【TO 編輯部導讀】
AI 公司 Anthropic 的著作權爭議延燒至台灣，近日外媒揭露，台灣圖書經銷商曾向 Anthropic 合作採購商運送約 563 公噸書籍。而在美國著作權訴訟中，Anthropic 大量購買正版紙本書、拆書掃描成數位檔並銷毀原件的做法，獲法院認定符合合理使用。為何這種看似極端的做法，反而成為 AI 業者的法律防禦策略？NCC 前主委詹婷怡從該判決切入，解析 AI 訓練的著作權界線，並預測集體授權、合成資料等制度與技術趨勢將如何發展。
作者：NCC 前主委、人工智慧科技基金會董事長詹婷怡
2025 年 6 月 23 日，美國加州北區地方法院的一項細緻的判決，正式為生成式人工智慧（Generative AI）發展史上相當漫長且具毀滅性的法律圍攻定調。雖然部分程序爭議仍留待後續訴訟釐清，Bartz v. Anthropic PBC 案最終係以高達 15 億美元的版權損害賠償和解協議（Copyright Damages Settlement Agreement）落幕。
這項由英美多位知名作家發起的集體訴訟（Class Action），不僅是一次涉及天文數字的商業和解，在法理層面上，它徹底打破了科技巨頭過去數年來奉為圭臬的「先訓練、後和解、一律主張合理使用」的粗暴神話；在產業結構上，它首創了極具前瞻性的「行為解構分析框架」（Behavioral Decomposition Analytical Framework），將 AI 訓練區分為「前端資料取得」與「後端模型訓練」，以精準細緻的方式試圖劃定合法轉化與惡意侵權的法律紅線。本案對全球科技與著作權法制的深遠意義，本文即以其核心層面分析之。
首創「行為解構」的著作權分析框架與判決原文態樣
在 Bartz 案之前，多數科技公司與著作權法學者將 AI 訓練視為一個單一、連續且不可分割的法律行為。然而，承審本案的聯邦法官 William Alsup 採取了更為細緻的司法解剖，將整個 AI 模型訓練流程拆解為兩個獨立的行為態樣（Conduct Manifestations），並針對不同行為態樣對應法律階段給予了關鍵的定性。
第一個階段是「後端模型訓練（Backend Model Training）」。法院在此案中，對生成式 AI 的運作本質給予了高度的技術肯認。判決指出，當大型語言模型（LLM）讀取書籍文本時，其目的並不是為了向大眾「重製」或「外洩」這些著作的內容，而是為了分析文字與文字之間的統計機率規律、語意關聯與文風特色，這種行為的目的，是為了建立一套具備全新表達能力的語言生成模型。法院在判決書中，將這種純粹用於機器學習的行為態樣定性為 “The process of extracting statistical patterns and semantic relationships for machine learning purposes”（為了機器學習目的而提取統計規律與語意關係的過程），認為這符合美國著作權法中合理使用（Fair Use）的核心精神 — — 高度轉化性使用（Transformativeness / Transformative Use）。
第二個階段則是「前端資料取得（Frontend Data Acquisition）」。法院劃下的第一道紅線在於：後端的轉化性再高，也無法洗白前端資料來源的非法原罪。原告方在庭審中出示鐵證，證使 Anthropic 曾從 Library Genesis (LibGen) 與 Books3 等國際著名的盜版影子圖書館（Shadow Libraries）中，取得了超過 700 萬本未經授權的電子書。
法院認為，AI 公司在明知或應知其為盜版來源的情況下，仍下載並使用這些內容，其資料獲取行為本身的違法性，將直接導致其無法主張合理使用。法院在提及此階段的行為態樣時，直接使用了極其嚴厲的原文描述：”The unauthorized copying and ingest of text corpora from known infringing repositories”（從已知侵權存儲庫中未經授權重製與攝取文本語料庫）。
這個「雙軌框架」的確立，終結了長久以來技術決定論的傲慢，明確宣示了技術的創新不能豁免獲取管道的非法性。
釐清「長期儲存資料庫」的實質市場替代風險
本案在著作權法理上的另一大突破，在於對 AI 公司內部「中央資料庫（Centralized Database）」行為的定性。許多 AI 廠商在實務上，為了便利工程師調整參數、進行數據清洗（Data Cleaning）與重現訓練結果，會在伺服器中永久保留下載或掃描而來的極大量著作庫。Anthropic 的律師主張，這些資料庫只是模型訓練的「附隨暫存行為」，應受到合理使用保護。
但法院對此給予了毀滅性的否定，法官以一句犀利的 “It kept them anyway.”（明知故犯，但他們還是留著）駁回了這項辯詞，並將這種行為態樣斥為 “The long-term maintenance of unauthorized digital copies under the guise of technical necessity”（在技術必要性的幌子下，長期維護未經授權的數位副本）。
法院認定，當 AI 公司在訓練完成後，仍繼續在其內部資料庫中長期儲存、保留這些非授權著作，這已經不再是純粹的機器學習，而是實質上建立了一個「未經授權的數位圖書館」。這種長期保留行為，讓 AI 公司的研發團隊和內部人員得以隨時檢索與存取原始作品，實質上取代了原著在正常市面上的商業授權需求（如 B2B 的資料庫訂閱服務）與流通，構成了嚴重的市場替代（Market Substitution）風險。此項認定直接切斷了 AI 公司利用「過渡性複製（Transient Copying）」作為法律避風港的企圖。
揭露「實體書洗白」的防禦性法律策略與巨大反差
隨著訴訟文件的深入解密，本案也揭露了科技公司為了在法律夾縫中求生存，不惜動用極其高昂且具爭議性的「實體書防禦性方案（Defensive Physical Book Compliance Proposal）」。為了應對著作權訴訟，Anthropic 曾豪擲數百萬美元，在全球各大圖書市場大量採購正版實體書，並交由工業級掃描廠進行「破壞性數位化（Destructive Digitization）」：利用機械液壓裁刀直接切除書脊、將每一頁書頁裁切分離，送入高速掃描機轉成 PDF 數位檔案。
法院審查對此做出了極具歷史反差的雙重認定。首先是「實體洗白合法」，法院認定，如果 AI 公司花錢購買正版紙本書，將其一對一轉為數位檔案後即銷毀原始紙本，判決原文將此行為態樣描述為 “The process of format-shifting via authorized physical acquisition, coupled with the disposal of the original tangible medium to maintain a one-to-one ratio”（透過授權的實體獲取進行格式轉換，並結合銷毀原始有形媒介以維持一對一比例的過程），這在法律上被評價為合法的轉化性使用，因為它沒有增加市面上作品的流通副本總量，僅僅是持有型態的物理轉變，並未破壞版權方的潛在市場。
然而，與此同時，Anthropic 內部因為資料與數據獲取的便利性，依然在伺服器中永久保留了高達 700 萬冊來自 LibGen 的盜版電子書，這種「一邊重金暴力拆書以求合規，一邊暗度陳倉保留盜版數據」的巨大商業反差被攤在陽光下後，科技公司的合規成本與法律誠信受到了司法系統的嚴厲審視，也成為逼迫其達成 15 億美元和解金的關鍵推力。
徹底扭轉 AI 巨頭與出版媒體的商業談判籌碼
在前述對本案判決具有層次的分析下可知，Bartz v. Anthropic 案所砸下的 15 億美元巨額罰款，成為 AI 產業的集體緊箍咒，徹底重塑了 OpenAI、Google、Anthropic 等巨頭後續與出版、新聞及影音產業在談判桌上的實力對比與談判策略。
在美國著作權法框架關於集體訴訟與故意侵權（Willful Infringement）的法定賠償（Statutory Damages）等壓力下，面對動輒擁有數百萬、數千萬篇報導與文學資產的媒體巨擘，潛在的賠償總額完全是毀滅性的天文數字。Bartz 案的判決表明，法院對於「來源不當」的清查是極其嚴格的。為了消除這項可能導致模型被強制下架（Injunction）或公司賠償的毀滅性風險，OpenAI 等大廠徹底放棄了早期在法庭上與媒體死守合理使用抗辯的強硬態度，全面轉向防禦性事前授權（Upfront Licensing）。近一年來，OpenAI 與各大國際新聞集團、媒體出版商動輒簽署數十億美元的授權費，本質上都是 Bartz 案效應的延續。
此外，著作權權利方在談判桌上的籌碼，因本案對「中央資料庫」的嚴厲定性而暴增。在數據留存期（Data Retention Period）方面，媒體在與 AI 公司談判時，開始強制要求在合約中加入「訓練完即刪除原始快取數據」的條款，或針對長期留存、檢索與二次微調（Fine-tuning）的權利，索取高額的溢價權利金。同時，第三方審計也成為合約必要條款，如同本案和解協議的要求，現在的著作權授權協議中，權利方往往擁有資料數據審計權（Data Auditing Right），有權派遣獨立第三方機構稽核 AI 公司的數據庫，確保其模型中沒有摻雜任何來路不明的洗稿內容。
後續預測：走向「集體授權組織」與「技術對抗」的冷戰
本案實質上促成人工智慧與著作權法的交集與變革，展望生成式 AI 與著作權法制的下一步演進，Bartz 案所留下的法律遺產將催生以下幾項趨勢。
第一是「AI 著作權集體授權組織（Collective Management Organizations, CMOs）」的必然湧現，既然免費擷取網路資料數據內容的拓荒時代已宣告終結，而科技公司與個別作家、獨立中小型出版商逐一談判的交易成本（Transaction Costs）又過於巨大，仿照音樂產業的集體授權模式將在兩年內成為主流。預期出版界將統一建立授權池（Licensing Pool），對 AI 公司發布標準化、階梯式的定價，藉此在保護創作者與降低科技創新成本之間取得平衡。
第二是實體洗白供應鏈與「合成資料（Synthetic Data）」的雙線演進。在各國法律尚未完全針對文字與資料探勘（Text and Data Mining, TDM）完成修法前，由 Bartz 案放行的實體書洗白管道，將維持其作為獲取高品質乾淨語料的防禦性手段。同時，大廠將更積極研發合成數據，試圖用 AI 生成的數據來訓練 AI，以擺脫人類著作權的掣肘，但這也將面臨模型退化（Model Collapse）的技術瓶頸。
第三則是著作權方的技術反擊，這意味著賽局將從法律戰納入代碼戰。未來創作者將不再僅依賴事後的法律訴訟。諸如 Nightshade（夜影）或 Glaze（釉料）等主動式權利防禦技術（Active Copyright Protection Technologies）將全面普及。這些技術透過在數位出版品、圖像、文本的底層代碼中嵌入微小的像素或語意擾動，能在機器強行抓取（Scraping/Crawling）訓練時，直接破壞模型內部的參數關聯，導致模型功能出錯。未來的著作權市場，將演變成一場「法律授權」與「技術防禦」雙軌並進的科技冷戰。
Bartz v. Anthropic 案以 15 億美元的沉重代價，為這個野蠻生長的生成式 AI 時代劃下了第一道文明的底線：技術的轉化性創新，永遠無法洗白取得著作權來源時的非法原罪。它迫使科技公司告別了免費擷取人類知識結晶的拓荒時代，全面推動 AI 產業走入「付費授權、來源合規、定期審計」的制度化深水區。
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＊本文獲作者授權刊登，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題。原文標題為〈變革的臨界點：Bartz v. Anthropic 案如何重塑 AI 時代著作權保護、合理使用範圍、相關利益分配與法理邊界〉。圖片來源：取自 Anthropic。
（責任編輯：廖紹伶）
