AI 生成作品與著作權法制的戰爭序曲

2023 年一場創作者與 AI 業者的戰鬥序幕正悄悄展開，本篇讓我們來看看，目前創作者與生成式 AI 的爭訟中，美國加州法院的最新認定，也觀察新興科技如何衝擊著現有的著作權法制度。

插畫家 Sarah Anderson 案

以插畫家 Sarah Anderson 為首，在加州聯邦法院對 Midjourney 提起集體訴訟，指控被告未經創作者同意，透過爬蟲技術使用數億張圖庫圖片，以訓練其所推出的「 AI 圖片生成器」（名為“Stable Diffusion”的人工智能平台），生成非法之「衍生著作」。主張被告直接或間接侵害著作權，違反著作權法、 DMCA（千禧年法案）、及不正競爭法。

喜劇演員 Sarah Silverman 案

喜劇演員 Silverman 與其他兩位書籍作者 Kadrey 和 Golden ，對 Meta 和 OpenAI 提起訴訟，指控他方在未經許可的情況下，使用其著作內容來訓練人工智能語言模型，該模型宣稱能夠透過複製人類對話自動執行任務。

美國加州法院怎麼看？

• Sarah Anderson 案中，法院要求原告應提出更多證據，以證明 AI 作品與原告著作構成「實質近似」的侵權要件
• • 原告書狀中未提及任何 AI 生成內容。原告無法證明生成式 AI 的作品與其原著作有實質近似，原告未提出任何比對，自無所謂是否構成侵權。
  • 原告應具體指出被告哪一個階段的行為有侵權？如何構成侵權？是基於 Midjourney 對 Stable Diffusion 的使用，還是基於 Midjourney 獨立使用訓練圖像來訓練 Midjourney 產品，或是兩者兼而有之？
• Sarah Silverman 案中，法院直指原告的主張是錯的：「原告認為生成式 AI 在訓練階段已大量重製其合法之作品，即無需主張 AI 產出與其原作實質近似。」亦即法院諭知，證明 AI 生成作品對原告著作構成實質近似的「質」與「量」比對，是原告應盡的舉證責任。

等等，在進入令人頭暈的討論前，我們先來補充一些著作權法的觀念

• 著作權僅保護表達，而不及於背後的原理、概念
• • 若一概念之首次表達是源自於自然界，則該概念的表達即屬人類的公共財，不應由個人壟斷或獨佔，以免扼殺他人之創作自由。
  • 因此在抄襲認定上，亦需區分作品中受著作權法保護之「具原創性的部分」，和原告著作加以比對。
• 什麼是「衍生著作」（二創）
• • 依美國著作權法，衍生著作係基於既有作品，重新塑造、轉化、改編成任何形式之作品。
  • 因此，衍生著作無論如何創新，和原作之間仍會有明顯對應的脈絡和關聯。亦即，衍生著作係奠基於原作的基礎上，添加一定的轉化元素，再現原作精髓，在表達層面上仍能看到原作的影子。（簡言之，如果 coser 跟原作完全不像，或難以聯想到原作，就不叫 cosplay 了吧！）
• 法院對於「抄襲」之認定：接觸+實質近似
• • 所謂「實質近似」，係指「引用著作權人著作中實質且重要之表達部分，且須綜合『質』與『量』兩方面考量，為價值判斷，認為二者相似程度頗高，或屬著作之主要部分者，始足當之。」
  • • • 舉例而言，如果從 1000 頁的論文中僅擷取一句話，在「量」的判斷上可能兩者不構成實質近似；反之，如果從四行詩句中使用一句話，相對而言具有相當的量，很可能成立「實質近似」。
      • 另一方面，即使擷取的量不多，但如果就整體而言是精華或重要的部分，可能也會構成實質近似。又可設想如除去該部分，著作即失其精隨，其重要性可見一斑。
  • 此外，著作的種類不同，實質近似的判準也有所差別

• • • 台灣高等法院曾認為： 「如對寫實之作品，往往保護程度較低，可以分析解構之方式逐一比對，細數相似成分之『量』；對美術、圖形等具藝術、抽象美感之著作，著作權法予以保護之程度較高」，
    • 「在判斷圖形、攝影、美術、視聽等具有藝術性或美感性之著作是否抄襲時，如使用與文字著作相同之分析解構方法為細節比對，往往有其困難度或可能失其公平，因此在為質之考量時，尤應特加注意著作間之『整體觀念與感覺』。」

從美國案例的觀察與討論

• AI 生成作品恐難以構成著作權法的「衍生著作」
• • 是否屬於衍生著作之認定，在於二創作品是否基於原創而來，兩者是否有對應的脈絡有跡可循？生成式 AI 產生圖像，是否包含原作足夠份量的元素在其中？如何回溯？在認定上實有難度。
  • 其背後原理在於，AI 平台產出的成品並非抄襲自真實存在的作品（成品本身非資料庫之一），而是經由大量資料學習後，自行產出的。原理就像人類觀摩無數畫作學習內化後，再畫出一幅圖畫，而你很難回溯 AI 學習的每個階段，去勾稽兩者之間的脈絡。
• 主張生成式 AI 創作出「風格近似」之作品，現階段可能難以成立侵權
• • 法院認為原告須舉證 AI 生成作品與原告之著作有「實質近似」，因此原告必須正面迎擊，在「質」與「量」的比對上說服法院。然而，在實際運作上，使用者對於生成式 AI 下指令：「以” Sarah Silverman 的風格“生成文本。」因著機器學習的原理，AI 的回覆可能與 Silverman 書中的任何段落，完全沒有任何相似之處，增加原告舉證的難度。
  • 此外，「風格近似」本身是否得以主張侵權？本質上是否屬於“不受著作權保護的”概念或觀念之一環，在司法實務上仍有模糊和爭議的空間。
• 原告（創作者）可能的機會
• • 整體而言，原告主張可分為兩階段：「AI 訓練階段」，未經創作者授權，大量重製合法作品以訓練 AI 模型的直接侵權；以及 「AI 生成作品階段」，生成式 AI 產出與原告作品風格相近似的衍生作品。
  • 即便在 AI 創作階段，目前尚未能提出實質近似的有力證據，綠獅認為仍無礙另一直接侵權之主張：「被告未經創作者授權，大量重製其作品作為 AI 模型訓練之用。」
  • 也回扣到上一篇的討論，未來是否可能發展出創作者與 AI 平台間的分潤機制（類似 Spotify 上架音樂的概念，創作者授權讓自己的作品訓練 AI，並獲取收益），讓創作者能和 AI 業者分享獲利，同時也能讓大眾享受 AI 的便利，營造出多贏的局面，值得觀察。相信這不僅是創作者，也是 AI 業者的機會。

小結

科技變化之快，法制的連動往往望塵莫及。不論是從 AI 作品是否應予保護、以及對於既有著作的侵權疑慮，似乎都可見現行著作權法制的保護傘，已漸漸難以周全。期待透過案例的持續關注，引起更多的前瞻與反思。