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。
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[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《健康保險可攜性及責任法》（HIPAA）係「保護個人電子醫療資訊隱私」的法規。其「受規範對象」（Covered Entity）為：使用電子方式傳送任何醫療資訊的醫療計畫、健康資訊處理機構（Health Care Clearinghouses）或醫療照護提供者。2018年12月14日，美國衛生及公共服務部（下稱：官方）發表〈公眾意見徵詢書：修改HIPAA規則以促進整合醫療照護〉（Request for Information on Modifying HIPAA Rules to Improve Coordinated Care），擬修正方向如下： （一）促進醫療行為、整合醫療照護、專案管理的資料分享 HIPAA原先僅允許受規範機關在醫療行為、支付、營運中揭露受保護健康資訊（PHI）。然而，這並不包含醫療照護或專案管理。官方傾向修法讓醫療照護或專案管理成為允許揭露PHI的情形。同時，也希望修法讓PHI的取得更具時效性，以利於病歷在受規範對象間的流通。 （二）推動親友參與解決當事人鴉片類藥物成癮和精神疾病問題 HIPAA允許受規範對象在特定條件下，向照護者（Caregiver）揭露PHI，包含緊急狀況，也包含嚴重的精神疾病。然而，許多受規範對象因為擔心違反HIPAA，而不願通知當事人的親友。這種狀況相當不利於整合醫療照護和專案管理的發展。目前官方尚未研擬出具體改善方法，希望外界可以提出方案。 （三）會計資料的揭露以存取報告代替 在當事人申請下，受規範對象或其商業夥伴應提供近六年內與PHI相關的會計資料。然而，許多受規範對象的系統無法分離出應提供給當事人的部分，只好提供整份會計資料，因而造成龐大負擔。官方擬修法，只提供當事人「存取報告」（Access Report），該報告會載明誰曾經存取電子紀錄。 （四）隱私權行為通知（Notice of Privacy Practices） 受規範對象在許多狀況下，需取得當事人隱私權行為通知的書面同意書，這次的修法希望可以減少書面同意，以利於受規範對象發展整合醫療照護。
日本政府擬建構自動駕駛實驗資料收集和共享體制日本內閣下設之日本經濟再生本部(日本経済再生本部)，為實現2017年6月於「未來投資戰略2017」所提出之建立實驗資料共享體制政策，於2017年8月31日起舉辦自動駕駛官民協議會(自動走行に係る官民協議会)，邀請政府相關部門及民間專家等關係人士，檢討自動駕駛實驗結果、實驗資料之共享，以及根據民間需求進行實驗計畫之工程管理等制度的整備方向，預計於年內針對複雜的駕駛環境制定共通指標，以釐清哪些資料是應收集之實驗資料，建構自動駕駛實驗資訊共享、收集體制。自動駕駛官民協議會預計在未來幾次會議中，針對應收集之實驗資料、標準格式、體制、實驗計畫的進程管理、官民合作事項等進行討論，並將在未來投資會議中報告檢討結果，其結果將與明年度之成長戰略一同反映於「官民ITS‧構想藍圖」(官民ITS構想・ロードマップ)中。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇，旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南（下稱《指南》）》，指南分為三大章，第一章為整體資料環境之變化；第二章為資料治理；第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇，主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出，在進行資料驅動的判斷流程時，需留意三點事項，分述如下： （一） 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人，蒐集各自的需求與課題，考量可以適用的技術與服務，並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次，盤點必要資料並確認其利用可能性，同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步，以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後，將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人，並以利害關係人的意見為基礎，進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後，基於資料分析結果進行決策。 （二） 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時，由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本，且判斷時點有時亦有其時效性，因此，在確保必要之資料時，會先檢視企業內部所持有之資料，而後確認政府機關的公開資料，如仍缺乏必要之資料，則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後，則會判斷決策所必要之資料的信賴性，其主要分為兩點，一為針對資料本身之信賴性，包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等；一為資料傳輸、編輯的信賴性，包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時，則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 （三） 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析，亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言，自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況，亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後，亦應透過監視檢視決策成效，方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等，並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策，除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外，亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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）
日本國土交通省公布「道路設置電動車充電設施指引」，促進電動車普及國土交通省於2023年5月12日公布「道路設置電動車充電設施指引」（電気自動車等用充電機器の道路上での設置に関するガイドライン，簡稱本指引），回應經濟產業省於2021年6月所公布「2050年伴隨碳中和之綠色成長戰略」（2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略），加速電動車充電設施建置，以達推動電動車普及之目的。依日本《道路法》第32條規定，在道路上或路邊設置充電設施，需向地方行政機關申請設置許可，故本指引整理機關審查時應注意事項，重點如下： 一、充電設施設置場所：應注意是否配合當地需求整合停車場，並應考量行人、自行車、車輛等之通行動線，避免影響用路人通行。 二、審查標準：審查時需注意充電設施本身與所在位置之安全性；申請人是否具備管理、維護充電設施之能力；充電設施是否提供不特定多數人使用；充電設施設置期間以5年為原則，期滿應回復原狀等。此外，若申請人係出於營利目的申請設置充電設施，應限於設置地點不會顯著影響交通或道路完整性，且可增進用路人便利等情形。 三、其他：為確認充電設施安全性，地方行政機關可額外要求申請人提出文件說明，但應避免造成申請人負擔。