轉換性使用

Transformative use（轉換性使用）源自美國著作權法第四條第六項的合理使用（Fair Use）教義，指對原作品進行重大改變，使其產生新的目的、性質或意義，而非僅為替代原作品市場。根據美國最高法院在Andy Warhol Foundation v. Goldsmith案（2023）的最新判決，法院強調轉換性使用必須具備新的表達，而非僅是新用途，此判決直接衝擊AI訓練數據的合法性邊界。在EU InfoSoc Directive 2001/29/EC第5條第3項下，歐盟採用「例外與限制」機制，而非美國的四因素測試，企業需依不同管轄區採取不同合規策略。此概念在AI治理中，決定了AI模型訓練是否構成著作權侵害，是AI產品上線前必須評估的法律風險領域，與ISO 42001 AI管理系統的合規要求直接掛鉤。

企業導入Transformative use評估需執行以下三步驟：第一，建立AI訓練數據清冊，盤點所有受著作權保護的訓練資料，並依ISO 42001 AI管理系統要求分類其授權狀態。第二，進行「轉換性測試」，評估AI輸出物是否與原訓練資料存在實質相似性，並記錄AI系統的決策邏輯，以證明其創作過程的獨立性。第三，建立AI輸出物的人工審核機制，確保AI生成內容具備足夠的創作性，而非機械式複製。實務上，例如Adobe Firefly在訓練時僅使用授權圖庫，即是預先規避此風險的具體做法，使企業可量化AI產品的著作權合規率至95%以上，大幅降低訴訟風險。

臺灣企業在AI應用中面臨三大挑戰：首先是臺灣著作權法第27條至第31條對AI生成的規範尚不明確，企業難以預測AI輸出物是否受保護；其次是缺乏量化轉換性測試的工具，導致合規判斷主觀性過強；第三是跨國AI產品的法規適應成本，臺灣企業若同時服務美、歐、日市場，需依不同標準建立多層次合規框架。克服方法包括：1. 建立AI治理委員會，納入法務、技術與業務代表，依ISO 42001框架建立AI風險分級機制；2. 採用「人機協作」模式，確保AI輸出物有足夠的人為創作介入，強化著作權保護地位；3. 建立AI訓練數據的溯源機制，確保數據來源合法，預防上游風險傳導至下游產品。建議企業在90天內完成AI治理框架建置，以應對日益嚴格的國際監管趨勢。

積穗科研股份有限公司（Winners Consulting Services Co., Ltd.）專注臺灣企業Transformative use相關議題，擁有豐富實戰輔導經驗，協助企業在90天內建立符合ISO 42001與EU AI Act要求的AI管理機制，已服務超過100家臺灣企業，包括製造、金融與科技新創。申請免費機制診斷：https://winners.com.tw/contact