德國大學研發成果商業化模式初探— 以拜揚專利聯盟為例

德國大學研發成果商業化模式初探—
以拜揚專利聯盟為例

資訊工業策進會科技法律研究所
法律研究員 余承穎
2018年07月30日

壹、背景

  「研發成果商業化」向來為我國政府關注議題。自2000年起,我國積極推動技轉中心設立,並在2002年後,宣導技轉業務推動以績效為導向,同時進行相關配套之獎助[1]。科技基本法下放政府資助之研究計畫成果下放予計畫執行單位,並允許執行單位可自行運用其研發成果將技術知識擴散於業界,且也開始有技轉金的收入,只是真正能技轉的技術件數並不多,還需要強化技轉中心的功能,以利未來更能聚焦學校的研發能量並有效的商業化。

  近年來,德國聯邦政府在高等教育產學合作上,提出《知識創造市場》(Knowledge Creates Markets)[2]之報告,並提出四個行動方案,主要支持知識與技術的移轉在國家政策中給予最高的優先性。也因政府的支持下,德國聯邦政府斥資46.2百萬歐元建立專利利用局 (Patentverwertungsagentur,以下簡稱PVA),截至2016年止已成立29間PVA[3],每一間PVA對於區域性大學進行商業化的服務。

  本篇就以德國各區的PVA中,技轉成績最好的拜揚專利聯盟(BayPat)進行介紹,並了解德國大學在國家政策支持下的專利聯盟運作機制。

貳、德國大學商業化困境及解決方案

  西元2000年初,德國大學和我國一樣面臨研發成果無法商業化的問題,其主因可分為兩部分來說[4]

  1. 大學教授以學術發表論文為主要目標且大學也擁有很多的研發成果,卻無法轉化成專利或推廣至市場上運用。
  2. 德國大學很早就開始推產學合作和技術移轉,由於技轉人員沒經驗,無法強化技轉人員的職能,導致校內研發成果無法集中管理而妥善的運用。

  基於德國聯邦政府積極想讓高等教育的研發成果能夠商業化,並可以和產業建立溝通橋樑,因此德國聯邦政府推出了《知識創造市場》四個行動方案,其中一個行動方案Exploitation Offensive(市場開發)[5]的目標是希望將科學研發成果快速推至市場,其所採取的策略主要包含:建立專業的專利利用開發之基礎建設和大學教授特權之改革。

  依據此策略目標,聯邦政府首先於1998年修訂高等學校框架法(Hochschulrahmengesetz,簡稱HRG) [6],擴大大學 (Hochschule)的任務與增加大學促進技術移轉之規定,但此修法的成效不佳,未見各大學技轉中心的研發成果運用有逐漸轉好;另一方面《知識創造市場》報告也指出因大學教授特權的規定,大學教授研發成果屬於自由發明,不須告知大學,則可自由運用,除大學教授接受大學資助外,原則上大學無法向教授請求研發成果。因此,教授特權使得大學無法從研發成果運用中受到利益,而許多教授發明也都沒有申請專利,這確實影響成果運用之推廣。因此聯邦政府於議會修訂受雇人發明(Arbeitnehmererfindungsgesetz, cf. ArbEG, 2002) [7]第42條規定,其主要能落實前述的策略目標之一,主要廢止「教授特權」的規定,原本屬於教授可自由運用之研發成果歸屬於大學,讓大學教授享有研發成果商業化所得淨利之30%為收益[8],這樣的改革可讓大學教授願意投入研究和申請專利,進而達到商業化的發展。

  行動方案Exploitation Offensive(市場開發)的另一個策略目標就是其能建造一個有效的專利利用基本設施。因此聯邦教育與研究部(Bundesministerterium für Bildung und Forschung,簡稱BMBF)挹注大筆的經費以支持改革大學的結構措施。前期依據高等學校框架法(HRG)的改革,而大學紛紛設立技術移轉中心,但專利申請件數和商業化的比率沒有因此提高。

  因此2002年起,聯邦政府以「商業利用創業保護」(Schutz für Ideen für die gewerbliche Nutzung, 簡稱SIGNO)計畫中以補助對象為大學的分項計畫延伸出「SIGNO高等學校-專利開發資助的計畫」建設專利利用的專業機構。其計畫資助重點在於對高等學校、企業以及發明者的創新發明構想提供智慧財產等法律保障與經濟利用,進而達到技術移轉[9],也因如此,造成德國各邦設立獨立的PVA[10],針對區域性大學進行智財服務和商業化規劃。

  自2008年, BMBF將部分技轉業務交由經濟及科技部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie,簡稱BMWi)負責,原則上還是以「SIGNO高等學校-專利開發資助的計畫」持續補助成立PVA,針對各邦的PVA之補助比率由100%,逐漸降至50%,2011年起更不超過40%,BMWi的補助從全額補助逐年遞減來觀看,可促使各邦的PVA能集中研發成果的能量,強化與產業界的媒合進而達到合作夥伴或新創公司,進而達到自足營運,所得的收益可以自給自足。

  藉由政府資助成立PVA,截至2016年左右已有29 家PVA成立[11],而其中拜揚專利聯盟(BayPat)內的三間夥伴大學連續兩年被評鑑(Technical University of Munich, Friedrich-Alexander University of Erlangen-Nuremberg , Ludwig-Maximilians-University of Munich )是全歐洲最具創新性的學校[12],這也代表拜揚專利聯盟的運作機制是有目共睹的,本文以下將提供進一步介紹。

参、拜揚專利聯盟的發展

  德國高等教育框架法修正後,德國聯邦政府亦交由各邦制定高等教育法規。拜揚邦政府於2007年修正高等教育法(Bayerisches Hochschulgesetz, BayHSchG),增加學校運作的自由[13]。拜揚邦於2000年制定創新及知識經濟政策,並策劃新創資助、協助技術移轉、及創業孵化器空間等技轉系列政策;其中即包含拜揚專利聯盟(BayPat)。

  拜揚專利聯盟(BayPat)源自拜揚邦政府技轉計畫中的拜揚大專院校專利計畫(Die Bayerische HochschulPatentinitiative)[14],也是由拜揚邦政府主導拜揚邦內大學進行技術移轉服務的完整機構,即專利利用局(PVA)。整體計畫是由拜揚邦政府與當時德國三大科研機構之一的弗勞恩霍夫爾協會(Fraunhofer-Gesellschaft zur Forderung der angewandten Forschung e.V.)[15]協助邦內大學進行技術移轉,一開始參加學校有8所,之後陸續累積至33所大學及科技大學[16]

  (一)弗勞恩霍夫爾協會輔導時期

  拜揚專利聯盟一開始是由弗勞恩霍夫爾協會的慕尼黑技術移轉中心(Die Fraunhofer-Patentstelle für die Deutsche Forschung,PST)[17]撥出10名人員擔任拜揚大專院校專利計畫的技術經理,各校內建1~2名校內技轉人員窗口,PST處理弗勞恩霍夫爾協會的技轉案件,累積相當的經驗,所以他們培育拜揚專利聯盟的技轉人員,以強化大學技術移轉人才的職能。以下分別說明聯盟在專利申請以及專利技術商業化流程的運轉機制:

(1)專利申請:發明人提出技術揭露,校內技轉人員初步判斷可專利性。隨後校內技轉人員將技術揭露文件提供給拜揚聯盟,經聯盟評估後給予專利佈局策略建議。後續專利申請流程(包含答辯、費用)都是由專利聯盟主導。

(2)專利技術商業化的流程:提出專利申請之後,聯盟開始進行技術行銷推廣以及後續授權合約草擬、談判和最後的收益分潤等事務。

  值得一提的是,德國修訂受雇人發明法第42條後,專利所有權歸屬於大學,雖然大學專利申請的所有費用都是由拜揚專利聯盟所負擔,但專利的所有權人還是隸屬於大學。

  至於專利商業化所得的收益分配比率,拜揚專利聯盟分得25%,大學分得52.5%,大學教授分得22.5%。拜揚專利聯盟執行長佛茲堡大學校長Axel Haase曾表示,雖然2002年修法後教授僅能保障收益分配,但透過集中資源讓教授最終獲得的利潤比當初教授完全擁有成果時更多[18]

  (二)拜揚專利聯盟公司之成立

  因為拜揚專利聯盟內部逐漸累積技術移轉經驗,2007年弗勞恩霍夫爾協會退出營運,由拜揚邦內所有33所大專院校(拜揚大學及應用科技大學)共同創立拜揚專利聯盟公司[19],而拜揚專利聯盟公司仍沿襲當初弗勞恩霍夫爾協會所建立的專利聯盟制度[20],仍以技術移轉及商業化為主要任務。

  自拜揚專利聯盟在大學成立公司之後,截至2015年,聯盟公司累積2263件技術揭露評估,559件專利申請,連結1800位潛在的被授權人,締結共223份合約,並累積收益達6.7億歐元(約240億台幣)[21]

肆、結論

  綜上所述,德國聯邦政府為強化大學產學合作及技術移轉能商業化,促使產業推動,政府將此議題列入國家重要政策並積極推動,從高等教育框架法鬆綁,受雇人發明法修正以及德國各邦建立PVA等,將原來大學技轉中心的職能藉由PVA而強化,協助邦內大學專利申請、佈局、尋找技轉對象或是以新創公司進行研發成果商業化,這樣一站式的服務,將周邊大學的技術集中整合,提供產業更多方面的技術資訊[22]

  我國目前各大學技轉中心皆獨立處理各大學研發成果商業化作業,可學習德國模式進行區域型技轉聯盟,以聯盟的方式來進行專利佈局以及商業化推廣,以達到規模經濟,並建立明確的商業化推廣模式,確定每項研發成果商業化皆能得到有效率的行銷推廣。


[1] 余曉雯、鍾宜興,<德國聯邦政府高等教育產學合作政策之探究>,《教育研究及刊》,第61輯第3期,頁47-79(2015)。

[2] BMBF/BMWi, Knowledge Creates Markets Action Scheme of the German Government (2001)

[3] Czarnitzki, Dirk and Doherr, Thorsten and Schliessler, Paula and Toole, Andrew A., Knowledge Creates Markets: The Influence of Entrepreneurial Support and Patent Rights on Academic Entrepreneurship, European Economic Review, 86, 131–146 (2016)

[4] 同前註2

[5] 同前註2。

[6] 1999年德國修正《高等學校框架法》(Hochschulrahmengesetz)第58條第1項:「高等學校是公法社團法人,同時也是國家設施,或以其他法律形式設立……」,在修正文中增加了「或以其他法律形式設立」之規定,賦予各邦具有較大的組織法形成自由,得以其他法律形式設置大學,以此開始鬆動了大學之法律地位,且國家開始從大學的具體管制中抽離出來。

[7] ArbEG (Employee Invention Act) 2002, Gesetz zur Änderung des Arbeitnehmererfindungsgesetzes. Berlin: Bundesgesetzblatt - Bundesministerium der Justiz, January 24th 2002.

[8] 陳麗娟,<從德國受雇人發明法第42條論國立大學研究人員研發成果歸屬>,《科技法律透析》,第20卷第1期,頁48-61(2008)

[9]  同前註1。

[10] Weyand, Haase, Der Innovationstransfer an Hochschulen nach Novellierung des Hochschulerfindungsrechts – eine Zwischenbilanz in rechtspolitischer Absicht, GRUR, S.28, 2007

[11] Czarnitzki, Dirk and Doherr, Thorsten and Schliessler, Paula and Toole, Andrew A., Knowledge Creates Markets: The Influence of Entrepreneurial Support and Patent Rights on Academic Entrepreneurship, European Economic Review, 86, 131–146 (2016)

[12] 〈THREE BAYPAT PARTNER UNIVERSITIES AMONG THE TOP 12 MOST INNOVATIVE UNIVERSITIES IN EUROPE〉, Bayerische Patentallianz GmbH https://www.baypat.de/newsroom-de/three-baypat-partner-universities-among-the-top-12-most-innovative-universities-in-europe (最後瀏覽日:2018/07/04).

[13] 由於德國大學具有公法上的人格權,學校可以在其權利範圍內創設公司,另一方面,拜揚邦政府引入基金董會制度,讓大學在此制度之下,可以增加學校的決策效率。

[14] 〈Presentation of the Bayern Patent Initiative - Promotion of Patenting and Exploitation of Inventions by Bavarian Universities 〉, World Intellectual Property Organization,http://www.wipo.int/edocs/mdocs/innovation/en/wipo_inv_mty_02/wipo_inv_mty_02_10.pdf(最後瀏覽日:2018/06/11)

[15]60 years of fraunhofer-Gesellschaft〉, FRAUNHOFER GESELLSCHAFT https://www.germaninnovation.org/shared/content/documents/60YearsofFraunhoferGesellschaft.pdf (最後瀏覽日:2018/06/10).

[16] 〈Volljurist (m/w) Vertragsrecht / gewerblicher Rechtsschutz〉, Bayerische Patentallianz GmbH https://www.baypat.de/newsroom-de/volljurist-m-w-vertragsrecht-gewerblicher-rechtsschutz-in-teilzeit-bis-20-stunden-woche  (最後瀏覽日:2018/07/04).

[17] 佛勞恩霍夫研究院技轉中心(Fraunhofer-Patentstelle),資訊工業策進會科技法律研究所,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=4&i=65&d=194 (最後瀏覽日:2018/06/10).

[18] Axel Haase, 30 Prozent besser als 100, ERFINDUNGEN AN HOCHSCHULEN, 7(8), 461 (2008).

[19] 同前註16

[20] 值得注意的是,雖然統稱為拜揚專利聯盟(BayPat),拜揚專利聯盟在此階段時仍就以政府計畫的形式存在,由各校技轉人員分別與德國發明專利辦公室內歸屬該計畫的人員合作,未有正式的法人格基礎

[21] 同前註14

[22] 跨領域科技管理研習班(MMOT),<大學研發成果歸屬對產學合作之影響-以德國制度為觀察對象>,跨領域科技管理與智財運用國際人才培訓計畫-103年海外培訓成果發表會,頁  1-63( 103 )

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.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 22px;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 38px;} .No2indent{margin-left: 54px;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 54px} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 對AI下達複雜、反復修改指令不算創作行為? —美國著作權局發布AI著作權報告第2部分:可受著作權保護性 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年2月10日 由於生成式AI是根據使用者輸入的提示或稱指令(prompts),依機率分布推算生成出最有可能出現的結果,因此有人戲稱AI在每次生成時都是在隨機進行「擲骰子」,即便相同的提示也可能會得到有差異的輸出結果。為應對AI回應的不確定性和多樣性,如何下達提示,有效使用AI,為必須學習的課題。因此,有人說訓練不了人工智慧?我們可以訓練自己,但用心思考精準有效指令,費心對AI生成結果進行反復修改,就能取得著作權保護嗎?美國著作權局提出的看法,或許與大家的期待不同。 壹、事件摘要 美國著作權局今(2025)年1月發布AI著作權報告的「第2部分:可受著作權保護性(Part 2: Copyrightability)」[1]。為幫助評估AI著作領域的立法或監管措施是否必要,該局於2023年8月即發布「著作權與人工智慧議題徵詢通知(Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence)」,對外尋求對包括涉及使用受著作權保護的作品來訓練AI模型的問題、適當的透明度與揭露程度受著作權保護的作品的使用以及AI生成內容的法律定位等問題的意見[2]。在分析AI引發的著作權法與政策問題的意見徵詢結果後,美國著作權局於2024年7月31日,以數位複製物(digital replicas)主題,發布「著作權與人工智慧分析人工智慧引發的著作權法和政策議題」(Copyright and Artificial Intelligence analyzes copyright law and policy issues raised by artificial intelligence)報告的第1部分[3],並隨後於今(2025)年1月發布報告的「第2部分:可受著作權保護性(Part 2: Copyrightability)」[4]。 此報告指出現有的法律原則可根據個案判斷是否具有足夠的人為貢獻,有足夠的彈性足以解決關於AI生成內容是否具有著作權的問題,並不需要修法;當人工智慧被用作工具,且人類能夠決定作品的表達元素時,對AI生成結果的創意選擇、協調或安排,以及對生成結果的創意修改,都可獲得著作權保護;但目前使用者即使給予AI詳細的提示,也無法控制AI如何生成內容,不足以使其成為「作者」;著作保護仍須以人為創意投入,既有法令已足以激勵AI發展,沒有理由為AI生成的內容提供額外的著作權或特殊權利保護。 貳、重點說明 一、AI系統的輸出存在不可控制性[5] 當前生成式AI系統的輸出可能包括未指定的內容,在有數十億個參數的模型構建的複雜AI系統下,特定提示或其他輸入對於AI生成內容的影響存在不確定性,即使是專家研究人員在理解或預測特定模型行為的能力方面也受到限制。不僅AI生成的內容會因請求而異,而且即使具有相同的提示也是難以預測的,即使有AI系統例如Midjourney允許使用者控制生成一致的結果,在重複相同的提示時收到幾乎相同的圖像,然而即使如此也無法保證完美的一致性。 二、有辛勤努力、指示建議不等於有創造性貢獻 (一)無法僅因時間和努力而獲得著作權保護,它需要原創性 (originality),無論原創性有多麼低微 美國的著作權保護限於人類的創作(human authorship) 沒有任何法院承認非人類創造(non-human creation)的著作權。當然在使用AI的大多數情況下,人類將參與創作過程(creation process),並且在他們的貢獻符合創作資格的範圍時,能使其作品具有著作權。美國上訴法院(Supreme Court)明確表示,需要的是原創性 (originality),而不僅僅是時間和努力。在「Feist Publications, Inc. v. Rural Telephone Service Co.」案中,法院否定僅憑「血汗」(sweat of the brow)就足以獲得著作權保護的主張,但法院也認為絕大多數作品都很容易達到標準,因為所需的創造力水平極低;即使是很小的量、無論多麼粗糙、卑微或顯而易見都無妨(no matter how crude, humble or obvious’ it might be.)[6]。 (二)使用機器作為工具並不會否定著作權保護,如果作品已包含足夠的人類創作表達元素(human-authored expressive elements) 對於AI工具的使用是否影響著作權保護,美國著作權局提及在「Burrow-Giles Lithographic Co. v. Sarony」案中,法院將「作者」定義為「任何事物起源的人、創始人、製造者、完成科學或文學作品的人。(he to whom anything owes its origin; originator; maker; one who completes a work of science or literature.)」。法院確定了即使是使用照相機,攝影師也有許多創造性貢獻,包括將主題置於相機前,選擇和安排服裝、窗簾與其他各種配件、安排主題以呈現優雅的輪廓,以及喚起其所需的表情[7]。因此能否受保護的重點不在於有無使用工具,而是創造性投入的有無。 (三)「作者」必須是實際創作作品,即將想法轉化為有形呈現的表達的人,不包括只是提供詳細的建議和指示或做無實質改變轉換的人 美國著作權局在報告中指出,上訴法院在「Community for Creative Non-Violence v. Reid, "CCNV"」案中,認為:繪製設計草圖和以有形的表達媒介實現創意,使藝術家成為作者。該案的哥倫比亞特區巡迴法院明確表示,委託雕塑並提供詳細的建議與指示是不夠的,因為此類貢獻構成不受保護的想法,其不能因此成為雕塑的共同作者。而第三巡迴上訴法院在「Andrien v. Southern Ocean County Chamber of Commerce」案中, 認為原告「明確指示了副本的準備工作的具體細節」,因此「編譯只需要簡單的轉錄即可實現最終的有形形式」。因為印刷商「沒有實質改變原告的原始表達(original expression)」,法院裁定原告是「作者」[8]。 因此,該局認為儘管人工智慧生成內容不能被視為使用者與人工智慧系統的共同作品(joint work),但對於是否貢獻足夠的表達以被視為作者,提供有用的類比—僅僅向作者(AI)描述委託作品應該做什麼或看起來像什麼的人,並不是著作權法意義上的共同作者。 三、AI的創作輔助使用 美國著作權局同意,使用人工智慧作為輔助創作作品的工具與使用人工智慧作為人類創造力的替代品之間存在重要區別。雖然增強人類表達的輔助使用不會限制著作權保護,但認為需要進一步分析下列三種使用方式的差異: (1)指示人工智慧系統產生輸出的提示(prompts); (2)可以在人工智慧生成內容中感知到的表達性輸入(expressive inputs) (3)對人工智慧生成內容進行修改或安排(modifications or arrangements)。 (一)指示人工智慧系統產生輸出的提示(prompts) 由於欠缺對生成結果的控制能力,使用者即使輸入複雜的提示指令亦無法讓其成為「作者」[9]。提示本質上是傳達不受保護的思想,雖然高度詳細的提示可以包含使用者所需的表達元素,但目前的AI技術無法僅靠提示即能給予使用者足夠的人工控制,所以AI 系統的使用者無法成為生成內容的「作者」。雖然在輸入提示可以被視為類似於向受委託創作的藝術家提供指導,但在人與人之間的合作,委託者能夠監督、指導與理解受委託的人類藝術家的貢獻,但這情況目前不存在於人與AI的合作。或許將來可允許使用者對AI的生成內容取得完全的控制權,讓AI的貢獻變成固定或機械化(rote or mechanical)。 由於提示與結果輸出之間的差距,以及相同的提示可以生成多個不同生成內容的事實,進一步表明使用者缺乏對將他們想法轉換為固定表達的控制。而反覆修改提示不會改變、也無法為取得著作權提供足夠的依據,因為著作權保護的是作者身份,而不是辛勤工作。而且美國著作權局認為輸入修改後的提示與輸入單個提示在作用上似乎沒有實質性區別,對過程的控制程度都沒有改變。 不過,有些評論意見舉自然攝影作品做類比,認為即使攝影家無法控制野生動物何時進入畫面,這些作品也可能有資格獲得著作權保護。但美國著作權局認為,這與AI生成不同—攝影家的創作過程並沒有結束於他對作品的想法,其在照相機中控制角度、位置、速度和曝光的選擇,且可能進行作品的後製調修。該局指出「從(AI系統)提供的選項(生成結果)中進行選擇」不能被視為受著作權保護的作者身份, 因為「單一輸出的選擇本身並不是一種創造性的行為」。但該局也表示有時提示可以充分控制AI生成內容中的表達元素,如果AI技術進一步為使用者提供表達元素的更多控制,則結論可能會不同。 (二)富有表現力的輸入(Expressive Inputs)[10]與純粹指令不同 目前AI 系統接受以文本、圖像、音訊、視頻或這些內容形式的輸入,而可以將輸入保留成生成內容的一部分,例如修改或翻譯受著作權保護的作品。這類型的輸入,雖然亦可視為不同形式的提示,但與僅僅是傳達預期結果的提示不同。它所給的不僅是一個概念,更重要的是它限制了AI生成內容的「自主性」。因此可能提供了「更具說服力的人工干預」,而不是簡單的「將提示應用於未知的起點」。美國著作權局認為一個人輸入自己受著作權保護的作品,如果該作品在生成的內容中是可察覺的(perceptible),那麼他至少是該部分生成內容的「作者」。此類 AI 生成輸出的著作權將涵蓋可察覺的人類表達,包括可能涵蓋到作者對作品素材(material)的選擇、協調和安排。 (三)修改或安排(Arranging)AI生成的內容仍可受保護[11] 美國著作權局於報告中指出,使用 AI 生成內容通常是一個初始或中間步驟,如同其AI 註冊指引的說明—「人類可以以足夠創造性的方式選擇或安排 AI 生成的內容,以使最終作品整體構成一個作者的原創作品(the resulting work as a whole constitutes an original work of authorship)」。人類可以藉由修改AI生成的內容,使其達到符合著作權保護標準的程度,如果人類作者以創造性的方式選擇、協調和安排 AI 生成的內容,應該能夠主張著作權。例如:Midjourney 提供「Vary Region and Remix Prompting」,允許使用者使用提示來指定生成圖像的區域。美國著作權局認為此類可以讓使用者控制各個創意元素的選擇與放置的修改,是否達到最低原創性標準雖將取決於具體個案情況。但其認為就生成的內容位置可控制的案例,與純粹提示(prompts alone)情況不同,生成的內容應該受著作權保護。 參、事件評析 在美國著作權局公布其該報告之後,有網路媒體[12]以「美國著作權局定調:光靠提示詞的純AI生成圖片無法享有著作權保護,無論你下多複雜的提示詞都沒有」的標題,詮釋該報告的主旨。確實美國著作權局於該報告中,特別指出下達複雜與反復的提示,並不會影響著作權保護的取得與否的判斷。但關鍵點不在於提示本身,而是對AI生成結果的「可控制」(或可說是AI對生成結果的自主)程度。 對於AI生成結果的著作權保護,經濟部智慧財產局曾以電子郵件1070420號函指出:「著作必須係以自然人或法人為權利義務主體的情形下,其所為的創作始有可能受到著作權的保護。據了解,AI(人工智慧)是指由人類製造出來的機器所表現出來的智慧成果,由於AI並非自然人或法人,其創作完成之智慧成果,非屬著作權法保護的著作,原則上無法享有著作權。但若其實驗成果係由自然人或法人具有創作的參與,機器人分析僅是『單純機械式的被操作』,則該成果之表達的著作權由該自然人或法人享有。」,但何謂「單純機械式的被操作」?以複雜與反復的提示再擇取AI符合所需的AI修改結果,是否屬之?在目前AI工具朝向「自動化」發展的趨勢下,使用者下達提示後,多只須被動的對單一的生成結果,決定是否接受或重新下達指令,使用者只是以指令提出需求,實際的「創作行為」主體其實是AI而非人類。因此,美國著作權局於此報告中更進一步的說明使用者即使有複雜與反復的提示且有意的選擇特定結果,並不能就認定為「對結果有控制權」的創作。必須其結果可為使用者主導、控制,而非被動決定是否接受。 相對而言,在創作的保護實務上,美國著作權局告訴我們的是,人類仍然可以藉由在使用過程提高對AI生成結果的控制程度,以及生成內容的後製,使結果符合著作權保護標準。AI使用者應該盡量使用有提供具體修改控制功能的AI工具,只要有人為的事後修改,或使用過程中能具體主導AI生成的結果,我們仍然可以透過複雜與反復的提示AI,取得受著作權保護的生成結果。 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]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-2-Copyrightability-Report.pdf [2]US Copyright Office, Copyright Office Issues Notice of Inquiry on Copyright and Artificial Intelligence, https://www.copyright.gov/newsnet/2023/1017.html (last visited Feb. 10, 2025). [3]US Copyright Office, Copyright Office Releases Part 1 of Artificial Intelligence Report, Recommends Federal Digital Replica Law, https://www.copyright.gov/newsnet/2024/1048.html (last visited Feb. 10, 2025). [4]U.S. Copyright Office Copyright and Artificial Intelligence, supra note 1. [5]詳前註1,頁5~7。 [6]詳註1,頁8。 [7]詳註1,頁9。 [8]詳註1,頁9。 [9]詳註1,頁18~21。 [10]詳註1,頁22~24。 [11]詳註1,頁24~27。 [12]電腦王,美國著作權局定調:光靠提示詞的純AI生成圖片無法享有著作權保護,無論你下多複雜的提示詞都沒有,https://www.techbang.com/posts/121184-the-us-copyright-office-has-set-the-tone-that-purely(最後瀏覽日:2025/02/10)。

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