2026年10月16日，數位發展部、文化部與經濟部智慧財產局首次共同邀集內容業者、AI應用業者與專家，討論AI訓練資料的利用與著作權保障。數發部在會中提出推動AI業者建立「使用報酬給付機制」的方向。官方會後特別說明：這是後續政策與法制研議的參考，並不是已公告的費率，也不是立刻生效的付費義務。
換句話說，目前沒有政府定價，也沒有強制給付規則。但這場會議的意義在於，內容業者與AI業者之間關於訓練資料的授權談判，已經有了官方提供的思考框架。實際的合約，還是得由雙方自己一條一條談。
「看得到」不等於「可以用來訓練」
先處理一個最常見的誤解。內容放在網路上可以被瀏覽，只表示使用者可以依網站條件查看，並不代表訓練、重製或商業利用的權利都已經給出去了。
智慧局對生成式AI著作權問題的說明也提醒：訓練利用與生成結果是否涉及著作權，要看具體資料與個案情形，有爭議時由司法機關依事實認定。這與國外正在進行的訴訟處於同一個未定狀態，例如Twitch主播控告亞馬遜用直播內容訓練AI的集體訴訟，爭的正是同一件事：平臺上的內容，誰有權決定它的訓練用途。
內容進入AI流程後會經過好幾站：抓取、清理、納入資料集、模型訓練，再用於模型服務或衍生產品。每一站的目的和儲存方式都可能不同。而且權利人、資料提供者、平臺和模型業者經常不是同一方。出版社可能只持有部分出版品權利，其他權利還在作者手上；網站提供服務，卻未必有權代表頁面上所有內容去簽訓練授權。
合約裡該寫清楚什麼
回到實際簽約的層面，合約至少要列出：資料集名稱與版本、授權方的權利依據、可用目的、期間、地區、再授權對象，以及模型、權重和衍生服務是否在授權範圍內。有一個容易被忽略的原則：授權是「允許約定範圍內的利用」，不能直接寫成著作權移轉。把授權寫成權利買斷，是內容業者最常見的喫虧方式。
再來是資料的可識別性。來源不清、重複收錄或權利狀態變動，都會讓使用量和報酬難以核算。談價之前，先確認資料提供者是誰、授權方是誰、資料怎麼被識別，這比談金額更優先。
報酬怎麼算：四種思路，各自需要不同的配套
官方資料列出幾種可討論的計價方向。一次性授權便於預算編列，但要先界定是否限單一模型、能否更新資料、到期後副本怎麼處理。按資料集或使用量計價，前提是資料能分批識別、使用量能被記錄，還要處理重複資料和低使用量的問題。收益分潤聽起來公平，但必須說清收入範圍、成本扣除、結算週期與稽核權。集體授權可以省掉逐一談判的成本，適合權利人數量龐大的情境，不過需要權利人名冊、資料目錄與分配機制的支撐。
這些是協商方向，政府尚未選定制度。缺乏共同的使用追蹤規則，是所有計價方式共同的前置條件問題：沒有紀錄，雙方就無法核對付費範圍。
臺灣自己的語料庫經驗
臺灣主權AI訓練語料庫於2025年底推出，初期以中央及地方政府語料為主，截至2026年10月中旬累積33億tokens。數發部在2026年9月進一步啟動民間語料徵集，邀請作家、出版社與電子書平臺（如Readmoo讀墨）參與，當時採無償授權，以「自願參與、明確授權、可退出」為原則。
要注意的是，這是特定語料庫的合作案例，不能據此推論所有民間內容都應該無償提供。數發部也明確表示，主權語料庫不會強制要求民間無償提供。這個案例的價值在於提供了一個可運作的授權框架範本，而不是費率依據。
所以呢
對內容業者來說，現在能做的實際動作是盤點：自己手上有哪些內容、權利狀態是否完整、有哪些已經授出去了、授到什麼範圍。對要導入AI、需要訓練資料的企業來說，則該先建立資料來源與使用紀錄的治理能力，這一點與企業內部知識庫導入時的權限與出處管理是同一套基本功。
政策還在研議階段，不宜依此估算應收或應付金額。但授權條件的五個核對項目：權利人、用途、計價、紀錄、退出處理，無論最後法制走向如何，都是任何一份訓練資料合約躲不掉的欄位。早點開始盤點的人，談判桌上會比晚開始的人多一份底氣。