AI著作權之法律問題解析－AI的發展及創作（二）

在正式介紹AI著作權的法律問題前，我們將分成三的階段逐步介紹，分別是「AI的發展及創作」、「AI著作權的歸屬」及「AI著作的重製及合理使用」。

而在第一部分「AI的發展及創作」中，又細分為「何謂AI」、「AI的技術分級」、「AI的發展技術」、「AI的創作之例」及「AI所生成的著作可能涉及的著作權問題」等。

📣 回顧：AI著作權之法律問題解析－AI的發展及創作（一）

今天我們就剩下的「AI的創作之例」及「AI所生成的著作可能涉及的著作權問題」等加以介紹、說明！

⚡️〖AI創作之例〗

1. 文學：詩（微軟小冰2.0）；小說（日本松原仁創作AI小說通過評委初審）。

2. 繪畫：Aaron地獄畫風繪畫風格；Google Deep Dream；The Next Rembrandt：微軟與荷蘭博物館用深度學習與人臉辨識等技術，創造出全新荷蘭繪畫大師林布蘭畫風相近的創作；2019年雲科大AI繪圖創作展：國立雲林科技大學近年來積極提倡人工智慧的教學與應用，此次的繪圖創作是屬於所謂的弱人工智慧的架構，並在先進類神經網路發展概念下，讓電腦運用獨立顯示卡及程式來進行資料分析與重組。尤其這次使用的風格移轉程式與技術，是由台灣人工智慧資深專家尹相志先生所提供，並至國立雲科大演講與指導所形成。

3. 音樂：Google DeepMind推出第一版WaveNet，透過類神經網路系統訓練大量語音樣本創造原始音頻的波形。

4. 戲劇：由劍橋大學機器學習小組主導，藉輸入熱門音樂劇數據資料讓AI分析產出音樂及劇本，再由人工挑選編輯。

5. 電影：曾有人用卷積式類神經網路系統自動編碼（CNN autoencoder），將著名的電影銀翼殺手，改編成AI版的銀翼殺手，遭YouTube ISP反盜版機制下架。

6. 新聞：Google News用AI為用戶挑選新聞。

7. 報導：Narrative Science用AI的自然語言學習技術看資料寫作，其所發展鵝毛筆（Quill）產品，大量輸入分析結構化之資料，描述解釋分析結構化文本，消化後由AI自動轉成智慧型文字淺近故事，可供財經和體育類新聞報導。

8. 行銷：網路廣告點擊率的預測；Google、Amazon及FB在網路廣告的精準投放。

吾人可看見這是一個AI的時代，有人稱2019年是AI落地元年。而企業投入AI技術發展之目的，無非是以其AI的技術策略，支撐其商業策略。但其中的法律風險不可不慎。因立法或法律條文或契約安排或訴訟引發的不確定性，就是法律風險。如前所述，AI是資訊技術（IT）的一環，所以我們必須有認知在資訊法（Cybe Law）的架構下關於AI法律所引發或衍生的相關議題或法律風險，而本文即提出關於AI著作權法的相關問題並討論如後。

⚡️〖就AI所生成的著作（AI-generated works）可能涉及的著作權問題〗

AI著作可能涉及的著作權問題包括：

• 取得著作權保護的原創性標準（originality）?
• AI可否取得「著作人身分」（authorship）?
• 著作權歸屬（ownership）?
• AI重製行為是否侵權？

申言之，關於AI自主學習（例如「AlphaGo」之水平僅40 天後即超越所有之前版本的「AlphaGo」）產出的非人類著作涉及的經濟利益應如何劃歸而較為妥適？再者，AI機器學習從訓練資料數據集Dataset開始，至AI產出的output，所有過程涉及的全部重製行為，是否構成侵權？此時合理使用（Fair Use）原則的轉化性因素（Transformative Factor）在AI機器學習方面應如何調整適用？

本文經 法律新幹線 & 陳建佑律師事務所 授權轉載，原文在此
作者／陳建佑 律師
編輯／馬克斯