這項控制是跟著頻道走,而不是跟著發言者的個人帳戶走。關閉自己帳戶上的設定,只能管理發布在自己頻道中的內容;它不會變成一個適用全平台的「禁止使用」指令,阻止你在其他實況主聊天室留下的訊息被納入訓練。
這是創作者需要特別注意的實際限制:關閉自己的切換按鈕,並不會讓你取得其他頻道內容的控制權。
在 Twitch 的 Patch Notes 直播中,首席產品官 Mike Minton 被問到,為什麼這項功能採用「選擇退出」(opt-out),而不是「選擇加入」(opt-in)。他的回答相當直接:
這番話讓同意機制的爭議更加明顯。Twitch 的設計是先假定使用者參與,再由使用者主動採取行動退出;而 Minton 的說法則暗示,如果必須先取得明確同意,參與人數可能極少,甚至沒有。這場直播吸引近 3,000 名觀眾,聊天室也充斥反 AI 訊息。
Twitch 社群主管 Mary Kish 則為提供退出選項辯護,表示平台是在回應不希望自己的素材被用於生成式 AI 訓練的社群成員。不過,這仍未化解創作者最核心的批評:平台應該在加入前先徵求同意,而不是事後才要求使用者自行退出。
直播內容尤其可能包含可辨識的聲音、臉孔、姓名,以及居住環境或私人生活的細節。當這些素材進入 AI 訓練流程後,個人實際上可能很難追蹤資料流向,或要求系統移除已經被用來建立模型的資訊。相關報導也在監管機關示警之外,凸顯了這些隱私疑慮。
目前公開報導並未確認 Amazon 過去使用 Twitch 素材的所有細節。Minton 也表示,他無法確認在這項新控制功能出現之前,Amazon 已經使用了哪些內容。這也是為什麼必須區分「停止未來訓練」與「撤回過去使用」:兩者並不相同。
預設加入的安排迅速引發 Twitch 創作者社群反彈。Patch Notes 直播期間出現大量反 AI 訊息,另有一個針對這項政策的論壇討論吸引超過 16,000 名參與者,反對平台預設使用他們的內容。
爭議焦點因此不只在 AI 訓練本身,也在於同意與透明度。創作者質疑,為什麼必須由他們負責發現並修改設定,尤其頻道內容可能包含自己的聲音、肖像、頻道身分,以及與觀眾互動留下的紀錄。
但它不一定能夠:
實際上,結論很簡單但值得留意:如果你不希望自己的頻道素材被用於 Amazon 指定的生成式 AI 訓練,請檢查設定並將它關閉。但不要把這個動作理解為全面刪除 Twitch 上的資料,也不要以為它能控制你在平台其他地方留下的所有內容。