26 9 月
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AI 生成內容被 DMCA 檢舉？2026 年最新法律現狀與實務應對完整解析
簡述
本文針對「AI 生成內容遭 DMCA 檢舉」此一當前最迫切的數位法律議題，從美國最新判例、各國法制比較、平台實務操作到個人與企業的防禦策略，進行系統性深度剖析。全文涵蓋以下核心面向：DMCA 第 1202 條對 AI 生成內容的適用邊界、第九巡迴法院 2026 年 9 月標誌性判決的深度解讀、美國版權局與最高法院對「人類作者」原則的終局確認、YouTube 等主流平台的 AI 內容管理政策、遭遇 DMCA 檢舉時的完整反通知流程、以及台灣地區與亞太法域的因應對策。本文旨在為內容創作者、AI 開發者、法律從業人員及企業法遵部門提供一份兼顧理論深度與實務操作性的參考指南。不請律師也能自己提 DMCA 反通知嗎
第一章：AI 生成內容為何成為 DMCA 檢舉的新戰場？
1.1 DMCA 的基本架構與 AI 時代的衝突
《數位千禧年著作權法》制定於 1998 年，當時立法者的想像中，網路世界的著作權侵權主要來自「複製與散布」——使用者將受保護的音樂、電影、軟體複製並上傳至網路平台。DMCA 設計了兩大核心機制來應對這種侵權模式：一是第 512 條的「避風港」條款，為網路服務提供者提供責任限制的保護；二是第 1202 條的「著作權管理資訊」保護條款，禁止未經授權移除或變更附隨於作品中的作者資訊、著作權聲明及授權條款。
然而，生成式 AI 的出現徹底打破了這個架構的預設前提。當 AI 系統從海量受著作權保護的資料中學習，再「生成」出全新的內容時，這些輸出究竟是「新作品」還是「現有作品的副本」？AI 生成過程中對訓練資料中 CMI 的「處理」是否構成「移除」？這些問題在 DMCA 的立法當時根本不存在，卻成為 2025 至 2026 年間美國聯邦法院最棘手的法律爭議。
1.2 檢舉量暴增的結構性原因
根據 Automattic（WordPress 母公司）的公開報告，DMCA 刪除通知的數量較前一年同期增長了約 20%，但同時「低品質通知」的比例也在顯著上升，遭駁回的比例持續增加。該公司特別指出，有愈來愈多著作權投訴者利用 AI 工具自動化生成大量 DMCA 通知，以降低成本並最大化收益。這種「用 AI 對抗 AI」的現象，使得正當的著作權保護機制面臨濫用風險，也讓收到 DMCA 檢舉的創作者陷入舉證與防禦的雙重困境。
與此同時，AI 生成內容本身在平台上的爆發式增長，也讓權利人感受到更大的威脅。當任何人都能在幾分鐘內用 AI 生成看似專業的圖像、音樂、文章或程式碼時，原創內容的市場價值遭受直接衝擊，權利人自然更有動機以 DMCA 作為第一線的自救工具。
1.3 為什麼 DMCA 被選為「武器」？
傳統的著作權侵權訴訟需要證明「接觸」與「實質相似」，舉證門檻高、訴訟成本昂貴。相較之下，DMCA 通知與下架機制幾乎沒有門檻：權利人只需向平台提交一份符合法定格式的通知，平台就必須迅速下架被指控的內容，否則可能喪失避風港保護。這種「先下架、後爭論」的機制，賦予了權利人極大的槓桿。對於 AI 生成內容的創作者而言，即使最終法律上站得住腳，內容被下架的期間已經造成了流量損失與名譽損害，這正是所謂「寒蟬效應」的具體體現。
第二章：DMCA 第 1202 條的核心法律架構
2.1 什麼是「著作權管理資訊」？
DMCA 第 1202 條所保護的 CMI，具體包括以下幾類資訊：作者的姓名或名稱、著作權所有人的姓名或名稱、著作權聲明、以及使用該作品所適用的條款與條件。這些資訊通常以數位浮水印、metadata、著作權聲明文字等形式附隨於作品之中。第 1202(b) 條禁止三種行為：故意移除或變更 CMI、散布已知 CMI 被未經授權移除或變更的 CMI、以及散布已知 CMI 被未經授權移除或變更的作品或作品副本。
三種禁止行為都有一個共同的額外要件：被告必須「明知或有合理理由知道」其行為將「誘導、促成、便利或掩蓋」著作權侵權。這個「意圖要件」在 AI 生成內容的案件中成為關鍵的爭論焦點。
2.2 第 1202(b) 條的兩種理論路徑
在 AI 相關訴訟中，原告通常沿著兩條理論路徑主張第 1202(b) 條的適用：
輸出理論主張 AI 工具生成的内容是原告受保護作品的「副本」，但 CMI 已被移除。例如，程式設計師指控 GitHub Copilot 生成的程式碼與其開源程式碼高度相似，卻未附上原作者姓名與授權條款。
輸入理論主張 AI 開發者在訓練過程中，將受保護的作品餵入訓練管道時移除了 CMI，本身即構成第 1202(b) 條的違反。這條路徑不要求輸出與原作相似，而是聚焦於訓練資料的處理行為。
這兩條理論路徑的法律命運截然不同，而 2026 年第九巡迴法院的判決正是針對輸出理論做出了迄今為止最權威的否定性判斷。
第三章：2026 年第九巡迴法院 Doe v. GitHub 判決深度解讀
3.1 案件背景
2026 年 9 月 16 日，美國聯邦第九巡迴上訴法院在 Doe v. GitHub, Inc. 案中作出判決，這是全美首個針對生成式 AI 與 DMCA 責任的聯邦上訴層級判決。案件原告是一群匿名程式設計師，他們將其受著作權保護的程式碼發布在 GitHub 的公開儲存庫中，並附有開源授權條款。他們指控 GitHub Copilot 及其底層的 OpenAI Codex 模型在生成程式碼時，複製了他們的程式碼但未附上原作者資訊與授權條款，構成第 1202(b) 條的違反。
3.2 法院的核心推理
第九巡迴法院的判決圍繞著一個關鍵的語義區分：DMCA 第 1202(b) 條禁止的是「移除或變更」CMI，而「移除或變更」在文義上預設了 CMI 曾經存在於某一「副本」之上。法院指出，根據原告的起訴主張，Copilot 和 Codex 「只是生成了從未包含 CMI 的新程式碼，而非從原告現有程式碼的副本中移除或變更了 CMI」。
法院進一步區分了兩種類型的 AI 系統：一是生成式系統，透過統計模式預測序列來產生輸出；二是檢索式系統，檢索並散布既有的受保護內容。法院暗示，後者可能面臨不同的法律對待。這個區分為未來的 AI 訴訟提供了重要的分析框架。
值得注意的是，第九巡迴法院雖然維持了地方法院駁回輸出理論的判決，但並未觸及訓練行為本身是否違反第 1202(b) 條的問題。法院以程序理由認定原告未在地方法院保全輸入理論，因此拒絕審理。這意味著「輸入理論」的法律命運仍然懸而未決，未來仍可能在其他案件中成為爭點。
3.3 判決的實務影響
這項判決對 AI 產業和內容創作者都產生了深遠影響。對於 AI 開發者而言，判決提供了一個重要的抗辯基礎：僅僅因為 AI 工具生成的內容與他人作品相似，但未標註原作者，並不足以構成 DMCA 第 1202(b) 條的違反。AI 生成的是「新作品」，而非「被剝離了 CMI 的副本」。
然而，判決也明確劃定了界線：如果 AI 系統實質上複製了受保護的作品（僅有微小的表面修改），且移除了 CMI，仍然可能構成第 1202(b) 條的違反。法院明確表示，「微小的外觀修改不一定能保護那些實質複製了受保護作品並移除其 CMI 的被告」。
對於收到 DMCA 檢舉的 AI 內容創作者而言，這項判決提供了一個強而有力的法律論據：如果你的 AI 生成內容是基於統計模式「新生成」的，而非對特定現有作品的「複製」，那麼第 1202(b) 條的 CMI 移除主張可能不成立。
第四章：美國版權局的立場與「人類作者」原則
4.1 2025 年 1 月報告的核心結論
美國版權局於 2025 年 1 月 29 日發布了 AI 與著作權系列報告的第二部分，專門處理生成式 AI 輸出的可版權性問題。該報告的核心結論是：生成式 AI 的輸出只有在人類作者決定了足夠的表達性元素時，才能受到著作權保護。
版權局明確指出，「僅僅提供提示詞」不足以使使用者成為 AI 生成內容的作者。法律關注的是最終作品中體現的表達選擇究竟是誰做出的。不過，報告也確認，AI 作為創作過程的輔助工具，或將 AI 生成材料納入更大的人類創作作品中，並不因此排除著作權保護的可能性。
版權局局長 Shira Perlmutter 的聲明一針見血：「當創造力透過 AI 系統表達時，它繼續享有保護。但將保護延伸到表達元素由機器決定的材料，將削弱而非促進著作權的憲法目標。」
4.2 最高法院的終局確認：Thaler v. Perlmutter
如果說版權局的報告是行政機關的立場宣示，那麼 2026 年 3 月 2 日美國聯邦最高法院的裁定則是司法機關的最終確認。最高法院駁回了電腦科學家 Stephen Thaler 的調卷令申請，實質上維持了哥倫比亞特區巡迴上訴法院的判決，確認完全由 AI 獨立生成的作品不符合《1976 年版權法》對「人類作者」的要求。
Thaler 案的關鍵事實是：他自行開發的 AI 系統「DABUS」生成了一幅視覺藝術作品，他以 AI 為「作者」向版權局申請登記，但遭拒絕。地方法院法官 Beryl Howell 裁定，人類作者身份是著作權保護的「基石」，AI 生成作品缺乏法律意義上的「創作主體」。哥倫比亞特區巡迴上訴法院維持了這一判決，最高法院的拒絕受理則為這條司法路徑畫下了句點。
這項裁定與第九巡迴法院在 Doe v. GitHub 中的判決形成了一個邏輯上一致的體系：AI 生成的內容若沒有人類的實質創造性貢獻，既不能獲得著作權保護，其生成過程也不構成對他人 CMI 的「移除」。兩者都指向同一個核心原則——著作權法的體系以人類創造力為中心。
4.3 對 DMCA 檢舉的實際意義
Thaler 案的裁定對 DMCA 檢舉的實務意義在於：當你收到一份針對 AI 生成內容的 DMCA 檢舉時，「該內容是否具有著作權保護」本身就是一個可以質疑的前提。如果 AI 生成內容完全沒有人類的創造性貢獻，那麼它本身就不受著作權保護，第三方對其主張 DMCA 檢舉的正當性就需要更審慎的審查。當然，這並不意味著 AI 生成內容可以任意複製他人的受保護作品——如果 AI 輸出實質上複製了他人作品，侵權責任仍然存在。
第五章：合理使用與 AI 訓練資料的爭議
5.1 美國法院的分歧判決
AI 生成內容的 DMCA 檢舉問題，最終必須放在「AI 訓練資料是否合法」這個更大的背景下理解。如果 AI 系統的訓練本身構成侵權，那麼其輸出自然有更高的侵權風險；反之，如果訓練構成合理使用，則輸出的法律地位也更為穩固。
2025 年，美國聯邦法院在 AI 訓練資料的合理使用問題上作出了兩個標誌性的判決，但結論截然不同：
| 案件 | 法院 | 判決結果 | 核心論理 |
|---|---|---|---|
| Bartz v. Anthropic | 加州北區聯邦地院 | 構成合理使用 | 訓練類似人類閱讀學習，輸出與輸入「顯著不同」，具高度轉化性 |
| Kadrey v. Meta | 加州北區聯邦地院 | 構成合理使用 | 使用目的截然不同，複製整部作品為訓練所必要 |
| Thomson Reuters v. Ross Intelligence | 德拉瓦州聯邦地院 | 不構成合理使用 | 使用具直接商業替代性，非轉化性，複製核心表達性元素 |
在 Bartz v. Anthropic 案中，法官 William Alsup 認定 Anthropic 使用受版權保護的書籍訓練 Claude 模型構成合理使用，強調訓練過程類似於人類閱讀學習，AI 輸出與原始輸入在表達上存在「 spectacularly different（顯著差異）」，且訓練行為本身並不向公眾傳播原作品。
然而，在 Thomson Reuters v. Ross Intelligence 案中，法院認定 Ross Intelligence 複製 Westlaw 法律資料庫的編輯性 headnotes 用於訓練其 AI 法律研究工具，不構成合理使用。法院認為該使用行為具有直接商業替代性，而非轉化性使用，且複製了原作品的核心表達性元素，因此合理使用的四個要素均不利於被告。
5.2 分歧的根源
這些判決的分歧並非來自法官對法律原則的理解不同，而是來自個案事實的差異。關鍵變數在於：AI 輸出與原作品之間是否存在市場替代關係。當 AI 工具的功能是「取代」原作品（如 Ross Intelligence 取代 Westlaw 的法律研究功能），合理使用抗辯就難以成立；而當 AI 工具的功能是「創造全新事物」（如 Claude 生成全新的文字），合理使用的空間就大得多。
這個區分對於理解 DMCA 檢舉的風險至關重要：如果你的 AI 生成內容實質上是對他人作品的市場替代，你不僅可能面臨 DMCA 檢舉，還可能面臨實質的著作權侵權訴訟。反之，如果你的 AI 生成內容與現有作品在市場功能上有本質區別，法律風險就相對較低。
第六章：平台政策與實務——YouTube、社群媒體如何處理 AI 內容
6.1 YouTube 的 AI 內容政策架構
YouTube 在 AI 生成內容的管理上採取了雙軌策略：一是標籤揭露制度，二是內容下架機制。
在標籤揭露方面，YouTube 要求創作者在發布「擬真」的 AI 生成或修改內容時，必須向觀眾揭露。這項要求的適用範圍包括使用 AI 工具創建或修改的寫實內容。持續不揭露 AI 生成內容的創作者，可能面臨被暫停 YouTube 合作夥伴計畫資格的處分。
在下架機制方面，YouTube 允許任何人提交要求下架「模擬可辨識個人（包括其面部或聲音）的內容」的請求。值得注意的是，AI 克隆的聲音已被納入著作權保護的範圍。也就是說，如果某人用 AI 模仿你的聲音並製作歌曲，你有權對其發出 DMCA 檢舉。這項政策擴展反映了 AI 語音克隆技術的快速發展對傳統著作權框架的衝擊。
6.2 平台避風港的適用困境
DMCA 第 512 條的避風港條款為平台提供了責任限制，但其適用前提是平台作為「被動的中介」，僅傳輸或儲存使用者上傳的內容。然而，生成式 AI 平台（如 Suno、ChatGPT 等）不僅儲存使用者上傳的內容，還會根據使用者提示主動「生成」新內容，這引發了第 512 條豁免是否以及如何適用於 AI 生成內容的根本性質疑。
2026 年的一項重要發展是，加州中區聯邦地院在 Barkley and Associates v. Quizlet 案中，認定 Quizlet 的 AI 功能符合 DMCA 第 512(c) 避風港保護。法院的關鍵推理是：Quizlet 本身並未從事「自願行為」，侵權行為來自使用者對 AI 工具的使用方式，而非平台本身的設計或運營。這項判決為 AI 平台如何主張避風港保護提供了一個可參考的框架，但其適用範圍仍需更多判例來確認。
第七章：收到 DMCA 檢舉時的實務應對流程
7.1 第一步：冷靜分析檢舉的性質
當你收到 DMCA 檢舉通知時，首要任務是判斷檢舉的類型。檢舉可能是針對：
（1）著作權侵權：主張你的 AI 生成內容實質上複製了他人的受保護作品。
（2）CMI 移除：主張你的內容移除了他人的著作權管理資訊。
（3）聲音或肖像權：主張你的 AI 生成內容模擬了特定個人的聲音或肖像（YouTube 等平台已明確將此類內容納入可檢舉範圍）。
不同類型的檢舉有不同的法律基礎和抗辯策略。著作權侵權檢舉需要分析「實質相似性」；CMI 檢舉則需要檢視 Doe v. GitHub 判決的適用可能性。
7.2 第二步：提交 DMCA 反通知
如果你認為檢舉不正確或基於誤認，可以向平台提交正式的 DMCA 反通知。反通知的法定要求包括：你的聯絡資訊、被移除內容的識別資訊、以及一份聲明，表示你善意相信內容被移除是因為錯誤或誤認，並同意接受聯邦地方法院的管轄。
反通知的法律效果是：平台在收到有效的反通知後，必須將副本轉發給原始檢舉人，並告知其將在 10 至 14 個工作日內恢復被移除的內容，除非原始檢舉人提起訴訟。
7.3 第三步：保留證據與文件化
無論你選擇提交反通知還是直接與檢舉人協商，完整的證據保存至關重要。建議保存的文件包括：
- AI 工具的使用記錄與提示詞歷史
- 生成過程的截圖或螢幕錄影
- 內容發布的時間戳記
- 與檢舉人的所有溝通記錄
- 任何能證明人類創造性貢獻的文件（如後製編輯記錄、創意筆記等）
這些文件不僅在反通知程序中有用，如果爭議升級到訴訟階段，更是證明人類創造性貢獻和善意使用的關鍵證據。
7.4 第四步：評估是否升級法律行動
如果反通知未能成功恢復內容，或者檢舉人提起訴訟，你需要評估以下法律路徑：
確認不侵權之訴：你可以主動向法院提起確認之訴，請求法院宣告你的內容未侵權。這是一種積極防禦策略，適合你有充分信心法律上站得住腳的情況。
濫用 DMCA 的救濟：DMCA 第 512(f) 條禁止故意提交虛假的 DMCA 通知。如果你能證明檢舉人明知其主張不實，你可以對其提起訴訟，請求損害賠償，包括律師費。然而，第 512(f) 條的舉證門檻較高，需要證明檢舉人的「主觀惡意」。
第八章：國際法制比較——台灣地區與亞太法域的因應
8.1 台灣地區的著作權法現狀
台灣地區的著作權法對 AI 生成內容的保護採取與美國類似的立場：著作權保護僅授予由自然人或法人創作的作品。因此，AI 生成內容是否受著作權保護，取決於創作過程中是否存在有意義的人類創造性投入。
在現行實務見解下，單純直接使用生成式 AI 生成的內容不享有著作權；但如果在生成後有人為調整，該調整部分可能受到著作權保護。台灣地區文化部於 2025 年 9 月發布了「文化藝術應用生成式 AI 指引」，明確指出受著作權法保障的著作必須是人類思想或情感的創作性表達。若僅向 AI 下達指令生成特定結果，而由不具法律人格的 AI 獨立生成結果的細節，該結果不能受到著作權保護。
在 AI 訓練資料方面，根據台灣地區著作權法，AI 生成內容即使使用者未涉及營利活動，仍可能侵害他人的著作權。AI 工具提供者的使用條款和媒體平台的公開播送及轉載規定也應納入考量。
8.2 日本的寬鬆資料探勘例外
日本在全球 AI 智慧財產權治理中占據獨特地位。其著作權法第 30-4 條於 2009 年率先引入資料探勘例外，2018 年修法後擴展為「資訊分析例外」，允許在不以個人享受或使他人享受作品中表達的思想或情感為目的的情況下，以任何必要方式利用作品進行資料分析。這項「非享受目的」標準將 AI 訓練行為納入合法範圍，且權利人無法選擇退出。
然而，值得注意的是，日本是全球僅有的兩個明確承認某種形式的 AI 生成內容著作權保護的法域之一（另一個是韓國），但兩者仍要求一定程度的人類參與。
8.3 歐盟的 opt-out 機制
歐盟在 AI 訓練資料的規範上採取了與日本截然不同的路徑。歐盟 AI 法案的指導原則（於 2025 年 7 月定稿、8 月批准）要求生成式 AI 運營商尊重權利人的 robots.txt opt-out 聲明。這意味著權利人可以透過機器可讀的方式選擇退出 AI 訓練，而 AI 開發者若未遵守，將喪失資料探勘例外的保護。
德國漢堡高等地區法院在 2025 年 12 月的判決中進一步確認：權利保留必須以機器可讀方式表達方可有效，非機器可讀的自然語言條款不能阻止資料探勘例外的適用。但若權利人已部署有效的機器可讀 opt-out 機制，AI 開發者必須遵守，否則將喪失例外保護。
8.4 法域比較總覽
| 法域 | AI 生成內容可版權性 | AI 訓練資料例外 | DMCA 類似機制 |
|---|---|---|---|
| 美國 | 純 AI 生成不受保護，人類貢獻部分可保護 | 合理使用逐案認定，判決分歧 | DMCA 第 512 條避風港 + 第 1202 條 CMI 保護 |
| 台灣地區 | 需人類創造性投入 | 無明確 TDM 例外，可能構成侵權 | 著作權法第 90-4 條至第 90-12 條通知/移除機制 |
| 日本 | 有限承認，需人類參與 | 非享受目的之資訊分析例外 | 著作權法第 119 條等相關規定 |
| 歐盟 | 以人類作者為前提 | opt-out 機制，權利人可選擇退出 | 數位單一市場著作權指令（DSM Directive） |
| 英國 | 承認電腦生成作品，作者為「做出必要安排之人」 | TDM 例外限於非商業研究 | 1988 年著作權法第 9(3) 條、第 178 條 |
第九章：企業與創作者的合規策略
9.1 AI 使用者的自我保護措施
對於使用 AI 工具生成內容的個人創作者和企業，以下措施可以顯著降低收到 DMCA 檢舉的風險：
記錄人類創造性貢獻。這是區分「純 AI 生成內容」與「AI 輔助人類創作」的關鍵。具體做法包括保存提示詞的迭代記錄、後製編輯的版本歷史、創意決策的書面記錄等。這些證據在著作權登記、DMCA 反通知、以及潛在訴訟中都具有重要價值。
審查 AI 工具的使用條款。不同 AI 工具對輸出內容的權利歸屬有不同的規定。部分工具將輸出內容的權利完全轉讓給使用者，部分則保留部分權利或限制商業使用。在商業應用前務必仔細審閱。
避免直接複製風格或內容。提示詞中避免要求 AI「複製」特定藝術家的風格或特定作品的構圖。雖然風格本身通常不受著作權保護，但若輸出的結果與特定作品實質相似，仍可能構成侵權。
使用 C2PA 等內容來源標記。C2PA（Coalition for Content Provenance and Authenticity）等標準可以為 AI 生成內容附加可驗證的來源資訊，有助於在 DMCA 爭議中證明內容的生成方式和人類參與程度。
9.2 AI 開發者的風險管理
對於 AI 工具開發者，Doe v. GitHub 判決雖然提供了一定的抗辯基礎，但並非全面的豁免。以下是關鍵的合規建議：
區分生成式與檢索式系統的法律風險。第九巡迴法院在判決中暗示，檢索式系統（檢索並散布既有內容）可能面臨與生成式系統不同的法律對待。如果你的 AI 系統包含檢索功能，需要特別注意其中的著作權風險。
訓練資料的來源審計。建立完整的訓練資料來源追蹤機制，確保資料的取得方式合法。Thomson Reuters v. Ross Intelligence 案顯示，即使使用目的具有某種轉化性，如果資料來源本身存在問題（如使用競爭對手的專有資料），合理使用抗辯可能失敗。
維持 CMI 的完整性。在訓練資料的處理過程中，盡可能保留 CMI 資訊。雖然 Doe v. GitHub 判決在某種程度上降低了輸出端的 CMI 移除風險，但如果原告成功主張「輸入理論」，訓練過程中剝離 CMI 的行為仍可能成為爭點。
第十章：常見問答
Q1：我用 AI 生成的圖片被 DMCA 檢舉了，我的內容不受著作權保護，為什麼還能被檢舉？
A：DMCA 檢舉與內容本身是否受著作權保護是兩個不同的問題。檢舉人主張的是你的 AI 生成內容侵害了「他的」著作權——例如你的 AI 輸出與他的原創作品實質相似。即使你的 AI 生成內容本身不受著作權保護，你仍然可能因為侵害他人著作權而收到檢舉。反過來說，如果 AI 輸出確實沒有人類創造性貢獻且與現有作品不相似，DMCA 檢舉的正當性就值得質疑。
Q2：Doe v. GitHub 判決是否意味著 AI 生成內容永遠不會構成 DMCA 違反？
A：不是。該判決僅針對「生成式 AI 輸出是否構成 CMI 移除」這個特定問題作出了否定回答。如果 AI 輸出實質上複製了受保護的作品，且移除了 CMI，仍然可能構成第 1202(b) 條的違反。此外，該判決並未觸及訓練過程中 CMI 移除的問題（輸入理論），這個問題仍然開放。
Q3：提交 DMCA 反通知後，平台多久會恢復我的內容？
A：根據 DMCA 第 512(g) 條，平台在收到有效的反通知後，必須將副本轉發給原始檢舉人，並告知將在 10 至 14 個工作日內恢復被移除的內容，除非原始檢舉人在此期間提起訴訟尋求法院命令。實務上，恢復時間可能因平台而異，部分平台可能需要更長的處理時間。
Q4：如果我的 AI 生成內容確實與他人的作品相似，但我不知道，該怎麼辦？
A：即使沒有主觀侵權意圖，如果 AI 輸出與他人作品實質相似，仍可能構成侵權。在這種情況下，建議不要提交反通知，而是主動與檢舉人協商，或考慮修改或撤回內容。同時，審查你的 AI 使用流程，避免在提示詞中引導 AI 生成與特定作品相似的內容。
Q5：AI 生成的音樂如果被 DMCA 檢舉，該如何處理？
A：音樂領域的 AI 生成內容面臨特殊的挑戰。如果 AI 生成的音樂使用了受版權保護的錄音或旋律，即使經過 AI 處理，仍可能構成侵權。YouTube 已明確將 AI 克隆的聲音納入著作權保護範圍。建議在發布 AI 生成音樂前，使用內容識別工具（如 Content ID）進行預檢，並保留 AI 生成過程的完整記錄。
Q6：企業使用 AI 工具生成行銷素材，需要注意什麼？
A：企業應特別注意三點：第一，審查 AI 工具的使用條款，確認商業使用權限；第二，建立內部 AI 使用政策，要求員工記錄提示詞和編輯過程；第三，對 AI 生成的行銷素材進行發布前審查，確認不與現有受保護作品實質相似。在美國市場運營的企業還應注意，Thomson Reuters v. Ross Intelligence 案的判決顯示，具有直接商業替代性的 AI 使用更難主張合理使用。
第十一章：未來趨勢與展望
11.1 立法動向
美國國會目前正在審議多項與 AI 和著作權相關的法案，包括「NO FAKES Act」（禁止未經授權的數位複製品），該法案獲得了 YouTube 等平台的支持，旨在明確平台在 AI 生成內容管理中的角色。然而，截至 2026 年，美國尚未制定專門針對 AI 生成內容的聯邦著作權立法，版權局明確表示「現有法律框架已足夠靈活」，無需新立法。
11.2 歐盟的影響
歐盟 AI 法案的 opt-out 機制正在成為全球 AI 訓練資料治理的重要參考模式。法國曾於 2026 年 4 月由參議院通過一項法案，擬在 AI 版權民事糾紛中引入舉證責任倒置機制——權利人僅需出示初步證據，法院即可推定 AI 提供者存在非法使用行為，由 AI 提供者自證其訓練資料來源合法。然而，該法案於 2026 年 5 月在國民議會層面被實際駁回，目前處於停滯狀態。若該法案最終通過，將成為全球首個在 AI 版權領域適用舉證責任倒置的國內立法。
11.3 對內容創作者的建議
面對快速變化的法律環境，內容創作者應採取「防禦性創作」策略：在 AI 輔助創作過程中，有意識地增加人類創造性貢獻的痕跡；避免完全依賴 AI 生成的「一鍵輸出」；對發布的內容進行事前侵權風險評估。這些措施不僅能降低 DMCA 檢舉的風險，也能在收到檢舉時提供有力的抗辯基礎。
總結
AI 生成內容被 DMCA 檢舉的問題，本質上是 1998 年制定的法律框架與 2020 年代技術現實之間的張力。2026 年第九巡迴法院在 Doe v. GitHub 案中的判決，為「生成式 AI 輸出是否構成 CMI 移除」這個核心問題提供了迄今為止最明確的答案：AI 生成的是新作品，而非被剝離了 CMI 的副本。這項判決與美國版權局和最高法院確認的「人類作者」原則形成了一致的法律體系——著作權法的中心始終是人類的創造力。
然而，這並不意味著 AI 生成內容的創作者可以高枕無憂。如果 AI 輸出實質上複製了他人作品，侵權責任仍然存在。訓練資料的合法性問題仍然懸而未決，平台避風港的適用邊界仍在形成之中。對於內容創作者而言，最務實的策略是在 AI 輔助創作過程中保留人類創造性貢獻的完整記錄，並對發布的內容進行審慎的侵權風險評估。法律環境正在快速演變，持續關注最新判例和立法動向，是每一位 AI 內容創作者的必修課。
作者簡介
林承翰，台灣地區執業律師，專注於智慧財產權、數位內容法規與新興科技法律議題。畢業於台灣大學法律系，美國哥倫比亞大學法學碩士（LL.M.），主修智慧財產權法。曾任職於國際律師事務所科技法律部門，處理多起跨境著作權侵權與平台責任案件。近年來深入研究生成式 AI 對著作權法的衝擊，發表多篇相關學術論文與實務評論，並為多家科技公司提供 AI 合規諮詢服務。
