一、著作權爭議

1.訓練資料來源

生成式AI需要大量數據進行訓練，而這些數據往往來自網路上公開的圖片、文章、程式碼等。

問題在於：這些資料是否已獲得合法授權？AI公司是否侵犯了原作者的著作權？

例如：許多藝術家控告AI圖像平台(如 Stable Diffusion、Midjourney)未經同意使用其作品訓練模型。

2.生成內容的版權歸屬

AI 生成的作品（文章、音樂、圖片），是否能被視為「作品」而受到著作權保護？

多數法律體系(例如美國著作權局)目前傾向 不承認純AI自動生成的內容具有著作權，因為缺乏「人類創作」要件。

但若有人類在過程中有「實質創作貢獻」(如設計prompt、後製)，則可能具備部分著作權。

二、責任歸屬問題

1.內容侵權

如果AI生成的文章或圖片抄襲他人作品，應由誰負責？使用者？還是模型提供者？

現實案例：有人利用AI生成「哈利波特續集」或「漫畫同人作品」，這可能涉及二次創作侵權。

2.錯誤與誤導資訊

生成式 AI 可能產生虛假或錯誤資訊(hallucination)，若使用者因此遭受損失，責任應該由平台還是使用者承擔？

法律界目前仍在討論，部分國家可能會要求AI平台承擔「產品責任」。

三、隱私與個資問題

訓練資料中可能包含個人敏感資訊(如姓名、電話、醫療紀錄)。

若 AI 生成結果中洩漏這些資料，會涉及 GDPR(歐盟通用資料保護規則)或其他隱私法。

知名案例：ChatGPT曾被義大利暫時禁止使用，原因之一就是涉及個資風險。

四、偏見與歧視

AI的訓練數據來自網路，容易吸收其中的偏見（性別、種族、宗教等）。

若AI生成內容存在歧視性言論，可能導致 反歧視法、平等保護法 的爭議。

五、合規與監管

歐盟AI法案(EU AI Act):要求對生成式AI增加透明度，標示內容是否由 AI生成。

美國：尚無統一法律，但法院案例如(Getty Images訴Stability AI)正在逐步塑造規範。

中國：2023年發布《生成式人工智能服務管理辦法》，規定AI生成內容需符合社會價值觀並標示來源。