由卡拉扬研究所（Karajan Institute）所长Matthias Röder博士带领团队，利用贝多芬留下的手稿和大量交响曲数据训练人工智能（AI），终于在2021年完成《第「十」号交响曲》作品，于10月9日在波昂首演并且发行完整录音，一补乐圣当年的遗憾。人们乐于谈论也希望知道的是，AI是否真的能和人类一样创作、甚至成为权利与义务的主体？

图片来源 : shutterstock、达志影像

2019年，世界知识产权组织（WIPO）首度举办「智慧财产与AI对话」论坛，汇聚各领域的专家及相关人士，期望广泛讨论AI在知识产权上的发展和影响，并且思索往后的政策规范方针。根据2018年调查，目前已有20多个知识产权主管机关运用AI提升行政管理效率，而WIPO本身也开发多款AI工具，包括神经机器翻译系统「WIPO Translate」，以及由AI支持的图形检索工具、国际专利分类（IPC）与维也纳分类（VCL）的自动分类工具等，足见AI已是知识产权领域的重要管理工具之一。

实际上，AI不仅能够协助人类处理事务，由AI创作与发明早已不是什么新鲜事，但问题在于，AI产出结果能否受到法律保护、甚至以AI本身作为权利所有人？日前引发热议的「DABUS」专利申请案便揭示了两种截然不同的观点：尽管欧洲专利局、美国弗吉尼亚州东区地方法院和英国上诉法院皆拒绝以AI作为发明人，但南非智慧局和澳洲联邦法院却予以肯认。

针对这个问题，致力推广知识共享与交流的Creative Commons组织便在2020年的「智慧财产与AI对话」论坛中提交意见[1]，严正声明反对以著作权法保护AI产出结果。支持该份声明的其他组织包括国际图书馆协会联盟（IFLA）、公共领域协会（Communia Association for the Public Domain）以及电子信息图书馆（EIFL）。

有鉴于AI发展快速，Creative Commons认为目前尚不到决定以著作权或其他法律规范AI的阶段，而是必须广纳各方意见，随着AI技术进展逐步评估适当的法制架构。Creative Commons主要从以下几个角度立论、质疑并提出相关建议。

现阶段规范仍言之过早：AI范围不易界定

Creative Commons指出，AI一词指涉的范围极为广泛，可以是简单至撰写电子邮件时的自动字词建议，也可能是针对抽象问题做出连贯性回答的复杂神经网络系统，就算是同样产生连贯性结果，数据输入的深度及广度也会因AI算法不同而有所差异。

由于目前难以全面且准确地理解AI的复杂程度及其未来运作情形，在导入规范之前，首要工作是界定AI并厘清相关概念，当然也包括公共政策与道德问题的广泛讨论。更具体来说，目前尚不清楚AI产出内容需要人类介入到何种程度，AI程序是否能够真正独立且自主地产出内容，以及该如何判断由数百万个输入数据随机片段组成的作品有无原创性，因此，在还未厘清AI本身内涵、机器自主性（machine autonomy）和创作过程等重要概念之际，不宜贸然将著作权制度应用在AI产出上。

AI产出不受著作权保护：无法符合门坎要件

AI并非著作人

著作权制度是以人类的创造力作为核心，因此，必须是人类直接参与及贡献的创作，才值得赋予著作权保护。尽管伯尔尼公约（Berne Convention）和欧盟著作权法皆未定义何谓「著作人」（author），但判例法上肯定唯有人类创作方能受保护，而如法国、德国、西班牙等大陆法系国家，也要求著作必须彰显著作人的个性，AI显然无法达成此点要求。相对地，如美国、英国、加拿大、澳洲、新西兰等普通法系国家，虽认为著作权法提供的奖励是公众取用创作的交换条件，似乎可能将非人类创作纳入保护范围，但从2018年美国的黑冠猕猴自拍案来看[2]，恐怕仍是认同仅能保护人类创作。

Creative Commons认为，若是将保护范围扩大至只受人类间接影响的产出结果，会大幅限制对AI产出的取用机会，并减少未经事先授权而合法使用创作的可能性，最终对公共领域造成威胁，进而导致其萎缩贫乏。

产出欠缺原创性

著作权保护仅限于充分表现出人类创造力的作品（亦即人类创作过程的结果），原创性要件反映出人类思维的创意性选择，即使门坎不高，但仍是必备条件。AI程序不具著作人资格，其产出自然不符合此项要件。

Creative Commons藉由以马可夫链（Markov chain）与人工神经网络（ANN）模型产出珍．奥斯汀风格文句的实例指出，AI程序看似有创造力的选择，实际上并无法归功于人类与结果之间的因果关系，也并非由人类决定作品的最终形式或表达。就算人类真的参与AI产出过程（例如AI程序设计师或使用者），也只是纯机械性，很难认定表现出著作人的个性或符合创造性。AI程序所包含的随机元素虽会造成具创造力的错觉，然而，越是接近人类作品的样貌，相似程度便越高，反而导致原创性越低。根据此一逻辑，Creative Commons认为从AI学习珍．奥斯汀写作的实例来看，AI产出并不具原创性。

另一个欠缺原创性的例子是深伪技术（Deep Fake）。就衍生著作而言，必须增添新的原创元素（亦即足够的人为参与），才可能跨过原创性要件门坎。实际上，深伪技术更常牵涉的是人格、形象与隐私权问题，以及诽谤疑虑，这已然成为各国目前努力遏制的犯罪手法。

著作权制度是否合适存有疑义

以保护期间计算为例

Creative Commons认为，现阶段同样不清楚著作权制度是否适合规范AI、或是否为理想的规范机制。从新闻出版者权（press publisher right）和广播权（broadcast right）等邻接权（related right）的发展情形观察，著作权显然力有未逮，这也正是企图将著作权适用在AI产出所面临的窘境，若是未经大规模公共政策辩论便强行适用，不但危险，同时可能损及著作权的制度初衷。

举例来说，若按照著作权制度计算保护期间，自著作人死亡开始计算将变成自AI程序或产出流程「死亡」时起算，不仅令人困惑也相当怪异；再者，如果从AI产出之制作日期起算，与制作所投注的投资相比，保护期间恐怕过长。

立法奖励未必需要创设新权利

Creative Commons相当不乐见为不受著作权保护的AI产出创设新权利或特别权利（sui generis）[3]，其认为透过隐私权、营业秘密、信息安全、禁止歧视、不正竞争、消费者保护、公共卫生等现有机制，便足表彰与奖励人类参与AI开发所带来的创新以及解决相关问题。如此见解不仅显示出AI产出涉及的层面甚广，未必适合以著作权法规范，也再次强调Creative Commons维护公共领域与共享理念的决心。

以保守立场适用著作权法规范

不过，退一步言，倘若WIPO及其成员决定适用著作权法或将AI纳入特别权利保护，Creative Commons强烈建议WIPO保守地处理规范问题，谨守著作权之基本原理，制定高保护门坎，在公共利益、使用者权利、保护范围──包括专有权利与收取报酬权利（remunerative right）──等各方面保持平衡，并且考虑缩短保护期间（可比照广播权的立法建议，但必须是开发商回收投资所需的合理期间）。

有效维持保护例外及限制规定

Creative Commons指出，维护人类创作尊严与鼓励AI创新密不可分，除以合乎道德的方式使用创意内容外，维持合理使用等有效的例外及限制机制至关重要：自由取用有助于消除内容障碍，才能为AI的训练素材库提供多元性内容，使AI运用可自由且无偏差地表达，进而减少AI系统开发中可能产生的偏误（bias）。

Creative Commons对于使用CC授权的内容训练AI，态度相当宽容，表示毋须另外取得著作人同意，仅需遵守授权条款即可。同时，Creative Commons也认为其他受著作权保护的作品亦应依据现有的例外及限制规定，允许在AI训练过程中重复使用，不因用途而有法律适用上的差异。至于文本与数据探勘（text & data mining），Creative Commons则认为并非消费性使用（consumptive use）且为支持创新的重要方法，应非属于著作权规范范畴，或者适用例外及限制规定而不构成侵权。

简单来说，Creative Commons秉持「著作权保护仅能及于直接涉及人类创造力的产出」之原则，另一方面，主张必须确保AI所使用的作品享可适用例外及限制规定（甚至更为扩大范围），以消弭AI偏误问题。基于如此立场，Creative Commons自然反对导入数字权利管理或技术保护措施来禁止使用数据。

结语

Creative Commons针对AI产出的著作权保护问题，立论核心始终围绕在维护公共领域，其着重新兴科技之公益面向的做法，其实与WIPO开发「WIPO Translate」工具有着异曲同工之妙。不过，AI产出最终究竟是如Creative Commons所愿归入公共领域，或是纳入著作权及相关法制保护，目前态势确实并不明朗；除了「排除」与「保护」这两者绝对的选项外，或许也能从Matthias Röder博士所言——AI虽无法取代人类，但可作为艺术家的创新表达手法——去思考将AI视为工具的可能性。

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