「臺日智慧財產權暨生成式AI與著作權議題之工作坊」紀實－人工智慧發展對於智慧財產權與法律制度之挑戰

       白杰立助理教授之發言聚焦於生成式AI平台之服務條款、AI生成內容之著作權歸屬，及AI時代下作者性認定之新挑戰。其指出，目前OpenAI、Google Gemini與Microsoft Copilot等主要生成式AI平台，皆透過服務條款（Terms of Service）重新界定使用者與平台之間之權利義務關係，而這些條款已逐漸成為AI產業治理之重要基礎。

       其首先比較各主要平台之服務條款，指出平台通常將規範劃分為輸入、輸出與模型訓練三個維度。在輸入與輸出端，平台雖普遍宣稱使用者保有其內容之權利，惟同時要求使用者保證輸入之素材具有合法權利來源，且不得將AI輸出冒充為人類原創；一旦日後發生著作權侵權爭議，法律責任亦由使用者自行承擔——實質上係一種法律風險之轉移。此外，由於不同使用者可能獲得高度相似甚至相同之輸出結果，輸出內容喪失唯一性，對著作權之原創性認定亦帶來額外挑戰。

       於模型訓練條款上，一般個人用戶與企業付費用戶間存在明顯之雙重標準：付費金額較高之企業用戶，其資料預設不被納入訓練；而一般個人用戶若不希望自己所輸入與輸出之資料被用於改善模型，須於主動於設定中操作「退出（opt-out）」機制，否則資料均可能被平台使用。白助理教授認為，此顯示生成式AI之核心運作高度仰賴使用者提供之大量資料，而使用者往往於未充分理解條款之情況下，即已同意平台再利用其內容。

       其接續介紹美國著作權局於2025年發布的《Copyright and Artificial Intelligence》報告。該報告指出，單純提示詞（prompt）通常無法賦予輸出物著作權保護，因提示詞更接近抽象之想法或指令，而非具體之表達。惟AI時代下之創作成果往往呈現複雜之混合狀態，一件作品可能同時包含以下三種性質之部分：其一係單純AI回應提示詞之輸出，其二則係人類保留之原創元素，其三為人類事後之修改與編排。著作權局審慎承認後兩者若達最低創意門檻仍可受著作權保護，並要求著作權登記申請時須申報是否含有AI生成內容。惟當前申報格式仍相當簡略，大眾難以從中清楚辨識作品中哪些部分來自AI生成、哪些則係來自人類創作。白助理教授進一步指出，面對此種複雜之創作管理，美國最高法院既有判例所確立之傳統原創性檢驗標準（如 Star Athletica 案等），顯得不夠充分——因於不了解整體創作過程之情況下，AI生成作品之原創性根本無從評估。其認為，此反映出未來著作權法將愈加重視「人類參與程度」之具體判斷。

       於台灣法律實務層面，白助理教授指出現行制度面臨雙重困境。其一，我國著作權法之「著作人推定原則」，即於著作上署名者，推定為著作人。此原則於AI輔助創作普及之當下，正面臨前所未有之挑戰。此原則已難以作為確立人類原創性之實質保障。為因應此一轉變，於未來之著作權爭議中，創作者或需更積極地保存整個創作歷程之動態紀錄與草稿，以向法院積極舉證，證明作品具有人類之原創性。其二為孤兒著作（orphan works）與強制授權制度之矛盾。由於AI生成之輸出產物可能於使用者不知情下，融合、複製多種來源之他人著作，此類內容可能既不受著作權保護，亦無從清晰辨識著作人之身份。於台灣，政府雖可針對孤兒著作核發強制授權以利流通，惟對實際上根本不存在著作權人之AI生成物，現行強制授權制度將陷入難以處理之法理矛盾。

       與談最後，白助理教授指出，傳統DMCA之「通知與下架（notice-and-takedown）」機制，其設計前提係侵權內容有明確、固定之網路位置，因而得以被定位與移除。惟生成式AI之輸出具有即時性與機率性，侵權內容往往無固定位置，使此一傳統機制難以有效應對。更棘手者為，著作權人於現行架構下幾乎不可能得知是誰於何種脈絡下、藉由哪個平台使用自己之作品，執法與監控面臨極高困難。其於結語中強調，AI技術對幾乎每一面向之著作權框架均構成重大挑戰，未來之法律制度需建立更符合生成式AI特性之治理架構，包含前端之資料透明化、平台課責機制，及AI生成內容之追蹤與識別機制，方得於這場影響深遠之AI挑戰中，重新建立有效之智財權保護。

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