最近美國有Anthropic、Meta，台灣有Lawsnote的AI著作權合理使用相關判決，但結果實在差很大。我先講結論，台灣立法、司法與行政不給力，無奈的是新創、消費者，說的鼓勵創新都淪為空談。以下我分別就 事實背景、法律依據、風險評估與制度啟示 四個層面，提出我的觀察與專業意見。
一、美國：Anthropic 案件背景與法院觀點
（一）事實簡述：
- Anthropic 被控在訓練其 Claude 模型時抓取版權書籍內容。
- 控方主張構成侵權，但 Anthropic 抗辯其使用為「訓練 AI」，構成《美國著作權法》第107條的合理使用 (Fair Use)。
- 根據現有法官觀察（例如2024年OpenAI案與Google Books案先例），美國法院傾向於：
- 若「使用方式具轉化性（transformative）」，而非原封不動替代市場；
- 且模型訓練屬於資料處理性目的，則較可能認定為合理使用。
（二）美國合理使用四要件分析（17 U.S.C. § 107）：
- 使用目的與性質（是否商業、是否轉化）；
- 原作品性質（是否屬創意性或事實性）；
- 使用作品的多寡與實質性；
- 對原作品市場的潛在影響。
✔️結論：初步法院傾向支持 AI 訓練屬合理使用，尤其當訓練用途不直接重現原始著作內容時。
二、台灣：Lawsnote 案件爭議與判決
（一）事實簡述：
- 被指控Lawsnote擅自抓取法規、判決、裁判文書、法學論著等資料，並建構法律搜尋引擎與AI分析，進而侵害法律網公司的著作財產權，並涉不法利得。
- 被依《著作權法》第91條第2項規定處以刑責，甚至刑度達4年，並判賠高額民事損害（新台幣一億元）。
（二）法律問題：
- 政府資料是否為著作權標的？
- 公告法規與判決本身應不具著作權，但許多出版物仍含編輯著作、頭註、索引等具創作性資料。
- 資料抓取是否構成重製行為？
- 若抓取行為被視為擷取創作性內容，則落入重製。
- 是否符合合理使用？
- 若資料用於商業產品銷售，且無轉化、替代性高，法院將較不傾向認定合理使用。
三、比較分析與制度啟示
（一）專業觀點
- 刑責與重製行為認定
台灣法院認定即便抓取的是政府法規，重點在於「編輯著作」——即出版商為了整合、排序、加註判例與條文沿革所投入的創作成果。Lawsnote 在明知使用條款禁止後仍進行大量自動擷取，且是為營利目的著作重製，故被嚴格認定侵權並施以重刑。
- 合理使用限縮
台灣合理使用涉及附於第65條但條文內容非常狹隘。本案缺乏「轉化應用」特徵，係複製原本內容供訂閲服務，屬典型的「替代性商業使用」，落入不法重製，不構成合理使用。
（二）美國 vs. 台灣：法理與政策差異
- 美國注重「轉化性」與「促進創新」，多起 AI 訓練案（如 Anthropic）傾向於合理使用。
- 台灣著作權制度結構依據「明文條例+重製觀念」，缺乏平衡科技創新與權利維護的調節機制，尤其在 AI 與資料庫型平台商業化運用上，法院採取高度保護態度。
四、我的看法與建議
（一）台灣制度的困境：
- 台灣《著作權法》第65條對合理使用的例外條件非常狹隘，對 AI 訓練資料、Text and Data Mining（TDM）尚無明確規範；
- 欠缺「轉化性」這種美式法理的詮釋空間，造成法院往往嚴格以「重製行為」認定侵權；
- Lawsnote案代表法院對資料擷取行為與商業化整合的高度敏感與壓制，即使該平台技術能力不輸國際競品。
（二）修法與政策建議：
- 台灣應儘速比照歐盟、英國或日本增訂TDM例外條款；
- 合理使用制度應增設「AI訓練使用」為例外使用態樣；
- 建立公益資料池（Open Legal Data Repository），讓學術與新創合法使用資料資源，減少對既有出版社與法院內容的依賴。
（三）制度反思與價值選擇：
這不只是著作權技術問題，而是國家要選擇保護出版權益，或鼓勵AI技術發展之間的價值權衡。美國以「促進進步」為核心政策，台灣則在尚未建立產業能力前，即採取壓抑式監管，極可能扼殺潛力新創。
五、小結
一個國家如何對待抓取與學習的行為，決定了它在AI時代能否站穩腳步。台灣若繼續以 20 世紀出版思維治理 AI 專案，那我們將只能在國際科技浪潮中扮演觀眾，而非參與者。
Lawsnote 判決代表台灣對於使用已進入公共領域內容的商業化採取極高警戒力量，與美國基於 AI 技術激勵所採取的更寬鬆、鼓勵轉化使用的態度形成鮮明對比。若要避免重演此類案例，台灣必須同步在 法律制度設計（合理使用擴充）、資料政策（開放資料機制）、與 司法解釋（轉化性導向） 三方向強化，才能在保障著作權與促進創新之間，找到合理平衡。
六、不斷陸續增加的美國AI著作權判決案例
無獨有偶，近期美國聯邦法院對 Meta AI 訓練相關著作權訴訟有了最新進展。這起由知名作家席爾弗曼（Sarah Silverman）等13位原告提告 Meta 的案件，美國北加州聯邦地區法院（Northern District of California, San Francisco）於2025年6月25日作出簡易判決，駁回原告的著作權侵權指控。
這項判決的關鍵在於法官 Vince Chhabria 認為，Meta 針對這幾本書籍進行的 AI 訓練，符合「轉化性合理使用」（transformative fair use）。法官特別指出，Sarah Silverman 等原告指控 Meta 的 AI 訓練應用「妨害到原作品的市售及相關潛在市場利益」並非事實，因此認定在此個案中通過了合理使用（fair use）的檢測。
（一）美國法院裁判要點：
1.AI 訓練的「轉化性合理使用」判例：
這個簡易判決是美國司法界首次明確肯定某些情況下 AI 訓練可以構成「轉化性合理使用」的重要案例。它表明法院開始從「使用目的與性質」的角度來審視 AI 訓練，認為其主要目的並非取代原著作的市場，而是創造新的表達形式或功能。這為 AI 產業在美國的發展提供了一定的法律依據。
2.判決範圍的明確限制：
此簡易判決的效力僅及於原告這13人提出的相關著作，不及於其他作品。這意味著：
- 非全面豁免：這並非對所有 AI 訓練行為的全面合法化。
- 個案認定：法院是針對這13位作者的特定作品及其使用方式進行判斷，未來其他作品或不同訓練方式的案件仍需個案認定。
- 其他訴訟仍待審理：Meta 還有其他相關爭議，例如P2P 大量下載未經授權圖書進行訓練的爭議，這些案件的裁判見解將會繼續形塑 AI 著作權的法律框架。
（二）駁回著作權侵權主張的理由：
- 使用具有轉化性（Transformative Use）：
- 法官 Vince Chhabria 認為，AI 模型對書籍的使用並非複製原始內容或對外重現書籍內容，而是將內容轉化為訓練資料，用於模式學習與語言生成。
- 這樣的使用性質符合美國《著作權法》第107條下的「合理使用」要件之一。
- 未損害原市場（No Market Harm）：
- 原告主張 AI 模型訓練會減損原書籍的潛在市場價值或衍生作品市場。
- 法官明確指出：缺乏證據證明 Meta 的 AI 訓練行為實質妨礙了原著作的市售或授權潛力。
- 判決效力有限（Limited Scope）：
- 法院強調，這次判決僅適用於 13 位原告所主張的書籍內容，並不代表所有被訓練使用的資料皆已合法化。
- 另案中針對 Meta 使用未授權大量下載圖書（例如透過 shadow library 或 P2P 平台）的訴訟仍在進行中。
這起 Meta 簡易判決對於美國甚至全球的 AI 法律發展都具有參考意義，它初步界定了在某些情況下 AI 模型對受版權保護材料的攝取可以被視為合理使用。然而，正如法官所強調的，這只是第一步，未來的案件將繼續釐清 AI 訓練與著作權保護之間的複雜關係。
（三）與台灣 Lawsnote 案的對比：
這兩起案件都反映出新科技對著作權法帶來的衝擊：
- Lawsnote 案（台灣）：
主要爭議是針對司法文件的未經授權大規模重製與商業化利用。雖然法條不受著作權保護，但司法判決書等文件的整理與利用，仍可能觸及著作權保護的範圍，台灣法院的判決（如對個人判處有期徒刑）顯示了對傳統重製行為的嚴格態度。
- Meta 案（美國）：
更聚焦於 AI 訓練的「轉換性使用」。美國法院傾向於在滿足特定條件下，將對既有作品的加工轉化視為合理使用，以鼓勵創新。
1.關於合理使用四要件的適用趨勢—
2. 與台灣實務強烈對比：
- 美國法院從技術與政策導向出發：鼓勵創新、容忍轉化用途；
- 台灣法院仍以「重製原始著作 + 商業營利」為侵權判斷標準，缺乏對 AI 應用行為的制度性包容。
（四）結語
這件 Meta 案再一次說明，「合理使用」不是鬆綁侵權，而是法律給予技術創新的成長空間。若台灣不在制度設計上追趕國際潮流，我們恐怕連成為他國 AI 模型使用者的資格都會被邊緣化。
