都是AI惹的禍 從智財角度 談生成式AI的著作權大戰
在全球正面臨數十年最嚴重通貨膨脹威脅之際，卻出現了人類歷史上影響深遠的變化，那就是生成式人工智慧(Generative AI)的大爆發，它不但讓2023年成為生成式AI元年，也讓2023年成為AI訴訟元年。
在ChatGPT、DALL．E、Midjourney、Stable Diffusion、Copilot等的領軍之下，生成式AI一舉突破過去數十年人工智慧發展的瓶頸，讓使用者不必學習程式語言，就可以用自然語言與AI互動。其互動的結果，不僅能讓使用者立即獲得回覆，還能快速生成令人目不暇接的各種圖片、影片、音樂、文本、程式碼、甚至書籍等內容。也因為如此，ChatGPT在推出第一周就達到百萬用戶，兩個月的註冊用戶就達到1億人，成為歷史上增長最快的消費應用軟體，也讓推出ChatGPT的開發商OpenAI的估值達到創紀錄的290億美元，成為價值最高的獨角獸。在此熱潮下，只要與生成式AI有關的各國股票都紛紛大漲，不但讓生成式AI成為資本市場的熱點，也打趴元宇宙、NFT與區塊鏈，未來像電影《鋼鐵人》那樣，以說話方式和AI互動的場景，也將不再是遙不可及了。
然而在擁抱AI之前，還得要先跨越一道法律的門檻，那就是AI創作所引發的法律保護與責任之爭。生成式AI與過往AI技術不同之處，在於其運用大規模的語言模型(LLM)，從網路上或其他大型資料庫取得海量資料進行訓練，並讓使用者得以用自然語言和AI互動，AI則根據使用者所提出的問題或指令，自動加以回答或生成各式各樣的內容。
但是對生成式AI所自動產生的內容是否會有著作權問題呢？我們可以隨意使用嗎？誰又能取得權利或是應負侵權之責呢？若真有侵權疑慮，能否主張合理使用來免除責任呢？因為這些問題，目前已經出現多件訴訟案件，將生成式AI所衍生的法律疑義推上風口浪尖，也凸顯目前整體智慧財產權法制（特別是著作權法）的不足。
AI突破性發展 挑戰傳統創作模式
AI的發展可追溯到1950年。當時號稱計算機科學與人工智慧之父愛倫圖靈(A. M. Turing)在期刊上發表了一篇劃時代的論文(Computing Machinery and Intelligence)，並提出了「機器可以思考嗎」(Can Machines Think)這個重要的問題，為AI研究揭開了序幕。
爾後，AI發展日新月異，聊天機器人應運而生，機器學習技術讓機器去自己學習並尋求答案，讓AI出現實質性的突破。Google在2017年提出文字處理新理論架構（也就是轉化器Transformer）與突破，讓機器可同時學習大量的文字，大幅提高學習效率，也成為後來自然語言學習模型的基礎。例如Google在2018年的Google I/O 開發大會，就展示可自行打電話到餐廳訂位的 AI 語音系統；而開發出 ChatGPT的OpenAI也是基於Transformer模型並加以改良，並在2018年發表生成式預訓練轉化器(Generative Pre-trained Transformer, GPT)通用語言模型。
和過去任務導向型模型（如AlphaGo專注於下棋，或專注於語音識別、人臉辨識等AI）最大的不同在於，GPT模型在訓練AI時，不需要人工標註，也不需要為AI準備相關的資料，而是讓AI擷取人類所生成的現有資料去進行強化訓練並產生內容，因此可以節省大量的成本，並加速AI的學習。而ChatGPT正是一種基於GPT-3所開發出來的聊天機器人，其中最神奇之處，在於不用教使用者如何學程式語言去讓電腦執行，而是讓人能用自然語言與電腦溝通互動，這種即時互動的特性，讓ChatGPT一炮而紅，將AI帶入一個新的境界。
這波生成式AI風潮除了ChatGPT外，尚有自動圖形生成的DALL．E、自動程式生成工具OpenAICodex，而生成式圖形AI像是Imagen、Midjourney、Stable Diffusion等；在影片自動生成AI方面，則有Meta的Make-A-Video以及Phenaki；在文字轉圖形轉音樂方面則有MusicM與基於Stable Diffusion的Rifussion等。在此快速發展趨勢下，生成式AI將會對人類產生顛覆性的影響。而發展更快的是，許多人運用生成式AI快速且大量的進行創作。根據媒體的報導，南韓的Snowfox Books出版社在2023年2月推出一本完全由AI撰寫、翻譯、編輯校對與封面設計的書籍《尋找人生目標的45種方法》。另根據《路透社》報導，截至2023年2月中旬，亞馬遜Kindle商店中已有200多本電子書將ChatGPT列為作者或合著者；而知名的Shutterstock、AdobeStock等圖片網站也允許販售AI生成圖片。此外網路媒體BuzzFeed則更進一步，裁掉12%的員工，並啟用ChatGPT來負責互動欄目Quizzes以生成個性化的內容，反而讓股價在5天內大漲250%。
AI生成內容是否受著作權保護？
在ChatGPT、DALL．E、Midjourney、Stable Diffusion、Copilot等的領軍之下，生成式AI一舉突破過去數十年人工智慧發展的瓶頸，讓使用者不必學習程式語言，就可以用自然語言與AI互動。其互動的結果，不僅能讓使用者立即獲得回覆，還能快速生成令人目不暇接的各種圖片、影片、音樂、文本、程式碼、甚至書籍等內容。也因為如此，ChatGPT在推出第一周就達到百萬用戶，兩個月的註冊用戶就達到1億人，成為歷史上增長最快的消費應用軟體，也讓推出ChatGPT的開發商OpenAI的估值達到創紀錄的290億美元，成為價值最高的獨角獸。在此熱潮下，只要與生成式AI有關的各國股票都紛紛大漲，不但讓生成式AI成為資本市場的熱點，也打趴元宇宙、NFT與區塊鏈，未來像電影《鋼鐵人》那樣，以說話方式和AI互動的場景，也將不再是遙不可及了。
然而在擁抱AI之前，還得要先跨越一道法律的門檻，那就是AI創作所引發的法律保護與責任之爭。生成式AI與過往AI技術不同之處，在於其運用大規模的語言模型(LLM)，從網路上或其他大型資料庫取得海量資料進行訓練，並讓使用者得以用自然語言和AI互動，AI則根據使用者所提出的問題或指令，自動加以回答或生成各式各樣的內容。
但是對生成式AI所自動產生的內容是否會有著作權問題呢？我們可以隨意使用嗎？誰又能取得權利或是應負侵權之責呢？若真有侵權疑慮，能否主張合理使用來免除責任呢？因為這些問題，目前已經出現多件訴訟案件，將生成式AI所衍生的法律疑義推上風口浪尖，也凸顯目前整體智慧財產權法制（特別是著作權法）的不足。
AI突破性發展 挑戰傳統創作模式
AI的發展可追溯到1950年。當時號稱計算機科學與人工智慧之父愛倫圖靈(A. M. Turing)在期刊上發表了一篇劃時代的論文(Computing Machinery and Intelligence)，並提出了「機器可以思考嗎」(Can Machines Think)這個重要的問題，為AI研究揭開了序幕。
爾後，AI發展日新月異，聊天機器人應運而生，機器學習技術讓機器去自己學習並尋求答案，讓AI出現實質性的突破。Google在2017年提出文字處理新理論架構（也就是轉化器Transformer）與突破，讓機器可同時學習大量的文字，大幅提高學習效率，也成為後來自然語言學習模型的基礎。例如Google在2018年的Google I/O 開發大會，就展示可自行打電話到餐廳訂位的 AI 語音系統；而開發出 ChatGPT的OpenAI也是基於Transformer模型並加以改良，並在2018年發表生成式預訓練轉化器(Generative Pre-trained Transformer, GPT)通用語言模型。
和過去任務導向型模型（如AlphaGo專注於下棋，或專注於語音識別、人臉辨識等AI）最大的不同在於，GPT模型在訓練AI時，不需要人工標註，也不需要為AI準備相關的資料，而是讓AI擷取人類所生成的現有資料去進行強化訓練並產生內容，因此可以節省大量的成本，並加速AI的學習。而ChatGPT正是一種基於GPT-3所開發出來的聊天機器人，其中最神奇之處，在於不用教使用者如何學程式語言去讓電腦執行，而是讓人能用自然語言與電腦溝通互動，這種即時互動的特性，讓ChatGPT一炮而紅，將AI帶入一個新的境界。
這波生成式AI風潮除了ChatGPT外，尚有自動圖形生成的DALL．E、自動程式生成工具OpenAICodex，而生成式圖形AI像是Imagen、Midjourney、Stable Diffusion等；在影片自動生成AI方面，則有Meta的Make-A-Video以及Phenaki；在文字轉圖形轉音樂方面則有MusicM與基於Stable Diffusion的Rifussion等。在此快速發展趨勢下，生成式AI將會對人類產生顛覆性的影響。而發展更快的是，許多人運用生成式AI快速且大量的進行創作。根據媒體的報導，南韓的Snowfox Books出版社在2023年2月推出一本完全由AI撰寫、翻譯、編輯校對與封面設計的書籍《尋找人生目標的45種方法》。另根據《路透社》報導，截至2023年2月中旬，亞馬遜Kindle商店中已有200多本電子書將ChatGPT列為作者或合著者；而知名的Shutterstock、AdobeStock等圖片網站也允許販售AI生成圖片。此外網路媒體BuzzFeed則更進一步，裁掉12%的員工，並啟用ChatGPT來負責互動欄目Quizzes以生成個性化的內容，反而讓股價在5天內大漲250%。
AI生成內容是否受著作權保護？
