隨著人工智慧（AI）技術日益普及，AI 代理人服務供應商正悄然改變合約中的賠償責任歸屬，將訓練數據可能引發的版權侵權風險轉嫁給客戶。這對依賴 AI 代理人開發產品或服務的新創公司而言，構成潛在的巨大法律風險。

根據《Startup Fortune》報導，過去針對資料外洩設計的標準軟體即服務（SaaS）賠償條款，已不足以應對生成式 AI 輸出內容可能侵犯版權的風險。AI 模型的訓練數據來源複雜且產權不明，是侵權風險的根源。許多 AI 代理人供應商的合約會縮小賠償範圍，僅限於供應商「明知」故犯的侵權行為，但這對客戶而言，幾乎不可能證明。

報導指出，供應商草擬的合約常透過重新定義「供應商智慧財產權」，將訓練數據、模型權重或訓練語料庫排除在賠償範圍之外。若合約僅針對「軟體」或「平台」本身侵權提供賠償，卻將 AI 訓練數據、輸出內容或模型權重排除在「軟體」定義之外，客戶將無法獲得 AI 核心風險的保障。公司若轉售 AI 代理人服務或基於其模型開發產品，當版權所有者提告時，很可能成為被告。

值得注意的是，微軟（Microsoft）的 Copilot 版權承諾為客戶提供了保障，若客戶使用內建防護措施，將可針對 Copilot 輸出內容的版權侵權索賠獲得賠償。然而，小型 AI 供應商常聲稱因無法控制基礎模型的訓練數據，故無法提供廣泛的賠償。面對這種情況，客戶應要求供應商至少針對他們能控制的部分，如自身的微調數據、檢索增強生成（RAG）語料庫及輸出內容過濾決策，提供賠償。

為有效管理風險，客戶在新創公司簽訂 AI 合約時應爭取四個關鍵點：

1. 刪除「明知故犯」標準 ：因為客戶難以證明供應商的認知狀態。
2. 將智慧財產權賠償額度與一般責任上限分開 ：版權訴訟的賠償金額可能遠超一般責任上限。
3. 要求供應商主導並資助辯護 ：避免客戶自行承擔訴訟成本與精力。
4. 取得權利保證條款 ：除了賠償條款（僅在被起訴後才生效），保證條款能讓客戶在供應商權利聲明不實時，在侵權發生當下即可依違約提告，尤其在供應商破產或被收購時更具意義。

若供應商無法提供全面賠償，客戶應要求其將上游基礎模型供應商所提供的賠償條款「轉嫁」（flow down）下來，並書面披露其技術堆疊各層的具體智慧財產權保護措施。供應商若拒絕揭露其供應鏈中的智財風險，則可能表示其未進行風險盤點或不願透明化，最終將使客戶面臨風險。