MIT研究揭大型AI模型難以溯源訓練資料加劇版權爭議

生成式 AI 的版權爭議，長期仰賴判斷模型輸出能否追溯至特定訓練作品，以及使用方式是否構成侵權或合理使用。然而，當模型從海量資料中學習並重組特徵，單一作品對輸出的影響可能難以辨認，動搖現有著作權制度以來源與實質近似性釐清責任的基礎。

MIT 最新研究指出，生成式擴散模型的訓練資料規模愈大，愈容易出現「歸因衰減」，使輸出無法可靠對應至特定原始資料。即使移除某位作者的所有作品，大型模型仍可能產生高度相似的風格圖像；法律專家因此警告，既有歸因工具恐在大型模型上失效，法院與業界需建立新的 AI 抄襲與複製評估標準。