首頁 > 人工智慧
articles

知識分享

人工智慧

初探 AI 對音樂相關著作權及產業的影響

初探 AI 對音樂相關著作權及產業的影響

自留聲機於 19 世紀末發明開始，音樂從藝術與民俗文化的場域逐漸演變成為流行文化，最終形成了我們今日所見的音樂產業，使得音樂創作的產物創造了驚人的產值。從法律的層面來說，音樂創作的產物由於具有人類智慧創作的特性，因此被歸類為文化性質的智慧財產，主要受到文化性智慧財產權法律，也就是著作權法的保護，享有著作權法所保障的各種⋯
2023/12/25
創用CC授權資源投入AI訓練的法律議題－以國家文化記憶庫資源為例(3)

創用CC授權資源投入AI訓練的法律議題－以國家文化記憶庫資源為例(3)

四、 創用CC授權資源可能涉及之其他法律問題 創用CC授權係為讓權利人得以方便、簡單將其著作釋出讓大眾利用之授權模組，僅處理著作權之問題，若個別著作另涉及其他權利，例如肖像權、隱私權、個人資料、原住民族傳統智慧創作等，應再個別另行處理。舉例而言，若創用CC授權資源包含他人肖像，則原則上應取得他人同意才能用於AI訓練之中⋯
2023/09/22
創用CC授權資源投入AI訓練的法律議題－以國家文化記憶庫資源為例(2)

創用CC授權資源投入AI訓練的法律議題－以國家文化記憶庫資源為例(2)

三、各項創用CC要素投入AI訓練之問題 創用CC授權模組共包含四種授權要素，分別是姓名標示（BY）、非商業性（NC）、禁止改作（ND）以及以相同方式分享（SA），再由前述四個授權要素，組成六種常用的授權方式，包括「姓名標示」（CC BY）、「姓名標示─非商業性」（CC BY-NC）、「姓名標示─非商業性─相同方式分享」⋯
2023/09/22
創用CC授權資源投入AI訓練的法律議題－以國家文化記憶庫資源為例(1)

創用CC授權資源投入AI訓練的法律議題－以國家文化記憶庫資源為例(1)

一、前言 ChatGPT、Midjourney等生成式AI，因為貼近民眾日常生活，在跨語言的翻譯、摘要、圖像生成等領域已具有相當成熟的應用，成為當前最受矚目的人工智慧領域。但也正因為生成式AI大幅拉近人們與人工智慧的距離，除了生成式AI創作成果是否受著作權保護之外，開始有更多人在關注生成式AI預訓練的大量資料，若屬於受⋯
2023/09/22
是人類還是AI？生成式AI對創作保護法制的衝擊(下)

是人類還是AI？生成式AI對創作保護法制的衝擊(下)

◎賴文智律師會計研究月刊 (accounting.org.tw) 三、著作權法僅保護具體表達不保護抽象的思想、方法 著作權人另一種能夠主張權利的方式，是針對使用者利用ChatGPT、MidJourney等產出的成果，依侵權的規定處理。對於使用者直接將他人著作提供予生成式AI進行創作產出，很容易判斷構成著作權的侵害（重製⋯
2023/05/04
是人類還是AI？生成式AI對創作保護法制的衝擊(上)

是人類還是AI？生成式AI對創作保護法制的衝擊(上)

◎賴文智律師會計研究月刊 (accounting.org.tw) 人類借助工具創作的歷史，走到生成式AI（Generative AI）的技術，如近期非常熱門的ChatGPT、MidJourney等，終於來到一個臨界點，人類透過自然語言在輸入的提示欄位鍵入對話或關鍵字，即時產生出來的AI創作成果，在不需要檢驗其正確性的創⋯
2023/05/04
棋譜是否受著作權保護？李世石都已經跟上NFT熱潮啦！

棋譜是否受著作權保護？李世石都已經跟上NFT熱潮啦！

◎賴文智律師博客來購書連結：《當文創遇上法律：智慧財產的運用》、《當文創遇上法律：讀懂經紀合約書》、《當文創遇上法律：讀懂IP授權合約》 打譜、詰棋、對奕大概是每位學圍棋的高手成長必經之路，託網際網路之福，幾乎所有高手的精采對局的棋譜，都能夠在各大圍棋網站上找得到。2021年5月11日韓國區塊鏈創業公司22nd Cen⋯
2021/05/21
從歐盟的AI白皮書與資料策略看AI發展的管理框架(上)

從歐盟的AI白皮書與資料策略看AI發展的管理框架(上)

歐盟執委會於2020年2月發布兩份資料，分別是《人工智慧白皮書(White Paper on Artificial Intelligence)》以及《歐盟資料策略(European Data Strategy)》，計畫在人工智慧與數據經濟的國際法規標準的競爭搶占先機的企圖非常明顯。AI與Big Data相關產業的發展，⋯
2020/10/08
從歐盟的AI白皮書與資料策略看AI發展的管理框架(下)

從歐盟的AI白皮書與資料策略看AI發展的管理框架(下)

三、歐盟《人工智慧白皮書》對於高風險AI未來管理的可能方向 歐盟《人工智慧白皮書》對高風險性AI應該如何以法律規範，除再次強調歐盟對於基本權的基本價值與規範之外，也具體提出幾個不同面向的考量，相當值得台灣AI產業留意： (一)訓練資料(Training data)： 由於多數AI系統的功能、運作及決定依賴該系統訓練所使⋯
2020/10/06
請輸入關鍵字