教育部學術倫理電子報
生成式 AI 席捲全球，學術界與創作界正面臨前所未有的倫理挑戰。文字的抄襲已有成熟的檢測系統得以把關，但在視覺圖像領域，「原創」及「複製」的界線卻日益模糊。本期主題文章將分享 2025 年底，新加坡南洋理工大學藝術、設計與媒體學院的副教授兼研究副院長 Lisa Winstanley 的專題講座精華。第二部分「中心新訊」回顧近期 AREE 更新內容，包括：新增生成式 AI 主題課程、GCP 相關課程推薦清單、影片《AI WAY 不對味》、電子書《AI 世代的學術寫作指南──給研究生的參考手冊》，新訊請點此查看。
講座紀實：AI時代的視覺設計倫理——當我們談論「看見」時，我們在談的是什麼？
前言
在生成式AI席捲全球的當下，學術界與創作界正面臨前所未有的倫理挑戰。文字的抄襲（plagiarism）已有成熟的檢測系統得以把關（如Turnitin），但在視覺圖像領域，「原創」及「複製」的界線卻日益模糊。
2025年11月28日，臺灣學術倫理教育資源中心很榮幸邀請到新加坡南洋理工大學（NanyangTechnological University）藝術、設計與媒體學院的副教授兼研究副院長Lisa Winstanley蒞臨臺灣，以「AI世界中的視覺抄襲：教育與實踐中的倫理與誠信」（Visual Plagiarism in an AI World: Ethics and Integrity in Education & Practice）為題發表演講。Winstanley副教授長期致力於設計倫理、視覺素養與負責任的創作研究，是目前國際上少數針對「視覺抄襲」議題進行跨域研究的學者。
本次演講不僅釐清了傳統藝術創作中的模糊地帶，更深入探討AI科技如何重塑我們對「創作」的定義，以及身為教育者與研究者，我們該如何維護視覺誠信（visual integrity）。（註：為提升閱讀流暢度，本文後續使用「教授」一詞稱呼Winstanley副教授。）
Winstanley副教授帶來精彩演講
一、視覺誠信：一個動態的定義
在演講的一開始，Winstanley教授說明本講座的核心概念「視覺誠信」，這不僅是不抄襲，更是一種對視覺內容生產、傳播與消費的全面性倫理承諾。她引用Tufte（2001）與Covello（2019）等學者的觀點指出，視覺誠信包含真實性（authenticity）、準確性（accuracy）、對智慧財產權的尊重（respect for intellectual property）及透明度（transparency）。在AI介入之前，視覺抄襲的定義已然成形，它被定義為「複製擁有著作權之藝術家或單位的視覺素材，並冒用其創意」（copying and assuming the ideas of another artist or entity that owns the rights to their own visual material），這包含了繪畫、雕塑、攝影乃至品牌標識等的設計。
然而，真正的挑戰在於如何界定「受到啟發」（inspired by）與「抄襲」（copied from）。Winstanley教授強調，這條界線並非由法規去劃定，而是需要創作者與觀賞者共同具備的視覺素養。為了釐清這點，她詳細說明常被混淆的四種創作概念，這也是學術界在引用圖像時，時常犯的認知錯誤：
指模仿前人作品的風格，通常是對大師的一種致敬或風格練習，例如模仿畢卡索立體派風格的畫作；若處理得當，這是一種學習過程而非抄襲。
指為了喜劇效果或嘲諷而模仿某作品的風格。例如俄羅斯藝術家Svetlana Petrova在其創作的「肥貓藝術」（FatCat Art）系列作品中，將一隻橘貓置入於包括波提切利（Botticelli）之《維納斯的誕生》（Nascitadi Venere）等名畫中。諷刺模仿的核心在於轉化，它創造了新的意義（通常是幽默），因此在著作權法上常被視為合理使用。
指出於對其他影響力創作者之尊敬的模仿。例如電影導演昆汀塔倫提諾（Quentin Tarantino）公開承認他的電影大量借鑒過去的經典電影橋段。致敬的關鍵在於公開承認與尊重，而非偷偷摸摸地將他人的視覺設計據為己有。
是當代藝術中最具爭議性的手法，指藝術家刻意借用現有的圖像或物件，將其放入新的語境中，以質疑原創性或批判商業文化。最經典的例子莫過於安迪沃荷（Andy Warhol）的《康寶濃湯罐頭》（Campbell’s Soup Cans）。他直接挪用了大眾熟悉的商品包裝與商標，將其轉化為藝術殿堂中的作品。這類創作往往遊走在法律與倫理的邊緣，挑戰了我們對於著作權與「原創」的傳統認知。
Winstanley教授透過這些分類提醒我們，在學術與創作中，意圖（intent）與轉化（transformation）是判斷倫理與否的重要關鍵。若只是單純的複製而無新的意義產出，那就是抄襲；若經過轉化並賦予新意，則可能是合法的創作延展。
二、創意投降：AI帶來的教育危機
演講的第二部分，Winstanley教授將焦點轉向生成式AI。她提出一個特別的觀點，即過度依賴AI工具，將導致學生的「創意投降」（creative surrender）；她引用神經科學中關於學習的兩種機制來解釋這個現象：
這類的學習發生在海馬迴，例如學生背誦數學公式、歷史年表與各國首都等。
這類的學習發生在基底核（basal ganglia），是透過反覆練習形成的肌肉記憶與直覺，例如學習騎腳踏車或素描。
傳統的藝術訓練是透過手眼的協調練習，強化了基底核的神經連結，讓技能內化為直覺。然而，當學生大量使用AI生成圖像時，他們跳過了手作的過程，也就切斷了基底核的訓練迴路。因此，Winstanley教授提醒「如果我們讓演算法替學生做『重訓』，那學生得到的不是創意學習，而是創意投降」（Ifwe allow these algorithms to ‘do the heavy lifting’ for our students, then thisis not creative learning. It is creative surrender!）。
此外，AI工具的便利性往往掩蓋其背後的倫理黑箱。Winstanley教授展示了AI生成圖像中隱含的巨大偏見。例如，當要求AI生成「心臟科醫生」時，絕大多數的生成結果都是白人男性；而「護理師」則多為女性。這種性別與種族的刻板印象透過AI的反覆運算而被放大，不僅扭曲了事實，更可能對社會造成潛移默化的傷害。
更令人擔憂的是訓練資料來源的倫理問題。大型AI語言模型透過網路爬蟲抓取了數十億張圖片進行訓練，其中包含了藝術家畢生的心血，甚至是被私自上傳的兒童照片，而這一切大多未經當事人的同意。Winstanley教授指出，這無異於是「穿著別人的皮」（wearing them like a skin），是對創作者人格權的嚴重侵犯。
