AI 模型授權與版權：開源 vs 商用 vs 企業自訓模型的法律關鍵點
企業導入 AI，不能只看技術能力，更要理解模型背後的「授權與法律風險」。
近年來，開源模型如 LLaMA、Mistral、StableLM，以及商用 API 如 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 百花齊放，但它們的授權條款與使用限制大不相同。本文將針對企業常見的 AI 模型使用情境，提出清楚的風險說明與簡化判斷邏輯。
三種模型來源比較：開源 / 商用 / 自訓
| 類型 | 特性 | 授權限制 | 適用企業場景 |
|---|---|---|---|
| 開源模型 | 可下載本地執行，彈性高 | 依據授權條款（如非商用 / 禁止再訓練） | 技術團隊強、需私有部署者 |
| 商用 API | 如 OpenAI、Google Gemini | 由服務商約定，不可自訓 / 複製 | MVP 測試、小規模應用 |
| 自訓模型 | 企業自行收資料、訓練 | 完全擁有使用權，但需考慮資料來源是否合法 | 重視獨立性、具資料資產者 |
企業使用開源模型的常見誤區
- 誤以為開源就代表可以商業使用
- 忽略授權條款中「不可再分發」、「不得訓練商業模型」等限制
- 使用未經授權語料訓練而潛藏侵權風險
商用 API 的風險與責任界線
雖然 API 提供穩定服務，但：
- 資料可能傳回服務商端，存在隱私與資安疑慮
- 使用過程若出現違法輸出，企業仍需自負責任
- 模型變動 / 掛掉時，企業無法控制
自訓模型需留意哪些法律面？
- 資料來源是否合法？是否侵犯著作權？
- 使用公開資料集前須確認授權（如 CC、MIT、商用條款）
- 需紀錄訓練資料來源與處理方式，以供查驗
- 不可擅自抓取論壇、社群平台內容進行訓練
恩梯科技如何協助企業 AI 合規導入？
恩梯科技 提供企業導入 AI 模型時的直覺式選擇評估：
- 整合開源、商用與私有模型來源的應用策略
- 根據使用需求與資料敏感程度，推薦合適的模型方案
- 提供模型授權類型說明，協助快速理解與選型
- 透過標準化模板快速決策，不需繁瑣合約流程
AI 授權不是阻礙，而是選擇的依據。設好邊界，就能放心開發。
