智慧財產權

生成式 AI 時代的著作權挑戰：從 Midjourney 案談起

林雅婷

資深合夥人 · 智慧財產權專家

2024-01-15
8 分鐘
人工智慧 著作權 生成式 AI 美國判例

前言

2024 年初，美國法院針對 Midjourney 生成圖像的著作權爭議做出重要判決，為生成式 AI 時代的智慧財產權保護提供了關鍵指引。本文將深入分析判決要點，探討 AI 生成內容的法律定位，以及企業應如何因應這波 AI 浪潮下的智慧財產權風險。

一、Midjourney 案判決要點

1.1 案件背景

原告使用 Midjourney 生成一系列藝術作品，並向美國版權局申請著作權登記。版權局以「作品完全由 AI 生成，缺乏人類創作貢獻」為由拒絕登記。原告不服，提起行政訴訟。

1.2 法院見解

華盛頓特區聯邦地方法院維持版權局決定，判決重點如下：

  • 「人類作者」要件：著作權法保護的作品必須由「人類」創作，這是憲法與制定法的基本要求
  • 「足夠的創作貢獻」標準：單純輸入文字提示（prompt）不構成足夠的人類創作貢獻
  • 「控制與選擇」測試：創作者必須對最終作品的表達方式具有實質控制權

二、AI 生成內容的著作權歸屬判斷標準

根據美國版權局 2023 年發布的指引與本案判決，我們可以歸納出以下判斷標準：

2.1 完全 AI 生成 → 無著作權保護

情境範例：

  • 使用 ChatGPT 直接生成文章，未經人類編輯
  • 使用 Midjourney 生成圖像，僅輸入簡單提示詞

法律結果：不受著作權保護，屬於公共領域

2.2 AI 輔助創作 → 可能受保護

情境範例：

  • 使用 AI 生成初稿，經人類大幅修改、編輯、重組
  • 使用 AI 工具進行圖像後製，但主要創作由人類完成
  • 使用 AI 生成多個版本，由人類進行選擇、組合、調整

法律結果：人類貢獻部分可受著作權保護

2.3 判斷關鍵因素

  1. 創作意圖的形成：是由人類還是 AI 主導？
  2. 表達方式的控制：人類對最終呈現方式的控制程度
  3. 創作過程的參與：人類在創作過程中的實質貢獻
  4. 結果的可預測性：輸入是否能精確控制輸出

三、企業使用 AI 工具的法律風險分析

3.1 內部內容創作風險

風險點：

  • 員工使用 AI 生成的行銷素材、產品說明可能無著作權保護
  • 競爭對手可自由使用相同內容
  • 無法主張侵權救濟

案例：某電商公司使用 AI 生成全部商品描述，競爭對手直接複製使用，公司無法主張著作權侵權。

3.2 第三方 AI 內容侵權風險

風險點：

  • AI 模型可能使用受著作權保護的訓練資料
  • AI 生成內容可能與既有作品高度相似
  • 企業可能因使用 AI 內容而遭侵權訴訟

案例：Getty Images 控告 Stability AI（Stable Diffusion）侵權案，主張 AI 模型使用其受保護圖像進行訓練。

3.3 商業秘密與資料外洩風險

風險點：

  • 員工將機密資料輸入 AI 工具進行處理
  • AI 供應商可能使用輸入資料訓練模型
  • 敏感資訊可能在其他用戶的 AI 輸出中出現

真實案例：2023 年某科技公司員工將原始碼輸入 ChatGPT 除錯，導致機密外洩。

四、如何在 AI 輔助創作中保留著作權

4.1 建立「人類創作貢獻」證據鏈

建議做法：

  1. 保存創作過程記錄
    • 紀錄每次 AI 輸入的提示詞
    • 保存 AI 生成的所有版本
    • 記錄人類修改、編輯的過程
  2. 展現實質創作貢獻
    • 對 AI 生成內容進行大幅度修改
    • 增加原創性元素
    • 重新組織結構與表達方式
  3. 建立版本控制系統
    • 使用 Git 等工具追蹤修改歷史
    • 標註每個版本的創作者與貢獻

4.2 混合創作模式的著作權策略

最佳實務：

  • 70/30 原則：確保至少 70% 內容由人類創作或大幅修改
  • 關鍵元素人工化：核心創意、獨特表達由人類完成
  • AI 用於輔助：將 AI 定位為工具，而非共同創作者

4.3 著作權聲明與註冊策略

聲明範例：

本作品由人類作者創作，部分內容使用 AI 工具輔助生成。
人類作者對作品整體擁有著作權，AI 輔助生成部分不主張著作權。

註冊建議：

  • 向版權局如實揭露 AI 使用情況
  • 明確標示人類創作部分
  • 提供創作過程證明文件

五、企業應建立的 AI 使用政策與內控機制

5.1 AI 使用政策核心要點

必備條款：

  1. 允許使用範圍
    • 明確哪些 AI 工具可使用
    • 哪些情境可使用 AI
    • 禁止使用的場景
  2. 資料保護要求
    • 禁止輸入機密資訊
    • 客戶資料保護規定
    • 個資法遵循要求
  3. 著作權管理
    • AI 生成內容的審查流程
    • 人類修改的最低標準
    • 創作過程記錄要求
  4. 責任歸屬
    • 侵權責任由使用者承擔
    • 違反政策的懲戒措施

5.2 內控機制建議

三道防線：

  1. 事前審查：使用 AI 工具前須取得主管批准
  2. 過程監控：定期稽核 AI 使用記錄
  3. 事後驗證：法務部門審查 AI 生成內容的合規性

5.3 員工教育訓練

訓練主題：

  • AI 著作權基本概念
  • 公司 AI 使用政策解說
  • 實際案例演練
  • 違規風險與懲處

六、未來展望與建議

6.1 法律發展趨勢

  • 歐盟 AI Act：預計 2024 年底生效，將規範 AI 系統的透明度與問責
  • 美國國會立法：多項 AI 著作權法案審議中
  • 各國版權局指引：預期將持續更新 AI 相關指引

6.2 對企業的建議

  1. 短期行動（1-3 個月）
    • 盤點目前 AI 工具使用情況
    • 制定臨時 AI 使用政策
    • 員工教育訓練
  2. 中期規劃（3-12 個月）
    • 建立完整 AI 治理框架
    • 導入 AI 使用監控系統
    • 建立創作流程 SOP
  3. 長期策略（1-3 年）
    • 投資自有 AI 模型開發
    • 建立 AI 智財保護策略
    • 參與產業標準制定

結語

生成式 AI 技術帶來無限可能，但也伴隨著複雜的法律風險。企業必須在擁抱創新的同時，建立完善的法律合規機制。

關鍵要點總結：

✓ AI 完全生成的內容不受著作權保護 ✓ 確保人類有實質創作貢獻才能取得著作權 ✓ 保存完整創作過程記錄 ✓ 建立 AI 使用政策與內控機制 ✓ 持續關注法律發展動態

如您的企業在 AI 使用與智慧財產權保護方面有任何疑問，歡迎聯繫本所進行專業諮詢。

作者簡介 林雅婷律師為 Lex Vanguard 律師事務所資深合夥人，專精智慧財產權法律事務，曾成功處理 300+ 專利侵權訴訟案件，協助多家科技公司建立全球 IP 保護策略。

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