生成式 AI 與著作權：2026 年值得關注的法律發展
引言：AI 創作的繁榮與法律的十字路口
當前生成式 AI 技術正以前所未有的速度爆發，AI 已能從無到有寫出深度報導、繪製大師級畫作，甚至生成高畫質影像。然而，技術發展的速度遠快於法律制度的調整，AI 與著作權之間的衝突正成為全球關注的重要議題。截至 2026 年初，全球針對 AI 企業的版權侵權訴訟已突破 70 件。當演算法與法律條文正面對撞，我們必須嚴肅自問：在這個 AI 與人類共同創作的時代，法律如何重新定義「原創」？這不僅是技術開發者的難題，更是 2026 年所有企業與創作者必須正視的重要課題。
一：訓練資料合法性成為 AI 發展的重要課題
2025 年至 2026 年，多起指標性訴訟陸續進入實質審理後，AI 產業對於訓練資料來源與授權問題的重視程度明顯提高。
在 Bartz v. Anthropic 案中，Anthropic 因被指控使用影子圖書館下載大量未授權書籍而面臨訴訟，相關案件也引發外界對 AI 訓練資料合法性的廣泛討論。法院初步認為 AI 訓練具有一定程度的轉化性（transformative use），但是否構成 fair use（合理使用）仍須依個案事實綜合判斷。相較之下，Anthropic 大量下載並保存盜版書籍的行為，則可能涉及獨立的著作權侵害問題。
Copyright Alliance 執行長 Keith Kupferschmid 指出：「這筆鉅額和解金不僅是出版商與作者的勝利，更證明了我們長期的觀點：AI 公司絕對負擔得起授權費用，這並不會損害其創新能力。」
從近期案件發展來看，大型出版集團正逐漸成為 AI 著作權訴訟中的重要原告。 過去如 Kadrey v. Meta 案中，個體作者常因難以證明「市場損害」而失利。但 2026 年的 Elsevier v. Meta 案標誌著情勢的反轉。Elsevier 等出版集團主張其擁有完整的授權市場與交易資料，較有機會提出具體證據，說明 AI 模型對既有教科書與學術授權市場可能造成的影響。此案可能成為未來法院評估 AI 訓練市場替代效果的重要指標，當具備數據優勢的「機構型原告」進場，這類案件可能影響法院未來對市場替代效果的認定方式。
二：「訓練」不等於「生成」——模型權重並非「像素複製品」
近年的生成式 AI 訴訟顯示，法院已逐漸從抽象的法律爭議，進一步進入模型訓練與生成機制的技術層面。其中一項重要發展，是將「訓練資料的使用」與「生成內容的輸出」分別進行法律評價。
Getty Images v. Stability AI 案凸顯出生成式 AI 訴訟中的一項核心問題：模型權重與原始訓練資料之間究竟應如何進行法律評價，目前較常見的技術觀點認為，模型權重儲存的是統計關聯與特徵分布，而非原始圖像內容本身：
* 技術定性： 權重檔中並不包含原始圖像的像素，它儲存的是「統計特徵與規律關聯」。因此，模型權重是否構成著作權法上的重製物，仍有待司法實務持續發展。
* 生成的輸出（Output）： 儘管模型學會了「風格」，但「風格」本身不受保護。只有當 AI 產出的圖像與原作品達到「實質相似」（如出現殘缺的 Getty 浮水印）時，才會觸發侵權與商標淡化責任。
| 階段 | 法律風險 | 2026 年重點 |
|---|---|---|
| 數據訓練資料的使用 | 訓練資料授權與來源合法性 | 確保資料來源合法，避免使用未授權或盜版資料 |
| 生成內容的輸出 | 實質相似性、商標混淆與內容侵權 | 建立內容過濾與風險控管機制 |
三：機器依然不是「人」——美國法院對 AI 生成作品著作權保護的最新立場
2026 年 3 月，美國最高法院正式拒絕受理 Thaler v. Perlmutter 案的調卷令聲請，這使美國司法體系對 AI 作者資格的立場更加明確。
美國著作權局（USCO）與聯邦法院堅持 「人類原創性（Human Authorship）」 是登記著作權的必要條件：
1. Creativity Machine 不具作者資格： 機器不是自然人，無法形成「創作意圖」，亦不能作為「僱傭創作」的受雇人。
2. 權利保護上的限制： 若作品完全由 AI 生成、缺乏人類實質控制，無法取得美國著作權保護。企業將無法以此主張排他權利。
全球實務分歧： 值得注意的是，「中國北京互聯網法院於『春風送來了溫柔』AI 圖片著作權案中認為，若使用者在提示詞設計、參數調整、結果篩選等過程投入足夠智力勞動，AI 生成圖片仍可能構成受著作權法保護的作品。」這種分歧將導致跨國企業在保護 AI 生成資產時面臨嚴峻的司法邊界挑戰。
四：2026 年監管拼圖全面生效——「布魯塞爾效應」下的台灣企業壓力
2026 年是從「法律真空」轉向「強制執行」的一年。歐盟《人工智慧法案》（EU AI Act）的適用範圍不僅限於歐盟境內，也可能對向歐盟市場提供 AI 服務的境外企業產生影響。
| 法規 | 2026 關鍵時程 | 核心影響 |
| 歐盟 AI Act | 2026/08/02 | 高風險系統義務生效，只要 AI 輸出在歐盟境內被使用，台灣研發端亦受管轄（罰鍰依違規類型不同，最高達全球年營收 7%）。 |
| 台灣 AI 基本法 | 2026/01/14 | 確立「以人為本」，數位發展部將發布高風險分類指引。 |
近年來，各國司法實務也逐漸強調企業對 AI 系統所負的注意義務。 建議大型企業可建立「AI 系統登記機制（AI System Registry）」，詳細紀錄數據來源與訓練細節。雖然目前並非法律明文要求，但建立相關紀錄有助於企業進行風險管理與合規證明，更是為了在面臨類似中國「奧特曼案」（涉及生成式 AI 平台產生侵權圖片的責任認定）反映的間接侵權責任風險時，能以此證明已盡「合理注意義務」的技術防護。
五：從資料擷取到授權合作——生成式 AI 的新發展方向
近年來，Adobe、環球音樂等企業開始透過授權合作與內容來源管理機制，降低生成式 AI 的法律風險。
1. Adobe Firefly 的潔淨數據： 透過 Adobe Stock 授權與「內容憑證（Content Credentials）」技術，確保每一張生成的圖像都具備「商用賠償保障」。
2. 雙層防禦機制： 在 2026 年，創作者擁有「法律上的選擇退出（Opt-out）」權利（歐盟 AI Act 第 53 條），而 UMG 與 Udio 的合作則進一步推動了「商業上的主動加入（Opt-in）」模式。
這種轉型意味著 AI 的競爭已不再純粹是演算法的較量，而是關於如何建立兼顧創新與權利保護的內容治理機制。
結語：演算法與法律條文之間的權力重構
2026 年可能成為 AI 法律治理的重要分水嶺，隨著多起指標性訴訟進入實質審理階段，以及歐盟與各國陸續建立監管框架，企業在開發與部署生成式 AI 時，已無法再忽略資料來源、模型治理與內容責任等議題。隨著多起 AI 著作權訴訟持續推進、美國法院重申人類原創性原則，以及歐盟法案逐步生效，AI 技術的開發者與使用者都不能再心存僥倖。
從近年的訴訟與監管發展來看，資料授權、內容治理與風險管理正逐漸成為 AI 創新生態的重要基礎。無論是訓練資料的取得、生成內容的管理，或是 AI 作品的權利歸屬，企業都需要建立更完整的治理機制。
未來企業的競爭力，除了模型能力之外，也將取決於其是否能建立透明的資料治理流程、清楚的權利授權模式，以及可被驗證的合規機制。隨著 AI 技術持續發展，如何在創新與權利保護之間取得平衡，將成為各國法律制度與產業實務共同面對的重要課題。
參考文獻
* Bartz et al. v. Anthropic PBC, N.D. Cal. (2025).
* Elsevier Inc. et al. v. Meta Platforms, Inc. et al., S.D.N.Y. (2026).
* Thaler v. Perlmutter, 130 F.4th 1039 (D.C. Cir. 2025); Cert. Denied (U.S. Mar 2, 2026).
* Getty Images (US), Inc. & Ors v. Stability AI Ltd, [2025] EWHC 2863 (Ch).
* European Commission, Regulation (EU) 2024/1689: Artificial Intelligence Act (2024).
* 中華民國立法院, 人工智慧基本法 (2026).
* Copyright Alliance, AI Copyright Lawsuit Developments in 2025: A Year in Review (2026).
* Adobe Firefly, Commercial Indemnification and Safety Infrastructure Whitepaper (2026).
推廣組 簡玉菱 / 本文搭配AI工具進行寫作輔助
由於AI技術發展迅速，以上內容截至2026年6月10日整理完成，僅供參考。