隨著生成式人工智能（AIGC）技術的快速發展，AI不僅能生成文本、圖像，還能創作音樂、視頻等豐富的數字內容。這些技術的廣泛應用為創意產業帶來了巨大變革，但同時也引發了對版權風險的深刻關注。本文將探討應用AIGC所面臨的版權風險及挑戰，並以在之前的文章介紹過的OpenAI、MidJourney、Stable Diffusion和RunwayML等平台為例，分析如何應對這些風險。

AIGC與版權風險

當我們談論AI生成內容（AIGC）時，無論是文字還是視覺作品，它們都是基於大量數據進行訓練的。想像一下，AI模型就像一個學習者，為了變得聰明，它需要先學習大量的資料，這些資料包括書籍、文章、圖片等。這就像學生在學習寫作或繪畫時，會參考很多範例。然而，這些資料庫中往往包含很多受版權保護的作品。這意味著AI在學習和創作時，可能會不經意地模仿或再現這些受保護的內容。以OpenAI的ChatGPT為例，它是透過學習大量的文本資料來進行訓練的，這些資料中可能有許多是網上的文章或書籍，這些都是受版權保護的材料。

當AI生成的內容與現有的作品非常相似，或直接使用了受版權保護的內容，就可能會涉及侵權問題。為了減少這種風險，開發者通常會在模型訓練和使用過程中加入額外的措施，比如篩選掉明顯的侵權內容、限制AI的生成範圍，或者在生成內容前後進行審查。然而，AI模型的訓練過程就像是一個不斷學習的旅程，開發者無法百分之一百確保它學到的是合適和合法的東西，而在創作時不小心侵犯他人的版權。

這也是為什麼許多媒體公司和代表作者利益的組織，如紐約時報等，對OpenAI提起法律訴訟。Getty Images也因为Stability AI未經許可使用其圖片訓練AI模型Stable Diffusion而提起訴訟。不過，也有不少出版商如《金融時報》、《財富》雜誌等，選擇與OpenAI或其他AI新創公司簽署授權協議，允許他們在產品中使用並引用內容，以換取收入。據報，OpenAI給予新聞機構的年度授權金介於100萬至500萬美元之間,而梅鐸旗下新聞集團的協議金額據傳超過2.5億美元。

商業化應用中的版權問題

隨著AIGC技術在商業領域的迅速普及，版權問題的複雜性也隨之增加。企業和個人越來越多地依賴AI技術來生成市場營銷材料、音樂、影片等創意內容，這些應用有助於提高效率和創造力，但同時也帶來了版權風險。在這些商業化應用中，未經授權使用他人受保護內容的可能性成為一個關鍵問題。例如，一些廣告公司利用MidJourney生成的圖像來創作廣告素材，雖然MidJourney提供付費帳戶用戶商業授權，但其生成內容的版權歸屬和合法使用範圍仍存在爭議。這樣的情況要求企業在使用AI生成內容時需格外謹慎，以避免可能的法律糾紛和隨之而來的經濟損失。企業應該考慮採取措施，確保所有使用的AI生成內容均經過適當的版權審查和授權，並建立明確的內部政策和流程來管理這些風險，從而在享受技術帶來的便利的同時，保護自己的合法權益。

AIGC技術為創作和數字媒體領域開啟了廣闊的可能性，同時也引發了新的版權挑戰。要推動AIGC的可持續發展，必須在技術創新和法律合規之間取得平衡。通過增強版權保護意識、提高透明度以及進行版權清查，我們可以有效地降低AIGC帶來的版權風險。接下來的三篇文章中，筆者將深入探討AIGC的版權影響及其風險管理策略。

撰文：陳迪源

香港創科發展協會創會主席、自由黨中央委員