AI（人工智慧）科技迅猛發展，挑戰長年以來，被美國保護智慧財產權（IPR）思潮所影響的國人腦袋。生成式AI，尤其是LLM（大型語言模型）需要用到龐大資料庫，國人過往對智財權的觀念還是理所當然嗎？
財團法人新世代金融基金會董事長陳冲撰文提醒，我國需要一個打破AI與IPR情結的本土方案。以下為陳冲以「AI與IPR的情結」為題，於今（9）日發表的文章全文內容：
九月聆聽甫卸任數位發展部黃部長一場有關AI的演講，提到白宮新任科技顧問Michael Kratsios在AI Action Plan中，不滿智慧財產權阻礙大型語言模型的運作，必須要有所改革，不禁想起一些往事。
戰後嬰兒潮成長的世代，常將智財權視為理所當然，當生成式AI進入人類生活，開始發現純由機器產生的AI作品，似不能享有「人」才能擁有的智財權，也才開始反思智財權本質是在保護創新？還是妨礙創新？2007年我在一場研討會中，政治不正確地提到2005年Joseph Stiglitz的一篇文章：Intellectual Property Rights and Wrongs，當時很多人也許不喜歡JS的論點，但都被文章題目所吸引。
JS用詞充滿機鋒，不但望文知義，而且巧妙運用Right的字義，一方面是智財權的「權利」，另一方面則是對錯的「對」，明眼人一看就知JS是在挑戰智財權的正當性。
美國高舉智財權大旗，因美企擁諸多專利
世界主要國家均立法保護智財權，而美國在國際上向以捍衛智慧財產權著稱（早在1987年即將專利保護入憲），並主導WIPO（世界智財組織）的成立與運作，其原因固然在鼓勵原創，但畢竟也與美國企業擁有諸多專利有關。
二十一世紀以來，情勢易轉，中國大陸成為專利大國，人們開始反思，過去對智財權的保護，是否過當？而且任何智財權的發生，也都基於前人的智慧，真正完全原創，恐怕是鳳毛麟角，智財權的保護是絕對的嗎？
智慧財讓公共財私有化，不利市場競爭
記得在2007年，本人在報端一篇文章「智慧財 公共財」，就曾援引JS的前揭研究及2003年巨著The Roaring Nineties的論點，智財保護有將公共資源（長年累積的智慧）私有化之嫌，也破壞市場經濟的競爭基礎。
JS曾多次舉藥品專利為例，認為知識的獨佔，形成經濟效率降低，進而影響創新，JS等經濟學家也常引用傑佛遜總統的名言：「知識就像蠟燭，以蠟燭點燃另一根時，本身的光不會減損；知識不應享有專利，而所謂專利反會限制知識的傳播與利用」，其實JS並不是反對智財權，而是希望有更全方位的討論與規劃。當然不能忽略所有的創意或原創，其實也都是前人智慧的累積，談專利保護就應該有適當的寬容，豈不聞伏爾泰曾說：Originality is nothing but judicious imitation（原創不過是合法的仿冒）。
智財權的保護，既然是有利美國的傳統課綱，Kratsios又為何在AI議題上認為智財權是個障礙？其實早在2024/4/14經濟學人雜誌刊出一篇專文Generative AI is a marvel. It is also built on theft？生成式AI需要爬梳大量資料，其中有許多資料都尚在著作權保護範圍內，這種爬梳又何嘗不是竊用的行為？各國在早期制定的著作權法下，壓根沒有考慮到生成式AI竟能「學習」的課題。
LLM需利用大量資料，挑戰學習與重製界線
其實近年國人也有人關注類似議題，只是長期被智財權的絕對排他性所沉浸，一時不易突破。創作訓練AI，尤其是LLM（大型語言模型），利用的資料庫極大，不易一一取得授權，該行為又非著作權法第44至63條所涵蓋，至如將重製納入同法第65條的合理使用（fair use），恐怕又要折騰智財權法院好一陣子。
早在今年五月間，前身為臉書的美國Meta公司贏得對十三位作者的訴訟，判決揭示AI可以向享有智財權的書本、影片、音樂「學習」（learn），但不能「重製」（reproduce）其內容，的確是一突破，至於如何在學習與重製間，有一明確界線，恐又須個案再認定。 （相關報導： 周小川、潘功勝施無影腳 陳冲：台灣情況令人擔心 ｜ 更多文章 ）
記得去年十二月，我在世新大學的演講以及報端一篇專欄，均建議在AI基本法中，宜一併研議個資法、著作權與智財權法的修正，欣見今年八月數發部已完成「促進資料創新利用發展條例」草案的預告程序，異曲但也同工，前有歐盟的EU AI Act可資參考，後有美國AI Action Plan可資借鏡，期待我們可以早日有個打破AI與IPR情結的本土方案，在鼓勵創新與資料濫用間有一平衡！
