「聖血及聖杯」作者邁可貝奇及理查李伊於今年二月在英國高等法院對暢銷書「達文西密碼」出版商「藍燈書屋」(Random House)提出訴訟,主張「達」書作者丹布朗抄襲「聖」書中的若干想法(ideas)及主題(themes),包括其研究多年的「耶穌血脈理論」,因而侵害其著作權。 被告律師對於原告所提之控訴表示,「聖」書中的若干創意在本質上具備高度普遍化特質,無法成為著作權保護之客體。而原告律師亦強調,本案爭論重點並不在於「忽視他人創意成果」或是「獨佔想法或歷史事件」,主要是證明「達」書作者大量依賴「聖」書內容而完成「達」書。原告希望取得禁止令禁止「達」書使用「聖」書資料,此舉將迫使原訂今年5月中旬由湯姆漢克主演之原著電影延後上映。 著作權法之核心精神是保護「表達」,而非「想法」。對於同一題材之文學作品要區分何者屬表達,何者屬想法,並非易事。本案的出現僅是再次印證理論與實務之差距,而本案之後續發展亦值得繼續關注。
從管理模式談智慧財產管理的重要性 AI 創作是否能獲得著作權?——Thaler 訴美國著作權局案解析AI 創作是否能獲得著作權?——Thaler 訴美國著作權局案解析 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年04月16日 美國哥倫比亞特區聯邦上訴法院於2025年3月18日裁定Stephen Thaler博士與美國著作權局的上訴案,認為AI繪圖作品無法受著作權保護,因為AI並非自然人,無法成為作品作者或進行「職務上創作」。此判決再次確認了美國對AI創作無著作權保護的立場。[1] 壹、事件摘要 此案起源於2019年,Thaler博士為AI繪圖作品「A Recent Entrance to Paradise」向著作權局申請著作權登記,但因AI非自然人創作者,著作權局於2022年駁回申請。[2]Thaler博士認為,這違反憲法對創作的保護,並主張其研發之AI系統「Creativity Machine」為作者,而其本人則透過AI的「職務上創作」享有著作權。Thaler博士不服2023年聯邦地方法院判決而提起上訴。[3] 貳、重點說明 從美國哥倫比亞特區聯邦上訴法院之判決觀之,本案爭點在於: 一、AI是否符合著作權法「作者」之定義:即AI生成作品是否滿足「原創性」與「獨立創作」標準;美國著作權法是否允許非人類創作者擁有著作權? 二、AI作品歸屬問題:Thaler博士主張AI創作之著作權應歸屬於開發者,或透過「職務上創作」使其本人取得著作權。然自然人與AI間關係;是否適用於人類創作者與雇主間法律關係;AI是否能被視為僱員? 上訴法院認同著作權局於2023年3月16日發佈之《AI生成作品著作權登記指引》,該指引強調著作權目前僅保護自然人創作。AI獨立創作或主導作品表達情況無法獲得著作權保護,即使使用者透過指令或調整輸出,亦無法改變此原則。經審查,法院認為因著作權法規定涉及生命週期、由自然人將作品視為遺產繼承,與創作意圖等概念,顯示立法者設定作者應為自然人。本案係爭作品仍由AI獨立創作,Thaler博士僅在初始階段下達指令,故不符「原創性門檻」(Threshold of Originality)之標準。[4] 職務上創作方面,該適用於人類創作者與雇主之間的法律關係,而AI並非法律上自然人,故無法簽署雇傭合約成為員工。[5]綜上,Thaler博士無法透過以上方式取得作品著作權。法院支持著作權局之裁定與意見,認為無需討論至憲法層面問題,僅就目前著作權法是否涵蓋AI自主創作作品及足夠。 參、事件評析 我國智財局已於2023年6月16日發布函釋[6],說明生成式AI模型生成內容是否為獨立之著作而受著作權法保護,視有無「人類精神創作」決定,目前與美國立場相似。美國聯邦上訴法院此次判決,確認AI無法成為著作權的作者,著作權保護僅限於人類創作者。雖然此判決不影響人類使用AI創作,但未來若要改變本案不保護AI自主生成的純機器作品的立場,或許不會從著作權法著手,而是透過立法方式創設新的法律權利來應對。美國國會與著作權局仍在持續研究AI相關法律,如2024年4月美國眾議院司法委員會舉行聽證會[7],討論AI輔助創作與發明的智慧財產權問題,會上專家認為現行法律已涵蓋大部分AI相關議題,新增著作權法規可能增加複雜性並抑制創新。資策會科法所目前持續協助國科會、國發會、文化部等政府部會,觀測研析AI著作權國際法制發展,後續將針對AI在文化藝術運用的著作權等風險與因應提供創作人指引,並因應行政院發展我國主權AI的政策,研提資料取得困境的法制面解決建議。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Thaler v. Perlmutter, 23-5233, (D.C. Cir. 2025), https://law.justia.com/cases/federal/appellate-courts/cadc/23-5233/23-5233-2025-03-18.html (last visited Mar. 26, 2025) [2]Re: Second Request for Reconsideration for Refusal to Register A Recent Entrance to Paradise (Correspondence ID 1-3ZPC6C3; SR # 1-7100387071), U.S. Copyright Office Review Board,https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/a-recent-entrance-to-paradise.pdf(last visited Mar. 26, 2025) [3]US appeals court rejects copyrights for AI-generated art lacking 'human' creator, https://www.reuters.com/world/us/us-appeals-court-rejects-copyrights-ai-generated-art-lacking-human-creator-2025-03-18/?utm_source=chatgpt.com(last visited Mar. 26, 2025) [4]Copyright Registration Guidance: Works Containing Material Generated by Artificial Intelligence, 88 Fed. Reg. 16,190, 16,192 (March 16, 2023), https://www.skadden.com/-/media/files/publications/2023/03/copyright-office-issues-guidance-on-ai-generated-works/formalguidance.pdf (last visited Mar. 26, 2025) [5]許慈真,美國聯邦地方法院判決Thaler v. Perlmutter : AI生成作品不受著作權保護,2023年9月20日,北美智權報,https://naipnews.naipo.com/9074 (最後點閱時間 : 2025年3月26日)。 [6]智財局函釋(2023年6月16日經授智字第11252800520號函),https://topic.tipo.gov.tw/copyright-tw/cp-407-855070-f1950-301.html (最後點閱時間 : 2025年3月26日)。 [7]HEARING BRIEF: Judiciary Subcommittee Hearing on Artificial Intelligence and Intellectual Property – IP Protection for AI-Assisted Inventions and Creative Works, April 10th, 2024, https://infojustice.org/archives/45692?utm_source=chatgpt.com (last visited Mar. 26, 2025)
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下: 1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。