文：張遠博(工總國際處資深專員)

生成式AI加速企業內容產製，也重新考驗圖庫授權與著作權邊界。面對資料來源、輸出近似與責任歸屬等風險，企業應建立可追溯、可審查的AI圖像治理機制。

AI圖像工具普及後真正面對的授權鏈問題

生成式人工智慧（generative AI）已逐步進入企業的日常工作現場。從社群貼文、電商商品圖、簡報視覺、活動主視覺、品牌提案、產品概念圖，到內部教育訓練素材，愈來愈多企業使用Midjourney、DALL·E、Adobe Firefly、Canva AI等工具，加快內容產製並降低設計成本。

過去需要委外拍攝、購買圖庫或由設計師繪製的素材，如今只要輸入提示詞，幾分鐘內即可生成多組圖像。然而，當AI圖像工具開始取代部分圖庫、攝影與設計委外需求，企業真正面對的已不只是效率，而是授權鏈問題：模型資料來源是否具有可說明的授權基礎？輸出結果是否過度接近、甚至替代既有作品市場？企業能否提出可追溯的使用、審查與責任分配紀錄？

AI圖像爭議的核心，不只是「圖像像不像」，而是企業能否說明這張圖從何而來、如何產生、由誰審查，以及風險由誰承擔。

網路公開不等於可自由訓練AI

企業常誤以為，只要圖片公開於網站、社群平台、新聞頁面、圖庫預覽頁或搜尋引擎結果中，就可作為AI生成參考或模型訓練素材。然而，「看得到」不等於「可利用」，「可以瀏覽」也不等於「可以商用」。

依我國《著作權法》關於授權範圍的基本法理，著作利用的地域、期間、內容與方法，原則上應依約定判斷；約定不明的部分，不能逕自擴張解釋為已取得全面授權。因此，公開素材是否可用於模型訓練、微調、資料導入或商業生成，仍須視平台條款、個別授權、素材類型、技術限制與實際使用方式逐案判斷。

圖庫、攝影、插畫、設計圖、品牌素材與角色圖像通常具有明確市場價值。企業若將此類素材上傳第三方AI工具作為參考，或用於微調模型，即可能超出原有的瀏覽、購買、展示或商業刊登授權。AI圖像治理的第一步，就是在上傳前確認：素材能否上傳、能否供訓練或微調、是否得商用，以及平台是否會再利用輸入內容。

國際訴訟爭點已進入具體合規檢驗

Getty Images與Stability AI在英國及美國的訴訟，是圖庫作品與AI訓練爭議的重要案例。英格蘭及威爾斯高等法院於2025年11月判決時，並未直接判定未經授權使用圖庫作品訓練AI是否構成直接著作權侵害。Getty因未能證明相關訓練與開發行為發生於英國，未再以此作為案件核心爭點。

法院認為，Stable Diffusion的模型權重本身並未儲存或重製涉案著作，因此Getty所主張的次要著作權侵害未成立；但Getty就部分涉及浮水印的商標爭點獲得有限勝訴。故此案不能簡化為「AI 訓練已合法」，也不能概括為「AI訓練必然侵權」。美國同類訴訟仍在進行，顯示訓練地點、資料來源、模型架構、輸出內容與權利標示，均可能影響責任認定。

美國著作權局於2025年發布《Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training》，亦未採一律合法或一律侵權的立場，而是強調須依使用目的、資料取得方式、作品性質、使用比例、輸出控制與市場影響進行個案判斷。若資料來源涉及盜版、非法取得或明顯權利瑕疵，且使用結果進一步產生與原作品市場競爭的商業輸出，合理使用主張將面臨較嚴格檢驗。

最新進展顯示，英國案已獲准針對「無形模型是否算侵權物」進行上訴；而美國案更在2026年4月開闢了「商標侵權」的新戰線，且隨著歐盟AI法案透明度義務在2026年全面發酵，國際上對於「黑箱訓練」的容忍度大幅降低。

台灣法制下的合理使用風險

依《著作權法》第3條，重製包括直接、間接、永久或暫時的重複製作。AI模型訓練、微調、資料整理或資料導入若涉及下載、複製、暫存或其他技術操作，可能進入重製權的評價範圍；但是否構成重製、由誰實施、是否已獲授權及能否主張合理使用，仍須依個案技術流程與利用方式判斷。

至於合理使用，仍應回到第65條所定的4項因素：利用目的與性質、著作性質、所利用的質量與比例，以及利用結果對著作潛在市場及現在價值的影響。因此，企業不能只因圖片由AI生成，就認為沒有著作權問題；也不能只因素材來自網路，就認為可自由訓練、上傳、改作或商用。

尤其要注意，「轉化性利用」是美國合理使用脈絡的重要概念，並非我國第65條的明文用語。企業不宜以「AI訓練具有轉化性」作為當然免責依據。生成式AI與傳統文本及資料探勘的差異，正在於其輸出可能直接與圖庫、插畫、攝影或設計服務競爭；若結果足以替代原有授權或委外需求，市場替代效果便成為不可忽略的風險。

結語：AI不是不能用，而是不能沒有治理地用

從圖庫侵權爭議可見，生成式AI的風險不只在於單一圖像是否侵權，更涉及資料來源、授權範圍、輸出結果與責任歸屬。企業不應因內容由AI生成，就忽略可能存在的著作權、商標、契約及品牌信譽問題。

面對AI工具快速普及，台灣產業較務實的作法不是全面禁止，而是建立可追溯、可審查的治理機制。企業應確認工具條款、限制高風險資料上傳、區分內部參考與對外商用用途，並保留生成、修改與審查紀錄；委外製作時，也應透過契約明確約定AI使用、權利擔保及爭議處理方式。

AI可以加速內容產製，卻不能取代企業判斷。未來競爭的關鍵，不只是誰生成得更快，而是誰能在效率之外，同時守住授權、證據與信任。

參考資料

1、全國法規資料庫，〈著作權法〉。（最後瀏覽日：2026年6月27日）

2、章忠信，〈生成式 AI 的著作利用授權議題〉，《著作權筆記》，2024年8月17日。（最後瀏覽日：2026年6月27日）

3、章忠信，〈出席經濟部智慧局114年4月14日生成式AI訓練與著作權議題之權利人意見交流會議發言要旨〉，《著作權筆記》，2025年4月14日。（最後瀏覽日：2026年6月27日）

4、Courts and Tribunals Judiciary, Getty Images (US), Inc. v. Stability AI Ltd [2025] EWHC 2863 (Ch), 4 November 2025.（最後瀏覽日：2026年6月27日）

5、Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Ltd., No. 3:25-cv-06891, U.S. District Court for the Northern District of California.（最後瀏覽日：2026年6月27日）

6、U.S. Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence, Part 3: Generative AI Training: Pre-Publication Version, 2025.（最後瀏覽日：2026年6月27日）