AI雖帶給人們極大便利，卻也引發諸多爭議，例如捏造事實、侵犯著作權及隱私權等社會倫理及法律議題。經過數年研議後，歐盟終於在2024年3月13日正式通過《人工智慧法案》（Artificial Intelligence Act，簡稱AI法案）。這是世界首部直接規範人工智慧的法案，彰顯歐盟試圖主導全世界AI技術發展的決心。
如同《時代雜誌》報導，這部法案依照風險程度，將不同的人工智慧系統分級管理──風險愈高，受到的監管就愈嚴格；而像社會評分、預測罪犯行為等直接侵犯人民基本權利的系統，則被明文禁止。另外，政府只能在特定的重大犯罪案件，例如涉及恐怖攻擊時，才能使用AI加持的臉孔掃描技術來監控人民[1] 。
考量「能力越大、責任越大」，有了前述的分級管理，才能預防AI造成難以預測的風險，例如侵犯隱私、種族歧視、大規模網路攻擊等。以下本文將聚焦在「著作權」的問題，藉此談談本法案能否緩解AI對此帶來的衝擊。
被低估的著作權問題
隨著AI輸出的文字、圖片、影片品質愈來愈高，甚至開始威脅原本人類的工作，許多創作者開始質疑AI使用資料、訓練模型時，是否確實詢問過創作者的意願？這是否是對著作權赤裸裸的侵害？當AI公司以創新之名賺進大把鈔票時，可曾考慮過他人的權益？
試想，若有一個AI系統違反了規範，頂多是服務被勒令停止，但如果AI模型本身侵害了著作權，則會影響到所有使用此AI模型的服務，故筆者認為這是AI產業最大的一顆未爆彈。
話雖如此，即使初期有AI開發商不幸夭折，整個AI產業也一定會繼續發展。就如同大家熟悉的音樂產業，雖然帶領網路下載音樂的Napster已死[2] （註二），線上音樂仍以串流的商業模式蓬勃發展。現今的AI公司中，誰將成為過往的Napster，誰又能成為現在當紅的Spotify呢？
公開透明，是避免侵權的防腐劑
依照歐盟AI法案，AI模型的開發商必須說明哪些資料被用於訓練AI模型，並提供「足夠詳盡的摘要」（sufficiently detailed summary），例如：列舉用於訓練模型的主要資料集、提供其他資料來源的敘述性說明等。
在最初的立法草案中，其實只有要求公佈受著作權保護的資料即可，不過最終版本則擴大要求揭露所有訓練資料，以便第三方行使權利。根據AI法案，新成立的人工智慧辦公室（AI office）將會提供摘要的範本給外界參考。
對AI公司來說，雖然只被要求提供摘要，而非窮盡說明所有訓練資料，但由於大型AI模型往往使用數以億計的作品進行訓練；所以即便是摘要，對企業的負擔也十分巨大。另外，由於許多資料集是由第三方提供，AI公司可能永遠無法確認它們的原始來源及正確性。
這還不打緊，更嚴重的問題是，許多資料來源幾乎可以確定是非法的，例如OpenAI用於訓練ChatGPT的Books2資料集，被強烈懷疑來自俗稱「盜版書天堂」的影子圖書館，如Libgen genesis；而Meta用以訓練LLaMA模型的Books3資料集，內容也是滿滿侵權書籍。
主動公開這些資料，不只會遭到輿論撻伐，也等於是把侵權證據向著作權人雙手奉上。這或許才是AI公司一直閉口不提訓練資料來源的真正理由。
我相信當初開發AI的研究人員可能沒想太多，或完全輕忽了著作權的風險。就算撇開著作權不談，創作時如果參考了他人的內容或想法，也該列出出處以表揚有貢獻的創作者。這不只是約定成俗的慣例，也是基本的禮儀。即使生成式AI在技術上無法做到這點，起碼應該讓公眾知道產出的內容「可能」參考了哪些作品吧？OpenAI及Meta如果直接使用盜版內容來訓練AI，又以窒礙難行當作藉口拒絕提供資訊，或是以阻礙創新為由威脅監管機構，可能難以服眾。
著作權人有說「不」的權利
除了前述規範，AI法案還要求開發商必須遵守歐盟《數位單一市場著作權指令》第4條第3款。這個條款，讓第三方在進行「文字和資料探勘」（Text and Data Mining）時，不必擔心侵害著作權；但前提是，如果著作權人主動表示要「退出」（opt-outs），不想讓自己的創作被利用，AI公司就必須尊重其意願。
法案採取這樣的作法，是很重要的決定，代表歐盟為了不阻撓AI產業的發展，允許廠商在符合法規的前提下，能用前述方式訓練模型。
不過下一個問題是：訓練AI模型涉及到成千上萬的著作權人，每個人表示「退出」的方式或許各有不同，而目前也不知道哪些「退出」方式是符合標準的，所以還須等待進一步的指引。
不過在AI法案中，已經明文要求開發商使用「最先進的技術」來辨識、尊重著作權人的退出要求（也許在網頁放置一段簡單的文字就足夠了？）。這似乎意味歐盟傾向把責任交給AI公司，畢竟他們才是現在佔人便宜的那一方，對吧？
過往當AI公司被質疑擅自使用他人創作時，最常見的抗辯就是「向如此多的著作權人取得授權，是不可能的事」。但即使是為了追求創新，也至少該做合理的努力。舉例來說，OpenAI提供了完整的說明，讓著作權人在網站使用robots.txt的標記，以避免被OpenAI的網路爬蟲給索引。這是所有 AI 廠商最起碼應該嘗試去做的。或許政府應該說：「嘿！已經給了你們不少時間，是時候約束一下自己了。」
有人認為，AI反而鬆綁著作權的桎梏？
事實上，許多開放文化的愛好者十分歡迎生成式AI的到來。目前大多數國家認定只有人類創作的內容可以享有著作權，所以如果可以將原本帶有著作權的內容藉由AI轉化，並以新的形式出現，藉此逃脫現行著作權法的限制，就可以成為打開創作自由，甚至是言論自由的突破口。別忘了，在訓練完成的語言模型中，單一的訓練資料無法與其他內容區分開來，所以產出的內容也幾乎不可能追溯是源自何處。
而為了鼓勵開發商將AI模型開源，AI法案提供了額外的豁免。如果是開放給公眾自由存取、修改和發布的AI模型（例如Meta的LLaMA模型），就不需要揭露訓練資料的內容。當然，只是標註「開放原始碼」肯定是不夠的。由於軟體業界對於「開源」有不同的標準，我們也期待未來的 AI 監管單位能盡快讓公眾知道要使用何種授權條款，才能符合 AI 法案所定義的開源模型。
然而，AI工具已開始威脅到許多職業，如果連模型也被科技巨獸所壟斷並攫取所有的商業利益，顯然令人難以接受。相較之下，生成式AI運用人類的集體智慧來產生更多有價值的內容，這與開源軟體的精神不謀而合。這些將成果貢獻給公眾的開源模型，任何人都能使用，即使同樣存在爭議，至少是「大家的模型」，聽起來是不是真的比較討人喜歡？
科技巨頭及國家間的博弈
人工智慧如同疫情期間的半導體，已經成為國安議題，沒有任何國家敢在賽道中落後。2023年，法國總統馬克宏直言：擔心歐盟在AI領域的競爭能力落後美國與中國，就是最真實的寫照。
雖然歐盟不斷強調AI法案的重點是讓人工智慧更安全、可信賴，但真實的目的還是是想把歐盟打造成一個最有利於AI發展的環境。
筆者認為，AI對社會及文化的衝擊還只在很初期的階段，如果不提前設定好框架而放任AI恣意發展，日後一定會造成社會對立，最終傷害到AI產業，所以歐盟的確踏出了重要的第一步。
歐盟已經決定在既有的著作權框架下管理AI，而暫時不對著作權法進行大刀闊斧的改革。而其他國家是否會選擇與歐盟相同的管理框架呢？
過去歐盟已經透過極為嚴格的《一般資料保護規則》（GDPR）管制個人資料的利用，影響了所有大型企業雲端服務的發展，其他世界強權是否能接受歐盟再次於AI領域設定國際標準？
OpenAI執行長之前曾表示，如果無法完全符合歐盟規範，有可能導致ChatGPT這家美國公司退出歐盟市場。我一向不喜歡陰謀論，不過這或許是歐盟暗自期待的結果之一？
對AI新創企業，例如專精於圖像生成的Midjourney來說，要謹記Napster的教訓，只要一有閃失，就會消失在科技的洪流中。即使對資源充裕的科技巨頭來說，違反規定所衍生的成本，可能也是切膚之痛。例如Meta在2023年，就因違反前述的歐盟《一般資料保護規則》，而被愛爾蘭政府處以高達12億歐元的罰款。
關於透明度要求，筆者認為揭露訓練資料是相當合理的，也難以想像有什麼正當理由不去配合。即便對AI公司來說是個龐大負擔，但在「AI是否會毀滅人類」都成了要嚴肅回答的話題時，試問誰能忍受、放任AI模型永遠是個黑盒子？更別說科技巨頭早以透過AI開始獲利，實在沒有裝聾作啞的權利，也必須站出來面對潛在使用盜版內容的問題。
不過，由於AI法案提供了著作權人拒絕提供訓練資料的管道，如果許多擁有大量高品質內容的公司選擇不與AI公司合作（例如已經與OpenAI對簿公堂的紐約時報），可能造成訓練資料中低品質內容的比例上升，而使生成式AI所產生內容的品質及正確度下降；又或是AI公司須付出更高的費用來取得授權，使目前的 AI 商業模式無法持續。
在風風雨雨中，AI法案應該算是歐盟給人工智慧產業的合理方案。如果AI公司還不買單，很容易就會被解讀為利用法律的漏洞謀利，而遭致更大的批評。
值得注意的是，完全開源的AI模型可以承受較低的監管壓力，這是否會促使更多業者跟隨美國的Meta、法國的新創Mistral AI採取開源路線？或是雙線並行，像Google一樣同時開發私有的Gemini及開源的Gemma模型？而在圖像生成領域，Stable diffusion早已是最佳選擇之一，與Midjourney及DALL·E分庭抗禮。
筆者猜測，未來會有更多AI模型選擇開源，不過無論我的猜測是否準確，AI的巨大浪潮都不會停歇，即使要花費鉅資多方押寶，也一定要站在浪頭之上。
（作者為對智財有著無限熱情、喜歡攪動同溫層的年幼大叔。台灣大學植病所碩士、倫敦大學智財管理碩士。曾任上市醫材公司法務主管、英國顧問公司產業分析師、科技業專利工程師。台灣專利師。近期興趣是研究 LLM 以彌補讀不到法學碩士的遺憾。）
[1] 其實，歐盟早在 2021 年，就啟動了 AI 法案的倡議。只是在當時，人工智慧仍被視為小眾領域，關注的應用主要也侷限在文字、影像辨識等。然而 2022 年底 OpenAI 推出 ChatGPT 後，這個看似萬能的聊天機器人震驚了全世界，其展現的強大能力及泛用性，也讓歐盟的 AI 法案備受各方囑目。
[2] 若要更明瞭著作權對新興產業的潛在威脅，我們可以重回1999年，一個名為Napster的公司曾經橫空出世，讓全球用戶能夠輕易地下載、聆聽他人所收藏的音樂。這個服務在幾個月內橫掃音樂產業，在極盛時期有高達8千萬註冊用戶，所佔用的網路頻寬甚至癱瘓了多個大學宿舍的網路。但就是因為侵犯著作權，Napster在誕生後2年後就被勒令停業，曾經輝煌的獨角獸在轉瞬間化為泡影。換言之，從約1995年開始，MP3格式的音樂開始流行，並隨著網路的快速發展不斷擴散。Napster進一步利用P2P技術，突破了音樂難以被搜尋到的瓶頸，宣告線上音樂正式起飛。但當時的音樂產業及著作權法規，還未能完全跟上此一變化，因此導致一連串的音樂著作權訴訟問題。這聽起來是否與現今的AI產業有點類似？那個時期，美國通過了《數位千禧年著作權法案》，以平衡創作者的權益、公眾利益和新興產業的發展。同樣的，現在世界各國都急於建立的AI監管方案，也是在為人工智慧產業的未來發展鋪路，以免國內的AI產業落到國際的後段班，甚至如同Napster般急速殞落。
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