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。
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