Mr. M

用兩個決策工具，看懂政府、出版社與 AI 公司之間的拉扯

事情是怎麼開始的

AI 要學會講台灣的話、懂台灣的事，得先讀大量台灣的文字。問題是，現在主流的大型 AI 模型讀的中文，大部分是簡體中文。結果就是 AI 常把「軟體」講成「軟件」、把「品質」講成「質量」，對台灣的歷史、法律和生活細節也一知半解。如果政府、學校、醫院未來都要用 AI 服務民眾，這種落差就會從用字習慣，一路影響到資訊是否正確。數位發展部因此在 2026 年 9 月 15 日開始向民間募集文字資料，希望建立一個屬於台灣的主權 AI 語料庫。條件是：自願提供、清楚授權、之後可以收回，但是不付錢。

目前語料庫大約有 22 億 tokens，可以想成 AI 讀書時的字數單位。不過裡面大多是政府公文與公開資料，民間提供的只有十幾家出版社的書摘、簡介和少數作品。

出版界不買單，理由很直接。第一，書一旦被 AI 讀過，就像學生背過的課文，說要「收回」，技術上根本做不到。第二，如果連政府都免費拿，國外的 AI 大公司以後談授權時，就會說「你們政府都不收錢了」。所以出版界希望政府建立付費機制。數發部長回應這不是強迫授權，也同意完全免費行不通，但到現在還沒有說要怎麼付錢。

更麻煩的是法律本身沒有答案。很多國家在著作權法裡寫明，用電腦大量讀取、分析文字來找出規律（法律上稱為「文字與資料探勘」，AI 訓練就屬於這種行為），在某些條件下可以不必取得授權。台灣沒有這種條款，只能等法院一案一案判斷算不算「合理使用」。政府想快、出版社想要錢、法律沒規定，事情就卡住了。

其他國家怎麼做

各國的做法大致可以分成三種。

第一種是法律直接放行。日本和新加坡都在法律中寫明，AI 訓練可以使用別人的作品，商業用途也行，作者不能拒絕，也拿不到錢。好處是 AI 公司做事很有把握，壞處是創作者完全沒有收入。即使如此，日本三大報還是告了 AI 搜尋公司 Perplexity，爭議只是轉移到 AI 怎麼引用新聞。

第二種是放行，但讓作者可以說不。歐盟允許商業用途的 AI 訓練，但作者只要在網站上用機器看得懂的方式標註「不准拿去訓練」，AI 公司就得遵守。歐盟還要求 AI 公司公開訓練用了哪些資料。

第三種是以談授權為主。美國沒有專門條款，由法院判斷。一個指標案例是 AI 公司 Anthropic：法院認為用正版書訓練沒問題，用盜版書就不行，最後以 15 億美元和解，平均每本書約 3,100 美元。韓國政府想學日本直接放行，結果 16 個創作者團體聯合反對；英國和澳洲也都因為反彈而擱置類似的提案。

最值得台灣參考的是挪威。挪威國家圖書館每年付給代表作者與媒體的版權團體約新台幣 1.3 億元，換取報紙內容的訓練授權。訓練出來的 AI 免費給政府和企業使用，但不能拿來做新聞專用的 AI。作者隨時可以退出，不過只影響之後的訓練。

把各國放在一起看，台灣的處境很尷尬：沒有日本那種法律放行可以理直氣壯，沒有歐盟那種「可以說不」的機制讓作者安心，也沒有挪威那種預算和版權團體來一次談好。政府等於什麼制度支撐都沒有，就希望大家自願免費提供。

為什麼大家都不肯先動（賽局理論）

賽局理論分析的情況是：每個人的結果都受別人選擇的影響。下面分七步，一步一步推。

步驟一：誰在玩？分數怎麼算？

這裡把情況簡化成兩方。政府有三個選擇：「不付錢」「象徵性付費」（拿到好內容才按件付一點）、「市價年費」（先編預算、簽年約）。出版社有兩個選擇：「拿出好內容」（全書、連載、新聞），或「只給書摘」應付一下。

分數以 0 到 10 表示滿意度，只用來比高低，不代表金額。每一格的分數都由幾個部分加總而來：

政府分數 ＝ 語料品質 − 花費

• 語料品質：拿到好內容得 9 分，只有書摘和公共資料得 3 分。
• 花費：不付錢扣 0；象徵性付費要拿到好內容才付，扣 2；市價年費簽約後扣 3。
• 如果編了年費預算，出版社卻拒絕，錢雖然沒花出去，預算白編還會被批評，扣 1。

出版社分數 ＝ 這次的收入 ＋ 保住的市場行情

• 收入：不付錢 0，象徵性付費 2，市價年費 3。
• 行情：不交好內容，行情完整保住，得 5。交了好內容，行情會因被拿去比價而受損：政府零元時剩 1，政府付一點時剩 2，政府照市價付時不受影響，仍是 5。
• 如果政府開出市價卻拒絕，會失去社會同情與政府信任，扣 2。

把各部分加起來，就得到下表：

步驟二：站在出版社的位置想

出版社會一列一列比較：

• 政府不付錢：拿出好內容得 1，只給書摘得 5，所以選只給書摘。
• 政府象徵性付費：拿出好內容得 4，只給書摘得 5，還是選只給書摘。
• 政府付市價年費：拿出好內容得 8，只給書摘得 3，這時才選拿出好內容。

步驟三：站在政府的位置想

政府會一欄一欄比較：

• 出版社拿出好內容：不付錢 9、象徵性 7、年費 6，政府最想不付錢。
• 出版社只給書摘：不付錢 3、象徵性 3、年費 2，政府選不付錢或象徵性付費都一樣。

步驟四：找出卡住的那一格

所謂穩定點（賽局理論稱為納許均衡），是指雙方都已經是對對方的最好回應，沒有人想單獨改變做法的那一格。把步驟二和步驟三對起來看，只有「不付錢＋只給書摘」與「象徵性付費＋只給書摘」兩格滿足條件，結果都是政府 3、出版社 5。這正是現在書單少得可憐的狀態。

步驟五：明明有更好的一格，為什麼到不了？

「市價年費＋拿出好內容」能讓雙方分別拿到 6 分和 8 分，都比現在好。問題在於這一格不穩定：出版社一旦把好內容交出去，政府從 6 分改成不付錢就能拿到 9 分，有改口的誘因。出版社看得到這個誘因，就不敢先交。

步驟六：誰先出手，結果完全不同

把「先後順序」畫出來，差別就很清楚：

情境 A：出版社先交貨（現在「以後可以收回」的規則）
出版社交出好內容 ─→ 政府事後選擇 ─→ 不付錢（政府 9 > 6）─→ 出版社只得 1
出版社只給書摘   ─→ 出版社得 5
⇒ 出版社往回推：交貨只得 1，不交得 5 → 不交
情境 B：政府先付訂金（先編預算、簽好約，不能反悔）
政府先承諾年費 ─→ 出版社：交 8 > 不交 3 → 交 ─→ 政府得 6
政府不付錢     ─→ 出版社：不交               ─→ 政府得 3
⇒ 政府往回推：先承諾得 6，不付得 3 → 先承諾

書被 AI 讀過就收不回來，「以後可以收回」這句保證兌現不了，等於要店家先出貨、客人再看心情決定付不付錢。只要把順序反過來，由政府先付訂金，雙方都會自願走到比較好的那一格。

步驟七：修法能不能逼出版社就範？

假設政府推動修法，讓 AI 訓練不必授權，修法通過的機會是 p。一旦通過，出版社抵制也沒用，抵制的行情分數會從 5 掉到 2。所以出版社抵制的期望分數是：

5 ×（1 − p）＋ 2 × p ＝ 5 − 3p

拿它和「拿出好內容」的分數相比：

結論有兩個。第一，政府付一點錢再加上修法壓力，只要出版社相信修法通過的機會超過三分之一，就會轉向合作。第二，如果政府一毛錢都不付，就算修法百分之百通過，出版社交內容也只得 1 分，仍然低於抵制。換句話說，修法只能當付費的配套，取代不了付費。

真正的對手是誰

步驟一：拆開那個 4 分

象徵性付費時，出版社交內容只得 4 分，拆開來看是「收入 2 ＋ 行情 2」。收入其實不是問題，真正的問題是行情從 5 掉到 2，少掉的 3 分就是被國外 AI 大公司拿去比價的損失。也就是說，這場賽局有第三個玩家：國外 AI 大公司不在談判桌上，卻會盯著政府的價格，拿來當自己殺價的依據。出版社抵制，保護的是整個市場的行情。

步驟二：把政府價和商業價切開

在合約裡寫明三件事：這個 AI 只給政府、學術研究與公共服務使用；商業用途要另外付費授權；政府的價格不能當作商業參考價。這樣一來，比價效應大幅降低，交內容後的行情可以從 2 回升到大約 4。

這張表說明兩件事。第一，價格切開之後，政府不必付到市價，付一點錢就能換到好內容。第二，就算價格切開了，完全不付錢還是不行。破局需要的組合是「付一點錢＋價格切開」，兩者缺一不可。後者只要把合約寫好就能做到，比爭取大筆預算容易得多。

步驟三：這不是一次性的交易

新聞每天更新，AI 每年都要學新東西，政府每年都得回頭找出版社。所以要比較的是：政府「坑一次就走」和「長期合作」哪個划算？

假設政府對明年成果的重視程度是 w。w 是 0 到 1 之間的數字，1 代表明年和今年一樣重要。

• 坑一次：今年拿 9 分，之後出版社不再相信政府，每年只剩 3 分。
• 長期合作：每年都拿 6 分。

坑一次今年多賺 3 分（9 − 6），之後每年少賺 3 分（6 − 3）。以後每年少賺的總和是 3w ＋ 3w² ＋ 3w³ ……，加起來等於 3w ÷（1 − w）。只要這個數字不小於 3，坑一次就不划算，算出來的條件是 w ≥ 0.5。

用兩個數字驗證：

• 如果 w ＝ 0.8（很在乎明年）：坑一次總分是 9 ＋ 3 × 4 ＝ 21，長期合作是 6 × 5 ＝ 30。合作明顯划算。
• 如果 w ＝ 0.3（只看眼前）：坑一次總分是 9 ＋ 3 × 0.43 ≈ 10.3，長期合作是 6 × 1.43 ≈ 8.6。這時政府就有坑人的誘因。

主權 AI 是要長期經營的國家計畫，政府本來就應該很在乎明年，所以每年簽約、每年調整的方式，會比一次買斷更穩定。此外，出版社不知道政府願意付多少，政府主動把預算編出來，本身就是在告訴對方「我是認真的」。

時間不站在政府這邊（系統動力學）

系統動力學關心的是，一件事放著不管三到五年，會越變越好，還是越變越糟。以下分四步推導。

步驟一：畫出因果關係，判斷是增強還是調節

判斷方法很簡單：沿著一個循環走一圈，如果每一環都是「同向」變化（一個增加、下一個也增加），或者「反向」的環節剛好是偶數個，這個循環就會自我增強，好的越好、壞的越壞。如果反向環節是奇數個，循環就會自我調節，讓系統慢慢穩下來。

① 品質循環 付費 ↑ →（同向）好內容 ↑ →（同向）AI 品質 ↑ →（同向）社會支持 ↑ →（同向）預算 ↑ →（同向）付費 ↑ 反向環節 0 個 → 增強。目前付費接近零，所以這個循環往壞的方向轉。

② 比價循環 政府價 ↓ →（同向）市場行情 ↓ →（同向）出版收入 ↓ →（反向）防衛心 ↑ →（反向）好內容 ↓ → 品質 ↓ → 預算 ↓ → 政府價 ↓ 反向環節 2 個 → 增強。

③ 生態循環 市場行情 ↓ →（同向）出版收入 ↓ →（同向）新內容產出 ↓ →（同向）未來可用語料 ↓ →（同向）AI 品質 ↓ 這條是延遲最長、最根本的循環。

④ 對抗循環 政府強取 ↑ →（同向）出版社抵制 ↑ →（反向）好內容 ↓ →（反向）政府更想強取 ↑ 反向環節 2 個 → 增強。

⑤ 預算煞車 付費 ↑ →（同向）預算壓力 ↑ →（反向）社會支持 ↓ →（同向）付費 ↓ 反向環節 1 個 → 調節。花錢太多會被質疑，自然會踩煞車。

⑥ 免費資料天花板 用公共資料 ↑ →（反向）剩餘公共資料 ↓ →（同向）能再用的量 ↓ 反向環節 1 個 → 調節。作者過世 50 年以上的作品和政府資料有限，而且文體老舊。

四個增強循環有三個正往壞的方向轉，兩個調節循環則限制了補救的空間。

讀圖：怎麼解讀因果回饋圖

四個讀圖步驟：

1. 先認節點：每個節點是一個會變多或變少的量，例如政府付費、好內容參與、AI 品質。
2. 再看箭頭：A →＋ B 代表 A 變多，B 跟著變多；A 變少，B 也變少。A →− B 代表方向相反。例如「預算壓力 →− 社會支持」：花的錢越多，支持的聲音越少。
3. 沿著循環走一圈：從任一節點出發，順著箭頭回到原點，數一數經過幾個「−」。偶數個（含 0）是增強循環，會越滾越大；奇數個是調節循環，會自己踩煞車。
4. 找延遲記號：箭頭上標「延遲」代表效果要等很久才出現。延遲最危險，今天的決定要好幾年後才看得到後果。

實際走一圈（R1 品質循環）：從「政府付費」出發。現在付費接近零，好內容參與跟著很少；AI 讀到的好內容少，品質就平庸；品質平庸，社會開始質疑主權 AI 值不值得投資，預算跟著下降；最後回到起點，政府更付不出錢。一圈走完沒有遇到「−」，所以是增強循環。增強循環本身沒有好壞，它只會放大目前的方向，而 R1 現在的起點是「付費接近零」，所以正在往下轉。

六個循環各自在說什麼：

三個關鍵發現：

• 「好內容參與」是整張圖的樞紐。R1、R2、R4 都經過它，R3 也透過出版收入間接影響它。只要讓它往上走，三個循環會同時轉向，這也是賽局分析的破局點都瞄準「讓出版社願意拿出好內容」的原因。
• 「市場行情」同時驅動短期與長期。它是 R2（短期比價）與 R3（長期生態）的共同起點。政府定價時，等於同時按下兩個循環的開關，其中一個的後果要十年才看得到。
• 兩個煞車各管一條路。B2 限制免費路線，B1 限制付費路線，沒有一條路可以無限衝刺。

同一張圖，起點不同，方向就不同：

箭頭和符號完全沒變，只是起點換了方向。增強循環會把壞的起點放大成惡性循環，也會把好的起點放大成良性循環，所以改起點比改結果有效。

步驟二：算出時間差

傷害來得最快，補救來得最慢。

步驟三：用簡單的模型跑五年

把上面的關係寫成幾條簡單的規則，每年計算一次：

1. 市場行情：每年朝政府定價的方向移動一半的差距。沒切開價格時，政府價對行情的影響設為六成；切開之後，行情不受政府價影響。
2. 內容產出：隔一年才反映行情。行情每低 10%，隔年新內容產出約少 1.2%。
3. 參與率：取決於出版社對政府的信任。付費與價格切開會累積信任，強推修法、不付錢會消耗信任。
4. 公共資料：總量有限，每年最多用掉約 3 單位，大約第四年用完。
5. AI 品質指數：累積的好內容 ＋ 公共資料 × 0.3。公共資料文體老舊，效益只算三成。

三條路徑跑五年的結果：

這張表看得出三件事：

• 維持免費的品質在第四年左右碰頂。公共資料用完了，好內容又進不來，品質指數停在 4.8。
• 強推修法在通過後品質跳升到 8.1，但代價是市場行情掉到 0.27，新內容產出少了兩成而且還在下滑。等於把未來的語料提前吃掉。
• 先付訂金＋價格切開到第五年品質指數 14.4，是維持免費的三倍，行情和產出都維持穩定。代價是每年要編年費預算，以挪威為例，約新台幣 1.3 億元。

這些參數都是為了說明方向而設定的假設，數字本身不是預測。為了確認結論不是參數湊出來的，我把四個關鍵參數各設高、中、低三種值，總共試了 81 組組合：政府價對行情的影響（三成到八成）、公共資料的效益（三成到七成）、內容產出對行情的敏感度，以及行情調整的速度。81 組結果的排序全部相同，都是「先付訂金＋價格切開」最好，強推修法居次，維持免費最差。

步驟四：找出最該動手的地方

這個情況是典型的「頭痛醫頭」模式：用免費的舊資料把字數衝高，短期指標很好看；長期卻因為比價和信任受損，讓真正有價值的內容越來越拿不到，最後只好再加碼同一招。繁中內容生態也像一片公共草地，人人都想免費放牧，沒人負責種草。

最有效的介入點有三個，依效果大小排序：

1. 換掉目標：只要成果還以「累積多少 tokens」來算，政府就會一直走免費堆量的路。
2. 改合約規則：把政府價和商業價切開，直接切斷比價循環。
3. 縮短時間差：不等修法，先用年度合約試辦，把三到五年的等待縮短成一年。

那該怎麼做

兩個工具得出相同的結論，可以整理成四個步驟：

1. 先付訂金：政府先把預算和合約準備好，用白紙黑字的承諾，取代「以後可以收回」這種做不到的保證。
2. 價格切開：合約寫明政府用途和商業用途分開計價，政府的價格不能拿來當商業參考價。
3. 換掉目標：不再比字數，改看台灣能不能長期穩定產出好的繁體中文內容。
4. 修法慢慢來：修法與談判同時進行，但修法只當長期配套，不當作逼出版社就範的籌碼。

實際做法上，可以學挪威每年簽約、每年調整。台灣目前沒有讓版權團體代表所有作者的法律依據，所以一開始先找願意加入的出版社和媒體試辦。作者想退出時，只影響之後的訓練，同時公開記錄 AI 讀了哪些資料，讓大家看得到、信得過。預算則定位為保護繁體中文文化的公共建設，並設定每年上限，避免被批評亂花錢。

最後，有三件事還需要確認：這個主權 AI 未來會不會開放企業商用、台灣出版與媒體業能不能組成有代表性的版權團體、數發部有沒有編列付費預算。需要持續盯著三個訊號：國外 AI 公司談判時有沒有開始拿政府的價格來比、語料庫裡好內容（全書、新聞）的比例有沒有提高、國際上的重要判決怎麼走。時間點則抓在一年內。趁「台灣內容免費」的印象還沒定型，用「先付訂金加價格切開」最有效；等到這個印象定型了，就只能靠修法補救，代價會高很多。