於2026年8月28日Sony Music Publishing、Warner Chappell Music等音樂出版商在美國加州聯邦法院對Anthropic、其執行長Dario Amodei與共同創辦人Benjamin Mann提起著作權侵權訴訟，主張其未經授權即透過BitTorrent等網站違法取得數萬首音樂作品用於訓練AI模型Claude ，因而就每一首音樂作品求償最高15萬美元、每次版權資訊移除求償最高2.5萬美元，所涉總賠償金額粗估高達數十億美元。 值得注意的是，在同一時期，另一家AI開發商Stability AI於2026年8月25日宣布完成7,600萬美元的B輪融資，使該公司總募資金額達到2.32億美元，本輪投資人正好包括Sony Music Group 、Warner Music Group 、Universal Music Group等音樂出版公司。 從訴訟到合作，音樂產業看似矛盾的態度，隱含著作權人「反對未經授權使用」但「支持合法授權與商業合作」的立場。 生成式AI訓練、輸出與著作權 生成式AI涉及之著作權議題極為複雜，從前期訓練開發到後期生成輸出，各階段都可能踩到著作權的紅線。 在訓練開發階段，AI模型為進行學習，勢必需要複製、存取或儲存大量資料，因而觸及著作權法上的「重製」行為；若開發商在將資料提供給AI模型前，進一步對資料進行翻譯或改寫，更可能構成「改作」。 於生成輸出階段，若生成式AI輸出之內容與既有著作實質近似，亦可能有著作權侵權疑慮。甚至，如果將生成式AI產出之成果上傳網路，更可能涉及「公開傳輸」等違反著作權法的問題。 由於生成式AI在訓練與使用的過程中，難以避免會涉及各種著作利用行為，依著作權法，除符合「合理使用」的情形外，均應取得著作權人同意。 生成式AI的利用行為是否構成著作權法之「合理使用」？ 目前AI產業與著作權人間的爭執，大概都和此界線有關 。我國著作權法第44條至第63條之所列舉的合理使用態樣，例如新聞報導、學校教學、圖書館收藏等傳統著作利用型態，難以套用於生成式AI著作利用型態。智慧財產局曾公開表 示，使用他人作品（例如網路上的音樂、照片、繪圖等）進行AI訓練，並不一定構成「合理使用」。 著作權法第65條第2項規定，著作利用是否合於第44條至第63條所定之合理範圍或其他合理使用之情形，應審酌一切情狀並注意以下事項為判斷之基準 ，本條概括條款即成為判斷的關鍵： 利用之目的及性質，包括係為商業目的或非營利教育目的 著作之性質 所利用之質量及其在整個著作所占之比例 利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響 著作權法第65條第2項所稱「一切情狀」，並包含上述判斷基準以外之事實，如利用人是否為惡意或善意、行為妥當性、社會福利、公共領域、著作權之本質目的等。因此，生成式AI對於著作的利用是否可以構成 「合理使用」 ，仍需個案判斷，美國法院也並未全面認定AI訓練合法。 舉例來說，2025年美國德拉瓦州聯邦地方法院於Thomson Reuters控告AI法律檢索公司Ross一案中，就認定Ross使用自第三方LegalEase公司購買之備忘錄訓練其AI模型並不構成合理使用，原因是該備忘錄並未顯著改變Westlaw含有的批註 ；LegalEase公司則於另案與Thomson Reuters達成私下和解 。而同年6月Bartz控告Anthropic一案，法官雖然肯定訓練AI行為本身具轉化性使用，亦即於利用原著作時，賦予與原著作不同之其他意義與功能 ，但以盜版取得書籍存放在資料庫並不構成合理使用。 智慧局「生成式人工智慧著作權指引」 經濟部智慧財產局預計於2026年正式公告 「生成式人工智慧著作權指引」 ，聚焦於生成式AI在開發與訓練階段所牽涉的著作權議題。依照新聞資訊，針對生成式AI訓練階段，智慧局傾向認為，除「不受著作權保護的標的」、「著作財產權存續期間屆滿之著作」及「經公眾領域貢獻宣告（CC0）之著作」屬合理使用範圍，對其餘著作之利用均建議取得合法授權。 此外，指引草案中特別提醒，若生成式AI頻繁產出與既有著作相似的內容，但業者未採取合理預防機制（如警示不當利用方式與法律責任、建立內容過濾機制等），仍可能被認定屬於侵權行為。從相關函釋觀察，主管機關目前對於生成式 AI著作權議題採取相對審慎的態度，並傾向認為原則上仍應取得授權。 給著作權人與AI開發商之建議 觀察國際間AI訴訟與授權合作併行趨勢，對開發商而言，及早取得著作權人授權、建立合作關係以避免訴訟，為較穩健的選擇，而對著作權人來說，與AI開發商合作，亦可從傳統著作利用模式轉型，創造更高的經濟效益之機會。例如AI音樂新創公司Suno原遭環球、Sony Music、華納音樂三大唱片公司聯合提起著作權侵權訴訟，但其後Suno與華納達成和解並簽署授權合作協議，反而完成新一輪融資。 著作權利用型態與策略眾多，值得從頭盤點。從著作權人之立場，可先盤點著作權數量、保護期間及權利是否完整 ，於簽署授權合約前更應該仔細確認授權範圍 ，以最大化智慧財產價值。 從開發商角度，則應全面檢視AI訓練資料是否經過合法授權，如：授權用途約定是列舉，還是明確涵蓋「AI訓練／機器學習」？若訓練資料係透過委外方式取得 ，有無要求廠商保證來源合法或建立相應損害賠償機制？若開發商之著作也被他人用於訓練模型時，是否有充足的證據資料主張權利？上述問題皆需事前確認，以免不慎失去權利保護。 此外，AI生成內容本身是否受著作權保護，亦為另一項重點。將AI當作輔助工具並投入實際創意，或僅由AI的演算功能獨立進行完成，其結果可能大不同。因此，開發商與著作權人宜將法律不確定性盡早納入智慧財產權風險評估範圍內 。 ＊作者為律師
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