2025年3月31日，北京知識產權法院就「抖音訴亿睿科AI模型侵權案」作出二審判決，維持一審以不正當競爭為由判令被告賠償原告人民幣160萬元的判決結果。2026年4月23日，北京市朝陽區人民法院召開新聞通報會，將本案列為典型案例正式對外披露案件細節，引發產業界與法律界廣泛關注。這起被稱為「全國首例AI模型侵權案」的「變身漫畫特效」案，最終以不正當競爭為由作結。
事件始末：兩款漫畫特效之爭
原告為北京微播視界科技有限公司（抖音運營主體），被告為北京亿睿科科技有限公司（旗下App為「B612咔叽」）。
2020年6月15日，抖音安卓端App上線「變身漫畫特效」，該功能以真人比例重構五官，可將使用者影像即時轉換為漫畫風格，上線後廣受使用者歡迎，截至2021年3月已有逾1,700萬人使用、2.9億次播放。同年8月4日，亿睿科在B612咔叽App上線「少女漫畫特效」，視覺呈現效果與抖音特效高度一致。
抖音主張，亿睿科係直接抄襲其AI特效模型之結構與參數，同時構成著作權侵害與不正當競爭。亿睿科則辯稱，雙方使用相同技術原理，效果近似係屬技術必然，並非抄襲。
法院審理後認定，原告的特效模型係經海量資料訓練、反覆調校而成，形成特定參數組合與網路結構，此一技術成果為原告帶來使用者流量及經營收益，屬應受法律保護之競爭利益。被告則無法提出獨立開發的證據，其特效與原告在多個維度高度近似，已構成對原告業務之實質替代，認定被告行為構成不正當競爭，判決賠償原告經濟損失及合理支出共計人民幣160萬元。二審維持原判。
被告如何取得原告的參數？
被告究竟如何取得最關鍵的技術參數？判決書指出：「變身漫畫特效模型系隨某音APP發放至用戶終端在本地運行，技術人員可以通過技術手段提取模型本身並進行解密，從而獲取模型的結構和參數。」
抖音技術團隊曾公開說明，變身漫畫特效啟用了字節跳動自研推理引擎ByteNN，為實現用戶即時拍攝時的最佳體驗，選擇將訓練完成的模型隨App更新「下發」至每位用戶的手機本地端，直接調用手機的CPU與GPU進行推理運算，而非仰賴雲端伺服器處理，這種作法在技術上使得對手有可能透過逆向分析與動態工具，在模型被解密、載入記憶體的那一刻，透過動態分析工具從記憶體中直接擷取已解密的模型參數。
技術鑑定進一步確認，雙方模型在整體網路結構、卷積層層數、升採樣位置等核心參數上高度一致，36個卷積層中有33層數據完全相同，相似度達91.7%，剩餘差異對最終成像效果之影響微乎其微。
亿睿科雖主張獨立研發，但未能提出研發合約、訓練日誌或資料來源等關鍵證據，其自稱的「自主研發」材料亦與涉案模型缺乏關聯性。
為何法院不認為構成著作權侵害？
本案中，抖音同時主張著作權侵害與不正當競爭，然而法院最終是以不正當競爭為基礎作成判決，未就著作權侵害予以認定。
著作權保護的客體限於「表達」，對於思想、方法、概念、原理等則不予保護，此即通稱之「思想與表達二分原則」（我國的著作權法第10條之1規定相同）。AI模型之參數本質上是數學數值的集合，模型結構則係特定之運算設計，二者均較近似於「方法」或「流程」，而非法律所認定的創作。此外，著作權保護通常要求具備可辨識之「作者」，AI訓練結果之歸屬本身即存在爭議，進一步增加了依著作權主張保護的障礙。一審法院亦明確指出，模型訓練過程屬於「創造生成工具的行為」而非「創作行為」，不符合著作權法對創作行為的認定標準。
此外，模型參數也難以被認定為著作權法所保護的電腦程式著作。理由在於，模型參數是訓練過程的數值產出，本質上是大量浮點數，既非人類有意識地逐一設定，亦非具有邏輯結構的指令集合，而是機器從訓練資料中自動最佳化的結果，更與著作權法所預設的「作者透過創作行為表達思想」的保護前提，在性質上存在根本落差。
不正當競爭如何填補保護空白？
在著作權路徑受限的情形下，不正當競爭法提供了另一種保護可能。中國大陸《反不正當競爭法》第2條設有一般條款，禁止違反商業道德、損害其他經營者或消費者合法權益之行為。二審法院援引此一條款，以「競爭利益受損」作為認定侵權之基礎，並明確指出：「從事人工智能模型研發經營的企業不得未經許可直接使用他人通過數據訓練改進而來的模型結構和參數，此為人工智能模型領域公認的商業道德。」
我國公平交易法同樣設有類似的一般條款，即第25條所規定「其他足以影響交易秩序之欺罔或顯失公平之行為」。理論上，若台灣有業者以類似手段直接複製他人AI模型成果以獲取競爭優勢，亦有主張適用此一條款之空間。
不公平競爭途徑雖能填補著作權保護的空隙，然而在實際訴訟中，重點仍在兩造的舉證，本案法院之所以肯認競爭利益受損，關鍵前提在於抖音能具體舉證其模型係經大量資源投入而產出，且亿睿科缺乏獨立開發之證明。若原告僅能就「效果雷同」舉證，而無法排除被告獨立開發之可能性，此一途徑未必能獲採認。
其他法域的類似爭議
國際上目前似乎尚無與本案性質完全相同、已獲判決的案例。
較為類似的，是2025 年 2 月在美國麻薩諸塞州聯邦地區法院提起的 OpenEvidence v. Pathway Medical訴訟，為目前最受矚目的 AI 模型與提示系統竊取相關訴訟之一。原告 OpenEvidence 開發醫療 AI 問答平台，指控被告 Pathway Medical 偽裝成醫師取得存取權限，再以「提示注入攻擊」（prompt injection ）試圖系統性套取其系統提示詞與營業秘密，並援引聯邦營業秘密保護法（DTSA）、電腦詐欺法（CFAA）及 DMCA 等多項法律主張。不過原告應已在2025 年 10 月撤回本案，因此法院未就實體問題作出判決。
此類案件與本案的關鍵差異，在於美國案件提取的是「系統提示詞」而非模型權重與參數本身，且被告抗辯「提示注入攻擊」屬於合法逆向工程，而逆向工程本為一種取得他人營業秘密的合法手段。
結語：台灣企業的觀察角度
本案雖是中國大陸的司法判決，但仍值得台灣業者注意。我國目前並無就AI模型之結構與參數賦予明確智慧財產權保護的相關規定，公平交易法的一般條款雖存在適用空間，然而在欠缺執法先例的情形下，保護的範圍與強度均存在高度不確定性。
對於在台灣開發或商業化AI模型的企業而言，模型部署方式的選擇已不僅是技術決策，亦涉及法律風險的管理。以本地端執行之模型面臨較高的逆向工程風險，而以雲端API方式對外提供服務者，雖在技術上較難被直接提取，風險仍無法完全排除。因此，業者都應該透過服務條款明確禁止逆向工程與未授權提取任何參數資料，並建立相應的監控機制，至少使自己取得在契約法上取得有利的地位。且無論採取何種部署方式，在產品開發過程中建立完整的訓練記錄、版本管理與資料來源文件，均可作為未來商業糾紛中釐清獨立開發事實的重要事證。
