生成式AI的著作利用授權議題

113.08.17.完成
有著作權，侵害必究
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生成式AI內部到底如何利用著作，產生出來的成果又是如何，大部分研發者對外並沒有公開細節。又由於科技是不斷地演進，生成式AI的實際運作本來就會隨機調整，每一個時期都可能不同，這就更增問題的複雜度。

首先，生成式AI的訓練過程，到底有沒有重製既有著作？在「機器學習(machine learning)」或「深度學習(deep learning)」之後，該既有著作是否仍儲存在何處？即使僅是訓練過程中，「暫時性地重製(temporary reproduction )」既有著作，這種重製行為是否應取得授權？生成式AI演算出來之內容，是否必然不會以重製或改作方式，再現既有著作之部分內容？以上議題，研發者均未公開細節，外界亦均無從查證，而其答案亦因技術之動態發展，難以明確，司法實務上也因為事實尚無法證明，相關爭訟尚無定論。

部分生成式AI研發者徵得著作權人同意，取得既有著作以訓練自建之生成式AI，是正確的作法，也能夠取得專業、即時的資料，大幅提升生成式AI生成成果之即時性及精確度。

部分生成式AI研發者，訓練完成生成式AI後，以開放下載方式對公眾提供其生成式AI，設計上是會讓取得授權之原始資料不對外提供，但生成式AI生成成果是不是真的不會以重製或改作方式，再現原始資料之部分內容，研發者也無絕對把握。當然，如果原始資料之著作權人同意其資料被用於訓練生成式AI，也同意生成式AI生成成果得重製或改作原始資料，這種含括訓練及衍生成果之利用著作之授權，是最有利生成式AI(TAIDE)之研發、推廣及使用，Acrobat的ADOBE就是使用這種授權。ADOBE的使用者可以付費自由使用ADOBE生成成果，而ADOBE所利用的既有資料，著作權人能獲得分潤。但是，如果原始資料之著作權人僅同意其資料被用於訓練生成式AI，但沒有同意生成式AI生成成果得重製或改作原始資料，萬一生成式AI生成成果重製或改作原始資料之全部或部分內容，而利用人不察竟公開使用，就容易產生侵權責任爭議。

著作權人同意其著作，授權生成式AI研發者使用於訓練生成式AI，但是不是也同意生成式AI生成成果亦得重製或改作既有著作之全部或部分內容，並讓使用者進行後續之公開利用，包括營利行為？這些結果是否會註明係著作權人所授權而確保著作人格權中之姓名表示權，可能必須考量，如為肯定而願意授權，也應讓生成式AI研發者書面確認將會落實履行保障著作人之姓名表示權。

很多企業或組織基於營業資訊利益之保護及安全性理由，必須自建封閉式生成式AI，但生成式AI之研發及訓練，從無到有，必須耗費極多資源。減省之道，是取得既有生成式AI，再予訓練加值。此種模式於技術上，可比擬如高中生上大學至博士班畢業而至就業。企業或組織先取得他人所開發具高中程度之生成式AI，再以專業資料繼續加以專業訓練，如同進一步上大學進行分科教育，一路博士班畢業，最後替企業或組織服務。

即使是使用具高中程度學識之生成式AI，後續所用以訓練的都是企業或組織自己之資料，其高中程度學識之養成，是否仍涉及對於他人著作之利用，仍應加以關注。

高中以下教科書，是高中程度學識之核心知能基礎。高中以下教科書，於高中畢業後，已送資源回收而不再保存，但其內容仍融會貫通於高中生腦海裡。大學分科教育中，寫報告或論文時，原則上不會默寫出高中教科書內容，但難保不會偶爾出現重製或改作高中教科書某篇章之全部或部分內容。這就回到前述生成式AI會不會讓使用者知悉並昭告大家，高中生後續的生成內容，是他人享有著作全的既有著作？

以上疑義，均為開放式或封閉式生成式AI之研發、訓練及運用必須面對之著作利用授權議題。