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2019年，世界智慧財產權組織（WIPO）首度舉辦「智慧財產與AI對話」論壇，匯聚各領域的專家及相關人士，期望廣泛討論AI在智慧財產權上的發展和影響，並且思索往後的政策規範方針。根據2018年調查，目前已有20多個智慧財產權主管機關運用AI提升行政管理效率，而WIPO本身也開發多款AI工具，包括神經機器翻譯系統「WIPO Translate」，以及由AI支援的圖形檢索工具、國際專利分類（IPC）與維也納分類（VCL）的自動分類工具等，足見AI已是智慧財產權領域的重要管理工具之一。

實際上，AI不僅能夠協助人類處理事務，由AI創作與發明早已不是什麼新鮮事，但問題在於，AI產出結果能否受到法律保護、甚至以AI本身作為權利所有人？日前引發熱議的「DABUS」專利申請案便揭示了兩種截然不同的觀點：儘管歐洲專利局、美國維吉尼亞州東區地方法院和英國上訴法院皆拒絕以AI作為發明人，但南非智慧局和澳洲聯邦法院卻予以肯認。

針對這個問題，致力推廣知識共享與交流的Creative Commons組織便在2020年的「智慧財產與AI對話」論壇中提交意見[1]，嚴正聲明反對以著作權法保護AI產出結果。支持該份聲明的其他組織包括國際圖書館協會聯盟（IFLA）、公共領域協會（Communia Association for the Public Domain）以及電子資訊圖書館（EIFL）。

有鑑於AI發展快速，Creative Commons認為目前尚不到決定以著作權或其他法律規範AI的階段，而是必須廣納各方意見，隨著AI技術進展逐步評估適當的法制架構。Creative Commons主要從以下幾個角度立論、質疑並提出相關建議。

Creative Commons指出，AI一詞指涉的範圍極為廣泛，可以是簡單至撰寫電子郵件時的自動字詞建議，也可能是針對抽象問題做出連貫性回答的複雜神經網路系統，就算是同樣產生連貫性結果，資料輸入的深度及廣度也會因AI演算法不同而有所差異。

由於目前難以全面且準確地理解AI的複雜程度及其未來運作情形，在導入規範之前，首要工作是界定AI並釐清相關概念，當然也包括公共政策與道德問題的廣泛討論。更具體來說，目前尚不清楚AI產出內容需要人類介入到何種程度，AI程式是否能夠真正獨立且自主地產出內容，以及該如何判斷由數百萬個輸入資料隨機片段組成的作品有無原創性，因此，在還未釐清AI本身內涵、機器自主性（machine autonomy）和創作過程等重要概念之際，不宜貿然將著作權制度應用在AI產出上。

著作權制度是以人類的創造力作為核心，因此，必須是人類直接參與及貢獻的創作，才值得賦予著作權保護。儘管伯恩公約（Berne Convention）和歐盟著作權法皆未定義何謂「著作人」（author），但判例法上肯定唯有人類創作方能受保護，而如法國、德國、西班牙等大陸法系國家，也要求著作必須彰顯著作人的個性，AI顯然無法達成此點要求。相對地，如美國、英國、加拿大、澳洲、紐西蘭等普通法系國家，雖認為著作權法提供的獎勵是公眾取用創作的交換條件，似乎可能將非人類創作納入保護範圍，但從2018年美國的黑冠獼猴自拍案來看[2]，恐怕仍是認同僅能保護人類創作。

Creative Commons認為，若是將保護範圍擴大至只受人類間接影響的產出結果，會大幅限制對AI產出的取用機會，並減少未經事先授權而合法使用創作的可能性，最終對公共領域造成威脅，進而導致其萎縮貧乏。

著作權保護僅限於充分表現出人類創造力的作品（亦即人類創作過程的結果），原創性要件反映出人類思維的創意性選擇，即使門檻不高，但仍是必備條件。AI程式不具著作人資格，其產出自然不符合此項要件。

Creative Commons藉由以馬可夫鏈（Markov chain）與人工神經網路（ANN）模型產出珍．奧斯汀風格文句的實例指出，AI程式看似有創造力的選擇，實際上並無法歸功於人類與結果之間的因果關係，也並非由人類決定作品的最終形式或表達。就算人類真的參與AI產出過程（例如AI程式設計師或使用者），也只是純機械性，很難認定表現出著作人的個性或符合創造性。AI程式所包含的隨機元素雖會造成具創造力的錯覺，然而，越是接近人類作品的樣貌，相似程度便越高，反而導致原創性越低。根據此一邏輯，Creative Commons認為從AI學習珍．奧斯汀寫作的實例來看，AI產出並不具原創性。

另一個欠缺原創性的例子是深偽技術（Deep Fake）。就衍生著作而言，必須增添新的原創元素（亦即足夠的人為參與），才可能跨過原創性要件門檻。實際上，深偽技術更常牽涉的是人格、形象與隱私權問題，以及誹謗疑慮，這已然成為各國目前努力遏制的犯罪手法。

Creative Commons認為，現階段同樣不清楚著作權制度是否適合規範AI、或是否為理想的規範機制。從新聞出版者權（press publisher right）和廣播權（broadcast right）等鄰接權（related right）的發展情形觀察，著作權顯然力有未逮，這也正是企圖將著作權適用在AI產出所面臨的窘境，若是未經大規模公共政策辯論便強行適用，不但危險，同時可能損及著作權的制度初衷。

舉例來說，若按照著作權制度計算保護期間，自著作人死亡開始計算將變成自AI程式或產出流程「死亡」時起算，不僅令人困惑也相當怪異；再者，如果從AI產出之製作日期起算，與製作所投注的投資相比，保護期間恐怕過長。

Creative Commons相當不樂見為不受著作權保護的AI產出創設新權利或特別權利（sui generis）[3]，其認為透過隱私權、營業秘密、資訊安全、禁止歧視、不正競爭、消費者保護、公共衛生等現有機制，便足表彰與獎勵人類參與AI開發所帶來的創新以及解決相關問題。如此見解不僅顯示出AI產出涉及的層面甚廣，未必適合以著作權法規範，也再次強調Creative Commons維護公共領域與共享理念的決心。

不過，退一步言，倘若WIPO及其成員決定適用著作權法或將AI納入特別權利保護，Creative Commons強烈建議WIPO保守地處理規範問題，謹守著作權之基本原理，制定高保護門檻，在公共利益、使用者權利、保護範圍──包括專有權利與收取報酬權利（remunerative right）──等各方面保持平衡，並且考慮縮短保護期間（可比照廣播權的立法建議，但必須是開發商回收投資所需的合理期間）。

Creative Commons指出，維護人類創作尊嚴與鼓勵AI創新密不可分，除以合乎道德的方式使用創意內容外，維持合理使用等有效的例外及限制機制至關重要：自由取用有助於消除內容障礙，才能為AI的訓練素材庫提供多元性內容，使AI運用可自由且無偏差地表達，進而減少AI系統開發中可能產生的偏誤（bias）。

Creative Commons對於使用CC授權的內容訓練AI，態度相當寬容，表示毋須另外取得著作人同意，僅需遵守授權條款即可。同時，Creative Commons也認為其他受著作權保護的作品亦應依據現有的例外及限制規定，允許在AI訓練過程中重複使用，不因用途而有法律適用上的差異。至於文本與資料探勘（text & data mining），Creative Commons則認為並非消費性使用（consumptive use）且為支持創新的重要方法，應非屬於著作權規範範疇，或者適用例外及限制規定而不構成侵權。

簡單來說，Creative Commons秉持「著作權保護僅能及於直接涉及人類創造力的產出」之原則，另一方面，主張必須確保AI所使用的作品享可適用例外及限制規定（甚至更為擴大範圍），以消弭AI偏誤問題。基於如此立場，Creative Commons自然反對導入數位權利管理或技術保護措施來禁止使用資料。

Creative Commons針對AI產出的著作權保護問題，立論核心始終圍繞在維護公共領域，其著重新興科技之公益面向的做法，其實與WIPO開發「WIPO Translate」工具有著異曲同工之妙。不過，AI產出最終究竟是如Creative Commons所願歸入公共領域，或是納入著作權及相關法制保護，目前態勢確實並不明朗；除了「排除」與「保護」這兩者絕對的選項外，或許也能從Matthias Röder博士所言——AI雖無法取代人類，但可作為藝術家的創新表達手法——去思考將AI視為工具的可能性。

Creative Commons, WIPO Consultation on Artificial Intelligence and Intellectual Property Policy, 2020/02/14.
Creative Commons隨後也發表了三篇文章，請參閱https://creativecommons.org/tag/artificial-intelligence/。
Naruto v. Slater, No. 16-15469 (9th Cir. 2018).
特別權利是指非屬於著作權、專利、商標、營業秘密等傳統領域之保護制度，例如資料庫（database），適用的規範原則往往是汲取自前述領域混合而成。