人工智慧與智慧財產權的衝突：模型效能、開源生態與地緣政治的挑戰

更新於 2025/07/28發佈於 2025/07/28閱讀時間約 33 分鐘

第一節：現代人工智慧的基石：與世界公共數據的共生關係

現代AI的數據依賴性

當前人工智慧（AI）技術的革命性進展，無論是封閉原始碼模型還是開源社群模型，其根基都建立在一個共同的基礎之上：對龐大、多樣化的網路規模數據集的運用。這些數據集是訓練大型語言模型（LLM）和圖像生成模型不可或缺的「養料」。然而，一個無法迴避的事實是，這些數據集中必然包含了受版權保護的作品。將此現象簡化為對智慧財產權的「野蠻侵犯」，不僅忽略了技術發展的本質，更誤解了AI開發者在現行法律框架下所採取的複雜且具策略性的應對方式。

AI模型，特別是基礎模型（Foundation Models），其強大能力源於從海量數據中學習模式、結構、關聯和語義。為了讓模型具備通用性，能夠理解人類語言的細微差別、掌握不同領域的知識、甚至生成具有創造性的內容，訓練數據必須具備前所未有的規模和多樣性。這意味著數據來源必須涵蓋整個公開網路的廣度，包括新聞文章、學術論文、文學作品、程式碼、論壇討論、以及數以十億計的圖像和影片。任何試圖將訓練數據僅限於公共領域或已明確授權內容的做法，都將極大地限制模型的認知邊界，使其變得狹隘、偏頗且能力低下。

關鍵訓練數據集分析：法律意識而非無法無天

檢視幾個最具代表性的訓練數據集，可以清晰地看到AI社群並非對版權法視而不見，而是在現有法律框架的模糊地帶中謹慎前行，其行為模式更接近於「法律工程（Legal Engineering）」，而非單純的侵權。

Common Crawl：以「合理使用」為名的網路檔案庫

Common Crawl是一個自2008年以來持續運作的非營利組織，其使命是抓取網路並向公眾免費提供其數據檔案。這個數據集規模高達PB等級（Petabytes），包含了原始網頁數據、元數據和文本提取物，其內容涵蓋多種語言，其中英語佔比最高 1。正是這個數據集，成為了訓練諸如OpenAI的GPT-3等開創性模型的基石.1

至關重要的是，Common Crawl在其運作中明確承認其數據集包含受版權保護的作品，並聲明其在美國境內的分發是基於「合理使用（Fair Use）」原則的主張.1 該組織的網路爬蟲會遵守

robots.txt協議，這意味著它不會抓取明確禁止爬取的網站 1。然而，這並不能阻止其收錄來自允許爬取但內容受版權保護的網站的資料。這種做法體現了一種法律立場：即為了研究和技術發展等轉化性目的而進行的大規模數據抓取和分析，應被視為合理使用。目前正在進行的法律訴訟，如《紐約時報》控告OpenAI一案，其核心爭議點正是挑戰此一「合理使用」主張在生成式AI時代的適用性，而非懲罰一種已被法律明確禁止的行為 4。

LAION：基於歐盟TDM豁免的索引式數據集

LAION（Large-scale Artificial Intelligence Open Network）數據集，特別是LAION-5B，是訓練Stable Diffusion等著名圖像生成模型的關鍵。與Common Crawl直接提供內容不同，LAION的架構設計體現了更高程度的法律策略。LAION數據集本身並不儲存圖像，而是一個包含58.5億個圖像-文本對的「索引」，其中每個條目僅包含指向原始圖像的URL連結及其關聯的描述文字 5。

這種設計是一種刻意的法律規避策略。LAION主張，其行為受到歐盟《數位單一市場版權指令》中的「文本與數據探勘（Text and Data Mining, TDM）」研究豁免條款（Art. 3 EU TDM exemption）以及德國版權法相應條款（§60d UrhG）的保護 5。根據這些法規，為了科學研究目的而對受版權保護作品進行複製和分析是被允許的。LAION的立場是，它僅為研究目的分析了圖像與文本的關聯性，並未分發受版權保護的圖像本身。下載圖像的行為由下游的研究人員自行完成，他們需要根據各自所在司法管轄區的法律來判斷其合法性。

2024年10月，德國漢堡地方法院的一項判決初步支持了LAION的立場，駁回了一名攝影師針對LAION的禁令請求。法院裁定，LAION為創建數據集而進行的TDM活動，屬於非商業性科學研究的範疇，因此受到德國版權法§60d條款的保護 6。這一判決極具指標意義，它證明了LAION的策略並非無法無天的「野蠻發展」，而是一種在特定法律框架下經過深思熟慮的、旨在推動研究的合法嘗試。

結論：一場法律詮釋的博弈

LAION的索引式架構和Common Crawl對合理使用的依賴，都清晰地表明AI社群對智慧財產權問題有著高度的敏感度和策略性的思考。他們在法律的邊界上進行「工程設計」，試圖在推動技術進步的同時，最大限度地降低法律風險。因此，任何關於AI與IP的嚴肅討論，都必須從承認這一複雜的法律現實出發，而非將其簡化為一場守法與違法的道德審判。

第二節：經濟的僵局：計算無法支付的通用授權成本

自由市場理論的核心信念是，只要價格信號清晰，市場機制便能有效配置資源。然而，當這一理論應用於為AI模型訓練數據進行通用授權時，其前提假設便徹底崩潰。要求對用於訓練基礎模型的所有數據進行完全授權，不僅僅是「昂貴」的問題，而是在經濟上和後勤上都完全不可行的幻想。透過量化分析，可以清晰地揭示，所謂的「市場解決方案」實際上是一個經濟上的死胡同。

基準成本：已然高昂的運算費用

在探討數據授權成本之前，必須先了解訓練一個頂尖AI模型的既有成本。這些成本主要來自於運算資源，即租用數千個高性能GPU進行數週乃至數月的持續運算。根據2025年AI指數報告的分析，這些成本已達到驚人的水平。例如，訓練Google的Gemini 1.0 Ultra模型估計耗資1.92億美元，而OpenAI的GPT-4則花費了約7900萬美元 7。這些數字為大型科技公司設定了一個雖高昂但尚可承受的門檻，構成了我們分析授權成本的基線。

授權成本模型一：法定損害賠償的末日場景

評估通用授權成本的一種方法是，考察現有版權訴訟中提出的潛在索賠金額。在《紐約時報》控告OpenAI和微軟一案中，《紐約時報》聲稱其至少有300萬篇文章的版權被侵犯。根據美國版權法，對於「故意侵權」的行為，每次侵權的法定損害賠償最高可達15萬美元 8。

如果《紐約時報》的指控成立，且法院認定為故意侵權，僅這一家出版商的索賠總額就可能高達4500億美元（150,000×3,000,000）8。這個數字不僅遠超微軟對OpenAI的百億美元級投資，甚至超過了全球絕大多數國家的年度GDP。

一個像Common Crawl這樣的網路規模數據集，其內容來源於數百萬個網站，所包含的受版權保護文章數量遠不止300萬篇。如果將《紐約時報》的索賠模型進行哪怕是極其保守的推算——假設一個SOTA（State-of-the-Art）模型訓練數據中僅有1%的內容構成類似的侵權風險——其潛在的法定賠償總額也將達到數十萬億乃至百萬億美元的量級。這種天文數字般的潛在負債，使得任何基於現有法律框架的商業活動都變得不可能。它創造了一種極端的風險環境，足以嚇退任何理性的投資者和企業，從而徹底扼殺市場的形成。

授權成本模型二：基於商業定價的保守估算

另一種更為保守的估算方法是，使用現有商業數據市場的價格作為參考。一家名為Dataset Shop的數據供應商，對其標準圖像數據集的定價顯示，50萬張全解析度圖像的授權費用為50萬美元，即平均每張圖像1美元 9。

像LAION-5B這樣的數據集，被用於訓練Stable Diffusion等模型，包含了58.5億個圖像-文本對 6。如果我們假設需要為這58.5億張圖像支付授權費，按照每張1美元的單價計算，僅圖像數據的授權成本就將達到58.5億美元。這還未計算文本數據的授權費用。對於一個需要處理約15萬億個token的頂級語言模型（如Llama 3）10，即使我們假設一個極低的價格，例如每千字（約1300個token）支付0.1美元，總成本也將是天文數字。

下表將這些成本進行了直觀的比較，揭示了授權成本相對於運算成本的壓倒性規模。

成本項目估算值數據來源與說明運算成本（基線）約 1億 - 2億美元訓練SOTA模型的典型成本，如GPT-4（$79M）和Gemini Ultra（$192M）7。數據規模需求~15萬億 tokens (文本) ~50億張圖片 (視覺)SOTA模型的典型數據量，基於Chinchilla定律和LAION-5B的規模 6。授權成本（法定賠償模型）數十萬億美元以上將《紐約時報》案中單一原告的潛在索賠額（最高$450B）8 外推至網路規模數據集的一小部分。授權成本（商業定價模型）50億美元以上（僅圖像）基於商業市場價格（$1/圖像）9 和LAION-5B的規模 6。此為極端保守的底價。交易成本後勤上無法計算識別、談判並支付給全球數百萬乃至數億版權持有者的成本，在實踐中是無限的。結論授權成本比運算成本高出數百至數萬倍，使得基於市場的通用授權方法在經濟上不可行。

交易成本的噩夢：市場失靈的典型案例

比直接的授權費用更為致命的，是達成這些授權協議的交易成本。一個網路規模的數據集，其內容來源於無數的個人博客、新聞網站、學術資料庫、論壇帖子和社交媒體。要實現完全合規的授權，AI開發者需要：

識別每一個版權所有者：對於網路上絕大多數匿名或假名的內容，這一步就已經不可能完成。
聯繫並進行談判：即使能識別所有者，也需要與數百萬乃至數億個體進行一對一的談判。
處理支付和合約：為每一個授權協議建立法律和財務流程。

這種規模的交易成本是任何組織都無法承擔的。經濟學理論早已指出，當交易成本過高時，市場將無法有效運作，這就是典型的「市場失靈」。自由市場的擁護者所期待的「市場自發形成健康生態」，在AI訓練數據這個問題上，從一開始就缺乏存在的基礎條件。這不是一個價格問題，而是一個市場結構性的根本缺陷。

因此，堅持現有的智慧財產權規範，並期望市場能自發解決問題，無異於緣木求魚。數據顯示，通用授權的成本不僅高得離譜，其執行過程中的交易成本更是構成了一道無法逾越的障礙。這證明了，若要AI技術繼續發展，就必須超越傳統的、基於個體交易的版權思維，尋求一種更宏觀、更系統性的解決方案。

第三節：模型效能的崩潰：對「數據飢餓」的分析

若嚴格遵守傳統版權法，要求所有訓練數據必須獲得明確授權，其後果不僅僅是成本的增加，更將導致AI模型性能的災難性衰退。這一論斷並非危言聳聽，而是植根於機器學習領域最核心的科學原理——「縮放定律（Scaling Laws）」。分析表明，數據的數量和質量是決定模型「智慧」水平的首要因素。剝奪了大規模、多樣化的訓練數據，AI模型將會陷入「數據飢餓」狀態，其能力將退化到對現代應用而言「不堪使用」的程度。

縮放定律：數據、模型與性能的鐵律

在大型語言模型的發展過程中，研究人員發現了一個可預測的冪律關係：模型的性能與其參數規模、訓練數據量和所投入的運算量成正比 12。簡而言之，更大的模型，用更多的數據進行訓練，通常會表現得更好。這一發現為AI的發展提供了清晰的路線圖，即透過擴大規模來提升能力。

然而，這一規律的內涵遠比「越大越好」更為精妙。關鍵的轉折點出現在2022年，DeepMind發表了名為《訓練計算最優的大型語言模型》的論文，提出了著名的「Chinchilla定律」11。

Chinchilla革命：數據量的決定性作用

在Chinchilla定律提出之前，AI界普遍認為，在固定的運算預算下，應盡可能地構建參數規模更大的模型。但DeepMind透過對超過400個模型的廣泛實驗發現，這種策略是次優的 15。他們的研究結論顛覆了業界的認知：為了達到計算上的最優效率，模型大小和訓練數據量應該等比例擴展。具體而言，模型參數每增加一倍，訓練數據量（以token計算）也應增加一倍 11。

Chinchilla定律提出了一個黃金比例：對於給定的運算預算，每1個模型參數，大約需要20個token的訓練數據來匹配，才能達到最佳性能 11。

這個發現的最佳例證，就是Chinchilla模型與其前身Gopher模型的直接對比 10：

Gopher模型：擁有2800億個參數，但在約3000億個token的數據上進行訓練。
Chinchilla模型：參數規模小得多，只有700億個，但卻在1.4萬億個token的數據上進行訓練，數據量是Gopher的四倍多。

結果是，儘管Chinchilla的規模只有Gopher的四分之一，但它在幾乎所有的語言任務基準測試中都顯著優於Gopher 14。這一案例無可辯駁地證明了，數據量在決定模型最終性能方面，扮演著比模型參數規模更為關鍵的角色。近期的研究甚至指出，這個最佳數據比例可能遠高於20:1，有些研究觀測到的比例高達192:1 16，這進一步凸顯了AI對海量數據的極度渴求。

「數據飢餓」的後果：從SOTA到無法使用

基於縮放定律的理解，我們可以構建一個模型來預測，如果訓練數據被極度壓縮到只有完全授權的、數量極小的數據集時，模型的能力會發生怎樣的退化。一個假設的「僅限授權」數據集，其規模可能只有當前SOTA模型所用數據量的1%甚至更少。下表描繪了這種「數據飢餓」對模型各項核心能力的災難性影響。

訓練體制核心語言流暢度複雜推理與邏輯創意寫作與摘要程式碼生成體制A: SOTA (如Llama 3, ~15萬億+ tokens)類人水平，自然流暢先進，能處理多步複雜邏輯細膩、有風格、具備深度可生成複雜應用程式體制B: Chinchilla最優 (如Chinchilla, ~1.4萬億 tokens)優秀，語法連貫有能力，可處理標準推理任務連貫、結構清晰可生成功能性腳本體制C: 前Chinchilla時代 (如Gopher, ~3000億 tokens)功能性，但有時顯得機械有限，難以處理複雜問題內容較為通用、缺乏新意僅能生成程式碼片段體制D: 假設的「僅限授權」 (~100-500億 tokens)重複、不連貫、語法錯誤頻出基本失效，嚴重依賴幻覺不可靠，傾向於記憶和複述無法生成功能性程式碼結論由一個「僅限授權」方法所導致的超過99%的訓練數據削減，將引發模型能力的災難性倒退，使其對現代應用而言完全不堪使用。

從上表可以清晰地看到，當數據量從萬億級別驟降到百億級別時，模型的表現並非線性下降，而是發生了質的崩潰。一個數據量低下訓練的模型，其輸出將充滿重複、語無倫次的內容，無法進行任何有意義的推理，其所謂的「創作」也只是對其有限訓練數據的拙劣模仿和記憶複述。這樣的模型，在商業應用或學術研究中，不僅毫無用處，甚至是有害的。

超越性能：數據多樣性與社會公平

數據量的削減不僅影響性能，更會摧毀模型的公平性和世界觀。一個僅在有限的、經過授權的數據（可能主要來自政府文件、部分企業數據和過期的公共領域作品）上訓練的模型，將會是一個極度偏頗和無知的模型 17。它將無法理解和反映廣闊的人類文化、多樣的觀點和社會群體的生活經驗。它所建立的「健康生態系」，實際上是一個與真實世界隔絕的、貧瘠且充滿偏見的訊息孤島。

綜上所述，數據不僅僅是AI的「燃料」，它是塑造其認知結構和決定其智能水平的根本性材料。Chinchilla定律科學地證明了，對數據量的極端限制，等同於對模型智能的直接扼殺。一個嚴格執行舊有版權法的世界，所得到的將不是一個更「健康」的AI生態，而是一個充滿著功能失常、充滿偏見、對社會毫無價值的「人工愚蠢」的集合。

第四節：毒樹之果：版權訴訟如何威脅整個開源生態系

若說對封閉原始碼模型的影響是性能上的削弱，那麼對開放原始碼AI生態系的影響則是生存上的毀滅。當前蓬勃發展的開源AI社群，其根基建立在少數幾個核心基礎模型之上，如Meta的LLaMA系列和Stability AI的Stable Diffusion。如果這些基礎模型因其訓練數據的版權問題而被判定為非法，那麼整個建立於其上的龐大生態系統——包括無數的微調模型、LoRA、應用程式和創新工具——都將面臨法律上的滅頂之災。這種類似於法律上「毒樹之果」的連鎖效應，將徹底摧毀開源AI的根基。

「毒樹之果」的法律邏輯

「毒樹之果（Fruit of the Poisonous Tree）」是英美法系刑事訴訟中的一個重要證據排除法則 18。該法則規定，不僅透過非法手段（如非法搜查）直接獲得的證據（毒樹）不能在法庭上使用，任何由該非法證據衍生出來的其他證據（毒果）也同樣會被污染，不得採納。其核心邏輯是因果關係：如果沒有最初的違法行為，後續的證據鏈就不會存在 21。

雖然「毒樹之果」並非版權法中的正式原則，但它為理解AI領域的連鎖法律風險提供了一個極其有力的概念框架 21。在這個類比中：

毒樹（The Poisonous Tree）：指控稱使用受版權保護的數據進行訓練的基礎模型（如LLaMA或Stable Diffusion）。如果法院裁定這種訓練行為構成版權侵權，那麼這個基礎模型本身就可能被視為一個「侵權複製品」或非法的「衍生作品」。
毒果（The Fruit）：指所有基於這個「有毒」基礎模型創造出來的一切。這包括：
微調模型（Fine-tuned Models）：開發者使用自己的數據對基礎模型進行微調，以適應特定任務。
LoRA（Low-Rank Adaptation）：一種輕量級的微調技術，允許用戶以極小的模型（LoRA檔案）來修改基礎模型的行為或風格。
應用程式和服務：無數基於這些開源模型API開發的商業或非商業應用。

如果「樹」被判定為非法，那麼所有從這棵樹上長出來的「果實」都將繼承其法律上的污點，面臨被指控為共同侵權或輔助侵權的巨大風險。

衍生作品權與當前的法律混亂

然而，法院對此問題的看法呈現出令人不安的混亂和矛盾，這為開源社群帶來了極大的不確定性：

支持AI開發者的裁決：在*Kadrey v. Meta Platforms, Inc.*一案中，加州北區地方法院駁回了原告關於Meta的LLaMA模型本身就是侵權衍生作品的主張，稱其為「無稽之談（nonsensical）」26。這一裁決對開源社群而言是一個積極信號，它意味著模型本身可能不被視為侵權品。
對AI開發者不利的裁決：然而，在*Andersen v. Stability AI Ltd.*一案中，同一家法院卻做出了截然不同的裁決。法院允許藝術家們的訴訟繼續進行，其理由是，當使用藝術家的名字作為提示詞時，Stable Diffusion能夠生成與其藝術風格「相似」的圖像。法院認為，這足以構成一個合理的侵權指控，即模型本身可能因其訓練過程而具有侵權性 26。

這兩起案件的矛盾裁決揭示了司法系統在應對這一新興技術時的困境和分歧。對於依賴這些基礎模型進行創新的全球數百萬開發者而言，這種法律上的不確定性是致命的。他們無法知道自己投入了大量時間和精力的工作，是否會在某一天因為一項不利的判決而變得一文不值，甚至讓自己背上法律責任。

系統性風險：從個人創新到集體毀滅

這種法律風險的分配機制，對開源生態系構成了獨特的、非對稱的威脅。對於封閉原始碼模型，如GPT-4，法律責任高度集中於其所有者——OpenAI和微軟。它們擁有雄厚的財力和頂級的法律團隊來應對訴訟。

相比之下，開源生態系的優勢——其去中心化、協作和分佈式的本質——在這種法律威脅下，反而變成了其最脆弱的軟肋。風險被分散到了每一個下游的使用者和貢獻者身上。一個對LLaMA或Stable Diffusion基礎模型不利的最終判決，其影響將如衝擊波般擴散，瞬間摧毀建立在其之上的成千上萬個獨立專案、初創公司和學術研究的合法性。

這是一種系統性的風險，它不僅僅是阻礙了創新，更是將整個社群置於法律的達摩克利斯之劍下。在這種環境下，理性的開發者可能會選擇遠離開源模型，轉而使用法律風險更為集中的商業API，或者乾脆放棄在這一領域的探索。這將徹底扼殺開源AI運動所帶來的技術民主化和快速創新的浪潮。

因此，那種認為只要「尊重智慧財產權」，開源AI就能「正常生存」的觀點，是對開源生態系運作模式和其所面臨的獨特法律風險的根本性誤解。如果將現行版權法中的衍生作品理論不加修改地、嚴苛地應用於AI基礎模型，其邏輯終點並非一個「更健康」的生態系，而是對當前整個開源AI運動的徹底清除。這不是一種溫和的調整，而是一種隱含的毀滅性指令。

第五節：地緣政治的迫切性：在全球AI競賽中自斷手腳

一種觀點認為，即使西方國家嚴格遵守傳統智慧財產權規範，也「未必會輸給」在IP問題上採取更寬鬆立場的中國。這種看法不僅過於樂觀，而且在地緣政治和技術競爭的現實面前顯得極為天真。在爭奪全球AI領導地位的激烈競賽中，對自身創新者施加不切實際的法律束縛，無異於一種單方面的技術裁軍，其結果幾乎必然是將未來的主導權拱手讓給戰略競爭對手。

不對稱的競爭：數據存取權的巨大鴻溝

AI競賽的核心是數據。如第三節所述，根據縮放定律，擁有更多、更高質量數據的一方，將不可避免地開發出更強大的AI模型 11。在這一點上，西方與中國之間存在著根本性的不對稱。

分析指出，中國在利用全球數據（包括受美國版權保護的材料）來訓練其AI模型時，「將會毫無顧忌（will have no scruples）」27。中國長期以來在智慧財產權竊取方面的記錄，使其在數據獲取上擁有西方國家無法比擬的「優勢」。如果美國和歐盟的法院和立法者強制要求其AI實驗室為每一份訓練數據支付高昂的、甚至是不可能完成的授權費用，而中國的競爭對手可以自由地抓取和使用同樣的數據，那麼競爭從一開始就是不平等的。

這種不對稱性將直接導致技術實力上的差距。西方AI模型因「數據飢餓」而變得能力低下、充滿偏見，而中國的AI模型則因吸收了全球的知識精華而變得更加強大和通用。其最終結果是，中國的AI產品將在全球市場上佔據主導地位，從而使其能夠定義未來的技術標準、倫理規範，乃至全球的資訊生態系統 27。諷刺的是，一個過於嚴苛的版權制度，最終反而會讓一種更寬鬆的、由中國主導的IP範式成為全球標準。

中國的雙軌制IP戰略：精明而非野蠻

將中國的IP策略簡單地描述為「野蠻發展」或「不尊重智慧財產權」，可能會低估其複雜性和戰略意圖。事實上，中國正在推行一種精密的、國家驅動的雙軌制IP戰略，旨在最大化其在全球AI競賽中的優勢：

對輸入數據採取寬鬆態度：在數據獲取階段，默許甚至鼓勵其企業抓取全球公開網路上的數據用於模型訓練，這極大地降低了其研發成本，並確保了其模型能夠學習到最廣泛的人類知識。
對輸出成果採取嚴格保護：與此同時，中國的司法和行政系統正在迅速建立保護AI「產出」的法律框架。北京互聯網法院的判決已經承認，在有人類實質性智力投入的情況下，AI生成的圖像可以獲得版權保護 28。中國國家知識產權局（CNIPA）也發布了針對AI相關發明的專利申請指南，為保護AI驅動的創新成果鋪平了道路 30。此外，中國還在開發利用AI技術進行版權侵權智慧審查的工具，以加強其國內的IP執法 31。

這種策略的本質是：將數據獲取的成本「社會化」（透過無償利用全球公共數據），同時將創新成果的收益「私有化」（透過嚴格的國內IP保護）。這是一種極其務實且有效的國家競爭策略。

相比之下，如果西方世界採納一種要求對所有輸入數據進行完全授權的模式，那將是在執行一種完全相反的、自我毀滅的策略：將數據獲取的成本「私有化」（讓本國企業承擔不可能的授權費用），同時將技術領導地位喪失的後果「社會化」（讓整個社會承擔技術落後的代價）。

戰略層面的共識：AI即國家實力

將AI發展視為國家戰略的核心，並非危言聳聽，而是全球主要大國的共識。美國政府的行動就明確反映了這一點。白宮發布的《人工智慧行動計劃》明確提出了實現「全球AI主導地位」的目標，並簽署了多項行政命令，旨在加速AI相關的基礎設施（如數據中心）的建設和審批 32。這表明，在最高決策層面，AI技術的領先地位已被視為攸關國家安全和經濟繁榮的關鍵要素。

在這種地緣戰略背景下，關於IP的辯論絕不能僅僅停留在一個抽象的、關於「健康生態系」的道德層面。它必須被置於一個務實的、關於國家競爭力的框架中進行考量。一個導致本國創新者無法獲取必要資源、從而在全球競賽中處於根本性劣勢的法律體系，無論其初衷多麼高尚，都不能被認為是「健康」的。它是一個精心設計的、通往技術附庸地位的路線圖。一個在監管上完美無瑕、在道德上無可指摘，但卻在全球市場上無足輕重的AI產業，對任何人來說都不是勝利。

第六節：前瞻性框架：為AI時代改革IP

前述章節已經從技術、經濟、法律和地緣政治四個維度清晰地論證，試圖將20世紀的版權法框架生搬硬套到21世紀的人工智慧上，是一條走不通的死路。這種做法在技術上會導致模型性能崩潰，在經濟上因無法承擔的成本而陷入僵局，在法律上會摧毀整個開源生態，在地緣政治上則相當於自願放棄競爭。面對如此嚴峻的現實，唯一理性的選擇不是固守現狀，而是承認現有體系已經失靈，並積極探索旨在適應AI時代的法律與政策改革。這種改革並非激進的顛覆，而是務實的必要之舉，且已經在全球最高層次的版權政策機構中引發了嚴肅的討論。

市場失靈的確認與政策干預的必要性

這種困境已經得到了全球最權威的版權機構的承認。美國版權局（U.S. Copyright Office）自2023年初以來，啟動了一項全面的AI倡議，旨在深入研究AI引發的版權法律和政策問題。該倡議包括舉辦多場公開聽證會，發布正式的意見徵詢通知（收到了超過10,000份回覆），並正在向國會提交一份關於AI與版權的多部分報告 34。這一系列行動本身就雄辯地證明，美國最高版權專家機構認為現狀存在嚴重問題，亟需進行深入研究和可能的改革。那種認為現有體系完美無缺的觀點，與政策制定者的實際行動形成了鮮明對比。

改革路徑探索：從自願授權到強制許可

在尋求解決方案的過程中，政策制定者和法律學者正在探討一系列從溫和到激進的改革選項。

1. 自願授權市場的促進

2. 集體管理與延伸集體許可（ECL）

一個更進一步的模式是「延伸集體許可（Extended Collective Licensing, ECL）」。在ECL制度下，一個代表了某類作品（如文學作品）大多數權利人的CMO，其達成的授權協議將自動「延伸」至該類別下所有未加入該組織的權利人。權利人擁有「選擇退出（opt-out）」的權利，但如果他們不主動退出，其作品將被視為已包含在集體許可之內 35。ECL旨在解決無法找到或聯繫到所有權利人的「孤兒作品」問題，對於AI訓練這種需要海量數據的場景尤其具有吸引力。

3. 法定強制許可（Compulsory Licensing）

歷史上，美國國會曾多次在面對新技術挑戰時採用強制許可制度。最著名的例子是1909年針對自動演奏鋼琴（player pianos）設立的「機械複製權」強制許可，該制度至今仍然存在，並已擴展至涵蓋數位音樂串流服務 36。設立強制許可的邏輯是，在承認新技術使用行為確實觸及版權人權益的同時，也確保新技術能夠持續獲得發展所需的內容，避免因版權壁壘而夭折。這是一種在創新者和創作者之間進行的務實權衡。

4. 稅收與徵費

另一類思路是透過稅收政策進行調節。例如，有提案建議對AI公司徵收「數據探勘附加費」或「工人置換附加費」37，或者更廣泛的「數據稅」38。這些稅收的收入可以用於補償被AI影響的創作者或勞動者，或者投入公共基金支持文化創作，從而在不直接阻止數據使用的前提下，實現一種社會層面的價值再分配。

結論：在務實的妥協中尋求健康的生態

通往未來的道路必然是一條妥協之路。堅持「未經同意，不得使用」的絕對版權原則，將使AI創新在經濟和技術上寸步難行。而主張「為技術發展，可以無償使用一切」的論點，則無視了創作者的合法權益和勞動價值。

然而面對現實的困境，要想如同過往一般保障創作者的權利，在當前技術上卻仍未找到一個合理且可行的路徑，面對地緣風險的挑戰，法律若是不做即時且徹底的調整，將會讓本身的產業發展出現自我毀滅性的後果。我們透過自願授權、集體管理、強制許可等方式，試圖找到一個能兼顧產業發展與創作者權益的平衡點。然而就現實層面來說，要想取得多方皆滿意的調整方向，仍有待人們透過更多的智慧尋找更多元的分配路徑，與面對不得不接受的一定程度妥協。

因此，智慧財產權規則的調整並非對自由市場原則的背叛，而是對市場失靈的理性應對。這不是要走向「野蠻發展」，而是要建立一個真正能夠運作、在盡力保護創作者的同時，確保西方世界在AI這場決定未來的競賽中保持領先地位的、可持續的創新生態。

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