.生成式AI與智慧財產權：未來的法律挑戰 AI.ESG.數位轉型顧問 沈重宗

AI.ESG.數位轉型顧問 沈重宗
生成式AI的崛起如同一場科技風暴，席捲了各個領域。它在帶來創新和便利的同時，也引發了一系列智慧財產權爭議。本文將深入探討生成式AI引發的智慧財產權爭議問題，分析其對創作者和使用者的影響，研究各國法律政策，並提出應對措施。
生成式AI是一種基於機器學習和深度學習技術的人工智慧系統，其核心思想是讓機器學會從大量的資料中發現規律，並能夠根據這些規律生成新的、與原始資料類似但又不完全相同的內容。2023年，微軟、百度、穀歌等科技巨頭紛紛推出各自的生成式人工智慧產品，這一技術的應用爆發讓人們看到了其巨大的潛力。然而，生成式人工智慧是一把雙刃劍，在幫助人們提高生產力、給生活帶來改變的同時，也帶來了倫理道德、社會治理、法律法規等方面的新問題，其中智慧財產權問題尤為突出。
本論文旨在探討如何避免生成式AI產生智慧財產權爭議，分析其對創作者和使用者的影響，並研究各國對於生成式AI智慧財產權的相關法律政策。通過對這一問題的深入研究，期望為生成式AI的健康發展和規範應用提供有益的建議。
生成式AI具有以大量資料為參數、出色的生成能力和廣泛的應用領域等技術特點。它涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、語音辨識、個性化推薦、金融風控、藝術創作等多個領域，在推動創新和提高效率方面發揮著積極作用。例如，在自然語言處理領域，它可以快速生成大量文本內容，為新聞媒體、文學創作等領域提供了新的創作方式和思路；在電腦視覺領域，生成的逼真圖像和視頻可以為遊戲、電影等行業帶來更加豐富的視覺體驗；在金融風控領域，精准的風險預測有助於金融機構更好地管理風險，提高金融市場的穩定性。然而，生成式AI的發展也帶來了一系列挑戰，其中最大的挑戰之一就是引發侵權風險。
二、生成式AI的技術特點與應用領域
二、生成式 AI 的技術特點與應用領域
1.技術特點
生成式 AI 以大量資料為參數，這意味著大型生成式 AI 需要大量資料作為訓練基礎，模型越大，所搜集的資料越多。例如，ChatGPT 完成一次訓練需要消耗百張以上 GPU 計算卡且花費不菲，其模型參數達 1750 億。同時，生成式 AI 具有出色的生成能力，能夠生成自然語言文本、圖像、音樂等多種形式的內容，且在一定程度上能夠模仿人類的創作風格。這種生成能力基於深度學習模型，其中最為廣泛應用的是迴圈神經網路（RNN）和變分自動編碼器（VAE）等。這些模型通過學習大量的輸入資料，並利用概率模型來生成新的資料。例如，在自然語言處理領域，生成式 AI 可以通過學習大量的文本資料，從中抽取規律，並生成新的文章、對話或詩歌等；在圖像生成領域，通過學習大量的圖像資料，生成式 AI 可以生成與原始圖像類似但又不完全相同的新圖像；在音樂生成領域，通過學習音樂作品的特徵和規律，生成式 AI 能夠創作出新的音樂作品，甚至可以根據使用者的偏好進行個性化創作。
2.廣泛應用領域
生成式 AI 涵蓋自然語言處理、電腦視覺、語音辨識、個性化推薦、金融風控、藝術創作等多個領域。
在自然語言處理領域，生成式 AI 可以生成新聞報導、故事、詩歌等文本內容，説明人們快速生成大量文本，提高寫作效率，也可為語言學習者提供練習材料。例如，AI 小說、AI 音樂、AI 繪畫、AI 電影、AI 短視頻等新創作品迅速湧現，人工智慧不僅讓藝術話語權下沉到大眾手中，還把複雜的創作過程簡化為文字提示、機器生成，詞生文、文生圖、文生視頻、“文+圖”生成視頻，只要給出需求資訊，智慧程式便會像“阿拉丁神燈”一樣把人們想要的東西呈現於眉睫之前。
在電腦視覺領域，通過學習大量圖像資料，生成逼真的圖像和視頻，應用於遊戲、電影製作、文化創意、醫學影像分析、安全監控等領域。例如，在自動駕駛系統中，生成式 AI 可以用於生成交通場景圖像，從而進行類比訓練和測試；在時尚行業，AI 的應用使得設計師能夠快速生成服裝設計草圖；此外，生成式 AI 還可以用於生成 3D 模型，廣泛應用于遊戲開發、電影特效以及虛擬實境（VR）和增強現實（AR）內容的創建。
在語音辨識領域，生成逼真的語音信號，應用于語音助手、智慧客服、虛擬人物交互、語音類比訓練、音訊內容生成等領域。例如，AI 可以生成自然語音合成、音樂合成等。
在個性化推薦領域，學習用戶歷史行為和偏好，預測用戶興趣和需求，生成個性化推薦列表，應用于電商、新聞、音樂、教育、醫療等領域。通過分析用戶的歷史行為和偏好，AI 可以生成個性化的內容推薦，無論是電影、音樂還是購物產品。這種應用不僅提高了用戶滿意度，也增加了企業的用戶粘性和轉化率。
在金融風控領域，學習歷史風險資料和模型，預測未來風險趨勢和模式，為風險控制提供更精准的決策支援，應用於信貸風險評估、股票市場預測等領域。例如，生成式 AI 可以用於金融分析，例如生成股票價格預測和交易策略。這些技術可以幫助投資者更好地瞭解市場，同時也可以幫助銀行和保險公司更好地管理風險。
在藝術創作領域，學習大量藝術作品和風格，生成具有獨特藝術特色的繪畫、音樂、詩歌等作品，為藝術創作和設計提供新的思路和工具。例如，AI 繪畫生成器就是一種典型的基於科技的藝術創作工具，它可以通過模擬各種不同的創作風格和手法，實現圖像自動生成、篩選和優化等功能，從而讓藝術創作更加智慧化和個性化；在音樂製作中，AI 可以作曲或進行音樂編輯，為藝術家提供創新的工具。
三、智慧財產權爭議的表現形式
1.著作權侵權
生成式 AI 在著作權方面的侵權表現較為突出。例如，有人利用 ChatGPT 生成受著作權保護的書籍縮略版以幫助他人快速閱讀，這種行為可能構成對原書的市場替代，難以構成合理使用，從而被認定為侵害著作權。在廣州互聯網法院作出的“新創華訴某科技公司案”中，法院對生成物侵權涉及的著作權專有權利進行了分析。對於複製權侵權問題，人工智慧生成與權利人作品基本表達相同或者相似的生成物，若未經許可，就涉及侵害複製權。因為我國《著作權法》和《保護文學和藝術作品伯恩公約》中的複製權並未限定特定的複製形式，是技術中立且面向未來的，可以涵蓋人工智慧生成這種複製形式。對於改編權侵權問題，當生成物保留了原作品的基本表達，但又與原作品存在實質性區別時，就涉及改編權侵權。如在“新創華訴某科技公司案”中，原告主張案涉部分生成物融合了其作品形象和其他版權人作品形象，侵害了其改編權。
2.商標權侵權
如果未經授權許可，在生成式圖片中使用他人的商標，並將其作為某種廣告宣傳或者產品裝潢，就可能引發消費者的混淆，進而構成對商標權的侵害。例如，美國加州生成式人工智慧公司 Gemini Data Inc.起訴穀歌公司，指控其機器人聊天工具 Gemini 侵犯了其商標權。此外，一些企業在使用生成式 AI 生成的圖片進行商品宣傳時，可能會無意中使用了他人的商標，而消費者可能會誤認為該商品與商標所有者存在關聯，從而導致商標權的侵權糾紛。
3.人格權侵權
生成式 AI 對人格權侵害的風險較大。具體表現為侵害隱私和個人資訊、名譽權、肖像權以及死者人格利益等。
第一，侵害隱私和個人資訊。大型生成式 AI 需要大量資料作為參數，AI 產品的提供者在訓練產品時違規收集大量個人資訊，或者運用沒有合法來源的資訊訓練產品，可能帶來新的侵害隱私和個人資訊的形式。不法行為人有可能通過攻擊大規模語言模型，提取出訓練資料中的核心隱私和敏感個人資訊，導致個人資訊、隱私的大規模洩露。
第二，侵害名譽權。大型生成式 AI 模型輸出虛假資訊時，可能導致對他人名譽權的侵害。如 ChatGPT 的“臆造”現象，可能編造有關他人涉嫌性騷擾、非法同居等消息，造成對他人名譽的損害。還可能自動生成虛假圖片、音訊、視頻，達到以假亂真的地步，一旦被不法行為人傳播，會對他人名譽等人格權益造成重大侵害。
第三，侵害肖像權。生成式人工智慧可以自動生成圖片、視頻，比深度偽造更加難以辨別，利用其自動生成的圖像可能侵害個人肖像權，甚至扭曲個人形象，特別是當生成的圖片涉嫌虛假資訊時，會對他人的名譽權、隱私權等權益造成嚴重侵害。
第四，侵害死者人格利益。生成式 AI 的技術超越深度偽造，可以將死者的圖像和聲音彙集在一起，生成虛假的資訊。例如，他人利用 ChatGPT 生成具有死者風格的文字，用來生成歧視、偏見等有毒害的言論，構成對死者人格尊嚴的侵害；或者模仿死者的口吻與死者近親屬進行交流，實施侵權。