- 作者：原文由 Creative Commons 撰寫；引文、摘要及譯文由 Lucien C.H. Lin 整理，並採 CC BY 4.0 發布。
- 分類：授權與工具（Licenses & Tools）、政策（Policy）
摘要與引文：
CC Signals 原先是一套透過數個標章（signals），讓創作者表達其採 Creative Commons（CC）授權之作品，是否願意供 AI 訓練或生成式 AI 利用的機制。2025 年整體設計已大致成形，但最終版本卻遲遲未正式發布。本文即說明其最新進展，並解答外界對「只聞樓梯響，未見人下樓」的疑問。
Creative Commons 在與全球社群深入討論後發現，AI 的治理問題早已超出傳統著作權所能處理的範圍。若 CC Signals 僅止於協助創作者表達意向，而無法建立足以持續代理、落實與維護這些意向的常態機制（agency），便難以真正改變既有的權力結構。因此，CC 正重新思考其策略，從單純提供訊號（signals），轉向建構支撐共享資源（Commons）的治理基礎架構（infrastructure），並發展新的法律、技術與制度工具，以兼顧創作者意向與公共利益。
本文最關鍵的一句話，是：「兼顧近用與意向代理（agency）、以及開放與課責的制度（balance access with agency, openness with accountability）。」這代表 Creative Commons 正重新詮釋 Open Access 的內涵：Open 不再只是毫無限制的開放，而必須伴隨相應的課責（accountability）；Access 也不再只是任何人皆可近用，而需要透過能夠持續代表創作者與資料治理者表達並維護意向的代理機制（agency），共同形塑 AI 時代共享資源（Commons）的治理方向。
譯文開始：
距離我們上一次分享 CC Signals 與我們在 AI 及共享資源（Commons）相關工作的最新進展，已經有一段時間了。過去幾個月，Creative Commons 持續投入研究，展開大量對話，並與各社群、政策制定者及實務工作者積極合作。與此同時，我們也正式展開 Creative Commons 成立二十五週年的系列活動。這是一個難得的契機，讓我們不僅回顧一路走來的歷程，更重要的是，重新思考下一步應該前往何方。
之所以隔了這麼久才再次更新，最大的原因在於「時機」（timing）。我們刻意抗拒「因為整體科技產業追求速度，所以我們也必須快速行動」的壓力。因為 Creative Commons 所從事的工作，關係到共享資源（Commons）的基礎架構。這樣的工作，需要審慎思考、廣泛諮詢，以及願意正視問題本身所具有的複雜性。
因此，我們選擇放慢腳步。我們沒有急著對第一波 AI 發展浪潮作出回應，而是讓它自然推進，並利用這段時間深入理解：權力正在哪些地方逐漸集中、哪些傷害正在浮現，以及哪些地方存在具有意義的介入空間。如今，我們認為已然站在一個轉折點上，可以開始採取真正能夠產生實質影響的行動。
本文希望邀請你一同踏入這段旅程。我們的目的地並沒有改變；改變的是，我們前往目的地所選擇的路徑。歡迎與我們同行！
從 Signals 到意向代理（Agency）
當我們最初提出 CC Signals 時，整體構想其實相當直接。我們希望建立一套偏好訊號（preference signals），讓創作者能夠藉此向 AI 開發者表達自己的意向，並透過社群共同遵循的規範（shared norms），引導各方的行為。這樣的思考，其實延續了 Creative Commons 一貫的運作方式。二十五年來，我們始終立基於著作權制度，持續打造各種工具，在維持創作者與再利用者之間適當平衡的同時，擴大知識與文化的可近用性。這段歷史形塑了我們的直覺（與初始的想法）。我們原先認為，只要設計出一套經過審慎衡量、以社群規範為基礎的方法，便能逐步引導整個生態系朝向更好的方向發展。
然而，當我們開始與社群展開諮詢後，很快便發現，事情並沒有如此簡單。來自社群的回饋直接而一致：如果只有偏好訊號，而沒有相應的落實與執行機制，就不足以真正改變既有權力結構。單憑 CC Signals（表意），在一個許多人原本就未曾選擇參與的體系中，無法建立能夠代理創作者意向的機制（agency）。
這些回饋，也迫使我們重新檢視自身長久以來的一些基本假設。長期以來，著作權一直是我們最主要的工具，這樣的選擇（在過去）並非沒有道理。CC 授權已經促成數百億件作品的分享，也協助打造了一個更加開放的網際網路。然而，若將著作權視為面對所有問題時的預設視角，它終究存在其侷限；尤其是在一個由 AI 深度介入（AI-mediated）的環境下，更是如此。
超越著作權
過去四個月來，我們持續重新檢視：在這個全新的環境之下，究竟應該如何支持共享資源（Commons）。
CC 授權（與其條款）仍然不可或缺。未來，它仍將持續扮演促進人類知識近用的重要角色。然而，當議題涉及 AI 時，著作權所適用的法律環境本身卻充滿不一致，甚至往往界線模糊。在許多情況下，CC 授權的限制條件對 AI 訓練並不適用；在另一些情況下，它們則可能適用。在某些司法管轄區，由於存在範圍相當廣泛的法定例外規定，因此，即使不考慮 CC 授權的限制條件，使用 CC 授權作品進行 AI 開發，本身仍可能是合法的。另一方面，作品一旦採用 CC 授權，也經常被理解為：創作者已經允許他人以這種方式使用其作品。而這樣的理解，其實正是 CC 授權最初的設計所自然導出的結果。因為 CC 授權本來就是透過授與廣泛利用權限，而僅附加有限條件的方式來運作。
然而，CC 授權（與其條款）在設計之初，並未預見今日「主流、以營利為導向」（profit-driven）的 AI 發展模式，會以如此龐大的規模運作，也未預見它所帶來日益擴大的各種衝擊與傷害。同樣地，CC 授權也無法完整承載創作者在這個 AI 深度介入的世界裡所抱持的各種不同意向。有些創作者樂見自己的作品被 AI 系統使用；有些則無法接受；而更多創作者，其立場介於兩者之間。
為什麼需要新的工具
Creative Commons 也曾深入探討另一種可能性：是否可以透過修訂 CC 授權本身，在現行架構下找到解決方案？過去，CC 一直透過授權條款版本更新（versioning）的方式，不斷回應新的法律與技術環境。然而，這一次，我們面對的是兩項前所未有的新因素。
第一項，是制度結構上的問題。CC 授權自始就不是為了將控制力擴張至著作權範圍以外而設計。它刻意將適用範圍侷限於著作權及著作權相關權利，並且明確規定，不得另外增加任何限制，以拘束那些本來就不屬於著作權範圍內的利用行為。
Creative Commons 現行的商標政策，也延續了這項原則。如果有人在 CC 授權之外，再額外增加限制，縮減 CC 授權原本已經授與的利用權限，那麼，該作品便不得再標示為 CC 授權作品。這項原則，正反映了「標準化」（standardization）對開放授權成功所具有的關鍵意義。當使用者取得一件 CC 授權作品時，應該能夠直接依據授權條款本身，判斷自己在再利用時究竟負有哪些義務，而不必另外再尋找其他附加條件。因此，若將整套 CC 授權制度從原本聚焦於著作權的設計，擴張至著作權以外的領域，將會是一項極為重大的改變，也可能對現有的授權生態系造成難以預期的影響。
接著，是第二項因素。CC 授權人（licensors）對於自己的作品應如何被 AI 使用，乃至於是否應該被 AI 使用，本來就存在極為多元的需求與價值觀。因此，我們開始思考：是否應該發展新的工具（new tooling），才能更有效回應這些需求？或許，在開放運動（open movement）內部，有些立場彼此之間，可能本來就難以完全調和。有些人認為，只要任何工具企圖限制著作權範圍之外的 AI 利用方式，就是背離了開放；但也有人認為，建立這樣的工具，實在是勢在必行。
考量共享資源（Commons）的未來，我們目前認為，最適合的方向，是透過發展新的工具來持續創新。如此一來，我們便能在新的架構下，更自由地測試不同方案，探索更多可能性。CC 授權，是因應此一時刻整體策略中的其中一環；此一時刻所面對的，是一個持續演變且尚未被明確定義的法律環境，就像二十五年前，CC 授權最初誕生時所面對的一樣。
共享資源（Commons）的關鍵時刻
一直以來，Creative Commons 所追求的目標始終沒有改變：讓人類知識能夠持續被近用。到了今天，這個目標已經不再只是促進分享而已。這意味著：我們（需要）重新檢視那些長久以來視為理所當然的假設；（需要）確保各個社群，能夠掌握並治理自己的資料；（也需要）承擔這樣的張力：在某些情況下，有條件的近用（conditional access），其實比完全無法近用，更能符合共享資源的長遠利益。共享資源（Commons）若要真正持續繁榮，就需要適當的防護護欄（guardrails）。
今天，AI 系統正以前所未有的規模，大量擷取知識，而其中相當大的一部分，正來自共享資源（Commons）。然而，讓開放分享得以實現的治理機制，並沒有跟上這一波變化。目前，在 AI 系統中，姓名標示（attribution）的機制顯得十分有限，取得同意（consent）的途徑顯得非常缺乏，透明度（transparency）也有所不足。
當共享資源逐漸衰弱時，資訊的控制權便會愈來愈集中。知識將逐漸流向私人資料集，以及由少數參與者所控制的專有系統（proprietary systems）。而這將直接限制：誰能夠取得、驗證，以及建構（相關）資訊。民主制度，有賴於社會大眾能夠廣泛取得可信賴的知識。而公共利益型態的 AI（Public Interest AI），也有賴於多元且高品質的資料。
健全的共享資源（Commons），必須透過兼顧近用與意向代理（agency）、以及開放與課責的制度，來加以治理與維繫。AI 仰賴共享資源（Commons），而不是共享資源反過來仰賴 AI。若我們希望未來的知識能夠持續被分享，也希望 AI 能夠服務於公共利益，就必須確保共享資源（Commons）能夠持續繁榮。這正是 Creative Commons 推動 CC Signals 持續演進的脈絡。
強化 CC Signals
我們對問題的理解（problem statement）並沒有改變，我們最終希望達成的目標，也始終如一。真正改變的，是我們為了抵達這個目標，所打造的機制。
最初，CC Signals 只是聚焦於工具本身，一項相對單純的構想。然而，它已逐漸演變成一項更宏觀、也更具制度性的事務。CC Signals 已經不再只是用來傳遞偏好（preferences）的訊號。它更關注的是：如何回應那些長期使創作者所表達的意向與偏好，容易遭到忽視的底層制度條件。正是這樣的轉變，使我們的工作開始朝向一個更加宏大，也無可避免地更具顛覆性的方向發展，因為這意味著，必須面對那些由主流、以營利為導向（profit-driven）的 AI 發展模式，對共享資源（Commons）所造成的真實傷害。
下週，歡迎再回來看看我們。屆時，我們將進一步分享：基於上述理念，我們目前正在建構哪些具體的介入措施（interventions）。
原文發布日期：2026 年 4 月 23 日
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