自由開講》AI不能永遠是黑箱，但透明也不能只是另一個黑箱

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AI訓練資料不能永遠是黑箱，這點沒有太大爭議。 但如果把「要求揭露資料來源」視為解決人工智慧與著作權衝突的關鍵答案，恐怕也把問題想得太簡單。真正值得台灣討論的， 不只是AI業者要不要透明，而是透明之後，著作權人究竟能做什麼？

AI訓練資料不能永遠是黑箱，但不能把要求揭露資料來源，視為解決人工智慧與著作權衝突的答案。（路透檔案照） 目前討論常把日本經驗視為參考，強調AI業者可以揭露訓練資料的概要、類型及蒐集方式，而不是公開完整資料庫。這種做法確實兼顧了營業機密與資訊透明，但也留下最核心的問題， 即如果只知道AI使用了「新聞、書籍、網路資料」等類型，權利人如何確認自己的作品是否被使用？ 如果無法確認，又如何主張授權、拒絕使用或尋求救濟？

因此，「透明」本身不是答案，而只是治理的第一步。

更值得注意的是，透明度也不能直接等同於降低法律風險。 對AI業者而言，資訊揭露有助於辨識資料來源與法遵風險 ，但另一方面，透明也可能使未經授權使用更容易被發現，進而產生授權、賠償甚至訴訟問題。究竟能否降低整體法律風險，仍取決於後續的權利認定與救濟制度，而非揭露本身。

台灣真正需要建立的，應該是一條完整的制度鏈， 即什麼資料可以用於AI訓練？ 哪些情況需要取得授權？權利人如何知道自己的作品是否被使用？是否可以要求退出？若已經使用，如何計算合理對價？發生爭議時，又由誰負責舉證？

這些問題如果沒有答案， 要求業者「提高透明度」，很可能只是把原本的黑箱改成一個看得見外觀、卻仍然打不開的箱子。

AI產業需要發展，創作者的權利也需要保障。 真正成熟的AI治理，不應只是要求業者說得更多 ，而是讓這些資訊能夠轉化為權利人的實際權利與有效救濟。

我們真正需要的不是「看得到」的透明，而是「用得到」的透明。否則， 資料來源即使揭露得再漂亮，著作權人仍然只能站在箱子外面 ，看著自己的作品被使用，卻不知道自己究竟能做什麼。

台灣真正需要建立的，應該是一條完整的制度鏈，即什麼資料可以用於AI訓練？哪些情況需要取得授權？權利人如何知道自己的作品是否被使用？是否可以要求退出？若已經使用，如何計算合理對價？發生爭議時，又由誰負責舉證？（本報製圖） （作者為國立政治大學台灣史研究所博士候選人）

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