（圖片取自蕭奕弘臉書粉專）
人工智慧與著作權的關係是當前熱門話題，而律師蕭奕弘指出，大型語言模型的訓練資料使用是否合法，更是法律界十分關注的議題。
蕭奕弘分別從美國、歐洲各國及日本，是如何對生成式 AI 與著作權相關議題作出反應，來剖析在生成式 AI 市場處於快速成長期的當下，我們應如何看待 AI 未來技術研發與應用發展帶來的影響與法律挑戰。
從美國案例來看：以「人」為本
根據《著作權法》第 3 條第 1 項第 1 款，著作是指屬於文學、科學、藝術或其他學術範圍之「創作」。所謂創作必須具有原創性，需要足以表現出作者的個別性，只要具有低度的個性表現，就可以受到保護。除此之外，既然法律保護的是表達、不是思想、概念、原理，強調創作必須要有一定之表現形式，那就必須要由「人類」來進行精神創作，動物不行。
案例 1: 被拒絕登記的一幅畫：A Recent Entrance to Paradise
2019 年，Stephen Thaler 博士嘗試將 AI 生成的畫作申請著作權登記，然而，這項申請最終被美國國會著作權辦公室拒絕，原因是這些畫作並非是「人類」創作，而是由電腦自動生成的，因此不符合著作權的保護範疇。
案例 2: 美國國會著作權辦公室聲明
由於收到大量關於AI生成作品的詢問，2023 年 3 月，美國國會著作權辦公室發表聲明，指出若作品僅僅是由AI根據提示詞生成，且沒有「個人」的創作精神參與，那麼這些作品將無法取得著作權保護；不過，倘若創作者能證明自己在生成過程中投入了創意和努力，那麼這類作品可能還是有機會獲得著作權保護。
案例 3: Midjourney 生成的插畫集案例
在 2022 年 9 月，Kristina Kashtanova 女士使用 Midjourney 生成了一本名為《黎明的查莉婭》插畫集，並向美國國會著作權圖書館申請註冊。
最終被認定僅有「文字敘述」、「視覺元素」、「整合和編排」部分受到著作權保護，然而由 Midjourney 生成的圖片則不受到著作權的保護，因為它們屬於非人類的創作。
歐洲：設立明確的規則與懲罰機制
從文字與資料探勘（Text and Data Mining，TDM）的角度說起，歐盟於 2019 年通過了「數位單一市場著作權與鄰接權指令」，允許在研究、商業等目的下進行資料探勘，但需遵守相關的取權限制和通知程序。歐盟強調資料探勘的透明性，要求在資料探勘的同時尊重著作權的範圍。制定了強制要求，包括對資料來源和權限進行標記與管理。
英國則是在 2014 年修法時，增訂「資料探勘之著作權限制與例外規定」，在研究、非商用目的的情況下，就有合法接觸權限的著作，可以進行計算與分析。2022 年 6月，英國智慧財產局表示計畫引進 TDM 作為著作權的許可使用或例外事項，擴及到商業目的，但 2023 年因為著作權人團體的反對而撤案。
德國於 2019 年通過了允許未經授權的文本與資料探勘法律，除非權利人明示退出。
而針對AI部分，歐盟也在 2024 年的《人工智慧法》中，提出了將 AI 風險分級管理的制度，重點包括：
- 禁用的 AI：對人權和社會安全有嚴重威脅的 AI，如即時生物識別系統或預測犯罪等技術。
- 高風險 AI：如醫療、運輸等可能對人類安全產生重大影響的領域，這類 AI 需要經過嚴格的風險評估和監控。
- 最低風險 AI：如垃圾郵件過濾器等無重大風險的技術，這些 AI 不需要特別的監管。
日本的修法範例
日本在 2018 年對資料使用進行了修法，明確區分出在享受著作權作品與分析訓練 AI 之間的界線。這意味著，如果只是使用作品來欣賞，並未用於 AI 訓練，那麼不會觸及法律問題。但若將作品用於 AI 訓練，日本的法規允許在非侵害著作權的前提下，進行商業與研究用途，這解釋了為什麼在日本 AI 的發展進程中，許多資料可以合法用於訓練。