隨著生成式AI的爆炸性發展，無論是ChatGPT生產的文章、Midjourney畫出的圖像，或是Suno創作的音樂，甚至是GitHub Copilot協助開發的程式碼，都帶出一個根本性問題：這些AI生成的內容，版權究竟歸屬於誰？數位時代創新長黃亮崢James邀請台灣開源法律網絡共同創辦人、Creative Commons Taiwan Chapter計畫主持人林誠夏，深入探討生成式AI內容的版權歸屬與法律挑戰。

林誠夏指出，依照現行著作權法，著作權是保護創意的法律，創意由誰發出、由誰表達，那個人就是作者，才能擁有著作權。由於AI不是人，無法擁有法律上的權利與義務，所以AI本身不能擁有著作權。使用者若能證明自己是「創意的輸入者」，就可以主張著作權。林誠夏特別強調，著作權法的「美學不歧視」原則，意味著創意的「量」不重要，只要有人類創意存在，即便只有1%，也可主張著作權。

判斷AI生成內容是否受著作權保護，關鍵在於人類創意的表達和掌控能力。林誠夏舉例，中國法院曾判決支持使用者的著作權主張，條件是能夠「重現」相同結果，證明使用者確實把AI當作繪筆的工具。人為創意的注入可以在前（如先畫素描，再請AI補充），也可以在後（修正AI生成圖中不合理的部分）。

關於「致敬」與「抄襲」的界線，林誠夏解釋著作權保護的是「表達形式」而非「思想」。「Coding style, painting style, writing style（寫作技法、繪畫技法、程式開發技法）」都不受保護，可以致敬；但直接抄襲文章、重製畫作、重現音樂則可能構成侵權。法律上判斷抄襲的兩個要素是「接觸的因果關係」和「實質近似」。

對於企業使用AI工具的建議，林誠夏提出幾點關鍵考量：
1.企業應定期進行著作權方面的教育訓練，尤其是在AI快速發展的今日。

2.留意資料的機密性問題。使用雲端AI服務時，機密資料上傳後可能無法監控其後續使用。對處理高度機密資料的企業，建議使用可本地部署的開源AI模型。

3.適當標示AI生成內容。許多平台如YouTube、Facebook已要求標註AI生成內容，這有助於避免市場混亂與法律風險。

4.關注AI授權條款的差異。不同AI平台的授權條款有顯著差異，企業應選擇符合需求的服務。部分付費服務提供更多法律保障，如GitHub Copilot的付費版具有重複檢測功能，可降低侵權風險。

關於正在進行的AI訴訟案件，林誠夏分析Getty Images訴Stability AI一案變數較大，因Getty擁有大量以圖搜圖專利；而開源程式設計師對GitHub Copilot的訴訟，原告勝訴可能性較低。無論結果如何，AI發展趨勢不會逆轉，只是可能影響產業重構的時程。

最後，林誠夏建議企業建立AI使用政策，選擇適合的工具和授權，並實施輸入控制和輸出審核。在使用AI工具時，企業應尋求「合法授權資料」作為訓練和生成基礎，同時平衡AI工具的安全護欄與彈性使用需求。

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