AI 代理人的版權：它生成的內容歸誰
不過，美國著作權局在 2023 年的政策聲明與 2025 年的報告中也留下一道門：如果人類對 AI 輸出進行了「實質性的選擇、安排與修改」，那麼人類所貢獻的那部分——例如精心設計的提示詞組合、對輸出結果的編排、後製加工——仍然可能構成受保護的著作。也就是说，美國走的是「人類貢獻可分離」的路線：AI 生成的部分不保護，人類加工的部分保護。
（二）歐盟：以透明度義務取代帰屬爭論
歐盟的《人工智慧法》（AI Act）並沒有直接處理「AI 生成內容的著作權歸屬」，而是從「標示義務」與「訓練資料」兩端下手。AI Act 第 50 條要求生成式 AI 系統的提供者必須確保合成內容可被辨識（例如以機器可讀的方式標記），深偽內容原則上須揭露。另一方面，《數位單一市場著作權指令》（DSM Directive）第 4 條則建立了文字與資料探勘（TDM）的例外，但權利人可以用「權利保留（opt-out）」的方式排除。
歐盟的邏輯是：與其爭論「AI 生成物歸誰」，不如先確保「AI 生成物是可被識別的」，並且「訓練資料的來源是合法的」。這種「過程規管」的思路，未來很可能成為各國立法的參考模板。
（三）中國大陸：從「無著作權」到「有條件保護」的轉折
中國大陸的司法實務在近兩年出現了明顯轉向。2023 年底，北京互聯網法院在李昀訴劉元春案中，針對一幅由 Midjourney 生成的圖像，認定使用者透過設計提示詞、調整參數、反覆篩選的過程，體現了「智力投入」與「個性化表達」，因此該圖像構成美術作品，著作權由該使用者享有。這個判決在國際上引起廣泛討論，因為它實質上承認了「提示詞工程」可以構成創作行為。
但要注意，這個判決的關鍵仍然是「人類的實質性智力投入」，而不是「AI 自己會創作」。如果使用者只是按下「一鍵生成」，法院的態度可能會完全不同。因此，中國大陸目前的路徑可以理解為：AI 是工具，工具不會成為作者，但使用工具的人可能成為作者。
（四）台灣：現行法下的解釋空間
回到台灣。《著作權法》第 3 條第 1 項第 1 款將「著作」定義為「屬於文學、科學、藝術或其他學術範圍之創作」，而司法實務與經濟部智慧財產局的一貫見解，都要求著作必須是「人類精神作用之成果」。智財局在歷年的函釋中曾多次表示，純由電腦或機器自動產生的成果，若無人類的創作性投入，不受著作權保護。
不過，台灣目前對於「AI 生成內容」尚未有專門的法院判決，實務上仍處於「解釋適用既有法規」的階段。較務實的看法是：若使用者在提示詞設計、素材選擇、結果編修上投入了足夠的創作性，該成果有機會被認定為受保護的著作；反之，若僅是輸入一句話後直接採用原始輸出，則取得著作權的機率相當低。
這裡必須提醒一個常見的誤解：「不受著作權保護」不等於「可以隨便用」。即使 AI 生成的內容本身不構成著作，它在生成過程中若重製或改作了他人的著作（例如模仿特定畫風、重現受保護的角色、引用大段文字），仍然可能構成侵權。這是兩件不同層次的事，不能混為一談。
三、如果受保護，權利歸誰？三種歸屬模型的比較
假設某個 AI 代理人生成的內容，因為人類的實質參與而取得了著作權保護，下一個問題就是：這個權利到底屬於誰？目前學理與實務上主要有三種模型，各有其邏輯與風險。
（一）模型一：歸屬於模型提供者（開發者）
這種模型的主張是：AI 代理人的能力來自開發者的訓練資料、模型架構與工程投入，因此生成物的權利應歸屬於提供模型的一方。實務上，這通常不是透過著作權法直接規定，而是透過「服務條款」來實現——也就是平台在合約中約定「輸出內容的權利歸平台所有，或平台保留一定範圍的使用權」。
這種模型的優點是權利集中、授權明確；缺點是對使用者極為不利，也會打擊企業導入 AI 的意願。因此，目前主流商業平台（如 OpenAI、Anthropic、Google）大多已放棄「主張輸出內容權利」的做法，轉而採取「將輸出內容的權利讓與或授權給使用者」的策略。
（二）模型二：歸屬於提示者／使用者
這是目前最被廣泛接受的模型，也是多數平台條款的實際運作方式。理由在於：真正決定「要生成什麼」的是使用者，提示詞、參數、篩選、編修，都是人類創作性的展現。若使用者的投入達到「實質性貢獻」的門檻，由其享有著作權，在法理上最說得通。
但這個模型有一個致命弱點：它預設了「使用者是一個人」。如果使用者是企業，而操作者是員工，那麼權利歸屬就要回到《著作權法》第 11 條的職務著作規定來處理——原則上歸雇用人享有，但契約另有約定者從其約定。若使用者本身就是另一個 AI 代理人（例如 A 代理人呼叫 B 模型來生成內容），那「提示者」到底是誰，就會變成一個幾乎無解的迴圈。
（三）模型三：歸屬於公共領域（無人享有）
第三種模型認為，AI 生成內容既然缺乏明確的人類作者，就應該直接進入公共領域，任何人皆可自由使用。這種主張在學術圈有一定支持度，理由是：這樣可以避免「誰先按下生成鍵、誰就獨占市場」的荒謬結果，也有助於知識流通。
然而，這個模型在商業實務上幾乎不可行。企業不會願意投入大量資源，去產出一個「任何人都可以免費拿去用」的資產；創作者也會質疑，為什麼自己花了三個月調校提示詞、建立工作流，最後的成果卻不受保護。因此，純粹的「公共領域模型」在立法上要落實，難度極高。
較常見的折衷做法是「分層處理」：AI 原始輸出不保護，人類的選擇、編排、修改受保護。這也是美國著作權局目前採取的路徑。實務上，這意味著企業若要確保自己對 AI 生成內容享有權利，就必須刻意保留「人類加工」的痕跡——這點在後面的實務建議會再詳細說明。
四、平台條款怎麼寫？實務比較與契約設計
在法律尚未明朗之前，真正決定權利歸屬的，往往不是法院，而是你按下「同意」時所簽的那份服務條款。這也是企業法務最應該花時間研究的地方。
（一）主流平台條款的共同趨勢
觀察目前主要的生成式 AI 平台，可以歸納出幾個共同趨勢：
這些條款看似對使用者友善，但魔鬼藏在細節裡。「權利讓與」通常附帶「法律允許的範圍內」這個前提——如果當地法律根本不承認 AI 生成內容可以取得著作權，那麼這個讓與條款就是「讓與一個不存在的東西」。這也是為什麼企業不能只看平台條款，還必須理解當地著作權法的實際運作。
（二）企業部署 AI 代理人的契約設計要點
當企業不是「使用現成平台」，而是「自行部署或客製化 AI 代理人」時，契約設計就變得更加關鍵。以下是幾個實務上必須明訂的事項：
簡單說，在法規不明確的時代，契約就是你的法律。誰在契約裡寫得清楚，誰就在爭議中立於不敗之地。
五、AI 代理人「自主行動」帶來的新難題
前面討論的多半是「生成內容」的靜態問題，但 AI 代理人的真正挑戰在於「動態行為」。當代理人能夠自行上網、自行呼叫工具、自行發布內容，版權問題就會以更複雜的形式出現。
（一）代理人自動抓取資料的授權問題
假設你請 AI 代理人「整理一份本週產業新聞摘要」，代理人自動瀏覽了二十個網站、擷取了各站的新聞段落，最後生成一份摘要。這個過程涉及兩個層次的問題：第一，代理人瀏覽與擷取的行為，是否構成重製？第二，最終生成的摘要，是否構成對原著作的改作或引用？
在台灣，《著作權法》第 65 條規定了合理使用的四款判斷基準，包括利用之目的與性質、著作之性質、所利用之質量及其在整個著作所占之比例、利用結果對著作潛在市場與現在價值的影響。代理人若只是擷取少數片段、用於內部參考，較有機會主張合理使用；但若生成的是「實質替代原著作」的內容，或對外公開散布，風險就會大幅提高。
值得注意的是，許多網站已在 robots.txt 或服務條款中明確禁止 AI 爬取，這雖然不直接等同於著作權法的「權利保留」，但在判斷是否構成「明知故犯」時，會是重要的不利因素。
（二）輸出與他人作品「實質相似」的風險
AI 代理人的輸出，是從訓練資料的統計規律中生成的。這意味著，在特定提示下，它有可能生成與訓練資料中某件作品「實質相似」的內容——尤其是當提示詞直接指向某位藝術家、某個角色、某種高度辨識的風格時。
這裡有一個常見的誤區：「風格」本身不受著作權保護。你可以模仿某位畫家的筆觸、色調、構圖習慣，只要沒有重製其具體作品的表達，通常不構成侵權。但如果代理人生成的圖像，與某件具體作品在構圖、角色、細節上高度重合，就可能構成「重製」或「改作」。這也是為什麼企業在使用 AI 生成圖像時，應避免在提示詞中直接指名特定藝術家或作品，並在輸出後進行相似度檢核。
（三）代理人「自己簽約、自己發布」的行為能力
更前衛的情境是：企業讓 AI 代理人自動在社群平台發文、自動回覆客戶、甚至自動與外部服務商完成交易。此時，代理人發布的內容若侵害他人著作權，責任應由誰承擔？
目前多數法域的立場是：AI 不具備權利能力與行為能力，因此代理人的行為，法律上應歸屬於「設定該代理人、並從中獲益」的自然人或法人。換句話說，企業不能以「那是 AI 自己做的」作為免責理由。這也是為什麼企業在部署代理人時，必須建立「人類監督」機制——不只是為了品質，更是為了在法律上建立「可控性」的證明。
六、責任如何分配？從著作權到民事賠償的三層架構
討論完權利歸屬，必須談責任。因為在實務上，多數企業遇到的不是「我的 AI 生成物被抄」，而是「我的 AI 生成物抄了別人」。這時，責任分配的架構就非常重要。建議可以從三個層次來思考：
對企業而言，最務實的做法不是「祈禱不會出事」，而是「事先把責任分配寫進契約」。例如：要求模型供應商保證訓練資料合法、約定侵權爭議的補償機制、建立內部的輸出審閱流程、保留人類參與的紀錄。這些動作不只是法律防禦，也是日後主張「已盡合理注意義務」的重要證據。
七、實務建議清單：企業與創作者現在就能做的事
法規還在演進，但企業與創作者不能等到立法完成才行動。以下是幾個可以立即落實的建議：
（一）給企業的六項行動
（二）給創作者的三項提醒
八、未來展望：立法趨勢與產業共識
展望未來三到五年，AI 代理人的版權問題大概會朝三個方向發展：
第一，標示義務會成為全球共通的最低標準。歐盟 AI Act 已經開出第一槍，要求合成內容必須可被機器辨識。未來各國很可能跟進，要求 AI 生成內容加上浮水印或 Metadata，這將使「內容是否為 AI 生成」變成可追溯的事實，連帶影響舉證責任的分配。
第二，集體授權機制會逐漸成形。與其讓每個使用者、每間企業各自與權利人談判，不如建立集體授權制度，讓訓練資料與生成內容的使用有一個可預測的付費機制。這在音樂、新聞、圖庫產業已經開始出現雛形。
第三，「人類實質貢獻」會成為判斷的核心標準。無論是美國的「可分離保護」、中國大陸的「智力投入」、還是台灣的「人類精神作用」，背後其實是同一套邏輯：著作權保護的是人的創作，而不是機器的輸出。因此，未來的贏家不會是「最早使用 AI 的人」，而是「最懂得在 AI 輸出上加入人類價值的人」。
結語：與其問「歸誰」，不如問「誰做了什麼」
回到最初的問題：AI 代理人生成的內容，版權歸誰？
誠實的答案是：目前沒有單一、確定的答案，因為它取決於三個變數——你在哪個法域、你簽了什麼契約、以及你對輸出投入了多少人類的創作性。但這個「不確定」並不是壞事，它反而提醒我們：版權制度的核心從來不是「誰先按下生成鍵」，而是「誰付出了創作的心力」。
對企業而言，這意味著必須從「工具思維」升級為「治理思維」——建立政策、簽好契約、留下紀錄、做好審閱。對創作者而言，這意味著 AI 不是取代你的對手，而是放大你創作能力的工具；真正稀缺的，始終是人類的判斷、品味與選擇。
當 AI 代理人越來越像一個「會自己做事的員工」，我們或許該問的問題不是「它的作品歸誰」，而是「我們有沒有把它當成一個需要被管理、被監督、被賦予責任的協作者」。因為到最後，法律追究的永遠不會是那個沒有行為能力的模型，而是那個決定要讓它去做什麼的人。
而艾寶社區的各位，如果你正在打造自己的 AI 代理人工作流，不妨從今天開始，為每一份 AI 生成的內容，留下一點「人類的痕跡」——那不只是法律上的保障，更是你在這個演算法時代，最無可取代的價值所在。