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AIoT數位轉型的法律議題(1-2)著作權法議題

閱讀時間約 9 分鐘

《著作權法議題》

企業投入人工智慧產業時應注意著作權的議題並事先規劃,應注意重製行為之合理使用,以避免侵犯他人著作權,以免喪失產出之經濟效益。

(一)透過AI數位轉型而有侵害著作權的疑慮

如同臺北醫學大學在2017年7月間引進由美國史凱薩特琳紀念癌症中心訓練出來的IBM Watson for Oncology(人工智慧醫療輔助系統),以隨時提供醫師最佳的治療建議,在文學、寫作、繪圖、音樂、戲劇等創作方面,企業與個體戶也可能購入AIoT產品或服務系統,創造出屬於自己的東西去販售新產品或服務,以成功達成數位轉型之目的。
在美國就有一家Narrative Science公司使用AI自然語言學習看資料寫作,其StatsMonkey軟體系統可從棒球比賽中,如運動選手、比賽得分紀錄、勝負可能性等資料中自動重述出新的故事,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。
在中國也有人工智慧寫作的Dreamwriter軟體系統。這是騰訊公司旗下的騰訊證券在網站上首次發表一篇標題為《午評:滬指小幅上漲0.11% 報 2671.93 點通信運營、石油開採等板塊領漲》的財經報導文章,這篇文章是騰訊公司的主持創作人員使用其Dreamwriter智能寫作助手完成的,文章末尾註明「本文由騰訊機器人Dreamwriter自動撰寫」,以此方式來表達該文章屬於平台的創作。
人工智慧程序輔助內容創作(即「弱人工智慧」)如今已是十分普遍。近年來寫作機器人在行業中知名者,例如前面所提Narrative Science開發的Quill、騰訊的Dreamwriter,更有百度的Writing-bots、微軟的小冰、阿里的人工智慧智能文案,都能夠跟隨熱點變化快速搜集、分析、聚合、分發內容,越來越廣泛地應用到各商業領域。然而在人工智慧產生的階段,涉及人工智慧開發基礎資料的蒐集、資料庫化、相關資料的重製、機器學習、深度學習等作業,在這些情況下就衍生是否有著作權法上侵權之疑慮,此時合理使用( Fair Use ) 原則的轉化性因素(Transformative Factor)在人工智慧機器學習方面應如何調整適用,就成為關鍵。

(二)合理使用原則是解決侵權疑慮的關鍵

所謂的合理使用(Fair Use),是指著作權法為調和私益與公益,在某些情形下,規定為達到公共利益之目的,得不需要取得著作權人的授權,而直接使用。依我國著作權法第65條第1項之規定,著作之合理使用,不構成著作財產權之侵害。而我國著作權法第65條第2項所規定的四個判斷標準:「利用之目的及性質」、「著作之性質」、「所利用的質量及其在整個著作之中所佔的比例」、「使用結果對著作潛在市場與現在價值之影響」,即與美國著作權法上關於「合理使用」原則的標準相同。美國最高法院於1994年的Campbell案(Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc. 510 U.S. 569, 579)指出,這四個標準或因素必須獨力判斷,且沒有任何一個因素是決定性因素,最後再綜合考量是否構成合理使用;且該案也提出「轉化性利用」的概念。因此,每一個判決中都會詳細論述這四個因素。如果是商業性使用,但有投入新的創意
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近來在台灣隨著受到武漢肺炎疫情升溫且嚴峻的影響,為了降低實體上人與人連結所帶來的風險,而在網路上人與人的互動有增無減,大家轉向使用臉書(Facebook)的機會與頻率大幅上升,但其實在臉書上人們的言論或網路行為並非想像中的那樣自由或隨心所欲。筆者周遭的臉友常常因為恣意發言而遭臉書審查且禁止發言
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