AI 繪圖是否安全？2026 年人工智慧生圖風險、法律爭議與安全合規全攻略

最後更新: 2025-12-29 15:42:33

隨著 Midjourney、DALLE 與 Stable Diffusion 等 AI 繪圖技術的興起，數位內容創作正經歷一場革命性的變革，但在全球數百萬用戶紛紛運用簡單指令生成精美視覺效果的同時，一個核心議題也隨之浮現：AI 圖像生成工具真的安全嗎？

簡而言之：這取決於您的使用情況。儘管 AI 繪圖工具為創作開拓了無限可能，但其背後潛藏的著作權侵權、隱私保護漏洞及網路安全威脅等風險亦不容忽視。本篇深度指南將全面剖析這些潛在危害與法律問題，並提供實用的安全操作步驟，助您在使用相關工具前做好完善準備。

文章目錄

1. 五大核心安全疑慮
2. 深入解析版權歸屬與法律風險
3. 隱私保護與數據安全課題
4. AI 生成圖像潛在的網路安全威脅
5. 如何挑選真正安全可靠的 AI 繪圖工具？
6. 確保 AI 圖像生成安全的使用實務
7. 針對各專業領域的產業合規指南
8. 常見問題解答

五大核心安全考量

經全面深入研析法律判例、學術報告與監管法規，我們為您彙整出以下幾項核心風險：

1. 著作權侵權 (面臨之首要風險)

在使用 AI 繪圖工具時，潛在的著作權侵權是使用者面臨的首要風險；隨著多起法律訴訟於全球展開，其判決結果預計將對產業未來產生深遠且重大的影響：

• Getty Images 控告 Stability AI 未經授權重製並處理逾 1,200 萬張受版權保護的影像，此舉已引發重大的版權法律爭議。
• 視覺藝術家 Sarah Andersen、Kelly McKernan 與 Karla Ortiz 發起集體訴訟，指控 Stability AI 及 Midjourney 逕自利用其受版權保護的作品進行模型訓練。
• 美國版權局明確指出，由於 AI 生成影像缺乏人類的原創作者身份，因此在現行法律框架下無法取得著作權保護。

潛在風險：即便您生成的 AI 圖像看似具備原創性，但在運算過程中，系統仍可能無意間複製了訓練數據集中受版權保護的相關元素。

2. 隱私權侵害與外洩風險

許多 AI 繪圖工具在運作過程中會蒐集海量數據，且往往是在未取得使用者明確授權的情況下進行：

• 生物特徵數據採集：個人面部特徵可能被永久轉化為模型訓練數據，造成長期的隱私追蹤風險。
• 敏感元數據外洩：圖像中隱藏的地理位置、裝置資訊及拍攝時間等資訊，極易在分享過程中暴露個人行蹤。
• 影像遭非法抓取利用：發布於社群媒體的個人照片常在未經授權的情況下，被自動化程式採集並納入大規模訓練數據集中。
• 模型反向攻擊威脅：技術人員可透過反向工程手段，嘗試從已訓練的 AI 模型中還原並重建原始的訓練影像內容。

3. 網路安全威脅

人工智慧生成的圖像正被用於發動日益精密且複雜的各類詐騙與網路攻擊：

• 深度偽造詐騙：不法份子常利用 AI 技術偽造名人代言影像，過往已出現多起假借伊隆·馬斯克（Elon Musk）名義推廣產品的違法案例。
• 身份盜用風險：由於 AI 生成的虛假頭像無法透過反向圖片搜尋辨識，常被詐騙者用於建立偽造帳號並進行網路誘騙。
• 慈善募捐騙局：詐騙集團曾於 2023 年土耳其地震等災難期間，利用 AI 生成的虛構災情影像來誤導大眾並騙取非法捐款。

4. 不當與敏感內容 (NSFW) 的生成風險

根據研究數據顯示，目前關於不當內容的統計結果已呈現出令人深感擔憂的趨勢：

• 根據 2023 年的研究數據顯示，AI 生成圖像中約有 14.56% 涉及不安全內容，整體合規性面臨嚴峻挑戰。
• 尤其在 Stable Diffusion 模型中，不安全內容的比例更高達 18.92%，為所有工具中風險最為顯著的一款。
• 約翰霍普金斯大學的研究進一步揭示了防護漏洞，指出使用者可藉由「對抗性提示詞」輕易繞過現有的安全過濾機制。
• 同時，AI 生成兒童性虐待內容（AIGCSAM）所引發的隱憂日益劇增，已成為當前網路安全領域最受關注的核心議題。

5. 法律責任

使用者與企業在應用相關技術時，正面臨著多重且複雜的法律風險與合規挑戰：

• 生成的圖像若包含受保護的標誌，將面臨商標侵權風險
• 製作真人影像可能侵害肖像權或公開權，須留意相關法律爭議
• 利用變造或不實影像傳播資訊，恐涉及誹謗及名譽損害責任
• 若合約明定內容需由人工創作，使用 AI 生成技術則構成違約

深入解析 AI 繪圖的著作權歸屬與法律風險規範

2026 年 AI 繪圖安全使用指南：全面解析生成式 AI 的版權風險、法律合規與數據安全防護實務，助您掌握 AI 生圖工具的安全操作規範。

AI 生成圖像的著作權歸屬：您是否擁有法律保障？

根據美國著作權局的規範，答案是否定的。該局在 2023 年 2 月發布的函釋中對此明確澄清：

• 由於 AI 生成圖像缺乏人類原創作者身份，目前在現行法規下尚無法獲得版權保護。
• 若作品是在 AI 元素的基礎上融入了大量的人類創意投入，則該創作仍具備受著作權保護的可能性。
• 這種權利界定的模糊性，使得 AI 圖像在商業化應用時，依然面臨著不可忽視的法律灰色地帶。

訓練數據引發的爭議與風險解析

AI 模型透過從網路抓取的數十億張圖像進行訓練，由於其中包含大量受版權保護的作品，進而衍生出以下三大關鍵風險：

1. 訓練數據授權疑慮：目前多數 AI 開發商在訓練模型時，往往未取得原創著作權人的正式許可，導致基礎數據的來源合法性備受爭議。
2. 「合理使用」的法律定義不明：儘管業界普遍主張訓練行為屬於合理使用範疇，但目前法院尚未對此達成定論，整體法律地位仍處於灰色地帶。
3. 生成結果的高度侵權風險：AI 產出的圖像極可能與訓練集中受版權保護的作品實質相似，進而引發著作權侵權的連帶法律責任。

解析真實法律判例：確立 AI 應用之司法先例

Getty Images 控告 Stability AI 案（訴訟持續進行中）

• 核心訴訟指控涉及未經授權複製逾 1,200 萬張受版權保護之圖像。
• 若原告最終勝訴，未來所有 AI 訓練數據恐均須取得正式授權，將對產業規範產生深遠影響。
• 目前案件進度已獲法院裁定准許，針對關鍵指控正式進入證據開示程序。

Andersen 訴 Stability AI 案（取得部分勝訴）

• 針對未經授權訓練所引發的著作權侵權疑慮，法院在最新裁定中已認定該主張具備法理上的合理性。
• 判決指出圖像擴散模型極可能包含訓練數據集的壓縮副本，進而為侵權指控提供了實質的法律依據。
• 此一判例不僅確立了關鍵的法律理論，更將成為未來處理生成式 AI 相關訴訟與合規判定時的重要準則。

AI 繪圖作品是否具備商業用途的合法性？

其背後潛藏的風險不容忽視：

✗ 高風險：將 AI 生成圖像用於商標設計、品牌標誌或企業識別系統
✗ 高風險：將 AI 圖像作為商業圖庫素材進行轉售或二次授權
✗ 中風險：運用於社群媒體貼文內容與各項行銷宣傳素材
✓ 低風險：僅限於內部提案草稿或產品設計概念的初步探索

特別提醒：多數 AI 繪圖工具的服務條款均對商業用途設有規範，例如部分平台便明文禁止將生成的圖像作為獨立商品進行轉售。

隱私保護與數據安全議題

深入了解：您所上傳的照片將如何被處理？

當您將影像上傳至 AI 繪圖平台進行風格轉換（例如近期盛行的吉卜力畫風趨勢）時，背後往往潛藏著多項不容忽視的隱私風險：

1. 訓練數據的引用與合規性考量

• 多數平台會利用用戶上傳的影像來優化 AI 模型，而相關授權機制往往含糊不清，或隱藏在繁瑣的服務條款之中。
• 由於知情同意程序普遍缺乏透明度，用戶在操作時往往難以掌握數據的真實用途與去向。
• 即便內容被標註為「私人」上傳，仍有極大機率被納入訓練數據集，使個人隱私保護面臨潛在威脅。

1. 生物辨識數據外洩風險

• 臉部辨識數據一旦經擷取即具有永久性，且無法像傳統密碼般隨時更改或重設。
• 由於生物特徵資訊具備不可替代的獨特性，一旦外洩將面臨長期的身分安全隱患。
• 這類敏感數據可能在您不知情的情況下，被用於身分追蹤或未經授權的自動化識別。

1. 第三方存取權限控管

• 與合作夥伴間的數據共享機制缺乏透明度
• 資訊面臨政府或執法機關存取的潛在風險
• 系統安全性薄弱，容易導致敏感數據外洩

隱私安全真實案例

• LinkedIn 於 2024 年引發輿論反彈，主因在於用戶發現平台在未經主動告知的情況下，預設將個人資料納入 AI 訓練範疇。
• 醫療影像安全風險日益嚴峻，例如加州曾發生病患手術照片在未獲明確授權下，竟遭納入 AI 訓練數據集中的嚴重侵權案例。
• Google Gemini 的「Nano Banana」風波亦引發廣泛關注，進而導向社會對於影像儲存規範及數據運用透明度的深度疑慮。

Deepfake 深偽技術帶來的安全威脅

隨著 AI 生成圖像技術的日益精進，深偽（Deepfake）影像也變得愈趨細膩逼真：

• 身分偽造風險：僅需取得 20 張社群媒體照片，便足以製作出足以亂真的深偽（Deepfake）影片以冒用身分。
• 數位性勒索：利用 AI 生成虛構裸照進行勒索的案件頻傳，其中更包含多起針對未成年人的受害紀錄。
• 金融詐騙：生成式 AI 已被用於精密犯罪，例如 2019 年便曾發生過利用深偽語音誘使受害者轉帳 22 萬歐元的重大案件。
• 名譽損害：透過虛假影像將個人置於難堪或具爭議性的情境，將對當事人的社會聲譽造成嚴重負面衝擊。

AI 圖像生成帶來的網路安全威脅

深入解析：不法分子如何濫用 AI 繪圖技術

1. 社交工程攻擊

• 利用 AI 生成的人臉製作虛假社群帳號，強化身分偽裝的真實感
• 生成圖像具備獨特性，使傳統的反向圖片搜尋技術難以偵測其來源
• 可針對同一虛擬人物產出無限數量的影像，藉此塑造具備高度一致性的身分特徵

1. 操縱搜尋引擎優化 (SEO)

• 不法分子利用 AI 生成的虛擬律師頭像偽造律師事務所網站，藉此執行黑帽 SEO 詐騙手法。
• 發動虛假的版權侵權申訴，企圖以此勒索反向連結並操弄搜尋排名。

1. 虛假資訊與誤導性宣傳活動

• 透過高度擬真的虛假影像進行政治操弄
• AI 生成的虛假「新聞」照片在網路上迅速傳播
• 偽造技術日益精進，導致高精密度的內容愈發難以辨識

1. AI 脫衣生成應用程式

• 未經當事人同意便擅自合成影像的惡意應用程式
• 日益嚴峻的校園濫用現象：統計顯示每十名未成年人中即有一人知曉同儕曾使用此類工具
• 對兒童與青少年的身心健康及安全構成持續攀升的顯著威脅

如何辨識 AI 生成圖像

儘管生成技術正日益精進，您仍可透過以下特徵進行辨別：

• 肢體構造缺陷：常見如手指數量錯誤、五官不對稱或整體比例失調等生理解剖問題。
• 光影呈現不自然：包含陰影方向矛盾，或出現多個不符邏輯的發光點與光源。
• 背景環境瑕疵：背景元素可能呈現模糊、扭曲，或存在缺乏邏輯的視覺元素。
• 文字內容異常：圖像中的文字往往拼寫錯誤、字體變形或為毫無意義的字符。
• 規律重複圖案：畫面可能出現不尋常的對稱感，或呈現機械式重複的紋理與圖樣。
• 識別標記與浮水印：需仔細檢查圖像中是否留有 AI 生成工具的浮水印或專屬識別標籤。

進階偵測工具：

• Google 研發的 SynthID 數位浮水印技術
• 針對人工智慧內容進行辨識的圖像偵測演算法
• 用於追蹤來源資訊的中繼資料 (Metadata) 分析工具

究竟哪些 AI 繪圖工具才真正安全可靠？

並非所有 AI 繪圖工具的風險等級皆相同，以下將針對法律保障、訓練數據來源以及安全性功能等核心面向，為您深入解析各類工具的差異：

✓ 具備法律保障的商業合規選擇

Getty Images AI 圖像生成器

• 訓練數據完全採用 Getty 圖庫授權之創意內容，從源頭確保素材來源合法合規。
• 提供完善的法律保障機制，每張生成的圖像均享有高達 5 萬美元的賠償承諾，大幅降低企業的版權侵權風險。
• 具備嚴格的安全防護機制，確保輸出成果中不含任何具辨識度的特定角色、品牌標誌或受保護的智慧財產。
• 憑藉其卓越的合規性與安全性，成為專業領域及商業專案應用的首選方案。
• 主要限制在於僅限訂閱用戶使用，且整體的服務成本與入手門檻相對較高。

Adobe Firefly

• 訓練素材嚴格選自 Adobe Stock 及公有領域，確保所有生成內容均源於合乎道德規範的合法數據。
• 提供完善的法律保障，包含標準 Adobe 授權賠償條款，讓用戶在進行商用創作時無版權後顧之憂。
• 核心安全機制建立於合規的訓練流程，透過經篩選的內容有效預防潛在的法律與隱私風險。
• 是 Adobe 生態系統用戶的理想首選，能與現有的專業設計工具鏈達成流暢且高效的整合。
• 主要的侷限在於風格多樣性，相較於不受限的開放式模型，其藝術表現範圍相對較窄。

iStock AI 繪圖生成器

• 訓練數據：源於經正式授權的 iStock 圖庫，確保所有素材來源均合法且可溯源。
• 法律保障：提供標準商業賠償保障，讓企業在商業應用中免受版權風險困擾。
• 安全機制：透過經驗證的數據訓練鏈，強化生成過程的安全性與合規性。
• 最佳用途：最適合需要獲取安全、無侵權疑慮之庫存影像的企業用戶。
• 使用限制：請注意，生成的圖像不可直接應用於開發待售的轉售商品。

⚠ 風險較高的選項（請謹慎評估並注意使用安全）

Stable Diffusion (開源)

• 訓練數據來源：採用從網路抓取的 LAION5B 數據集，內容涵蓋了多項受版權保護之作品。
• 法律保障與責任：官方不提供任何法律保護，使用者須自行承擔使用過程中的所有風險。
• 安全性評估：其不安全內容生成率高達 18.92%，在同類工具中存在最嚴重的安全隱憂。
• 最佳適用場景：建議僅用於個人實驗性探索，不應將其投入正式的商業應用。
• 重大法律風險：目前正因訓練數據的合法性爭議，面臨多起進行中的法律訴訟。

Midjourney

• 訓練數據：來源資訊不透明，且極可能包含受版權保護的內容，使用者須多加留意。
• 法律保障：法律層面的保障相對有限，建議在使用前務必仔細研讀相關服務條款。
• 安全疑慮：存在潛在的著作權侵權風險，可能面臨創作者發起的版權法律訴訟。
• 最佳用途：最適合用於概念設計或情緒板等非商業性質的初步創作流程。
• 風險等級：風險評估屬中等程度，具體影響將視個別的使用情境而有所差異。

DALLE 3 (OpenAI)

• 訓練數據主要源於未經披露的網路抓取圖像，其來源合規性與授權狀況尚待釐清。
• 法律保障僅限於服務條款中的有限免責規定，對使用者的實質保障相對有限。
• 安全防護雖設有內容政策過濾機制，但在技術上仍存在被規避或繞過的風險。
• 現階段最適合作為個人用途或企業內部原型設計，是初步構思創意的理想工具。
• 鑑於法規環境正處於持續演變的階段，目前的整體風險等級評估為中等。

各大平台功能與安全性綜合比較表

AI 繪圖安全使用指南：確保合規與數據安全的 8 大核心實踐

1. 針對您的具體應用場景，挑選最合適的 AI 繪圖平台

針對追求法律保障與合規性的商業專案：建議優先選用 Getty Images AI、Adobe Firefly 或 iStock AI Generator。

若用於個人創意探索：Midjourney 或 DALLE 3 均是相當理想的工具選擇

僅供學習與實驗之用：推薦使用 Stable Diffusion 進行技術探索，但請務必注意其生成內容嚴禁投入任何商業用途。

1. 深入瞭解並掌握各平台的服務條款

在開始使用任何 AI 繪圖工具之前，請務必先確認以下關鍵事項：

• ✓ 釐清生成圖像的版權歸屬與所有權
• ✓ 掌握各類商業用途的合法授權與許可範圍
• ✓ 瞭解上傳資料的處理流程與數據隱私保護機制
• ✓ 確認相關法律保護條款與潛在的損害賠償保障
• ✓ 明確辨識禁止使用的特定場景以符合安全規範

1. 嚴禁將 AI 生成圖像應用於高風險領域

嚴禁或具高度風險的使用行為：

• ✗ 企業標誌與各類註冊商標
• ✗ 品牌識別系統及其視覺規範
• ✗ 法律文書或具法律效力之各類契約
• ✗ 醫療與醫藥相關之專業應用
• ✗ 金融產品的行銷推廣素材
• ✗ 政府公文或各項正式官方文件

關鍵原因：由於此類應用場景涉及龐大的法律責任，確保所有權歸屬的絕對明確性顯得至關重要。

1. 在使用 AI 工具的過程中，務必重視並強化個人隱私保護

最佳實踐建議：

• 在上傳圖片前，應先利用 ExifTool 等工具清除中繼資料，避免洩漏拍攝資訊。
• 避免上傳包含清晰辨識面孔的影像，特別是保護兒童的隱私安全。
• 詳閱隱私政策條款，特別關注數據保留期限以及是否會被用於模型訓練。
• 建議優先選用具備完善隱私保護機制的平台，以強化數據安全防禦。
• 嚴禁提供任何敏感個人資訊，確保在 AI 繪圖過程中全程符合合規要求。

面對熱門的 AI 繪圖趨勢： 在參與各類社群瘋傳的活動前請務必審慎評估，切勿為了追求短暫的趣味，而承擔個人數據永久外洩的潛在風險。

1. 請勿直接沿用 AI 原始產出，建議對生成內容進行適度修改與調整

針對商業用途之專案，建議對 AI 生成的圖像進行深度調整與大幅度修改：

• 透過實質性的後製編輯與修改，為作品注入更多層次的創意投入
• 將 AI 生成內容與人工創作元素有機結合，以確保作品的原創性
• 將 AI 視為靈感發想的輔助起點，而非直接將其作為最終成品
• 詳實記錄整體的創意製作流程，作為合規使用與版權維護的證明

此做法旨在：

• 有助於強化潛在的版權主張，進一步保障作品權益
• 有效降低生成內容與原始訓練數據之間的相似性
• 透過展現人類創作的參與，證明作品的獨創價值
• 體現在使用生成工具時，致力於合規的誠信努力

1. 落實文檔紀錄與保存

詳實記錄操作歷程：

• 所使用的文字提示詞 (Prompts)
• AI 原始生成的圖像成果
• 圖像的修改與編輯歷程紀錄
• 創作平台資訊與生成的具體日期
• 創作當時所適用的軟體授權條款

重要性：這不僅是抵禦潛在版權索賠的關鍵防線，亦是證明企業已落實盡職調查、確保合規營運的重要依據。

1. 針對高價值專案，應審慎評估並確保取得相關法律授權與合規證明

針對涉及重大商業利益或具備高公眾曝光度的專案：

• 諮詢專業知識產權律師，為您的創作流程提供精確的法律合規指導。
• 投保錯誤與遺漏險（E&O Insurance），進一步分擔並降低潛在的賠償風險。
• 運用以圖搜圖技術進行查核，確保生成的圖像與現有作品不致發生版權衝突。
• 視專案需求改為委託真人藝術家創作，從根本上確保作品的獨特性與原創價值。

成本效益分析：與應對潛在版權侵權訴訟所需負擔的沈重代價相比，事先投入法律諮詢費用通常更具經濟效益。

1. 向客戶及利益相關者主動揭露 AI 使用情況，以確保合作透明度。

透明度是確保使用安全的關鍵所在：

• 若專案中採用 AI 生成圖像，應主動告知客戶以落實資訊透明。
• 務必於正式合約中納入 AI 使用揭露條款，明確界定生成內容。
• 確保客戶清楚了解 AI 產出物在現行版權法律與著作權上的限制。
• 針對潛在的合規風險，應取得客戶的正式書面確認以規避爭議。

核心價值：不僅能協助您規避日後潛在的法律風險，更能透過公開透明的方式建立深厚信任。

各產業專屬指南：評估 AI 繪圖在您的領域是否安全？

2026 年 AI 繪圖安全使用指南：全面解析版權風險、法律規範與數據安全防護措施。

行銷與廣告應用

風險等級：中高

核心關注議題：

• 來自權利持有人的著作權侵權索賠
• 因產出內容包含品牌標誌而引發的商標侵權風險
• 履行對客戶的各項合約義務與限制
• 法律法規遵循，特別是針對受嚴格監管行業的合規要求

AI 繪圖安全與合規使用指南：

• 僅限選用 Getty、Adobe 等具備合法授權的平台，以確保素材來源安全合規。
• 應用範圍應侷限於社群媒體或短期行銷活動，避免過度擴張使用範疇。
• 嚴格禁止將 AI 生成內容用於品牌識別或需長期存檔的核心資產。
• 秉持誠信原則主動向客戶揭露，確保 AI 使用情況高度透明。
• 所有生成流程均須由人類創意總監全程監督，以確保創意品質與專業標準。

出版與媒體產業

風險等級：高

核心關注議題：

• 確保新聞誠信與資訊真實性
• 釐清著作權侵權之法律責任
• 防範錯誤資訊與誤導性風險
• 恪守專業編輯準則與合規標準

AI 繪圖安全與合規使用指南

• 僅限用於概念性示意，嚴禁將其作為新聞紀實影像使用
• 務必明確標註來源，主動告知內容係由 AI 生成
• 優先選用具備合法授權的平台，以確保商用合規
• 建立並維持嚴謹的編輯審核流程，確保內容品質
• 視需求評估委託專業攝影等方案，以兼顧真實性與獨特性

電子商務與商品展示應用

風險等級：中等

核心關注議題：

• 確保產品呈現的準確性與真實度
• 釐清生活化情境圖的版權歸屬與法律風險
• 符合 Amazon、Etsy 及 eBay 等主流電商平台的合規政策

安全使用指南：

• 建議將 AI 影像主要運用於背景或情境營造，而非產品主體。
• 務必預先確認發布平台是否允許上傳 AI 生成內容，確保符合使用規範。
• 選用具備合法授權的生成工具，能有效避免因版權問題而面臨內容下架的風險。
• 推薦將 AI 素材與真實產品攝影結合使用，在提升視覺美感的同時維持產品真實度。
• 須仔細核查生成影像的背景細節，確保其中不包含任何受商標保護的品牌元素。

教育與培訓

風險等級：中低程度

核心關注事項：

• 落實教學素材的著作權合規審查
• 針對需上傳照片之 AI 應用的學生隱私保護措施
• 遵循所屬教育機構的各項相關規範與政策指引

安全使用指南

• 將其應用於教育目的時，通常符合法律規範中的「合理使用」原則。
• 在教學過程中應主動向學生宣導潛在的隱私風險，以強化其數據安全意識。
• 建議選用具備專業教育授權的平台，確保教學工具的使用符合合規與安全標準。
• 致力於培養學生批判性評估 AI 生成內容的能力，引導其客觀審視產出結果。
• 透過深入探討技術發展帶來的倫理影響，協助學生建立正確且負責任的 AI 使用觀念。

醫療保健與醫學

風險等級：極高

核心關注議題：

• 強化患者隱私保護，嚴守 HIPAA 合規要求並防範數據違規風險
• 確保診斷結果的精確度與可靠性，並釐清相關專業醫療責任
• 全面落實法規遵循，以符合日益嚴謹的產業監管標準

AI 繪圖安全使用指引：

• 嚴禁將 AI 生成的醫療影像直接用於臨床診斷，以確保醫療決策的準確與安全。
• 應避免將病患隱私照片上傳至大眾商業平台，從而守護敏感數據安全。
• 相關產出內容僅限於一般衛教與教育用途，不具備專業醫療參考效力。
• 所有的應用流程均需經過明確的法律與合規審核，確保符合法規要求。
• 建議優先考慮具備完善安全防護機制與數據保障協議的醫療專用 AI 工具。

法律與金融服務

風險等級：極高

核心考量與關注領域：

• 恪守專業標準與倫理規範
• 確保客戶資料的嚴格保密
• 維護內容與文件之真實性
• 全面符合法律法規監管要求

安全使用指南：

• 應避免在面向客戶的各類溝通素材中使用 AI 生成圖像。
• 嚴禁將 AI 產出內容用於法律文件，或將其作為正式證據之用。
• AI 圖像的應用應嚴格侷限於極少數的行銷場景，並對其使用範圍進行高度限制。
• 所有相關應用案例均須事先經由合規主管審核，並在取得正式批准後方可執行。
• 企業必須持續維持有效的專業責任保險，以確保具備應對潛在法律與合規風險的保障能力。

法律規範新局：解析 2025 年及未來的法規趨勢

當前監管動向與法規現況

美國：

• 美國版權局於 2024 至 2025 年間，針對 AI 與著作權議題接連發布了多份系列專案報告。
• 多起聯邦訴訟正積極推動司法實踐，藉此確立 AI 應用在法律層面的各項指標性判例。
• 各州政府亦加速調整現行的人格權法律架構，以確保相關規範能有效因應 AI 技術的發展。
• 包含《NO FAKES 法案》在內的多項聯邦法規與 AI 監管提案，目前均已進入正式的立法程序。

歐盟：

• 隨著《歐盟人工智慧法案》（AI Act）的正式實施，開發者必須落實嚴謹的透明度標準並進行全方位的風險評估。
• 在數據處理層面，GDPR 規範現已全面適用於 AI 訓練樣本的採集，以確保訓練數據的合法性與隱私保障。
• 針對敏感的生物辨識資訊，法規進一步強化了知情同意權，並建立了更為嚴苛的授權與使用機制。

國際：

• 中國法規已強制要求對 AI 生成內容進行明確標註，以提升資訊透明度。
• 英國法院目前已允許版權爭議案件進入司法程序，展現了法律體系的轉變。
• 世界智慧財產權組織 (WIPO) 正積極引領全球協調工作，致力於建立統一的監管框架。

未來發展趨勢展望

近期展望 (2025-2026)：

• 透過重大訴訟案件的判決確立法律先例，進一步完善 AI 合規使用的法規框架
• 推動產業標準化以落實「安全訓練」實踐，有效降低版權風險與法律爭議
• 實施強制性的 AI 內容標記規範，藉由提高透明度來加強對生成式 AI 的監管
• 強化平台方的法律責任與監管義務，全方位提升網路安全與數據隱私保護

中期發展（2026-2028年）：

• 完善的聯邦人工智慧法規體系
• 專為 AI 領域制定的著作權架構
• 國際公約與產業通用的標準規範
• 「倫理 AI」相關的認證計畫與體系

對使用者的影響：

• 法律監管規範將更趨明確且完整
• 標榜「安全」之合規平台，其使用成本將隨之攀升
• 過往使用行為可能面臨的潛在法律責任
• 針對既有生成素材衍生出追溯授權的必要性

常見問題

使用 AI 生成圖像是否會面臨法律訴訟或版權侵害風險？

答案是肯定的。在特定情況下，您確實可能因下列行為而面臨潛在的法律訴訟風險：

• 若 AI 生成內容與受版權保護的作品高度雷同，將引發潛在的著作權侵權風險
• 圖像中若包含品牌商標或識別標誌，可能涉及商標違規之法律爭議
• 針對具辨識度的特定人物，生成相關圖像恐侵害其肖像權等公眾權利
• 若與客戶簽訂的協議中明定禁止使用 AI 技術，則相關生圖行為將構成合約違約

降低風險之策略：建議優先選用具備法律補償保障的授權平台，並對生成結果進行深度的二次創作與修改，同時應審慎避開各類高風險的應用場景。

使用 AI 繪圖生成的圖像，我是否擁有其著作權？

一般而言，答案是否定的。 根據美國著作權局的現行規範，由於 AI 生成的圖像並非由人類親自創作，因此無法取得著作權保護，但在實務上仍須留意以下幾點：

• 透過實質性的人為加工與修改，AI 生成內容可望轉化為具備著作權保護價值的衍生作品。
• 作品的所有權歸屬目前主要取決於各平台的服務條款，而非直接訴諸現行版權法。
• 由於相關法律環境與司法判例仍處於動態演變階段，法院未來的裁決結果亦可能隨之更迭。

使用免費 AI 繪圖工具是否安全？

「安全性」的定義往往取決於使用者的衡量標準。以 Stable Diffusion 等免費 AI 繪圖工具為例：

• ✓ 普遍能有效抵禦惡意軟體與技術威脅，具備相對穩定的系統安全性
• ✗ 法律風險顯著較高，且通常缺乏相關的侵權賠償與法律保障機制
• ✗ 內容過濾機制較為薄弱，導致產生不適宜（NSFW）內容的風險較大
• ✗ 訓練數據來源往往存有爭議，容易面臨合規性與著作權相關問題

使用建議：免費工具雖足以應付學習與初步探索，但若涉及商業應用，建議選用具備正式授權的付費平台，以確保合法性並保障專業權益。

如何辨識圖像是否由人工智慧生成？

辨識與偵測技術（實行難度正日益提升）：

• **視覺細節檢驗**：仔細觀察圖像中是否存在解剖構造異常、光影邏輯謬誤或文字變形等常見的生成缺陷。
• **元數據分析**：透過檢查 EXIF 數據，辨識圖像文件中是否存有 AI 工具留下的數位簽章或特徵紀錄。
• **專用檢測工具**：利用專業的 AI 辨識演算法進行分析，惟需注意不同工具間的檢測準確度可能有所差異。
• **浮水印辨識**：查驗圖像中是否包含由特定生圖平台所嵌入的顯性或隱性數位浮水印。

實情：隨著技術持續演進，辨別圖像真偽已變得極其困難，因此對於任何具備疑點的影像，皆應抱持審慎的懷疑態度。

上傳至 AI 繪圖工具的照片將如何被處理？

這完全取決於您所選用的平台規範：

• 最佳情境：數據於處理完畢後立即刪除，確保隱私安全無虞
• 常見情境：資料將被留存並用於模型訓練，以持續優化生成效果
• 最差情境：資訊可能遭轉售、分享予第三方，或永久留存於訓練數據集中

重點查核項目如下：

• 完善的數據保留與管理政策
• 模型訓練數據的選擇性退出機制
• 隱私權政策中有關數據使用的詳細說明
• 數據儲存的地理位置與合規性

最穩妥的安全準則：應預設所有上傳內容皆會永久留存，並據此採取相應的防護與應對措施。

於社群媒體上使用 AI 生成圖像是否安全？

個人用途雖相對安全，但使用時仍需留意以下關鍵考量：

• 掌握各平台對 AI 內容的最新政策規範，部分平台現已要求強制標註 AI 生成標籤
• 在上傳個人照片進行 AI 轉換時，應謹慎評估並防範潛范的數據安全與隱私洩漏風險
• 警惕足以亂真的 AI 圖像所引發的誤導疑慮，避免造成虛假訊息傳播的相關風險
• 隨時留意平台的監管動態，以防因違反使用條款而導致帳號受限或遭停權

最佳實踐：建議主動標記 AI 生成內容並避免上傳敏感個人照片，同時應嚴格遵循各平台的相關使用規範。

AI 繪圖工具是否可能被用於產出違法內容？

遺憾的是，答案確實是肯定的。目前已記錄的相關問題包括：

• 儘管系統已設有過濾機制，但研究指出仍有 14.56% 的機率生成 NSFW 不當內容
• 涉及產出兒童性虐待 (AIGCSAM) 等違法素材的嚴重合規風險
• 未經當事人授權而生成的深偽 (Deepfake) 影像，恐侵害個人隱私與肖像權
• 包含仇恨言論與極端主義等違反社會公德的有害資訊

平台的責任與義務：

• 設置效能不一的安全過濾系統，以主動防範潛在違規內容
• 建立完善的使用者檢舉機制，確保平台環境健康
• 透過服務條款明確界定禁止行為，並嚴格執行相關規範
• 積極配合執法機關之調閱與協作，落實安全合規要求

使用者義務：請務必恪守法律規範，嚴禁嘗試生成任何違法內容，違規者將面臨嚴峻的法律制裁與刑事責任。

哪些產業應全面避免使用 AI 生成影像？

面臨較高風險的產業領域：

• 醫療保健（著重診斷精確度與 HIPAA 醫療數據隱私規範）
• 法律服務（致力於維護文件真實性與專業執業標準）
• 金融服務（確保符合嚴格的金融監管與法規遵循要求）
• 新聞傳播（秉持報導誠信並落實嚴謹的事實查核機制）
• 政府與公共安全（強化行政問責制度並確保資訊真實可靠）

核心原因： 鑑於這些專業領域不僅須遵循嚴格的行業標準與法律監管，更涉及極高的法律責任風險，因此採用 AI 生成的圖像並不適宜。

如何安全地從 AI 訓練數據集中移除個人資訊？

目前可供選擇的方案仍相對有限：

1. 善用數據退出工具：部分平台現已開放數據移除申請，讓使用者得視需求撤回個人資訊（唯實際執行成效因平台而異）。
2. 加入「拒絕訓練」註冊機制：透過 Spawning.ai 的 Have I Been Trained 等註冊服務，主動將個人作品自已知的 AI 訓練數據集中排除。
3. 運用圖像干擾技術：利用 Nightshade 等工具進行「圖像投毒」處理，使作品在技術層面上無法被 AI 系統擷取用於模型訓練。
4. 採取法律合規行動：依據 GDPR 或 CCPA 等國際法規正式要求刪除個人數據，藉由法律途徑積極捍衛隱私權益。
5. 強化數位浮水印防護：為原創作品加上可辨識且具追蹤功能的浮水印，確保創作歸屬明確且有跡可循。

現實情況：數據一旦進入訓練模型便幾乎無法徹底刪除，因此落實事前預防才是確保資訊安全的關鍵。

AI 繪圖技術的安全性是否將隨著時間推移而日趨完善？

答案多半是肯定的，主要原因如下：

• 面臨日益嚴峻的法律訴訟與監管法規壓力，促使開發者加速轉向合規營運
• 產業正積極建立自律機制與標準化準則，旨在建立更具公信力的技術環境
• 內容安全過濾技術的不斷演進，為用戶提供更穩健的風險防護牆
• 市場競爭正轉向具備高度安全性與法律保障的差異化平台
• 大眾對於倫理規範與透明化 AI 應用的需求，已成為不可忽視的市場趨勢

然而：

• 開源模型將持續在市場中流通，
• 而不法分子亦會隨之不斷尋求規避安全限制的各種手段。
• 此外，跨境的監管協調與政策合作依然面臨重重挑戰，
• 主因在於技術演進的速度始終領先於相關法律規範。

展望未來：具責任感的平台雖將在安全規範上大幅優化，但潛在風險仍無法完全杜絕。

結語：全面掌握 AI 繪圖安全關鍵，做出明智決策

我們深入評測了 2026 年 15 款頂尖 AI 繪圖工具，並為您精選多款 Midjourney 的免費與付費替代方案，助您全方位掌握文字生成圖片的最新技術與創作趨勢。

AI 繪圖技術憑藉其巨大的創作潛能，已成為當前的革命性科技，但對於「AI 繪圖工具是否安全」一事，並非三言兩語便能斷定，其安全性通常取決於以下關鍵因素：

• 評估平台的選擇，深入瞭解正式授權平台與開源系統在安全性上的差異
• 釐清內容的使用範疇，區分個人或商業用途並界定其潛在風險等級
• 深入掌握核心風險要素，包括著作權歸屬、隱私保護及數據安全防護
• 落實合規的預防措施，例如建立生成紀錄、進行二次修改及主動揭露資訊

內容重點摘要

針對個人使用者：

• 在上傳個人照片前應審慎評估隱私風險，切勿為了追隨網路熱潮而導致生物辨識資料永久外洩。
• 確保個人敏感數據的安全至關重要，不應為了一時的流行趨勢而讓資訊暴露在風險之中。
• 雖然免費工具適合初學者探索與學習，但使用時仍需清楚掌握其功能限制與相關規範。
• 務必養成在使用前詳細核實平台隱私政策的習慣，以確保個人數據安全與隱私權益。

針對企業用戶：

• 針對商業用途，應優先選用提供法律保障的授權平台，確保創作過程符合法規要求。
• 避開商標、品牌識別等高風險應用範疇，以有效降低潛在的智慧財產權侵權疑慮。
• 妥善保存產製紀錄並對 AI 生成結果進行顯著的人工修改，以強化作品的獨特性與法律地位。
• 建立透明的溝通機制，主動向客戶及相關利益人揭露 AI 工具的使用情況。
• 執行高價值或關鍵專案時，建議尋求專業法律諮詢，為創作成果提供更全面的合規保障。

適合所有使用者：

• 密切追蹤法律法規的最新演進，以確保隨時掌握人工智慧合規使用的相關要求
• 透過慎選具備社會責任的服務平台，以實際行動支持倫理 AI 的良性發展
• 積極舉報任何形式的濫用行為或非法內容，共同維護安全的 AI 生圖環境
• 倡導建立更完善的監管架構，致力於為用戶爭取更全面且深度的權益保障

展望未來

AI 繪圖產業正處於發展的關鍵轉折點，隨著法律訴訟塵埃落定、相關規章逐步完善以及技術日趨成熟，更明確的產業標準將應運而生；在此過渡期間，使用者應具備正確的認知並保持謹慎，以確保安全且合規地運用這項技術。

維護 AI 繪圖安全最終需由使用者自行負責。因此，在運用這項技術時，請務必謹慎選擇可靠平台並深入評估潛在風險，在採取必要預防措施的同時，持續關注這個快速演進領域的最新動態。

關於本指南：本資源詳盡彙整了法律訴訟、學術研究、監管文件及產業趨勢分析，旨在針對 AI 繪圖安全提供精確且即時的全面資訊。本內容最後更新於 2025 年 12 月；由於人工智慧領域發展迅速，建議您將本頁面加入書籤並定期回訪，以便隨時掌握最新的產業動態與合規指南。

法律免責聲明：本文資訊僅供一般參考，並不構成任何形式的法律建議。由於 AI 繪圖的法律規範與潛在風險將隨司法管轄區及實際應用場景而有所不同，針對具體法律問題，請務必諮詢合格法律專家的意見。