AI生成的內容可以商用嗎?企業該如何避免侵權?關鍵就在「使用條款」裡...
AI生成的內容可以商用嗎?企業該如何避免侵權?關鍵就在「使用條款」裡...

許多企業都希望盡快導入 AI 技術來提升員工的工作效率。然而有能力自行建置 AI 服務的公司並不多,大部分會先從使用外部 AI 工具著手。企業在評估該選用何種 AI 工具時,往往著重在產品的功能面,將能滿足工作需求列為首要的標準,卻時常忽略AI 工具潛藏的諸多使用限制,致生危及企業之風險甚至實質損害。

本文將從這些 AI 工具的使用條款切入,從對於用戶的規範探討 AI 生成內容的歸屬、使用的權利、現階段的法律風險,以及企業如何在發生爭議時能最大限度維護自身權益。

從使用條款觀察 AI 生成內容的權利歸屬

對企業來說,為了讓內容能夠專屬於自己而不被他人所干涉,從內部自行產出是最安全的選擇。但問題來了,以往只要聘請員工產生內容,就不太需要擔心後續的使用,如今 AI 技術一日千里,已悄悄滲透進日常作業中。如果內容是由 AI 所創作,權利是屬於企業、AI 服務提供商、還是 AI 自己?公司要如何捍衛自己的權利?

從使用條款來看,大部分的聊天機器人,例如 ChatGPT、Gemini,都明確放棄對這些生成內容的權利,以讓使用者安心。也有部分服務商是將內容的擁有權,以額外的付費方案進行販售。例如繪圖工具 Midjourney 要求年收入超過 1 百萬美元的公司,必須訂閱較昂貴的「Pro」或「Mega」方案,才能擁有內容的所有權。企業若違反服務條款,偷偷使用免費帳號生成圖片再做商用,會衍生許多潛在風險。

另外,也有少數較為積極的 AI 服務提供商,明確表示認為自己擁有這些內容的著作權。例如音樂生成服務 Suno,就強調自己擁有用戶生成音樂的所有權利,如果使用者開通付費訂閱方案,Suno 才會將權利「轉讓」給用戶。如果是免費訂閱,Suno 就只給予用戶使用音樂的「授權」,而且只能作為私人使用,不能用於商業用途。這是筆者目前所知,對於使用者最不利的條款之一。如果免費訂閱的使用者將 Suno 所生成的音樂拿來商用,Suno 可以依使用條款進行處置,例如關閉使用者的帳戶並刪除資料。若未來法院判定 AI 音樂可以享有著作權,Suno 甚至可以起訴自己的使用者侵犯著作權。

法律跟不上科技演進帶來的潛藏風險

要特別注意的是,目前世界上大部分國家,都還未認定 AI 作品可以享有著作權,所以即使發現第三方使用了近似的內容,使用者也未必能主張對方侵害自己的著作權。

因此,即使 AI 服務商透過使用條款明確指出權利歸屬於使用者,充其量也只能解釋為:AI 服務的提供者不會與使用者爭奪內容的所有權,而使用者則應做好「如果我利用了 AI 技術,內容一經公開,就可能缺乏保護手段」的心理準備。這是現行法律制度尚未跟上科技發展,衍生的風險之一。

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《Zarya of the Dawn》是美國藝術家 Kris Kashtanova 的漫畫作品。美國著作權局在 2023 年做出決定:由於圖像部分是由 AI 工具 Midjourney 所生成,無法受到著作權保護。(圖片來源:wikipedia,此作品已進入公領域。)
圖/ Wikipedia

為了降低現階段潛藏的法律風險,企業仍然有一些配套措施可以使用,例如:

1.若生成的素材要在公司外部使用,例如行銷文案、廣告圖片等,務必在內容生成後讓員工進行「人工」調整、後製才能向外發布,以免被認定為單純是 AI 的直接輸出,而失去著作權保護。

2.只在企業內部使用 AI 生成的內容,而不對外公開,也就是以營業秘密來保護這些內容資產。

由於 AI 生成內容在法律上的地位尚未有定論,大多數開發商都避免提及著作權的歸屬。事實上,許多 AI 工具的使用條款中也都清楚說明,AI 系統會向不同的使用者,輸出非常接近甚至相同的內容,這些都是未來潛在的爭議來源。

用戶仍要承擔生成內容的法律責任,但部分廠商給予擔保

在對外發布利用 AI 產生的內容時,如果引起爭議,例如侵害著作權、侵犯第三者的隱私、誹謗他人,或是因為內容有錯誤、偏見而導致他人權益受損時,使用者自然必須擔負法律責任,無法以內容是 AI 生成為理由來免責。

有一些大型的 AI 服務供應商,如 Google、Microsoft 會為 AI 產出的內容提供著作權的擔保。簡單來說,如果發布內容被第三方指控侵害著作權,AI 服務供應商會提供法律上的協助,或是直接補償使用者因為相關指控而造成的損失。不過此類補償通常設有上限。以知名的影像軟體 Photoshop 為例,針對其生成式 AI 功能 Adobe Firefly,就只承諾最高 10,000 美元的賠償責任。

另外,如果使用者是蓄意產出侵權內容,AI 服務商自然不提供擔保。部分廠商甚至明確要求使用者要利用特定的檢測工具來檢查輸出內容是否侵權,結果沒問題才有可能提供擔保。例如輔助撰寫程式碼的 Github Copilot,就要求使用者開啟重複偵測過濾器(Duplicate Detection filtering),來檢查內容是否與已知的程式碼重複

應特別注意的是,此類擔保大多也只針對企業客戶帳號,個人則往往不受保障。也有部分廠商將此作為付費方案的附加服務,例如 Adobe 只承諾為購買 Creative Cloud Pro 等方案的企業用戶提供輸出內容的擔保。

用戶生成內容可能被用來訓練 AI、或直接被公開的風險

最後,大多數 AI 服務提供商,都希望可以將用戶生成的內容,作為後續改良 AI 系統或是行銷之用。這當然非企業所樂見。為了減少企業對於機密及隱私的顧慮,大部分廠商都提供了配套措施。例如 OpenAI 針對商業使用者,已經預設不將內容用來訓練 AI,以免企業員工意外上傳公司機密,而一般使用者則可以手動在系統設定中關閉此功能。

有些廠商刻意設置障礙,例如需要寫信給客服才能讓自己的內容退出 AI 訓練。相較之下,圖像生成軟體 Canva 就十分友善,除了給予使用者便捷的退出方式外,針對教育工作者的帳號,Canva 也承諾不會把內容拿來訓練 AI。

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筆者較常使用的 ideogram,也會展示近期使用者所生成的熱門圖片。(截圖自 ideogram 官網首頁)

還有些 AI 廠商會進一步將生成的內容公開。這種作法在專門生成圖片的 AI 服務上十分常見。由於圖片、影片具有強大的視覺渲染力,所以 AI 廠商往往會藉由公開使用者生成的精選內容,來幫助行銷自己的服務。在 Midjourney 中,每一張生成的圖片都會在官方的 Discord 論壇上公開,並開放他人二次創作。

但對於許多企業客戶來說,內容被公開會造成很大的風險。例如原本想要作為廣告行銷的圖片,如果被公開且允許他人二次創作,有可能造成產品提早曝光,甚至影響到企業形象。

為解決以上問題,Midjourney 提供了「隱身」(Stealth)功能,但必須要購買前面提到的「Pro」或「Mega」方案才能使用。Adobe 的 Firefly 也採用了類似的作法,如果使用者不是付費的用戶,輸出的內容就會自動授權給 Adobe 使用。同樣是創作影像的服務,Canva 的使用條款就相當尊重使用者,除非使用者自行分享,不然內容只有自己會看到。

結語:外購 AI 請詳閱使用條款,自建服務應注意資安破口

對企業來說,使用外部所提供的服務,雖然可以快速導入 AI 技術,提升工作效率,但也會使相關的權利義務複雜化。因此在使用之前,應仔細閱讀各個 AI 服務的使用條款。

另一方面,雖然企業可以自行打造 AI 服務來避免以上爭議,但除了要投入更多資源做開發及後續維護外,也應該考量本身的資安系統,是否能夠做到與科技大廠如 Google、Microsoft 相同的標準,以免弄巧成拙,反而形成更大的資安破口。

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本文授權轉載自:經理人,作者為袁如陵

關鍵字: #AI
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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