因為14萬筆AI語料訓練資料,中央社提告台大生!AI訓練在台灣遇到什麼難題?
因為14萬筆AI語料訓練資料,中央社提告台大生!AI訓練在台灣遇到什麼難題?

台大博士生分享的繁體中文資料集遭《中央社》提告,因其包含未經授權的新聞內容。此事件引發關於AI訓練資料著作權爭議,有網友認為《中央社》不該提告博士生,而是最上游的開源平台與爬蟲者。

台大博士生做繁中資料集供AI訓練,遭中央社提告

一位台灣大學博士生、開源志工,在數個月前於 Facebook 的「Generative AI 技術交流中心」社團分享了繁體中文資料集(fineweb-zhtw),如今卻收到檢調寄信通知,原來資料集中包含台灣官方媒體《中央社》的大量新聞報導資料,並已被該媒體提起刑事告訴。

根據《中央社》7 月 7 日發表的聲明,該資料集包含自 2011 年至 2021 年止、約 14 萬筆來自中央社的新聞內容,而這些內容從未獲得該媒體授權。

這位博士生在事件曝光後,已將原本分享的繁體中文資料集貼文刪除,並公開表示會配合檢調調查,目前也將 Facebook 個人檔案鎖上。

中央社:身分不詳才提告,維護新聞產業著作權

《中央社》表示,對於未經授權大量使用該社新聞內容的公司或個人,一向秉持維護著作權的立場,會儘可能取得聯繫要求下架。但本次事件是因為「該公開者之身分資訊不詳」,基於維護權益目的才提起刑事告訴。

該社強調,新聞報導均來自第一線記者採訪整理,有些是經授權的外電消息再由編輯團隊翻譯撰寫,每一則新聞都是記者與編輯的心血結晶。

《中央社》也表示支持《媒體議價法》的推動,盼能與數位平台建立公平合作模式,為台灣媒體環境注入正循環。

中央社提告分享含有未經授權內容繁體中文資料集的台大博士生

中央社應該告誰? Hugging Face V.S 台大博士生

《中央社》在聲明中表達強烈捍衛新聞著作權的立場,但引發網友強烈反彈。

有網友指出,《中央社》應該去告最上游的 Common Crawl,這是國外一個大型公開的網路爬蟲專案,從 2008 年就開始運作,可能早已未經授權爬到了不少台灣媒體報導內容,而不是只針對下游整理和清理資料的台灣博士生提告,因為各家大語言模型包括 OpenAI ChatGPT、Google Gemini、Meta Llama 等都使用 Common Crawl 來訓練模型。

另有網友批評此舉荒謬,認為真正的訴訟對象應該是 Hugging Face,也就是這位台大博士生採用的開源 AI 平台,而非使用資料的台大博士生本身,更有網友痛批:「作為國家通訊社,理應優先維護台灣權益,卻先向自己人開刀,難免令人遺憾。」

不過也有網友支持中央社行使權利,認為目前 AI 訓練市場中,缺乏繁中資料、繁中主權模型、新創等理由,不能當作是作為剝削他人創作內容的藉口。即使是非營利的 AI 訓練用途,也應該經過著作權持有者同意。

數發部:AI訓練陷兩難,正籌備台灣AI語料庫

數位發展部政務次長林宜敬 在《中央社》聲明前,曾針對此事發表看法,認為這是數發部面臨的兩難。

一方面希望保護台灣媒體業與出版業著作權,另一方面又希望民主國家科學家能方便取得具備台灣觀點的中文資料,訓練出具備台灣觀點的 AI 模型。

林宜敬指出,美國科學家會使用大量簡體中文資料訓練 AI 模型,部分原因是中國向來不注重著作權,使用來自中國的簡體中文資料不會有侵犯著作權風險。

而台灣繁體中文資料不但量少,還有著作權風險。因此數發部正積極籌劃《台灣主權 AI 訓練語料庫》,讓世界各民主國家都能安心使用繁體中文資料訓練 AI 模型。

數發部政務次長談中央社提告繁體中文資料集提供者爭議

不過,在數發部的台灣 AI 語料庫正式出爐前,個人使用含有未經授權的繁體中文著作權內容,來製作 AI 訓練資料集,可能仍有法律風險。在生成式 AI 技術快速發展的同時,如何平衡創新與智慧財產權保護,仍是各界需要共同面對的挑戰。

本文授權轉載自《加密城市》,作者:Ariel,原文標題:台大生做繁中資料集給AI遭中央社提告!官媒遭噴:只向自己人開刀

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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