不是用了AI才有風險，人畫錯卻被當成AI？從LEVEL-5《妖怪手錶2覇道》新作爭議，看看企業不可忽視的「AI信任成本」

吳承諺律師(Simon Wu)

19小时前

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LEVEL-5妖怪手錶AI爭議及生成式AI創作的著作權解析文章 — 從LEVEL-5 妖怪手錶 AI風波爭議，理解建立 AI信任成本控管與管理機制

前言：LEVEL-5公司的AI風波發生了什麼事？

日本遊戲公司LEVEL-5於2026年9月17日發表聲明，針對《妖怪手錶2覇道》新發表宣傳影片( PV )所引發的「疑似使用AI風波」與「人為失誤」正式道歉，澄清遊戲主體內容絕無直接使用AI。

LEVEL-5公司針對各項爭議的說明為：

插畫電線不自然（被指為AI錯誤）：
官方澄清該處為內部設計師手繪，原本是參考實物並刻意簡化作為背景，卻被誤認是AI所畫。現已修正為自然外觀。
自動販賣機、雨水管與單車煞車爭議：
此部分屬於細節省略的人為疏失。過去作品也未畫出單車煞車，但官方坦言最新作主打「細節強化」，確實應該畫進去。
主角景太在不同影片中長相不同：
官方澄清非 AI 修改。主因是初期角色模型品質不佳而進行修正，但因截稿較早來不及更新，才導致兩場發表會的造型版本不同。
未來AI使用政策： AI的使用將僅限於內部「提升效率」的範圍（如原畫轉3D模型），遊戲核心創作（如劇本、角色設計、基礎設定）仍由人類完成，AI轉型目標是希望將大型遊戲開發週期從5年縮短至2年，直接呈現給消費者的影像則會避免直接使用AI。

對於這次LEVEL-5公司的AI炎上事件，我認為最有意思的一段，不是公司承認部分製作過程對AI的使用方式不夠成熟，而是：

【有些被大家認為「一定是AI亂畫」的地方，其實根本不是AI畫的】

這些問題只是刻意簡化的人工繪製結果以及類似的省略或人工作業疏失

換句話說：【人畫錯了，卻被認成是AI畫的】。

這件事看似只是一場遊戲公司的公關危機，但如果把「遊戲PV」換成企業每天正在製作的廣告、社群圖片、網頁、簡報、程式碼、商品照片、產品說明甚至客戶提案，就會發現：

這場爭議真正提醒企業的問題在於：「當AI已經進入公司的工作流程，我們有沒有能力說清楚：它用在哪裡、誰負責、人做了什麼、出了問題又能不能回頭追？」

一、LEVEL-5真正遇到的問題，不只是「有沒有使用AI」

在生成式AI剛開始普及的階段，很多企業的問題很單純：

「這個東西可不可以用AI做？」

但現在問題已經開始改變。

當消費者越來越熟悉AI圖像常見的錯誤，例如手指結構不合理、文字變形、光影邏輯錯誤、物件連接方式奇怪之後，市場逐漸形成一套新的判斷方式。

看到畫面怪怪的，第一個反應可能不再是：

「美編今天是不是比較累？」

而是：

「這是不是AI做的？」

LEVEL-5的事件正好把這個現象放大。

官方說明中承認，由於先前AI使用方式的不成熟，加上人工失誤，已經造成外界對整體製作流程產生不信任。

這裡產生了一個很有意思的企業風險：

AI的風險問題，開始從「使用AI製作的作品」，擴散到「根本沒有使用AI的作品」。

只要企業先讓市場形成「可能用AI偷工減料」的印象，後續任何瑕疵都有可能被放進同一套故事裡解讀。

這已經不是之前炒得沸沸揚揚的AI著作權問題，而是品牌問題，信任成本問題。

二、企業使用AI降低了成本，但也可能把成本往後移

AI最吸引企業的地方當然是效率。

以前要三個小時完成的草圖，現在幾分鐘可以得到十個版本。

以前做一份簡報，需要整理半天資料，現在AI可以很快先產出架構。

公司看到的是「生產成本下降」，但如果只算這一段，公司很容易算錯帳，

因為AI也可能同時增加另外幾種成本，例如：

內容需要更嚴格的人工作業確認，產生新的法務查核需求；
員工可能把不該輸入的客戶資料或商業機密丟進外部模型；
外包商可能在公司完全不知道的情況下使用AI；
最終交付成果的智慧財產權狀態可能與公司原本預期不同。

一旦發生爭議，公司還可能面臨重新製作、素材撤換、內部調查、供應商協商，以及昂貴又難量化的品牌信任修復。

所以企業應該計算的成本不只是「用AI可以幫我省多少錢？」

還要把「AI使用後增加的審查、權利、資訊安全與善後成本全部算進去」

一張圖片如果幫公司省了五千元製作費，最後卻需要整個行銷、公關、法務一起花三天處理，那張圖其實一點都不便宜，只是看不到帳單而已。

三、不只遊戲公司，一般企業公司都要會AI管理，不可忽視的「外包合約AI風險」

看到這則新聞，很多人第一反應可能會是：我們不是遊戲公司，不關我的事。

但把場景稍微換一下：

假設公司把年度新品最重要的主視覺發包給一家行銷公司，

行銷公司再把其中一部分交給個人設計師，

個人設計師為了趕時間，用AI生成圖片再進Photoshop做一些修改，

最後交回公司的檔案看起來沒有明顯問題，因此一路通過行銷部門、主管的驗收，

直到廣告上線，網友開始發現問題，公司就要面對這些狀況：

「公司花錢到底買到了什麼？公司原本以為自己取得的著作財產權，實際上又涵蓋哪些內容？契約有沒有禁止或要求揭露AI使用？如果要全部重作，誰負責？如果已經造成客戶或消費者疑慮，善後成本誰負擔？」

所以AI管理不只是遊戲公司或行銷部門的問題，它其實是一套公司治理問題。

四、台灣在2026年1月14日已經公布施行《人工智慧基本法》

台灣《人工智慧基本法》已於2026年1月14日開始施行，我們開始進入各產業怎麼把這套基本法規原則轉化為具體管理制度。

《人工智慧基本法》第4條列出的治理原則包括：人類自主、隱私保護與資料治理、資安與安全、透明與可解釋、公平與不歧視，以及問責。其中「透明與可解釋」是對AI產出應有適當的資訊揭露或標記，以利評估可能風險。

第5條規定，經中央目的事業主管機關會商數位發展部認定為高風險應用的AI產品或系統，應明確標示注意事項或警語；第16條則要求數位發展部推動AI風險分類框架，再由各目的事業主管機關依不同應用風險訂定管理規範。第18條更要求政府在法律施行後二年內，完成相關法規與行政措施的檢討及調整。

所以我們可以理解：AI的治理架構已經建立，不同產業、不同風險程度的具體規範仍會繼續發展。

各行各業可以等之後政府機關寄來一份AI管理規範再來調整，但更穩健的是開始積極建立自己公司內的管理能力。

五、AI作品的著作權？拆解2026年7月20日經濟部智慧財產局公聽會「生成式AI著作權指引」四大核心

2026年7月20日智財局召開「生成式人工智慧著作權指引（初稿）」公聽會，從記錄來看，這份指引關心的不是單一問題，而是生成式AI從開發、訓練，到生成結果及後續利用過程中的一連串著作權議題，包括AI訓練利用他人著作是否可能侵權、AI生成內容能否受到著作權保護，以及後續使用生成內容時應注意哪些法律問題。

從公聽會的討論中，我們可歸納出四個攸關企業營運的關鍵議題，值得深思：

1.AI做出來的作品到底有沒有著作權，不是看「AI占幾％」

很多企業提問：「AI做超過50％是不是就沒有著作權？」或者「我後製30％，是不是就可以算我的作品？」

但目前並不存在這樣的比例公式，智慧財產局的基本立場是：

「如果AI只是作為輔助工具，而創作過程仍存在人類實際的創意投入，這些由人類創作形成的成果仍可能受到著作權保護。反過來說，如果創作內容完全由AI演算功能獨立完成，沒有人類實際創意投入，生成內容本身就無法依現行著作權法享有著作權。」

而這次公聽會中的討論問題：「單純AI生成不列入著作權保護，但目前究竟如何具體區分人與AI的創作貢獻，缺乏明確標準，目前仍依人類實質參與程度判斷；未來如果累積具體司法判決，再進一步補充判斷方式。」

所以值得注意的是「人在最後成果形成的過程中，到底做出了哪些具有創作性的行為？」

只輸入Prompt並接受生成結果，和「經過大量構圖選擇、多次生成、局部重畫、素材重組、色彩修改、文字編排與人工後製」，即使兩者都叫「使用AI」，人的創作程度完全不同。

既然要用「人類實質參與程度」來判斷，那AI時代的創作過程，就不能只留下最後成果檔案了，必須習慣建立「創作過程的重要紀錄」。

2.企業要懂面對著作權侵權的法律風險

這次公聽會另一個非常重要的爭點是：「AI訓練利用他人著作，到底是不是一定要取得授權？」，權利人與產業界對此存在不同觀點。

部分權利人代表主張，不能因為AI技術出現，就任意擴大著作權法中合理使用的範圍。

另一方面，資訊軟體產業以及其他產業代表則提醒，現行《著作權法》第65條本來就存在合理使用制度，因此不能有「只要沒有取得授權，就一定違法」的想法，實際是否合法，仍可能需要依具體利用方式進行個案判斷。

智慧局最後採取的立場相對審慎，智慧局表示，目前國際間對AI訓練利用他人著作是否能適用合理使用，仍沒有一致答案，因此現階段若希望降低不必要的法律風險，取得授權仍是比較沒有爭議的作法。畢竟這份「生成式人工智慧著作權指引」屬於行政指導，不是認定侵權的法律標準。

理解這個議題的差別很重要，因為公司的法律風險管理沒辦法非黑即白，知道了灰色地帶，就能知道：

【哪一條路最安全、哪一條路存在爭議、風險是誰承擔，以及企業願不願意承擔】。

3. 誰能控制什麼，就要求他對什麼負責

過去很多公司面對外包設計、程式或行銷素材時，習慣放一句：

「乙方保證本案成果不侵害任何第三人智慧財產權。」

AI出現後，有些公司會再加碼寫：

「乙方保證所使用AI模型之一切訓練資料均合法取得授權。」

看起來很安全，但未必是一個好的契約設計。

因為一般設計公司、行銷公司、很多時候只是AI服務的終端使用者，他們根本沒有能力實際查核一個大型模型底層數十億筆資料到底來自哪裡、用了什麼法律依據。

要求一個人對他根本無法查證的事情做絕對擔保，看起來保護很多，真正發生爭議時，可能只是創造另一個履約爭議。

而這次公聽會也出現了這樣的討論，

產業代表建議未來應區分：

1.模型開發者、2.服務提供者、3.部署者與4.終端使用者。

因為不同角色在資料蒐集、模型訓練、API提供、產品部署與內容生成階段，實際可以控制的事情本來就不同。

台灣美國商會代表也提出，未來規範可以朝技術中立、風險導向與責任分層的方式發展，不應把資料蒐集、預處理、模型訓練、模型調整和最終內容生成全部當成相同的法律風險。

智慧局則回應，對於未來是否進一步區分開發者、部署者等角色責任，仍將進一步研議。

歸納來看，這提供了一個非常實用的契約思維：「誰能更容易更有效控制什麼，就要求他應對什麼負責。」

所以假設公司委託外部廠商製作品牌視覺、網站、影片或程式，不應只是「禁止AI」，因為這很可能只會讓廠商不告訴你他用了AI，企業可以管理幾件重要的事情：

首先，是揭露義務。哪些工作可以使用生成式AI？AI是拿來做初步發想，還是直接進入最終交付物？重要品牌資產如果要使用AI，是否需要取得公司事前書面同意？
其次，是輸入資料管理，例如：客戶未公開資料、商業機密、個人資料、內部程式碼、新品資料，能不能輸入外部AI？哪些企業版工具可以用？哪些網站或工具禁止使用。這比要求供應商保證合法更實際。
第三，是AI使用條件，廠商至少應確保自己使用符合本案商業目的的AI服務，並遵循相關使用條款與商用授權限制。
第四，是交付成果本身，如果企業委外的交易目的包括取得具有著作權、智慧財產權價值的品牌資產，契約就應要求廠商保有足夠的人類創作投入及記錄，而不是只交付一個無法說明製作過程的最終檔案。越接近品牌核心資產、重要商業交付物或高風險決策，就越提高製作歷程的可追溯性。因著作權屬於私權，真正發生爭議時，權利人仍需要證明自己的權利存在，保存創作過程、發行資料都是作為舉證依據，AI時代，這件事變得更加重要。
l第五，是責任與善後。如果廠商違反契約約定，未揭露AI使用，因而導致素材必須撤換、重新製作、第三人提出權利主張或公司產生其他可證明損失，誰負責？多久內必須重作？費用誰出？是否構成驗收不合格？

這些事情如果在出事後才討論，通常都已經太晚。

4. 「AI生成履歷、產品履歷」也是值得注意的下一步

這次公聽會裡還出現了一個值得注意的概念：「AI生成履歷」。

台灣線上影視產業協會建議，未來可以推動AI生成歷程的標示或揭露制度，建立類似「AI產品履歷」的機制；唱片產業代表也支持AI生成標示紀錄。

不過智慧局回應：AI生成內容的標示與履歷制度，較偏向課予整體AI業者義務與治理制度的問題，屬於《人工智慧基本法》的治理範疇，而不只是單純著作權問題。

但是從企業管理角度來看，即使法律還沒有要求每家公司建立完整AI履歷，

保留基本的生成與修改紀錄，仍然很值得。

因為同一份紀錄可能同時具有：

著作權舉證、契約驗收、品質管理、爭議調查，以及公關自清的價值。

這就再次回到LEVEL-5公司的事件，當市場問：

「這張電線是不是AI畫錯？」

公司可以快速找出原始製作資料，就能回答：

「不是，這一段是設計師怎麼畫、怎麼簡化、怎麼修改。」

這和公司只能回答：「我們詢問廠商緊急釐清。」

帶給市場大眾對公司的觀感及管理能力，完全是不同效果。

六、AI風險最適合採「分級管理」，而不是全面禁止

從《人工智慧基本法》的風險治理思維來看，企業也可以建立自己的簡化版風險分級：

風險等級	適用情境 / 工作內容	AI 使用與管理要求	創作歷程留存建議
低風險	內部腦力激盪、資料摘要、非機密文件整理	允許自由使用生成式 AI 工具	無需特別留存
中風險	對外行銷文案、社群圖片、一般提案	需人工覆核，合約需載明 AI 揭露義務	保存 Prompt 與修改版本紀錄
高風險	核心品牌資產、客戶機密、產品原始碼	事前書面核准，嚴禁輸入外部公共模型	完整保留人類實質參與創作歷程