生成式 AI 的法律邊界：當創意不再專屬於人類，我們該如何守護商業護城河？

在科技迭代的浪潮中，我們正經歷著一場前所未有的生產力革命。從 ChatGPT 的文字生成到 Midjourney 的圖像創作，AI 已經不再僅僅是輔助工具，它更像是一位不知疲倦的超級員工。然而，當我們沉浸在「一鍵生成」的高效紅利時，一個巨大的陰影正悄然籠罩在商業世界的上空——那就是法律的邊界。

這是一個充滿矛盾的時刻：一方面，企業渴望利用生成式 AI 降本增效；另一方面，對於產出的內容究竟屬於誰、是否侵權，以及如何保護輸入的商業機密，大多數人仍是一知半解。

如果 AI 生成的程式碼被判不具著作權，你的軟體護城河還存在嗎？如果你的行銷素材不慎使用了受保護的風格，誰該為此買單？

為了拆解這個複雜且迫切的議題，我邀請了瀛睿律師機構創辦人簡榮宗律師。簡律師不僅具備深厚的法律專業，更有著豐富的財金與產業創新歷練。在這場深度對談中，我們不談晦澀的法條背誦，而是從商業邏輯出發，探討在 AI 時代，企業與創作者該如何重新定義「原創」，並在法律的灰階地帶中，構建起自己的安全防線。

著作權的核心戰場：人類精神的創作與 AI 的運算

要理解 AI 的法律爭議，我們必須回歸第一性原理：著作權法保護的究竟是什麼？

簡榮宗律師在對談中一針見血地指出，著作權法的立法初衷，是為了保障「人類」的精神創作。這是一個非常關鍵的底層邏輯。在目前的法律實務見解中，無論是台灣、美國還是歐盟，普遍認為只有人類的創作才能享有著作權的保護。

這引發了一個有趣的商業悖論。當你輸入一串精密的 Prompt（提示詞），讓 AI 產出一幅精美的畫作，這幅畫的著作權屬於誰？

若依照現行見解，如果 AI 僅僅是根據指令生成結果，而人類在過程中沒有進行「精神創作」的介入（例如後期的修改、繪製或高度具體的構圖設計），那麼這張圖很可能被視為「非人類創作」，進而落入公共領域（Public Domain），這意味著任何人都可以免費使用它，你無法主張權利。

這對企業來說是一個巨大的警訊。如果你花費巨資訓練 AI 模型或生成內容，卻發現這些產出無法被法律保護，你的資產價值將大打折扣。因此，簡律師強調，未來的競爭力或許不在於「生成」本身，而在於人機協作過程中的「人類貢獻度」。企業必須保留創作過程的軌跡，證明人類在 AI 生成之後，進行了實質性的篩選、編輯或再創作，這才是守護著作權的關鍵鑰匙。

委託與被委託的博弈：合約中的「權利擔保」新思維

在商業場景中，最常見的風險來自於「外包」。當你委託廣告公司設計主視覺，或是請工程師開發程式碼，對方為了加速交付，使用了生成式 AI，這中間便埋下了兩顆地雷：

1. 權利歸屬地雷： 如果廠商交付的作品全是 AI 生成，如前所述，這可能導致你付了錢，卻買到一個沒有著作權的商品。
2. 侵權地雷： 生成式 AI 的訓練資料庫可能包含受版權保護的作品。如果 AI 生成的圖像意外地與某位藝術家的風格或作品高度雷同，業主可能會無端捲入侵權訴訟。

面對這種新常態，簡榮宗律師提出了一個極具實操價值的建議：重新審視並修訂你的合約條款。

過去的合約條款通常只規範「著作權歸屬」，但在 AI 時代，這遠遠不夠。現在的合約必須加入嚴格的「權利擔保」（Indemnification）條款。

如果你是發包方（甲方），你必須要求乙方在合約中聲明：交付之作品是否使用了生成式 AI？如果使用了，使用了哪些工具？更重要的是，乙方必須擔保該作品不侵害第三方權益。一旦發生侵權爭議，所有的賠償責任、訴訟費用與律師費，都必須由乙方承擔。

反之，如果你是接案方（乙方），你也需要保護自己。你應該在合約中明確告知甲方，這部分內容是由 AI 輔助生成，並就 AI 工具本身的法律風險（如平台的使用條款）進行免責聲明，而非無上限地承擔不可控的演算法風險。

在 AI 時代，合約不只是交易的憑證，更是風險轉移的防火牆。

數據煉金術的代價：個資保護與營業秘密的兩難

生成式 AI 的強大來自於海量數據的餵養，這也帶出了另一個深水區議題：個資與機密。

許多企業急於導入 AI 進行客戶數據分析或內部知識管理，卻忽略了隱私權的邊界。簡律師提醒，當我們將客戶的個人資料（Personal Data）「喂」給 AI 時，必須極度審慎。依據個資法，使用個資必須在特定的目的範圍內，且通常需要當事人的同意。

如果企業直接將含有客戶姓名、電話或消費紀錄的原始數據上傳到公開版的 ChatGPT 進行分析，這不僅可能違反個資法，更是一種極度危險的行為。因為這些數據可能會被 AI 模型吸收，成為其訓練的一部分，甚至在未來的某個時刻，被生成給你的競爭對手看。

這就引出了「營業秘密」（Trade Secrets）的保護議題。

著名的案例就像三星工程師曾將機密程式碼上傳至生成式 AI 尋求優化，結果導致機密外洩。簡律師強調，營業秘密的成立有三個要件：秘密性、經濟價值、以及合理的保密措施。

如果你隨意將公司機密輸入到一個公開的、會利用輸入數據進行模型訓練的 AI 工具中，你在法律上就很難主張你有採取「合理的保密措施」。一旦機密外洩，你將失去營業秘密法的保護。

因此，企業在使用 AI 時，必須建立嚴格的 SOP（標準作業程序）：
1. 資料分級： 嚴格定義哪些數據可以上傳，哪些絕對禁止。
2. 去識別化： 在進行數據分析前，必須將個資進行去識別化處理。
3. 工具選擇： 對於高機密需求，應優先考慮使用企業版（Enterprise）或本地部署（On-premise）的 AI 模型，確保數據不會被回傳用於公共模型訓練。

建立 AI 治理的範本：從防堵到疏導

在訪談的最後，我們談到了企業該如何建立內部的 AI 使用規範。很多公司的第一反應是「全面禁止」，但在我看來，這不僅不切實際，更會扼殺創新的可能。

簡榮宗律師建議，企業應該從「防堵」轉向「治理」。我們可以參考目前國際上或部分領先企業的 AI 使用範本，制定明確的內部政策。這個政策不應該只是冷冰冰的條文，而應該包含具體的場景指引：

• 員工可以使用哪些 AI 工具？（建立白名單）
• 產出的內容如何標註？（強制標示 AI 生成）
• 輸入數據的紅線在哪裡？（明確的資料外洩防範機制）

當法律跑得比科技慢時，企業的自律與規範就成為了最重要的風險控制手段。

結語：法律是護欄，也是導航

這次與簡榮宗律師的對話，讓我對 AI 時代的商業規則有了更清晰的認知。我們往往將法律視為創新的阻礙，但在生成式 AI 的蠻荒西部中，法律其實是保護我們不至於迷失方向的護欄，甚至是能夠利用規則優勢超車的導航。

技術本身是中性的，風險與價值取決於使用者的智慧。未來的贏家，不會是那些單純擁有最強 AI 工具的人，而是那些懂得在法律框架下，安全、合規且最大化利用人機協作價值的企業。

在這個充滿變數的時代，我想留給大家一個思考題：當你的競爭對手正在毫無顧忌地使用 AI 加速時，你是否已經建立了一套既能保護核心資產，又能釋放 AI 潛能的法律戰略？ 這或許才是你真正的護城河所在。