生成式AI的著作權利與法制趨勢

～「學術倫理與生成式AI」論壇紀要（上）

整理/臺大醫院倫理中心周采潔

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         鑑於生成式AI工具出現加速人類社會AI化，影響醫院及醫學院之教育、服務、研究面向，為因應生成式AI對研究誠信之風險與挑戰，2024年6月21日臺大醫院倫理中心假臺大醫學院103講堂舉辦「學術倫理與生成式AI」論壇，邀請國立陽明交通大學周倩副校長、開放文化基金會林誠夏法制顧問、臺大醫院倫理中心蔡甫昌主任，共同探討學術倫理及生成式AI之運用原則、著作權利保護、醫學應用等新興議題。

         本篇係由林誠夏法制顧問主講「生成式AI的著作權利與法制趨勢」紀要內容，業經發言人確認，將以資料科學實作角度，探討生成式AI與著作權利的正確認知及CC授權等合法素材的資源應用，提供讀者參考。

壹、著作權利保護的基礎原則

         著作權（Copyright）是保護人類創作表達成果的法律，我國著作權法在1985年7月10日修正後即改採創作保護原則，不再以註冊為保護要件，只要公開表達，著作權便受到保護，或亦可透過具公信力之機構進行公告。按著作權法第10條：「著作人於著作完成時享有著作權。但本法另有規定者，從其規定。」基於創作保護主義，作品於創作完成時自動取得著作權利相關保護，毋須登記或申請，與專利、商標等其他須經註冊程序才能取得保護地位的智慧財產權不同。

         著作權的產生和歸屬，源於人為的獨特創意表達產生著作，依循著作權法的預設，創意由誰而生，該人即為該著作之著作人，享有著作財產權與著作人格權。著作權保護範疇相當廣泛，涵蓋語言、戲劇、美術、攝影、建築、電腦程式等創意表達形式，只要是帶有創意的獨特人類精神表達，無論文學、科學、藝術、學術領域，均受到著作權法保護。

         著作權法第3條規定，著作權人擁有重製、散布、出租、改作、公開口述、公開播送、公開上映、公開演出、公開傳輸、公開展示、再公開傳達、公開發表其著作之地位，以上種種，他人原則上需取得原作者同意才能使用。

貳、利用生成式AI的產出如何取得著作權利保護

         取得使用生成式AI創作之著作權的關鍵，在於作品必須是人類的精神創作，即使只有1%創意注入。按現行法律，全世界各國普遍認為，若無法證明AI生成作品中有具體人類創意之創作過程，即無法產生著作財產權。另著作權適格之判斷，依「美學不歧視原則」，只論人類作者創意有無，不論品質高低，不因美學價值而有差別對待。

         利用AI生成素材時，特別是生成式AI工具，必須了解現行法制下，只有人類（自然人或法人）可以成為權利的主體，專利、商標、著作權、積體電路、植物種苗皆依此原則。人類是否享有著作權取決於創作過程中的「掌控能力」，當AI只是工具，創作者取得完整創作地位，AI為輔具時，人類應註明協力關係以誠信接受評價，然若完全由AI亂數或然率自動生成，人類無法對生成內容進行實質掌控或修改，該作品原則不受著作權保護。至人類合作利用生成式AI產生作品之智慧財產權分配，應依事前約定進行分配、次依貢獻程度，貢獻程度不明則推定均等，但唯有「人」能對相關權利進行共有，AI機械人不具資格。

         使用Microsoft Copilot、OpenAI ChatGPT或MidJourney等工具進行創作時通常會被告知，平台雖不主張對生成內容之著作權，但使用者需註明內容是由AI生成，並自行承擔後續責任，且不得與原平台競爭或對其商業發展產生不利影響。

參、如何合法應用既成素材進行AI訓練生成

         隨著AI技術發展，2023年被喻為「AI訴訟元年」，利益之所在、訴訟之所在，包括Microsoft、GitHub、Meta及Google都捲入訴訟，這也解釋了為何平台不對AI生成內容主張著作權，因為一旦主張相關權利，訴訟風險亦將大幅增加。

         過去程式設計風格（Coding Style）、繪畫風格（Painting Style）或寫作風格（Writing Style）等並不受著作權保護，但生成式AI可透過累積性的學習模仿風格，儘管風格本身不受保護，但若AI生成作品表達與原作相似，仍可能涉及改作權之爭議。

         著作權的保護範圍，著作權法第10-1條規定：「依本法取得之著作權，其保護僅及於該著作之表達，而不及於其所表達之思想、程序、製程、系統、操作方法、概念、原理、發現。」意即著作權法目的在於保護可感知的表達載體，而非背後的抽象概念或創意，若要保護創意，應考慮申請專利或將其視為營業秘密。

肆、各國人工智慧法制的發展與趨勢

         歐盟執委會（European Commission）近期將公布「人工智慧法」（Artificial Intelligence Act）並分階段適用，法案內容將AI風險分級，包括不可接受的風險（unacceptable risk）和高風險行為（high risk）、低風險（low risk）及最小風險（minimal risk）等4種不同的風險等級。針對不可接受的風險，如AI全權控制核子武器或核能發電廠維運，國家機關必須介入並絕對禁止；高風險行為則需接受公務監管，如AI控管高鐵排班系統，交通部應有監督管理權限，確保公共運輸安全運作；低風險項目強調透明揭露，至微乎其微之最小風險只須自我管理。

         行政院於112年10月3日發布「行政院及所屬機關（構）使用生成式AI參考指引」明定涉及機密業務或個人資料，僅能於封閉式地端部署之生成式AI模型使用。對於使用個人資料進行研究機關（如衛生福利部），必須自建機房並確保只有內部人員可存取資料，大幅增加技術及管理上的挑戰。

         在歐盟等國際組織的影響下，許多重要的新聞媒體、影音平台等組織，已主張擁有數據資料和技術之權利，以契約或權利宣告來拘束素材受他人AI演算、資料探勘之地位。為避免法律風險，OpenAI已向許多重要期刊及媒體集團取得正式授權合作，可將相關資訊及新聞刊物用於AI模型訓練。

伍、CC（Creative Commons）授權及AI在醫療領域之應用

         CC授權是處理著作權授權之條款，凡應取得授權方得為之的著作權授權行為，例如重製、散布、改作、公開傳輸，皆得依CC授權的規劃而行；然非屬著作權授權行為，CC條款並未放寬、也未限縮相關行為的法律容許範圍。CC授權提供使用者「重製、散布、再分發等公開傳輸、公開展示的地位」，使用者對素材的利用方式，與原作著作表達相關性越低，涉及著作權侵權的法律風險越低。

         按現行醫事法規，只有合格的醫師才有診斷及開立處方之資格，AI可視為輔助工具，而非取代醫師的專業角色。如同會計師行業，AI可協助完成報表，但最終審核和責任仍應由會計師負責。在使用病人影像作為AI模型學習資料，至關重要，各大研究機構為防止個人資料外洩，通常採中介處理機制，確保個人隱私資料演算後被轉移至另一個資料庫，落實區隔處理及個人資料的去鏈化，並授權限用可直接接觸原始資料者，提高資料保護層次。

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