生成式AI著作權之歸屬，難道AI生成圖片作品不受著作權保護嗎？

隨著生成式AI快速發展，只要輸入一段指令，就能生成文章、圖片、音樂甚至影音內容。不過，當AI從單純工具逐漸進入到創作流程，AI生成的內容是否有著作權，乃至於AI所生成的內容權利應該屬於誰，諸如此類的著作權議題也隨之出現。本文將從AI生成內容的權利歸屬出發，整理各國規範與發展趨勢，並說明模型訓練及使用AI作品可能涉及的侵權風險。

AI本身到底能不能擁有著作權，就目前主要國家的著作權制度與實務發展而言，AI本身原則上尚無法被認定為著作人並享有著作權。至於人類透過使用AI進行創作後，所產出的成果到底是否受到著作權的保護，則不能單以「使用了AI」就直接認定有或沒有著作權，應該進一步探討「AI擔任的角色」。

AI獨立生成與AI輔助創作，可能產生不同結果

舉例來說，小美輸入「幫我生出一個拿著咖啡杯的貓咪坐在沙發上的圖片」，AI接收指令後自行針對咖啡杯、沙發、貓咪等物品樣式、貓咪坐姿、畫面架構、色彩線條等產出一張照片。小美對於這張照片很滿意，就沒有再進行其他修改了。

小明同樣也想透過AI做出一張貓咪圖，但小明先自行設計構想畫面，再透過AI生成部分素材，並照自己的想法重新調整構圖、修改貓咪的姿勢與背景、增減畫面元素，最後再利用繪圖軟體進行後製，完成最終作品。

1. 小美：AI獨立生成
   以小美而言，單純下指令後由AI直接生成圖片，該圖片屬於AI獨立生成。如果使用者只是提出需求或操作AI工具，而內容的文字表達、構圖、細節或其他具有創作性的部分主要由AI自行決定，人類並未實際參與最終成果的創意形成，這類內容就可能因為欠缺人類的創作投入，而無法成為著作權法所保護的著作。

2. 小明：將AI作為輔助創作工具
   另一方面，小明先透過AI生出圖片後在自行調整整個畫面，且利用繪圖軟體再進行後製，此時AI只是小明創作流程中的工具之一。而使用者對最終成果的內容、結構、呈現方式等作出具有原創性的選擇與調整，例如重新設計、修改或編排AI產出的素材，使最終成果足以呈現創作者本身的創意表達，則其中由人類創作所形成的部分，仍可能受到著作權法保護。至於著作權最終歸屬何人，則仍應視實際創作關係及契約約定判斷。

想讓AI生成內容受到著作權保護，關鍵在於你的創意投入

從小美與小明的例子可以看出，兩人雖然都使用AI進行創作，但小美僅提出「貓咪拿著咖啡杯坐在沙發上」的想法，圖片的構圖、色彩、姿勢及其他具體呈現主要由AI決定；相較之下，小明除了使用AI生成素材外，還進一步依照自己的想法調整構圖、修改內容並進行後製，讓自己的創意實際呈現在最終作品中。因此，AI生成內容能否受到著作權保護，關鍵並不只是有沒有使用AI，而是人類是否對最終成果投入具有創作性的表達。

換句話說，單純輸入Prompt，甚至將Prompt寫得很詳細，都不代表生成成果當然受到著作權保護；反之，若將AI作為輔助工具，並透過具有創意的選擇、修改、編排或後製，使最終成果呈現出自己的創意表達，相關人類創作部分就較有可能受到著作權保護。重點不是操作了多少次AI，而是最終作品中有哪些創意真正來自你。

了解完AI生成內容是否有著作權後，則需進一步了解目前各國對於AI著作權的法規範有哪些？美國、歐盟及亞洲各國近年都陸續針對AI生成內容、模型訓練及透明度等問題提出政策、行政指引或相關規範。不過，各國的制度設計並不完全相同，因此不能將某一國家的AI著作權判斷直接套用到其他國家，所以使用前更應多加注意所適用之該國法律現況。

美歐AI著作權立場相近，但監管方式仍有差異

目前美歐對AI生成內容的著作權立場大致相近，均重視人類作者的創作投入；但在具體規範及監管機制上仍有所差異。

• 美國
  美國著作權局於2025年發布有關AI著作權研究報告「著作權與人工智慧-第二部分：可著作權性（可受著作權所保護）」中，其結論明確指出「只有當人類作者確定了足夠的表達元素時，生成式人工智慧的作品才能受到著作權之保護」。
  而這當中包含了人類對是否實際決定作品中的表達性元素、是否對AI生成內容進行具有創作性的選擇、排列或修改；並肯認如果是將AI當成輔助工具進行創作，或將AI所生素材結合其他的創作作品中，仍可有其著作權之保護的可能。

• 歐洲
  目前歐盟所發布的人工智慧法，未直接決定AI生成內容能否取得著作權，而是從透明度角度建立標記與揭露義務。依AI Act第50條規定，例如與自然人直接互動的AI系統，原則上應讓使用者知道正在與AI互動；生成合成文字、圖片、音訊或影片的AI系統提供者，原則上也應使輸出具有機器可讀的標記，使內容得以辨識為AI生成或操縱。此外，使用AI製作深度偽造內容，或以AI生成文字向公眾提供公共利益事項資訊，在一定情況下亦負有揭露義務。
  至於AI生成內容本身能否取得著作權，歐盟目前並沒有在AI Act中建立獨立的著作權判斷制度，而仍須回歸既有著作權法所要求的原創性與人類創作。歐盟議會近年相關研究與政策討論，亦持續強調著作權仍需以人類創作的重要性，如果作品完全由AI自行生成，而欠缺足以構成創作的人類投入，原則上較難受到既有著作權制度保護

亞洲AI著作權重視人類創意投入，規範方式各有差異

• 韓國
  韓國文化體育觀光部（MCST）與韓國著作權委員會（KCC）近年陸續發布生成式 AI 著作權相關指引。依現行著作權制度，完全由 AI 自動生成、欠缺人類創作性貢獻的內容，原則上無法受到著作權保護；若人類利用 AI 輔助創作，並進行具有原創性的修改、選擇或編排，則人類實際創作的部分仍可能受到保護。
  此外，韓國「人工智慧基本法」於 2026 年正式施行，進一步建立 AI 透明度、安全性及生成內容標示等規範。不過值得注意的一點，韓國音樂著作權協會（KOMCA）亦自 2026 年 8 月起調整 AI 輔助音樂作品的申報標準，要求創作者揭露 AI 使用情形，並確認其中具有人類創作貢獻。整體而言，韓國正逐步從著作權認定延伸至 AI 使用透明度與產業實務管理。

• 日本
  日本對AI著作權採取「訓練」與「生成利用」分別判斷的方式。依日本「著作權法」第30條之4，在符合非以享受著作物思想或情感為目的，且未不當損害著作權人利益等條件下，利用既有著作進行資訊分析或AI訓練，可能無須事先取得授權，但並非所有AI訓練行為皆可當然免責。
  至於AI生成內容，日本文化廳於2024年發布「關於人工智慧與著作權的思考」等官方指引，原則上仍以人類是否具有創作意圖及創作性貢獻判斷著作權保護；若生成內容與既有作品具有相似性及依據性，也可能構成侵權。整體而言，日本制度較著重在促進AI技術發展與保障著作權人權益之間取得平衡。

• 新加坡
  新加坡對AI訓練採取相對開放的態度。2021年「著作權法」設有「計算數據分析（CDA）」例外，在符合合法存取等法定條件下，可將受著作權保護的資料用於資料分析及AI模型訓練，而無須事先取得著作權人授權，但並非所有AI訓練行為皆可當然適用。
  在AI生成內容方面，新加坡仍以人類是否具有足夠的創作性貢獻作為著作權保護的重要判斷基礎。目前新加坡並未採取類似歐盟AI Act的全面性專法，而較偏向透過既有法律、治理框架及產業指引管理AI，整體政策較重視促進AI產業發展與建立負責任的AI治理機制。

• 中國
  中國對AI生成內容的著作權認定，主要透過司法個案判斷。以北京互聯網法院相關案例為例，法院會觀察使用者輸入提示詞、調整參數及反覆修改等創作過程，判斷是否具有足夠的人類原創性投入；因此，AI生成內容並非一律不受著作權保護。
  在行政監管方面，中國則建立較明確的AI內容管理制度。2025年施行的「人工智慧生成合成內容標識辦法」，要求特定AI生成內容採取顯式或隱式標識。整體而言，中國一方面透過司法判斷AI生成內容的著作權，另一方面則透過行政規範管理AI服務與生成內容。

台灣AI著作權趨勢，亦以「人類創作投入程度」為判定核心

台灣目前仍依現行「著作權法」判斷AI生成內容的著作權。依經濟部智慧財產局（TIPO）見解，若完全由AI獨立生成，沒有人類實際的創意投入，原則上無法享有著作權；反之，若人類將AI作為輔助工具，並在創作過程中實際投入創意，則其創作成果仍可能受到著作權保護。

因此，台灣對AI生成內容的判斷重點，並非單純以「是否使用AI」決定，而是回歸人類是否具有實際的創意投入，再依個案具體創作過程判斷是否符合著作權保護要件，即先前所提及的小明例子，小明透過自己的想法重新貓咪姿勢、物品擺放、調整構圖等均呈現出小明本身對於該作品的創意投入。

了解完「AI創作作品有沒有著作權」後，接下來常見的問題就是：生成的內容是否侵權？不過，在討論生成成果以前，還必須回到更前端的模型訓練階段。因為AI必須透過大量資料進行分析與學習，而這些訓練資料如果包含受著作權保護的文字、圖片、音樂或程式碼，也可能衍生重製、授權及合理使用等爭議。

AI模型訓練與生成成果，是兩個不同的著作權問題

討論AI與著作權時，可以將問題區分為「輸入端」與「輸出端」兩個階段來看待：

• 輸入端（模型訓練）：
  AI開發者為了讓模型具備理解與創作能力，需要抓取（Scrape）海量的文字、圖像、程式碼或音樂進行餵養。這個階段的核心問題是：未經同意蒐集、儲存及使用他人的著作進行訓練，是否涉及重製權，以及能否適用合理使用或文本與資料探勘例外？

• 輸出端（生成成果）：
  使用者透過Prompt提示詞讓AI產出內容。此階段除了要判斷生成內容是否具有足夠的人類創作投入而受到著作權保護，也要確認生成結果是否利用了他人作品中受保護的具體表達，並達到實質近似的程度。

因此，即使AI生成結果沒有直接重現或抄襲特定作品，也不能據此推論模型訓練過程完全沒有著作權風險。反過來說，訓練階段曾使用受著作權保護的資料，也不代表每一項生成成果都必然侵權，兩者仍須分別判斷。

AI模型訓練階段的著作權爭議與重製風險

AI模型訓練可能涉及資料抓取、下載、儲存、格式轉換及預處理。在這些過程中，如果對受著作權保護的內容進行複製，便可能涉及著作權人的「重製權」。

不過，涉及重製行為並不當然等於侵權，還須進一步確認訓練資料是否已取得授權、是否屬於公共領域，以及該利用行為能否符合各國的合理使用或法定例外規定。臺灣經濟部智慧財產局也曾指出，AI訓練過程中的資料蒐集、預處理、模型訓練及優化均可能涉及重製；如不符合「著作權法」第44條至第65條的合理使用規定，原則上仍應取得著作財產權人的同意或授權。

近年也有創作者、藝術家及新聞媒體對AI業者提起訴訟，例如「紐約時報」相關案件，即涉及新聞內容是否遭未經授權用於模型訓練等爭議。不過，這類案件仍須依各案的資料來源、使用方式、生成結果及市場影響判斷，不宜直接表述為AI業者已經構成侵權。

AI模型訓練階段，資料蒐集之合理界線範圍

既然訓練過程涉及重製他人作品，是否代表AI研發必然違法？這取決於各國法律對「合理使用（FAIrUse）」或「資料文本探勘（TextandDataMining，TDM）」的界線定義：

• 轉換性使用（TransformativeUse）：
  AI公司普遍主張，訓練模型並非為了單純重製或轉售原作品，而是從資料中分析語言、圖像或其他資訊規律並生成全新的內容，具有不同的使用目的，有極高的轉換性價值，應屬於合理使用。不過，「具有轉換性」只是判斷因素之一，不能因此直接認定所有AI訓練都屬合理使用。尤其當訓練具有商業目的、使用大量具高度創作性的作品，或生成服務可能取代原作品及其授權市場時，仍可能提高法律風險。

• 各國面對AI模型訓練階段之態度：
  前面在提及著作權歸屬時，日本及新加坡均已針對模型訓練階段有所規範，歐盟進一步要求通用目的AI模型提供者制定遵守歐盟著作權法的政策，並公開訓練內容的充分詳細摘要，而非公開完整訓練資料庫。
  臺灣目前沒有專門針對AI訓練設置的著作權例外，主要仍須依「著作權法」第44條至第65條，尤其第65條第2項所定因素，按具體個案判斷是否構成合理使用。
  美國目前亦主要透過個案審查，依「著作權法」第107條的四項因素進行個案判斷，評估使用目的、著作性質、使用質量及對潛在市場的影響來判斷是否構成合理使用，目前並非所有AI模型訓練都當然屬於合理使用。因此，AI模型訓練是否合法，不能只以「是否具有轉換性」作為單一判斷標準，而應同時考量資料取得是否合法、有無取得授權、利用目的與規模、權利人的退出或保留聲明，以及對原作品與授權市場造成的影響。

從AI訓練階段到AI生成成果，我們已經了解著作權的歸屬、法規範趨勢等。然而對於使用者來說，最重要的是如何在使用AI時避開爭議及風險。以下就用四個簡單的方式，告訴大家應該如何避開AI創作所產生的爭議與風險。

確認是否涉及第三人權利，需多加留意

• 肖像權與姓名權、個人特徵：
  若輸入特定公眾人物、著名人物或他人真實姓名作為指令或提示詞，要求AI生成其肖像或特定風格作品，尤其用於廣告、代言或其他商業用途時，應特別確認是否取得適當授權，如未取得授權建議應避免使用。另應避免上傳特定公眾人物、著名人物或未經他人授權之肖像圖片進行深偽變造生成其他作品，以免侵害他人肖像權或個人特徵權利。

• 商標權與品牌元素：
  留意生成圖片或文字中是否帶有知名品牌的Logo、企業標誌或獨特包裝設計，以免在商業用途中造成混淆使消費者誤認與該品牌具有合作、授權或其他關係而構成商標侵權的風險。

• 聲音變造與模仿：
  AI模仿或變造特定人物的聲音，涉及的法律問題不一定僅限於著作權；若高度模仿名人、歌手或其他特定人士，使他人誤認為本人發言、演唱或代言，仍可能涉及人格權、姓名肖像等人格利益、不實廣告或其他法律責任。

生成內容若明顯近似既有作品，使用前應特別留意

• 實質相似性排查：
  產出成果後，可利用反向圖片搜尋（如GoogleImages）即以圖搜圖或文字比對工具，確認生成內容是否與網路上已存在的特定著作高度相似，以降低風險。

• 避開指定模仿特定作品：
  若指令或提示詞中明確提及某知名角色、著作或具有高度識別性的創作元素，且產出極為相似之成果，後續公開或商業利用時可能增加著作權侵權風險。倘發現生成成果與特定作品過於相似，建議重新生成、調整相關元素或進一步確認權利狀態後再使用。

確認AI平台服務條款，釐清商業使用規範

• 商用授權範圍：
  各平台（如Midjourney，ChatGPT，GenApe等）對於免費版與付費會員、或依其使用方案，對生成內容的權利歸屬、商業利用、再授權及使用限制可能有所不同。使用前務必仔細閱讀服務條款（TermsofService），確認是否供預定用途使用。

• 平台聲明與使用者義務：
  AI平台通常會透過服務條款約定使用者應遵守相關法律及第三人權利，並可能就生成內容的合法性、正確性或第三人權利風險設有免責或責任限制。了解該聲明與免責條款後，才能於使用上多加防範與注意，降低後續生成內容可能面臨爭議時的風險。

AI生成內容發布前注意相關揭露規範

• 標註AI輔助生成：
  隨著各國逐步建立AI相關規範與各大社群平台（如Meta，YouTube，TikTok等）亦陸續建立AI生成或變造內容的揭露機制，若內容涉及高程度AI生成的影音或圖像，應依規定主動標籤或聲明，避免誤導大眾。

• 確認特定場合之AI揭露：
  若AI內容用於商業合作、學術研究、投稿或競賽，應另外確認契約、主辦單位或相關規範是否限制使用AI，或要求揭露AI的使用情形；若未依規定揭露，即使未必構成著作權侵權，仍可能涉及違反契約、投稿規範或競賽規則等問題。

生成式AI的出現，並不代表創作的價值被AI取代，反而提供了一種新的創作方式。了解 AI 著作權的原則與使用界限後，可以將 AI 視為協助創意實現的工具。透過GenApe，從一個 Prompt 開始，將腦中的想法轉化為文字、圖片等內容，再透過自己的選擇、調整與修改，讓創意真正呈現在作品中。AI 可以協助你跨出創作的第一步，而作品最終如何呈現，仍取決於你的創意與選擇。