智慧財產權月刊 237 期

78 107.09 智慧財產權月刊 VOL.237 論述 初探人工智慧的著作權爭議――以「著作人身分」為中心 伍、結論 目前，人工智慧生成作品已經成熟到可商業利用的水準。現行法律制度不足 以保護這種破壞性技術生成的創意作品。在人類精神文明的智慧成果為主要保護 對象的著作權制度中，人工智慧系統取代人類產出以前主要由人類著作人創作的 作品，引發無數複雜的著作權問題。對於人工智慧生成作品，「非人類作者」、 「什麼內容可受著作權保護」，以及「誰將擁有著作權」的問題仍是未知領域。 或許透過類推著作權法「聘僱著作」之相關規定，可以解決現階段人工智慧生成 作品的權利歸屬問題。然而，隨著人工智慧相關技術不斷發展，演算法日益創新， 人工智慧自主學習已在實現當中， 2017 年 10 月 DeepMind 公司公開的「 AlphaGo Zero 」即是當前顯著範例，不需要人類圍棋知識指導（只知道圍棋規則），透過 自主學習僅 3 天即達到打敗擊敗李世 乭 的「 AlphaGo 」之水平， 40 天後超越所有 之前版本的「 AlphaGo 」 64 。或許，現行著作權法體制是否足以面對未來科技發展 的挑戰實應予以檢討，若著作權法保護對象依然僅限「人類」，那麼人工智慧自 主學習產出的非人類生成作品涉及的經濟利益，是否應劃歸其他法律領域處理較 為妥適，值得深思。 64 「 AlphaGo Zero 」開發過程與相關技術介紹，建議參閱 DeepMind 公司於 2017 年 10 月發表於 《 Nature 》的論文「 Mastering the game of Go without human knowledge 」，網址 http://www.nature. com/articles/nature24270 ，或是參見 DeepMind 公司的官網訊息「 AlphaGo Zero: Learning from scratch 」，網址 https://deepmind.com/blog/alphago-zero-learning-scratch/ ；中文簡略介紹資料， 參見 陳曉莉，〈誰能擊敗 AlphaGo ？答案是具備自我學習能力的 AlphaGo Zero 〉， iThome 新 聞， 2017/10/19 ，網址 https://www.ithome.com.tw/news/117576 以及科技新報〈 DeepMind 論文 揭示最強 AlphaGo Zero ，不靠人類知識進〉， 2017/10/19 ，網址 https://technews.tw/2017/10/19/ alphago-zero-learning-from-scratch/ （ 最後瀏覽日： 2018/07/28 ）。