免費下載：《7 天掌握 AI 寫作關鍵》、5本AI部落格電子書、7份PDF教學與AI流量變現藍圖線上講座
免費索取

Stable Diffusion 會不會有版權問題？

董正隆on

Stable Diffusion 會不會有版權問題？答案是：不一定，但使用方式與資料來源決定風險。若訓練資料包含受著作權保護的作品且未取得授權，或輸出內容高度複制原作，可能構成侵權；反之，若遵循授權、標註並以具原創性的輸出為主，風險相對較低。就台灣而言，著作權法以原創性與授權為核心，合理使用與引用在特定情境下有界限，實務上模型開發與應用方需檢視訓練資料來源、輸出內容之創作性與是否適用合理使用，確保符合法規與倫理。

這個問題之所以重要，是因為在台灣，AI 生成內容的商業與創作活動日益頻繁，明確的版權框架與風險認知能協助企業、設計師與內容創作者避免侵權、取得正當授權，並促進本地創新與市場的透明度。

文章目錄

台灣著作權法下 AI 產生內容的歸屬與風險：以 Stable Diffusion 訓練資料與再創作的實務案例與最新法制解析

在台灣的著作權法框架下，AI 產出內容的歸屬與風險核心在於訓練資料的使用、再創作之結果的法定地位，以及商業用途下的授權與責任分配。就以 Stable Diffusion 等模型為例，若訓練資料包含受保護作品且未經授權於台灣境內外使用，原創者對於模型中內容的再現可能主張侵權或出現派生作品的爭點；反之，若訓練資料已取得適法授權，或以可商用且經合法取得的資料集為基礎，则風險相對降低。就「再創作」而言，生成內容若在實質上指向原作的特定表現、角色或風格，仍可能觸及侵害或誤用的問題，因此實務上建議明確標示來源、避免過度模仿、並於商業使用上落實授權條件。就法制走向與實務操作而言，台灣現行《著作權法》與相關法規逐步提供了資料蒐集、機器學習與自動生成內容的實務框架，並強調透明度、可追溯性與倫理審查作為風險控管核心；對於內容創作者與平台方，關鍵做法包含：取得合法授權、建立內部審查機制、健全版權聲明與使用條款、落實可區分原創與再創作標示、以及在商業場景中遵循相容的授權範圍。這些做法不僅提升合規性，也有助於在台灣市場的研究與實務報告中提升引用價值，並為本地創新產業提供穩健的法制支撐與實務指南。

可操作的風險控管與合規路徑：透明來源、授權取得、資料處理與用途限制的實務做法

在台灣的資料治理實務中，建立可操作的風險控管與合規路徑，需從透明來源、清晰授權、嚴謹的資料處理與用途限制著手。企業應以個人資料保護法（PDPA）為底線，建立可追溯的資料來源與取得機制，對收集、使用與儲存設定目的界限，並保存同意紀錄與撤回機制，留存期限依法規與風險等級設定，確保內外部使用者皆遵循一致標準。為落地落實，需建立完整的資料分類清單、統一的授權流程，並以可審計的存取控制與加密機制保護敏感資料，同時落實風險評估、供應商治理與定期自我稽核，確保跨部門協作與跨境傳輸的法遵性與安全性。以下為實務要點：

  • 透明來源與可追溯性：建立資料來源名錄與授權憑證，清楚標示來源合法性、取得日期、用途與衍生資料，並以可查詢的紀錄保存長度回溯。
  • 授權取得與同意管理：設計清晰的同意說明與撤回機制，記錄同意內容、同意範圍與有效期限，確保可在需要時撤回或限制用途。
  • 資料處理與用途限制：採用資料最小化與目的限定原則，對原始資料進行去識別化或分區處理，僅在授權範圍內進行分析與分享。
  • 存取控制與保安對策：實施角色與最小權限原則、強認證、端點加密、完整日誌與異常監控，定期進行資安測試與漏洞修補。
  • 資料保存與去識別化：設定保存期限、定期清理與去識別化流程，對於長期使用需有再識別風險評估與監控機制。
  • 跨境傳輸與供應商治理：在跨境傳輸時遵循相關法規，簽訂資料保護協議與整體風險評估，對供應商進行定期審核與監控。
  • 事故通報與演練：建置快速通報機制與事件處理預案，定期進行桌面演練與實戰測試，確保快速回應與修復。

企業與創作者的治理框架與流程設計：跨部門協作、法務風控、教育訓練與定期審查

在台灣的創新與合規並行的商業環境中，企業與創作者的治理框架必須以跨部門協作為基底，將法務風控、資訊安全、內容審核、人資與資源配置整合成動態的作業流程；以「資料最小化、可追溯、可審計」為原則，建立清晰的責任歸屬與決策權限，並參照本地法規如個人資料保護法與著作權相關規範，確保內容與資料的合法性、風險可控性與公信力。透過定義可量化的審查標準、建立可追蹤的變更紀錄與風險評估表，以及設置標準作業流程（SOP）與自動化審批機制，企業與創作者能在快速變動的數位內容生態中維持高效運作與長期合規。

  • 跨部門治理機制設計: 成立治理委員會、明確決策權限、規劃例會節奏與協作機制，確保法務、風控、資安、內容團隊等能共同推動專案。
  • 法務風控與合規框架: 建立法規清單、審核清單、風險評估表與緊急處理流程，落地於創作與商務流程中，避免隱性風險累積，並與在地監管指引保持一致。
  • 內容與資料的分類、存取與控管: 對內容、個資、商業機密進行分級，設置存取權限、審核流程與日誌留存，以便追溯與稽核，並符合台灣的資料保護要求。
  • 教育訓練與宣導: 定期舉辦法規更新、著作權意識、資安基本原則等課程，建立培訓參與與證書制度，提升團隊整體風險感知與合規操作能力。
  • 定期審查與持續改進: 設置年度與專案階段的審查節點，透過內部審核、外部稽核與指標回顧，實施改進計畫以強化治理成效，確保與法規變動同步。

常見問答

1) Stable Diffusion 會不會有版權問題？在台灣的實務與法理現況是什麼？
– 答：目前在台灣，AI 產生影像的版權問題尚未有統一的法理與裁判標準，實務仍在發展中。核心議題包含訓練資料的授權狀態、生成影像是否構成對原作的重製或改作，以及生成影像對原作市場之影響等因素，皆可能影響版權歸屬與侵權風險。台灣的討論與實務觀點顯示，訓練資料多來自公開資料集，若未取得授權，仍可能侵害原作者權利；另外，關於訓練資料退出機制等運作方式，也被視為未來風險控管與法理平衡的重要方向。相關討論與案例在台灣的分析中有集中呈現，顯示此議題尚在摸索階段，需要持續觀察實務走向與法規動向。參考來源包括台灣相關討論與法理分析（如「AI生成圖片涉及的著作侵權爭議」等）與訓練資料授權與退出機制的討論 [[3]]、[[1]]、[[4]]。[[3]] [[1]] [[4]]

你可能感興趣

Runway ML 可以做影片延伸嗎
人形機器人會不會有版權問題？

2) 如果我要商業化使用 Stable Diffusion 產生的影像，風險控管應該怎麼做？在台灣該怎麼實作？
– 答：要降低商業化風險，建議採取以下要點：一是徹底審查訓練資料來源與平台條款，確認是否授予商業使用權，必要時取得正式授權或選用聲明可商業使用的方案；二是避免直接複製或過度模仿受保護作品的風格，聚焦於具獨創性與自有風格的輸出，並保存生成過程與提示的證據以備爭議；三是諮詢專業法務，並參考現行對訓練資料授權、退出機制以及生成影像著作權爭議的討論，進行風險評估與內控流程。上述要點反映出在台灣，商業化前需解決訓練資料授權與生成影像的著作權歸屬等關鍵風險點 [[1]]、[[3]]。[[1]] [[3]]

總的來說

在台灣，AI生成內容的版權歸屬需以原創性與授權透明為前提，依著作權法與合理使用原則審視。使用Stable Diffusion時，建議取得訓練與輸出資料授權、公開來源說明，建立可追溯機制，並遵循個資與商業使用規範。遇到不確定情況，請諮詢專業律師，以在創新與合法性間取得平衡，促進本地創作與長遠發展。