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ChatGPT 寫的文字、AI 繪製的圖畫,誰才擁有著作權?

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OpenAI 公司開發的 ChatGPT 自去年底上線以來,短短幾個月已經顛覆了世人對科技的想像。根據外國媒體報導,截至今年 2 月中旬,亞馬遜線上書店已經有超過 200 本書籍將 ChatGPT 列為共同作者。但像 ChatGPT 這樣的 AI 工具所產出的作品,也有著作權嗎?如果有的話,著作權是屬於使用 AI 的人、開發 AI 的軟體公司,還是 AI 本身呢?

延伸閱讀:ChatGPT 怎麼用?6 種 ChatGPT 應用方法,利用 AI 簡化工作

AI 本身可以成為著作權人嗎?

依臺灣的著作權法規定,著作人是指創作著作的人,著作人原則上於著作完成時,享有著作權。而著作「人」可以是自然人或法人,但因為 ChatGPT 只是由人開發出來的程式,無法成為法律上權利義務的主體,因此無法享有著作權。

AI 產出的內容,有著作權嗎?

在著作權法下,一個作品要受到著作權保護,必須要是「創作」,要滿足「原創性」的條件。原創性除了要求作品不能是複製、抄襲,還必須具有相當程度的人的「精神作用」,足以表現出作者的個性及獨特性。但 AI 產出的作品,能不能通過原創性的檢驗?這可能就要視在 AI 產出內容的過程中,「人」的參與程度而定。

  1. 若內容完全由 AI 自行產出,沒有「人」參與創作:
    著作權法目前並不保護純粹由「非人」產出、沒有人的精神作用參與創作過程的作品。經濟部智慧財產局就曾表示,AI 的作品如果沒有人的參與創作,原則上就不屬於著作權法保護的著作。

  2. 若 AI 產出的過程中,有「人」參與創作:
    以 ChapGPT 為例,如果使用者已經先決定好了人物、場景、情節大綱等條件,再要求 ChapGPT 產出一篇文章,此時產出的作品就可能因為包含人的創作,而具有原創性,可以受到著作權保護,因為著作權法並不要求著作人必須自己從無到有、完整的創作每一字一句。

以先前也很紅的「電繪」為例,雖然該影像成品是由電腦所繪製,但該影像的產出,也是經過了使用者給定了各種條件及參數後,電腦才進行處理,並非完全沒有人的創作介入。我們甚至可以說,如果不是因為該使用者「創作」了這樣的條件及參數,最終也不會有該作品的產生。

用 ChatGPT 完成的作品,有著作權嗎?有的話是歸使用者還是 OpenAI 公司?

用 ChatGPT 完成的內容,如果已經具有原創性,就可以成為著作權法保護的創作,此時著作權應該如何歸屬,就要看使用者與 OpenAI 公司間的協議了。

依照 OpenAI 的使用者條款,使用者將文字「輸入」(Input) 至 ChatGPT 後,會獲得「輸出」(Output),只要在遵守使用者條款的情況下,OpenAI 會將所有對於「輸出」內容的權利及利益轉讓給使用者(但 OpenAI 仍保有使用這些內容做為系統必要之用的權利)。

但這樣的權利轉讓也有例外,如果是不具獨特性的內容,像是問 ChatGPT:「天空是什麼顏色?」得到的回答「天空是藍色。」由於其他使用者也可能因為提出類似的問題而得到同樣的答案,因此這樣的輸出內容就不在權利轉讓的範圍內。其實我們也可以將之理解為,這樣的輸出內容並不具原創性,因此本來就無法享有著作權等相關權利。

所以,使用者利用 ChatGPT 所產出的內容,能不能受到著作權的保護,最終還是要回到著作權的核心:作品的「原創性」。因為每個人都是如此獨一無二,作品反映出來的創作者個性、思想、感情,這樣的獨特性才是最珍貴、也是著作權最重視的。

延伸閱讀:ChatGPT 的啟示:未來的工作者,都要表現得像經理人!你養成 3 項關鍵能力了嗎?

不過,我們可以預見,未來法院勢必要面臨 AI 著作權的難題(國外已開始有一些案例出現),法院或是現有的著作權法制會如何因應,都很值得持續關注。

(本文出自 理鴻法律事務所 臉書專頁

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攝影 / 賀大新

消滅「手動」的煩人庶務!掌握 Vibe Coding 三原則:一天做完8件事,保留更多時間給自己

2025-08-18 林柏源
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8 年前,中文系出身的 Webbrain AI 共同創辦人 Sofia 決定嘗試學 Python。當時,她滿懷期待地報名了線上課程,卻在最基本的環境設定就被卡住。只為了跑出一行「Hello World」(程式設計的第一個小測試,代表環境設定成功),她耗掉兩周時間,卻什麼都看不懂。

終於,她選擇放棄。這段經驗,成了她心裡的陰影 ——「學程式」,似乎是文科生跨不過的鴻溝。

好消息是,近年生成式 AI 的出現,徹底改變了她的想法。也為許多文科人才,開啟 Coding 的新可能。

文科人才正在起飛!掌握3原則,用 Vibe Coding 解決煩人庶務、開啟全新機會

Sofia 回憶,第一次透過自然語言指令,讓 AI 生成並運行一段程式碼時,她驚訝地發現:原來語言本身,就是最強大的程式能力。 而這,便是 Vibe Coding 的核心:只要能清楚描述需求,就能讓 AI 自動產出可部署的程式模組。

Sofia 的第一個 Vibe Coding 專案,就是解決工具切換後的難題。公司決定「全面匯入 AI」後,原本依賴 Asana 的行銷工作流被撤換,她必須在 Google Workspace 裡重新建立流程。過去,四面八方的訊息透過 Asana 自動化分類;但現在,這個系統不見了。

總不能每天人工去翻吧?於是,她透過 Google Apps Script,把 Email、網站表單、社群訊息通通接到 Google Chat 的同一個 Space;接著,再用 OpenAI 的 API 自動產生摘要,判斷訊息是否有用,甚至幫忙過濾掉 spam。

結果,團隊能更快聚焦在真正需要回覆的訊息上。當訊息一口氣變得清爽、只剩下真正需要處理的內容時,大家都鬆了一口氣。這就是 Vibe Coding 的 first win —— 一個小小的腳本,馬上把混亂變有序,省下無數零碎時間,也讓團隊第一次真切感受到 AI 的威力。

這段經驗讓她體會到,寫程式的重點不在語法,而是 Prompt 是否說得清楚:要處理什麼情境、要完成什麼任務、最後要輸出到哪裡。 這三個原則,看似簡單,卻是文科生最能駕馭的地方。因為核心並不是「會不會寫程式」,而是「能不能清楚表達需求」。

關鍵原則 Prompt 說明 Sofia 的案例
明確情境 先描述清楚工作場景 客服訊息分散,需要集中管理
清楚任務 指定 AI 要完成的具體工作 自動分類、產生摘要、先擋掉垃圾訊息
具體輸出 說明要在哪裡、以什麼形式落地 生成能在 Google Apps Script 部署的程式碼

「你不需要完全看懂所有程式碼,只要理解哪個 function 代表哪段邏輯,剩下的 debug 都交給 AI 來解決。」

不事事求人、用說的就能寫程式!一套「工具箱思維」讓專業被看見

原來,Vibe Coding 的主要進入門檻,是透過自然語言把「需求」講清楚。想清楚這一點,或許會讓許多文科生豁然開朗:寫程式不再是懂 Code 人的專利,而是人人能擁抱的新機會。

Sofia 比喻,AI 像是永不翻白眼的同事,不管問題多「笨」,都能耐心回答。過去學 Python 時,複雜的設定和艱澀的邏輯讓她挫敗,即便找到同事請益,也會擔心打擾對方。

如今,AI 能直接協助 debug、解錯誤訊息,讓學習過程變得安全而有信心;這種分工方式,也讓她更快跟上公司的全 AI 浪潮。「AI 幫我解決了寫 Coding 會遇到的基礎、初階問題,真正無法解決時再請人協助。」

有了幾次成功經驗了後,她進一步建立了一套自己的「Vibe Coding 工具箱」。在她眼裡,每一個 AI 模型、每一個小工具,就像是工具箱裡的不同零件 —— 有的擅長生成文字,有的擅長寫程式,有的更適合做跨平台整合。關鍵不是死守一個工具,而是懂得比較、測試,找到最適合自己工作的組合。

這樣的「工具箱思維」,也成為她在 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課的設計核心。在微型線上課裡,Sofia 會帶著你親手打造屬於自己的工具箱:

  • 學會怎麼描述需求,挑對 AI 模型來產出成果
  • 學會用 Google Apps Script、各種小模組,把工作瑣事自動化
  • 實作成果可應用在職場中,包括團購表單、名片掃描小幫手、互動提案網站、導購產品頁面
  • 獲得示範成品,直接套用整理過後的程式碼,小幅修改就能上線

Vibe Coding 不只是 Prompt 技巧,而是一個讓你能靈活組裝的工具箱。當這個工具箱在你手裡,你就能在職場裡隨時拿出最合適的解法,讓你的專業被看見。

省下更多時間給更重要的事!效率鬼速提升,5 分鐘就看見成果、展現專業

Sofia 說,自從兩年前開始用生成式 AI 幫忙處理日常工作後,時間大幅縮短。過去需要一周完成的 8 件事,如今一天就能完成;這讓她能把更多心力投入到行銷策略規劃上,而不是被重複性的貼文、報表埋沒。

效率好壞,往往是團隊能否成功推進多個專案的關鍵。台灣不少公司人力有限,卻要同時承擔策略與執行。能善用 AI,才有餘裕專注在最有價值的部分。

或許你也曾經覺得,Coding 離自己很遠;或許你也像 Sofia 一樣,曾經被複雜的語法和環境設定嚇退。但現在,新的機運之門已經打開了。

在這個 AI 時代,別再把自己鎖在 PPT 和文件裡。勇敢試試 Vibe Coding,讓你的文字與想法,成為世界看見你的舞台。

《職場必備 Vibe Coding 實作課》

資料來源: 《職場必備 Vibe Coding 實作課》 微型線上課、數位關鍵字 EP 192. 文組人也能上手的 Vibe Coding!AI 如何協助行銷人員解決重複性工作

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