因此，受到影響的不只是創作者的鏡頭畫面或口頭發言。頻道簡介、視覺素材，以及附屬於該頻道的聊天室內容，也可能落在這項設定所定義的範圍內。

如何關閉 Twitch 的 Amazon AI 訓練？

創作者可以依照以下路徑停用：

設定（Settings）→ 安全性與隱私（Security and Privacy）→ Training for Generative AI → 關閉切換按鈕。

在手機 App 上，路徑則是從 個人檔案（Profile）→ 設定（Settings）→ 安全性與隱私（Security and Privacy） 開始。

這項控制功能的用途，是將創作者自己的頻道內容排除在 Amazon 生成式 AI 內容模型的「未來」訓練之外。它並不是全面刪除資料的工具，也不代表使用者能撤回 Twitch 上所有形式的資料處理。

為什麼關閉自己的設定，不能涵蓋你在別人聊天室發的每則訊息？

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。

如果你在別人的直播中聊天，是否納入該頻道的聊天室資料，取決於那個頻道擁有者的設定。因此，觀眾即使已替自己的頻道關閉 AI 訓練，仍可能出現在尚未關閉設定之頻道的聊天室資料中。

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。

Mike Minton 為何說要採用「退出」機制？

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：

「如果是選擇加入，根本沒有人會加入。老實說，答案就是這樣。」

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。

荷蘭隱私監管機關為何稱這項做法「非常危險」？

荷蘭資料保護機關呼籲 Twitch 使用者關閉與 Amazon AI 訓練相關的資料分享，並形容這項做法「非常危險」。該機關表示，AI 模型可能暴露個人資料，讓網路詐騙者取得並濫用這些資訊。

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。

創作者社群如何反應？

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。

關閉設定能阻止什麼？又不能阻止什麼？

關閉 Training for Generative AI 是一項範圍明確的限制，目的是讓創作者的頻道內容不被用於 Amazon 生成式 AI 內容模型的未來訓練。

但它不一定能夠：

• 刪除已被收集的內容，或逆轉過去已完成的模型訓練；
• 阻止 Twitch 或 Amazon 以其他方式使用頻道內容；
• 控制你在其他實況主頻道發布的聊天室訊息；
• 停用 Twitch 所有 AI 輔助功能。

根據 Twitch 的《隱私聲明》，即使關閉這項設定，平台仍可能以其他方式使用頻道內容，包括協助創作者尋找贊助、推薦與探索內容，以及 AutoMod 等社群安全或內容審核工具。

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。

因此，受到影響的不只是創作者的鏡頭畫面或口頭發言。頻道簡介、視覺素材，以及附屬於該頻道的聊天室內容，也可能落在這項設定所定義的範圍內。

如何關閉 Twitch 的 Amazon AI 訓練？

創作者可以依照以下路徑停用：

設定（Settings）→ 安全性與隱私（Security and Privacy）→ Training for Generative AI → 關閉切換按鈕。

在手機 App 上，路徑則是從 個人檔案（Profile）→ 設定（Settings）→ 安全性與隱私（Security and Privacy） 開始。

這項控制功能的用途，是將創作者自己的頻道內容排除在 Amazon 生成式 AI 內容模型的「未來」訓練之外。它並不是全面刪除資料的工具，也不代表使用者能撤回 Twitch 上所有形式的資料處理。

為什麼關閉自己的設定，不能涵蓋你在別人聊天室發的每則訊息？

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。

如果你在別人的直播中聊天，是否納入該頻道的聊天室資料，取決於那個頻道擁有者的設定。因此，觀眾即使已替自己的頻道關閉 AI 訓練，仍可能出現在尚未關閉設定之頻道的聊天室資料中。

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。

Mike Minton 為何說要採用「退出」機制？

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：

「如果是選擇加入，根本沒有人會加入。老實說，答案就是這樣。」

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。

荷蘭隱私監管機關為何稱這項做法「非常危險」？

荷蘭資料保護機關呼籲 Twitch 使用者關閉與 Amazon AI 訓練相關的資料分享，並形容這項做法「非常危險」。該機關表示，AI 模型可能暴露個人資料，讓網路詐騙者取得並濫用這些資訊。

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。

創作者社群如何反應？

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。

關閉設定能阻止什麼？又不能阻止什麼？

關閉 Training for Generative AI 是一項範圍明確的限制，目的是讓創作者的頻道內容不被用於 Amazon 生成式 AI 內容模型的未來訓練。

但它不一定能夠：

• 刪除已被收集的內容，或逆轉過去已完成的模型訓練；
• 阻止 Twitch 或 Amazon 以其他方式使用頻道內容；
• 控制你在其他實況主頻道發布的聊天室訊息；
• 停用 Twitch 所有 AI 輔助功能。

根據 Twitch 的《隱私聲明》，即使關閉這項設定，平台仍可能以其他方式使用頻道內容，包括協助創作者尋找贊助、推薦與探索內容，以及 AutoMod 等社群安全或內容審核工具。

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。