使用人工智慧是否算抄襲？事實、風險、倫理與解決對策

您的 AI 助理是在幫助您激發更多創意，還是正在扼殺您的創意？

當聊天機器人撰寫文章、演算法設計標誌時，創新和抄襲之間的界線變得越來越模糊。忽略 AI 背後的來源，或是輕忽查證事實？這不僅僅是懶惰，更是非常危險的。

一起探討科技倫理的灰色地帶，了解：「AI 算是一種抄襲嗎？」您的聲譽可能正受到威脅。了解正在發生的事情，以及如何確保您的內容維持原創性，並符合規範。

什麼是抄襲？

抄襲是指未經授權，將他人的想法、文字或創意作品，冒充為自己的成果發表，且未給予原作者應有的署名。無論是有意或無意，這不僅會影響你的作品和努力，更會損害你在學術界與職場上的信譽與專業性。例如，在報告中引用研究論文的圖表卻未註明出處，或採用他人文章中的新觀點卻未提及作者，這些行為都屬於抄襲。

抄襲不僅限於直接複製貼上。即使你註明了「出處」，但若只是用自己的話改寫段落，卻完全依照原文的結構、格式或思路，也算是抄襲。舉例來說，如果你改寫一篇新聞報導，僅僅更換幾個詞語，卻保留了原來的論點，這仍然是一種剽竊行為。同樣地，未經授權使用他人的攝影作品、程式碼或藝術創作（或至少未註明出處），也視為抄襲。

抄襲可能是有意的，像是抄襲朋友的作業；也可能是無意的，例如因為筆記疏漏而未列出參考文獻。無論是有意或無意，都可能造成嚴重後果，從學業上的懲處（如作業零分），到職業上的信譽損失。在最嚴重的情況下，甚至可能面臨法律訴訟，特別是涉及侵犯版權時。

隨著科技進步，人工智慧的發展使得傳統抄襲的定義更趨複雜，模糊了原創作品與自動生成內容之間的界線。這也引發了關於責任歸屬與學術倫理的重要議題，我們將在後續章節中深入探討。

AI 如何模糊原創性與抄襲的界線

仰賴 AI 驅動的程式，能透過「生成」過程產出文字、圖像或腳本。它們並非「思考」出原創想法，而是重新組合、利用在資料中學習到的既有模式。舉例來說，如果指示 AI 撰寫一篇氣候變遷的文章，它可能會從訓練資料中吸收的科學研究、新聞報導及部落格文章中，擷取部分句子和段落重組而成。儘管外觀看來新穎獨特，但本質上是受到先前未經適當引用的來源所啟發。這模糊了界線：這究竟是原創作品，還是隱藏了他人的作品？

這就產生了潛在的抄襲問題——當然這並非 AI 的本意（AI 不會坐在那裡想「我要來抄襲！」）。 AI 只是不具備將他人作品歸功於原作者的概念。如果你使用 AI 撰寫研究論文的某個段落，而 AI 改寫了某項研究的結論卻未註明出處，你的論文實際上就會在無意間抄襲該研究。更糟的是，你甚至可能誤以為 AI 生成的內容完全是獨一無二，卻沒意識到它早已改編自其他來源。

此外，AI 也因為大幅降低創作門檻而增加了抄襲的風險。在短短幾秒內就能產生文章、程式碼或圖像，這使得人們更傾向於直接採用這些未經潤飾的內容。舉例來說，如果一段關於莎士比亞主題的文字是由 AI 產生，但由學生改寫，他們是否會去確認其分析內容並非抄襲自其他學者的研究？ 即使是更隱晦的複製形式——例如，借用特定領域的專用術語或數據解讀方式——也可能跨越道德紅線。

AI 具備模仿寫作風格的能力，也進一步加深了這種混淆。舉例來說，如果使用者指示 AI「以哈佛研究論文的風格寫作」，AI 透過內建的詞庫，可能會提取訓練資料庫中特定研究文獻的慣用措辭。若沒有經過仔細審查，產出的內容可能與現有論文極為相似，因而構成抄襲。

AI 改變了內容創作的過程，也模糊了作者的定義，以及作者應對內容負起的責任。這使得使用者必須自行驗證 AI 輔助產出內容的原創性——但許多人尚未準備好承擔這項責任。

那麼，使用AI算不算抄襲？

AI本身不見得是抄襲，但使用不當，可能讓你游走在抄襲邊緣，難以分辨。關鍵在於透明度。如果AI產出的內容包含非原創的想法、語句或資料，卻沒有清楚標示出處，那你很可能觸犯學術倫理。舉例來說，你請AI總結某個歷史事件，結果AI產出某位歷史學家獨特的詮釋，但你沒有註明參考來源，讓人誤以為是你自己的見解，那麼即使你不是故意複製，也算是抄襲。

AI讓問題變得更複雜，因為它扮演中介的角色。舉例來說，當AI作為使用者和文本之間的工具時，我們無從得知AI引用的原始來源。又例如，當AI生成一首「瑪雅·安傑盧風格」的詩，如果AI從安傑盧未公開的詩作中借用了特定的隱喻或韻律，那麼這首新詩可能在無意間抄襲了使用者從未完全接觸過的文本。在這種情況下，責任歸屬就變得不明確。

不過別擔心，並非所有使用AI的行為，都會讓你被迫寫情書給AI的開發者。如果AI是用來協助你構思大綱、集思廣益，而不是直接代筆寫作，而且你引用的文本都來自可靠來源，那就像使用電腦的拼字檢查一樣，沒有什麼不妥。但如果你開始直接繳交AI產生的文章、程式碼或藝術作品，卻沒有驗證其原創性（如果可以驗證的話），甚至沒有標明AI的貢獻，那就越界了。如果AI產生一篇關於海螺殼經濟學的論文，內容和現有的論文幾乎一模一樣，而且無法驗證，這時還拿去繳交，就非常不妥。

此外，不同領域有不同的規範：

• 學術界： 許多學術機構將未註明出處的AI內容視為抄襲，即使AI並非「複製」特定來源。例如，學生如果繳交AI撰寫的文獻回顧，可能會受到學術懲處，因為這違反了原創作品的規定。

• SEO和數位行銷： 如果Google等搜尋引擎認定AI產生的內容品質低劣或不具原創性，可能會降低其排名，因為這屬於「內容竊取」，意圖操縱排名。

• 智慧財產權： 在創意產業中，使用AI撰寫劇本的作者，如果作品侵犯既有的版權，可能會捲入法律糾紛。

簡單來說，AI本身並非抄襲，而是AI在特定領域中的使用方式，決定了是否符合倫理或涉及作弊。記者如果未經查證就發表AI生成的事實，就違反了新聞報導的準則；程式設計師如果發布AI生成的程式碼片段，卻違反了開源授權條款，也是一樣。因此，重點在於了解各領域的規範，因為在某個情境下允許的行為，在另一個情境下可能就是作弊。

AI越是深入工作流程，這種差異就越重要。

第四部分：AI內容是否符合倫理？

AI內容本身不一定是不合倫理的；真正的倫理問題在於，當AI內容過於追求速度，而犧牲了準確性、公平性和透明度。以下將深入探討三個核心的倫理陷阱：捏造、偏見和真實性，以及它們之間的相互影響。 

1. 捏造數據與資訊

AI缺乏真正的意圖與理解能力，它所做的是預測模式，而非記憶事實。當訓練數據不足時，AI模型可能會「產生幻覺」，捏造出看似合理的虛假資訊。舉例來說，如果AI被要求總結一份醫學研究報告，它可能會聲稱研究有某些「發現」，這些「發現」在查詢的情境下聽起來似乎有道理，但實際上並不存在。這意味著，學生在論文中複製貼上AI生成的「作弊」內容時，可能會在不知情的情況下引用不存在的文獻，或者更嚴重的是，記者可能會在不知不覺中發布AI捏造的錯誤資訊，進而削弱公眾對機構的信任，並擴散不實訊息。

2. 強化偏見

AI模型會從訓練數據中學習並內化偏見。舉例來說，如果一個履歷篩選AI學習了過去的招聘決策模式（這些決策過去往往偏好男性應徵者），那麼含有女性特徵關鍵字的履歷可能會被評分較低。或者，一個產生新聞摘要的AI，可能會過度強調黑人是犯罪者的可能性，從而強化種族歧視的刻板印象。這些不僅僅是技術上的小故障，而是新型態的偏見。更重要的是，當使用者認為AI的結果是中立或客觀時，這些偏見會不斷複製並加深社會中既有的歧視現象。

3. 損害真實性

AI可以輕易地重新混用舊有素材，這使得原創性變得不再重要。例如，一個使用AI生成廣告標語的創意團隊，可能會在不知不覺中抄襲了競爭對手的廣告文案，甚至渾然不覺。人們很容易忘記靈感與抄襲之間的界線。在像是AI模仿暢銷作家風格撰寫的小說這類創作中，最大的風險並非將人類從創作過程中移除，而是徹底貶低了人類的創造力本身。即使AI並非完整複製先前的作品，我們仍然需要關注原創性的問題，以及真誠創作的意義。

倫理失誤的骨牌效應

這些問題環環相扣：

• 捏造 → 散布不實資訊 → 削弱公眾信任。

• 偏見 → 加劇歧視 → 傷害弱勢群體。

• 缺乏真實性 → 稀釋原創性 → 損害創意與學術價值。

例如，一位使用帶有偏見AI工具的招聘經理，可能會拒絕許多合格的應徵者（偏見）；而一份包含捏造數據的AI生成報告（捏造），可能會誤導公司的決策，進而導致公司制定出更不利於弱勢群體的政策（骨牌效應）。

誰該負責？

AI並非「決定」要變得不合倫理，它只是訓練數據以及使用者操作下的產物。研究人員若使用AI快速產出研究初稿，仍必須仔細核實結果。作家若使用AI激發靈感，也必須確保最終作品並非抄襲。合乎倫理的使用方式，需要人們主動地管理與監督，而非盲目信任。

在醫療或法律領域，錯誤可能會造成人命傷亡，後果不堪設想。如果AI因為帶有偏見的訓練數據而誤診病人，這不僅僅是不道德，更是非常危險的行為。

因此，倫理是人類的責任

AI所帶來的倫理風險並非產品本身的瑕疵，而是源自於人類的缺點。如果我們放任這些工具偽造、分類或複製內容，那麼它們將會顯示出，人們是多麼容易為了追求效率而犧牲品格。解決之道並非放棄AI，而是要更加謹慎地使用它，並理解我們必須以嚴謹的態度、歷史的視角以及對自身品格的堅持，來面對AI所產出的每一項內容。

科技如何揭露 AI 與抄襲

現有偵測人工智慧 (AI) 生成內容及抄襲的技術主要有兩種：一是模式辨識（針對機器），二是資料庫交叉比對（針對作弊者）。 兩者皆非完美，但隨著技術提升，偵測非原創內容或造假作品已變得更加容易。

1. 偵測 AI 生成內容

AI 偵測工具會分析與人類作者不同的寫作模式。 例如：

• 文本可預測性：衡量文本的「可預測程度」。 AI 產出的文本通常可預測性較高，因為它們遵循常見的語言模式。

• 句子節奏變化：評估句子節奏。 人類寫作的句子長度和結構富於變化，而 AI 則傾向產生單調的文本。

GPTZero、Turnitin 的 AI 工具，以及 OpenAI 的模型等，都能夠偵測到這些警訊。 就像學生繳交的文章句子長度異常一致，且用字遣詞過於冗贅一樣，AI 可以偵測到。 然而，更精密的 AI 模型可以模仿人類寫作的變化性，形成偵測工具與不斷演進的演算法之間的貓捉老鼠遊戲。

老師會抓到你用 ChatGPT 寫的作業嗎？

是的。 老師可能會注意到寫作風格不一致、缺乏深度，或用詞遣字不自然。 他們也可能使用 AI 偵測工具，或將作業與你過去的提交內容做比較。 AI 生成的內容通常具有獨特的模式，容易引起注意，進而展開調查。

2. 抄襲檢查工具

抄襲檢查工具（例如 Grammarly、Copyscape、iThenticate）會將你的文本與大型學術論文、已出版作品和網站資料庫進行比對。 其運作方式如下：

若某部落格文章複製了 Forbes 文章中的某段文字，抄襲檢查工具便會找到資料庫中與其相符的來源。

即使經過改寫，若內容仍保留原始結構或術語，演算法仍然可能會因語義相似性而將其標記出來。

然而，這些工具在以下方面有其侷限性：

• 未收錄資料：個人論文、訂閱制文章，或非英語文本。

• AI 生成的抄襲：在未直接複製的情況下，改寫現有作品的內容。

3. 混合式方法

近年來，此問題已獲得改善，部分回饋與控制系統開始將 AI 偵測整合至其他平台。 Turnitin 目前便採用此做法。 因此，如果一份實驗室報告是由 AI 模型產生，並從教科書中的某個角色輕微改寫而來，系統便會透過兩種方式偵測到：一是文本可預測性偏低（AI 特徵），二是與教科書的措辭相符（抄襲）。

偵測到的可能性有多高？

準確度並不穩定。 GPTZero 及類似工具對於較舊的 AI 模型（如 GPT-3）通常能維持 80-90% 的準確度，但對於較新版本（如 GPT-4），成功率則較低。 此外，也可能發生誤判，AI 偵測工具可能會將人類撰寫的技術性或公式化文本（如法律文件）誤判為 AI 生成。

在抄襲方面，複製行為較容易偵測，但透過 AI 潤飾改寫，以及「拼湊寫作」（將來自不同來源的文本拼湊在一起）有時可能躲過偵測。

隨著 AI 在這方面變得更聰明，偵測工具也隨之進化。 目前已出現一些新策略：

• 浮水印：嵌入於 AI 產出內容中的隱形識別碼。

• Metadata 分析：監控更新及寫作過程，以識別人機協作關係。

4. 人為判斷：潛在的評估標準

然而，即使沒有如此精密的技術，教育工作者和專家通常也能夠察覺到某篇文章是否是在 AI 的協助下產生的，這歸功於文章在上下文邏輯上出現不一致之處。

例如，老師在評估學生的報告時，若發現該生一向的寫作風格、洞察力，以及能力水平與過去相差甚遠，便可能有所警覺。 此外，若文章結構過於完美、充斥學術術語，且論點過於精確，或是研究缺乏個人觀點，且與課堂討論內容不符，也會引起老師的注意。

有經驗的審閱者也能夠察覺到語氣或專業知識水平是否不符。 例如：

• 一篇分析莎士比亞十四行詩的報告，內容卻膚淺地分析了課堂上從未探討過的主題。

• 一份技術報告中，卻充斥著學生尚未學過的高深概念。

在這些情況下，教師可以透過口試或額外測驗來確認學生是否真正理解內容。 如果學生不了解自己繳交的報告中的論點，他們可能就不是報告的作者。 人為因素為技術層面增加了一層額外的把關，從而降低了系統中重複檢查的必要性。

沒有任何工具是完美的。 仰賴 AI 生成社群媒體行銷內容的團隊或許能暫時規避偵測，但隨著資料庫與演算法不斷擴大，未被偵測到的機會將會越來越小。

如何避免抄襲（無論有無AI）

不過，避免抄襲不只是技術層面的問題，不只是為了避免麻煩，更重要的是尊重智慧財產權，維護學術及創作的誠信。因此，即使AI工具讓情況更複雜，核心原則仍不變：適當標示出處、力求原創性，並確認內容的正確性。

在沒有AI的情況下，抄襲通常出現在引用和整合資訊時。而當有AI介入時，更要仔細檢查電腦產生的內容是否涉及抄襲，並坦承使用了AI工具。無論如何，方法都一樣：運用參考資料（不論是手動或透過電腦）來建立論述。

AI的出現更突顯了人類判斷的重要性。機器可以生成文字或提供解決方案，但它們沒有目標或責任感。因此，人們必須分析結果、查核資訊，並加入自己獨到的見解。

現今，透明化已是各機構和產業的常態。無論是在工作中使用AI、認真地註明出處，或是不為了方便而犧牲品質，都是如此。無論你是學生、記者、藝術家或工程師，目標始終如一：創作出能展現你的知識、職業道德，以及對他人重視的作品。

結論：使用AI算抄襲嗎？

簡單來說：這要看情況。

AI本身不是抄襲，它只是一種工具。但若未經引用或揭露，不當使用AI生成的內容，可能會違反學術倫理。如果直接複製資訊或想法卻未註明出處，那就算抄襲。 

重點是：坦白就好。仔細查證事實，註明所有來源（包括人為與AI），別讓演算法取代你的思考。用對地方，AI可以激發創造力；用錯地方，則會損害你的信譽、真實性和正直。一切取決於你！