生成式AI與著作權法上的合理使用問題
| 筆者在2024年5月曾寫作一篇文章，解釋為何美國《紐約時報》對OpenAI及其合作夥伴微軟提出的訴訟中，指控OpenAI大規模使用其報導訓練AI模型ChatGPT的行為，可能構成合理使用。2025年6月23日，Anthropic也被三名作者提起訴訟，控訴該公司使用書籍訓練其模型–Claude的行為侵害著作權。 美國加州北區聯邦地區法院的簡易判決(summary judgement)應證了筆者的看法，認定：使用受著作權保護的資料訓練AI模型，構成合理使用。但法院也提出了另一個值得思考的問題。首先，我們來回顧一下，合理使用的定義是什麼？為何使用資料訓練AI構成合理使用？ | |
| 訓練AI為何侵害著作權？ | |
| 合理使用是一種抗辯。意即，若侵權行為根本不存在，就沒有主張合理使用的必要。要使用資料訓練AI，必須反覆複製原始著作，並儲存在不同資料庫，這個行為侵犯著作權法的重製權。若AI產出的內容與原始著作相似（NY Times v. OpenAI案即是如此），則另外涉及改作權及公開傳輸權。 | |
| 合理使用的定義： | |
| 在美國法律中，合理使用是著作權的「安全閥」，目的在於平衡作者的權益與公共利益。判斷時會考量四個因素： | |
| 1. | 使用目的與性質：是商業目的，或非營利教育目的？ |
| 2. | 作品性質：虛構奇幻文學比寫實報導更受保護。 |
| 3. | 使用的質與量：取用了多少？取用的部分是否為著作的核心？ |
| 4. | 市場影響：是否對原作的潛在市場價值產生影響？ |
| 合理使用的精神並不只是在保護被告，更有促進科技發展與言論自由的公益性。 | |
| 過往新科技與著作權法交鋒的案例： | |
| AI相關訴訟雖然還在起步階段，但是在過去，網路搜尋引擎還是新科技的時候，就有出現過類似的爭議，法院並因此發展出「轉化性合理使用」的概念，殊值參考。值得一提的代表案例有： | |
| • | Kelly v. Arriba Soft（1999） 搜尋引擎廠商Arriba Soft將網路上的圖片製成縮圖，用以顯示搜尋結果。攝影師Kelly告搜尋引擎用縮圖顯示她的作品，剝削原著作的經濟價值。法院認為，原著作的創作目的是美感與藝術，Arriba Soft將攝影著作轉化成電子化資訊，其目的是構建搜尋引擎、完善用戶的搜尋體驗，與原著作截然不同而有高度轉化性，所以屬合理使用。 |
| • | Perfect 10 v. Google（2007） 成人雜誌出版社認為Google搜尋結果中的縮圖影響了市場。雖然下級法院認同，但上訴法院翻轉，強調Google提供的是「電子化工具」，用途不同，公益性更大。 |
| • | Authors Guild v. Google（2015） Google Books欲建立一個線上圖書館。透過掃描整本書，讓讀者得以透過搜尋片段，使讀者可以用搜尋引擎尋找他們想要的書，或其中某一個片段。法院認為，雖然Google掃描了整本書，但因為功能完全不同（幫助找書，而不是取代買書），且公益性高，加上Google的搜尋結果僅會揭露整本書的某些零散的片段。縱使人們可以透過反覆搜索的方式，將零散的片段拼湊成一本完整的書，這個方法不但費時費力，還必須先讀過整本書才有辦法做到。因此，Google Books不能取代原著作的市場價值，因此構成合理使用。 |
| 這些判例的共同點是：科技公司雖然透過複製原告的著作，而獲得龐大的商業利益，但是其使用方式與原著作的用途截然不同，並非單純盜版，而是利用原著作發展、健全一項嶄新的技術，具有高度轉化性，所以得到合理使用保護。 | |
| 把這些標準套回著作權人與AI公司的官司，例如NY Times v. OpenAI法院可能會這樣思考： | |
| • | 使用目的 新聞的功能是揭露真相；ChatGPT的功能是模擬語言、回答問題。兩者目的不同，具有高度轉化性。 |
| • | 作品性質 新聞屬於「寫實作品」，法律上保護力比虛構小說要低。 |
| • | 使用比例 大型語言模型必須用完整的文章前後文訓練，就像搜尋引擎必須將完整的整篇文章或照片抓入資料庫一樣，雖然使用的質與量均大，但手段與目的相符，且具備必要性。 |
| • | 市場影響 欲證明讀者因為使用ChatGPT，所以放棄訂閱紐約時報，要建立這段因果關係非常困難，畢竟影響訂閱數消長的因素繁多。況且，紐約時報在訴訟上也主張，自己是講求精準與平衡報導的媒體，ChatGPT則時常捏造不存在的來源，容易產生「幻覺」。既然ChatGPT無法主動挖掘新聞並精準報導；紐約時報也無法以自然語言隨時與用戶聊天，兩者的服務與市場都截然有別，很難說會直接取代。縱使用戶能透過反覆提問，拼湊出一篇完整的紐約時報報導，但這麼做不但費時，還必須先讀過完整的報導才有辦法做到，就跟Google Books的例子一樣。 |
| 綜合來看，OpenAI的合理使用抗辯成功機率並不低。 | |
| 結論： | |
| 回到Anthropic的案子，該案的簡易判決一方面認定，培訓大型語言模型的使用被認定為「轉化性使用」而構成合理使用；將合法購買的印刷書轉成數位形式供中央資料庫使用，也屬合理使用，但從盜版網站下載未經授權的書籍構成侵權，不屬合理使用。此類未經授權的數位複製行為對原著作的出版市場造成破壞，法院難以支持Anthropic的合理使用辯護。 生成式AI的運作，離不開大數據，市面上主要AI模型的訓練資料，基本上都已經涵蓋人類過去創作的所有文字著作。在文字著作耗竭後，AI模型仍未臻完美，故AI公司轉向將影音轉為文字、以AI訓練AI等方式，繼續擴大其資料庫。正因為AI的訓練資料是如此龐大，若必須逐一取得授權，AI公司的訓練成本將高到難以承受，整個產業可能因此停擺。因此，未經授權大量使用有著作權保護的著作，甚至下載盜版著作來訓練模型，可謂AI公司的原罪。 上開案子不只是著作權人與AI公司間的私權爭執，更是左右AI產業生死存亡與產業型態的關鍵戰役。世界各國都致力於發展AI產業，在強烈的現實需求的驅動下，若AI公司評估，在嚴格執行著作權法的A國家訓練模型，將導致成本不堪負荷，公司想必會將產業移往較不嚴格的B國家，藉此降低訓練成本。這會造成關鍵技術的轉移。各國的立法者想必會考慮到這種情況，或許未來會出現新的法律制度，例如像當年的《數位千禧年著作權法》（DMCA）一樣，替AI公司設計免責機制，使該國在AI的浪潮中保有其競爭力。因此，AI公司與著作權人的戰役，不僅僅是法律面的問題，更是立法面、政策面，甚至大國博奕的問題。 |
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蔡億達 律師
2025/9/22