搜尋引擎「賺大錢」。但世界各地的新聞業就出現大幅虧損及萎縮，這種「我種菜，你收割」的不公，近年才有西方個別國家政府以國家法律機械來向搜尋引擎以法律手段爭取，才稍見改變。如果任由AI再一次走著搜尋引擎的營運路線，結果其實不言而喻，我們必須引以為戒。