2025.04.21 汪周禮
在企業數位轉型與 AI 落地加速的當下，開源技術成為不可或缺的推進力量。然而，許多企業在享受開源所帶來的便利與效率時，卻忽略了其背後潛藏的法律與技術風險。
對企業而言，開源並不是免費的萬靈丹。若未建立正確的開源風險觀念與技術應對能力，開源反而可能成為阻礙商業創新的絆腳石。
不只是法律風險，更是技術整合風險
開源協議的風險不僅是法律層面的授權爭議，更關鍵的是隱藏在開發流程中的技術風險。許多開源協議如：
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GPL（General Public License）：高度傳染性，要求衍生作品同樣開源，若誤用恐導致整體商業產品授權被迫開放；
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LGPL（Lesser GPL）：傳染性降低，但仍需注意靜態與動態連結的使用方式；
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MIT / BSD / Apache：較為寬鬆、允許商業應用，但仍存在專利條款或聲明義務。
實際上，多數企業的風險不是來自於協議本身，而是來自於「技術整合時的依賴關係未察覺」：
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無意中引入了 GPL 授權的函式庫；
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因套件轉包導致使用者未察覺授權變更；
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混合使用商業軟體與開源模組，導致專利授權與開源義務衝突。
這些複雜依賴與交叉使用，使得開源協議風險分析變得不僅是法務部門的事，更是軟體技術設計的挑戰。
技術迴避設計：真正的風險穿越能力
面對高傳染力的 GPL 類協議，企業除了避開使用之外，更應該具備「技術迴避設計（Avoidance Design）」的能力。這不只是修改架構那麼簡單，而是透過深度理解協議條款與技術系統依賴，重新設計可替代架構與資料流動機制。
我曾在過去於蒙恬科技（PenPower）負責開源風險迴避設計專案，該專案整合了：
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法務律師的協議解釋與合規審查，
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工程人員對實作細節與依賴樹的掌握，
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技術架構師的系統重構與模組切割能力，
三方合作下，才能打造出真正能避開授權限制、合法且穩定可用的商業應用架構。
這樣的協作過程不僅讓產品「合法可用」，更是提升企業軟實力與研發獨立性的關鍵。
AI + 開源時代的挑戰加劇
AI 時代的開源應用更加複雜：
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大型語言模型（如 LLaMA、Stable Diffusion）雖標榜開源，但多數附有「不可商用」條款；
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開源模型的訓練資料未明確授權，潛藏侵權風險；
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模型推論雖不觸碰原始碼，但輸出結果是否算為衍生作品仍具灰色地帶；
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許多企業使用開源工具包（如 Hugging Face、Transformers），卻未意識到其依賴鏈中的授權交叉風險。
這些都意味著，AI 的導入不能只是「好用就上」，而是必須先問能不能用、該怎麼合法用，然後再問怎麼技術突破地用。
現有工具的不足與未來方向
雖然目前已有如 SBOM（Software Bill of Materials）等工具可協助掃描使用元件、加速比對開源授權，但在實際商業應用與技術判斷層面，作用仍有限。
因此，我們建議企業應從以下方向著手：
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強化 OSPO（Open Source Program Office）制度：不只是合規管理部門，更是開發階段的參與者，協助設計開源友善架構。
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建立風險地圖與可視化依賴模型：搭配 SBOM 資料，進一步結合商業目標與合規風險建模。
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設計開源協議迴避設計流程：將技術替代設計模組化、系統化，作為標準化研發流程一部分。
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AI 模型風險評估架構：針對訓練資料、權重參數與推論過程，設計合規評估機制與責任切分框架。
結語：開源，不只是開始，更是考驗技術實力的關鍵
開源世界的本質，是分享與自由，但若要轉化為企業價值，就需要具備能「合法使用」、「合規迴避」、「技術突破」的綜合能力。
我們正處於一個AI+開源交疊的新時代，而能否在風險中前行、在限制中創新，將決定企業能否真正掌握未來。
開源不是避風港，而是技術創新的試金石。
