文：鳴權法律事務所陳曉鳴律師
2026年，生成式人工智慧早已不是新奇玩具，而是滲透進新聞編輯室、設計工作室與出版流程的基礎設施。然而，當我們讚嘆AI幾秒內產出媲美人類的文案、插畫與旋律時，背後一個根本性的倫理與法律炸彈正被引爆：這些模型的訓練資料，究竟是一場「公平使用」的技術創新，還是一場精心包裝的「免費使用」大規模掠奪？
這個問題的答案，將決定未來十年媒體、出版業與科技巨頭之間的權力版圖。而此刻，雙方陣營的論述都出現嚴重的盲點。
「公平使用」的辯護，正在失去道德正當性
科技公司最常援引的護身符，是著作權法中的「合理使用」（Fair Use）原則。他們主張，AI讀取數十億筆公開資料，是為了「學習模式」而非「複製內容」，屬於轉化性使用，有利於社會整體創新。然而，2026年的現實是：AI生成的內容已經開始直接與人類創作者在相同市場競爭。當新聞機構耗費巨資進行的調查報導，被AI在幾毫秒內重組成付費牆外的「獨家摘要」；當出版社簽約作家的文風被精準模仿，產出廉價的「仿作小說」上架電子書城，所謂的「轉化性」已淪為掠奪的遮羞布。
更尖銳的矛盾在於：科技公司一邊主張訓練資料是「公開可得」的免費資源，一邊卻將模型本身鎖在層層付費API與企業授權合約之後。這不是公平使用，這是單向的價值萃取——將人類集體的創意公共財，私有化為少數股東的巨額利潤。
創作者要求「報酬」的兩種路徑，與其致命缺陷
主張創作者應獲得AI訓練報酬的陣營，目前分為兩派。第一派是「授權派」，要求科技公司必須取得每位創作者的明示同意並支付費用。這在道德上站得住腳，但實務上幾乎不可能大規模執行。訓練一個大型語言模型需要數兆字元，追溯每一段文字、每一張圖像的權利人，成本將高到足以扼殺所有新創團隊，最終只留下擁有龐大法務與預算的巨頭，反而加劇壟斷。
第二派是「集體補償派」，主張透過著作權集體管理機制，向AI公司徵收「資料稅」或「訓練授權費」，再分配給創作者。這聽起來公平，但分配機制本身就是另一場災難。如何衡量村上春樹的一段文字與一名匿名論壇用戶的留言，對模型訓練的「貢獻度」？在技術上，目前幾乎無法精確歸因。若按資料量分配，只會獎勵大量低品質內容的農場，而非真正具有原創性的藝術家。
2026年，我們需要跳脫「賠償 vs. 豁免」的二元對立
真正的出路，或許不在於「創作者應不應該獲得報酬」這個是非題，而在於重新設計AI時代的價值分配架構。三個具體方向值得深入討論：
第一，建立「選擇退出」的強制技術標準。與其事後追討，不如在模型訓練階段就嵌入尊重機制。2026年，機器可讀的「禁止AI訓練」標籤（如robots.txt的進化版）應成為法律強制要求，讓創作者在發布內容時就能自主決定是否允許被用於訓練。這將「公平使用」從被動抗辯，轉化為主動的知情選擇。
第二，推動「成果溯源與動態分潤」。當AI生成的內容明顯模仿特定在世創作者的風格或實質內容時，應要求平台揭露訓練來源，並建立微支付機制，讓原創者能從衍生商業收益中獲得一定比例。這不是對「訓練」本身收費，而是對「市場替代效應」收費，在法律與倫理上都更站得住腳。
第三，也是最重要的一點：媒體與出版業必須停止將自己定位為「被動的受害者」。與其哀求科技公司施捨授權費，不如集體投資建立「創作者資料信託」（Creator Data Trust）。這是一個由創作者共同治理的資料庫，明確定價、集體談判、透明分配。只有當創作者掌握自身資料的集體所有權，才能從「乞討者」轉變為「談判桌上的對等方」。
2026年的這場戰爭，表面上是著作權爭議，本質上是數位時代生產關係的重組。AI不會消失，創作也不會消亡。但如果我們繼續用20世紀的法律框架與道德直覺，去解決21世紀的價值分配問題，那麼最終的贏家既不會是創作者，也不會是科技公司，而是那些最擅長在灰色地帶遊走的投機者。真正的「公平使用」，必須從尊重創作者的「選擇權」與「談判權」開始重建——否則，AI的每一次華麗輸出，都將是對人類創造力的一次無聲徵收。