AI 生成圖片標示的直接答案是：不要等 Google、Meta、電商平台或客戶退件才補標示，而要在圖片產出當下先留證據。台灣中小企業至少要保存原始素材、AI 工具與提示詞、修改版本、商品真實性審核、平台揭露決策這 5 種紀錄。因為真正的風險不只是圖片有沒有貼「AI 生成」，而是日後被問到來源、權利、商品是否誤導、是否假裝真人推薦時，你能不能拿出可查的流程。
AI 生成圖片標示不是只貼一行小字
很多團隊把標示想得太簡單：圖片角落放一句 AI 生成，或在貼文最後加註「部分素材由 AI 協助」。這樣做有時有幫助，但它不是完整治理。可見文字只處理讀者理解；metadata 處理機器讀取；C2PA 或 Content Credentials 處理來源與修改歷史；平台標籤處理各平台自己的顯示規則。這幾層目的不同，不能互相替代。
C2PA把 Content Credentials 定位為一套可顯示內容來源與編修資訊的開放標準；Content Credentials則提供一般使用者理解創作與編輯歷程的介面。這對 SME 的啟示不是立刻導入複雜技術，而是先建立「這張圖從哪裡來、做過什麼、誰核准、用在哪裡」的內部紀錄。
為什麼台灣 SME 現在就該管圖片來源
第一，AI 圖片很容易被多次壓縮、轉檔、上傳到社群、交給外包，再拿回來投廣告。中間只要有一個工具移除 metadata，原本的來源訊號就可能不完整。第二，商品圖、模特兒圖、醫療美容前後圖、專家推薦圖、顧客心得圖都可能影響交易判斷；如果 AI 改到商品顏色、尺寸、材質、效果或人物身分，問題就不只是美編失誤。
第三，平台規則正在往「可識別來源」前進。Google Merchant Center 的 AI-generated content 說明要求，生成式 AI 建立的圖片要保留 IPTC DigitalSourceType 相關 metadata，並提醒不要移除這類內嵌標記。Meta 也在其 AI 內容標籤說明中提到，會依產業標準訊號與使用者揭露來增加 AI info 類標籤。這些規則不是台灣所有網站的單一法律義務，但它們會影響商品資料、廣告審核、社群顯示與客戶信任。
先留 5 種證據，再談要不要公開標示
1. 原始素材與授權來源
先保存原始商品照片、攝影授權、模特兒授權、外包交付物、素材庫授權或品牌自有素材。若 AI 是用真實商品圖做去背、改背景或生成情境，原圖就是日後證明商品沒有被改錯的基準。不要只留最後輸出的 PNG 或 JPG，因為它已經看不出創作鏈。
2. AI 工具、日期、提示詞與修改範圍
紀錄工具名稱、產出日期、主要提示詞、是否使用參考圖、做了哪些修改。例如「只換背景」「補光和裁切」「生成模特兒穿搭」「把文字去除後重排版」。重點不是保存一大串聊天紀錄，而是能讓行銷、客服、法務或老闆快速知道 AI 介入到哪一層。
3. 商品真實性檢查
任何商品圖、情境圖、廣告圖都要有人比對實品。檢查顏色、比例、材質、包裝、配件、容量、使用方式、前後效果、價格優惠與限制條件。AI 圖片如果讓客戶誤以為商品有不存在的配件、尺寸或效果，就算有標示 AI 生成，仍可能造成客訴與廣告風險。
4. Metadata 與內容憑證狀態
把圖片分成三種狀態：有 C2PA 或 Content Credentials、只有 IPTC 或其他 metadata、沒有可讀來源訊號。Google Merchant Center 對 AI 生成圖片的說明特別提到 IPTC DigitalSourceType 與 TrainedAlgorithmicMedia 等標記；如果你的流程會把圖片送到電商或 Shopping 類渠道，就不能把「轉檔後 metadata 被洗掉」當小事。
5. 發布渠道與揭露決策
最後要記錄這張圖用在哪裡：官網商品頁、Google Merchant Center、Meta 廣告、IG 貼文、LINE 圖文、KOL 合作、新聞稿或簡報。不同渠道的揭露位置不同。官網可能適合在圖片旁或頁面說明中揭露；商品 feed 可能要保留 metadata；社群平台可能有自己的 AI info 或 disclosure 控制；廣告素材還要看是否涉及政治、社會議題、真人形象或效果宣稱。
四種標示層不要混在一起
| 標示層 | 主要用途 | SME 要做什麼 | 不能解決什麼 |
|---|---|---|---|
| 可見文字 | 讓消費者知道圖片由 AI 協助 | 在頁面、貼文、圖片說明或素材註記清楚寫出 | 不能證明圖片來源或修改歷史 |
| IPTC metadata | 讓平台或系統讀到數位來源類型 | 保留工具產生的 DigitalSourceType，不要轉檔洗掉 | 一般消費者不一定看得到 |
| C2PA / Content Credentials | 提供較完整的來源與編修脈絡 | 優先保留支援工具輸出的憑證，交付時一起檢查 | 不能保證內容真實、合法或沒有誤導 |
| 平台標籤 | 符合 Google、Meta、YouTube、電商平台等顯示規則 | 發布前逐一確認渠道規則與帳戶介面 | 不能取代企業自己的審核責任 |
什麼情境一定要人工加嚴審核
第一是「看起來像真人」的素材，尤其是醫療、保健、金融、教育、顧問、招募或高信任產業。第二是「像顧客、專家或名人推薦」的素材。公平交易委員會對薦證廣告的規範說明要求，薦證內容須忠實反映薦證者真實意見或親身體驗，並且非一般大眾可合理預期的利益關係要充分揭露。若 AI 生成了一個像真實顧客的推薦畫面，團隊不能讓讀者誤以為那是真實使用者。
第三是產品真實性高度敏感的圖片，例如服飾版型、食品份量、保養效果、裝修前後、診所療程、機械零件、B2B 規格。這些圖片的核心不是好不好看，而是會不會讓客戶做錯交易判斷。
7 天建立 AI 圖片標示流程
- 第 1 天：列出最近 30 張對外圖片，標記用途、渠道、是否 AI 協助。
- 第 2 天：建立素材資料夾規則，分成原始圖、AI 輸出、修正版、已發布版。
- 第 3 天：用表格記錄工具、日期、提示詞摘要、參考圖、審核人。
- 第 4 天：把商品真實性檢查做成清單，至少檢查顏色、比例、材質、配件、效果與限制。
- 第 5 天：抽查轉檔與上傳後 metadata 是否保留，特別是要送商品 feed 的圖片。
- 第 6 天：整理每個渠道的揭露位置，例如官網說明、社群 disclosure、廣告帳戶欄位、外包交付註記。
- 第 7 天：指定一個發布前負責人，沒有來源紀錄或真實性檢查的圖片不得直接投放。
給外包、設計師與代理商的交付欄位
如果圖片由外部製作，交付檔不應只有成品。至少要求對方提供來源素材清單、AI 工具或素材庫來源、授權限制、是否含真人或合成人物、是否保留 metadata、是否可用於廣告投放、是否可二次修改。這些欄位比「請幫我做三版圖」麻煩一點，但能避免日後不知道圖片能不能重用、能不能投廣告、能不能放商品頁。
AEO/GEO：讓 AI 搜尋看懂你的圖片可信度
AI 搜尋和搜尋引擎不會只看圖片本身，也會讀頁面上下文。不要把重要說明只放在圖片裡。商品頁、案例頁與廣告落地頁應該用 HTML 文字寫清楚圖片用途、是否為情境示意、實品差異、資料更新日期與來源限制。圖片檔名、alt、caption、頁面段落與結構化資料都要一致，這比只追求漂亮主視覺更有利於被正確理解。
資料更新與來源
本文於 2026 年 9 月 2 日依公開可查資料整理。主要參考 C2PA、Content Credentials、Google Merchant Center AI-generated content、IPTC DigitalSourceType: TrainedAlgorithmicMedia、Meta AI-generated content labeling與公平交易委員會薦證廣告規範說明。平台功能、廣告政策、商品資料規格與法規解釋會調整；正式發布前應回到各平台後台、官方文件與法律顧問確認。
結論：先能追溯，再決定怎麼標示
AI 生成圖片標示的重點不是每張圖都貼同一行字，而是讓圖片從產出、修改、審核到發布都能被追溯。台灣中小企業可以先從 5 種證據開始：原始素材、工具與提示詞、商品真實性、metadata 或內容憑證、發布渠道揭露決策。只要這套紀錄先跑起來，未來遇到平台標籤、商品 feed 退件、廣告審核、客訴或外包交接時，團隊就不會只剩一句「這張圖應該是 AI 做的」。
FAQ
AI 生成圖片一定要公開標示嗎？
不一定用同一種方式。要看用途、平台規則、是否涉及商品真實性、真人形象、薦證廣告或高風險宣稱。即使不公開貼字，也應保留內部來源與審核紀錄。
C2PA 和一般圖片 metadata 有什麼差別？
一般 metadata 比較像檔案資訊，可能在轉檔或上傳時被移除；C2PA 或 Content Credentials 是較完整的來源與編修脈絡，但仍不能保證圖片內容真實或合法。
商品圖用 AI 改背景會有風險嗎？
有。風險通常不是背景本身，而是 AI 是否改到商品顏色、比例、材質、配件、容量或使用方式。發布前應拿原始商品圖和實品資料比對。
外包設計交付 AI 圖片時要收什麼資料？
至少要收來源素材、使用工具、授權限制、是否含真人或合成人物、是否保留 metadata、是否可用於廣告與是否可二次修改。
已經上傳到社群的圖片還需要保留原檔嗎？
需要。社群平台可能壓縮或移除部分檔案資訊，原檔、提示詞摘要、修改紀錄與審核表才是日後追溯來源和處理爭議的主要依據。