浅析生成式人工智能输入和输出涉及著作权问题——国内首例AIGC著作权纠纷判例与国外案例对比

2024-02-20 16:30:00
谁能预测AI的发展?谁又能预测未来?

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作者 | 王兴  北京市乾坤律师事务所

编辑 | 布鲁斯

2023年11月,北京互联网法院作出国内第一例生成式人工智能(AIGC)作品著作权的判决[注1,简称11279号案]不仅引发国内广泛讨论,为OpenAI、ChatGPT等当下焦点话题增加热度,国外对此判例也高度关注。英国Sussex大学知识产权法学者兼世界知识产权杂志主编安德烈斯·瓜达穆兹(Andres Guadamuz)博士撰文写道:这一判决为全球更广泛的人工智能版权辩论提出了重要观点,它明显扭转了美国版权局关于人工智能生成作品的可版权性的趋势。瓜达穆兹博士还幽默表示自己好像已经听到上千个键盘咔嗒咔嗒敲击声——学生们在论文中引述这个出名的判决[注2]。美国Sheppard Mullin律师事务所的律师基思·凯利(Keith Kelly)认为:虽然该判例的法院推理存在争议,但其结果在某种程度上可以被视为促进了知识产权的执法;对于人工智能生成图像的版权性可能具有持久的先例价值[注3]。AIGC技术是基于数据构建不同的训练大模型,然后将数据不断地以算法训练方式“投喂”给大模型,最后,拥有一定语言能力/语义理解的大模型可根据客户需求生成文字、图片、声频、视频[注4]。AIGC涉及著作权纠纷主要在AIGC获取训练数据(输入端)和AIGC生成内容(输出端)两个阶段。本文通过案例对比浅要分析AIGC输入和输出涉及著作权问题。

说明:考虑到通常表述和翻译习惯,本文引述我国和日本法律案例时,使用“著作权”;引述英美、欧盟法律和案例时使用“版权”

一、AIGC获取训练数据(输入端)涉及著作权问题

1.美国法律规定及相关案例

AIGC输入端著作权纠纷的争议焦点在于,大模型利用他人作品(数据)训练是否侵犯他人著作权以及是否属于合理使用。目前国内未见有案例,国外已有诉讼出现。如:Thomson Reuters诉Ross Intelligence,Authors Guild诉OpenAI,Chabon诉OpenAI,Tremblay诉OpenAI,Andersen诉Stability AI,Getty Images诉Stability AI,Huckabee诉Meta Platforms,Kadrey诉Meta等案件。通过CourtListener检索查询显示,这些案件都还在审理中,法院尚未作出裁判结果。这些案件中原告主张,被告未经授权使用(复制)其文字、图形等作品作为训练数据用以训练大模型侵犯了原告作品的版权;而被告基本上引用合理使用进行抗辩。

美国《版权法》第107条规定:以复制品、录音制品或其他方式用于批评、评论、新闻报道、教学、学术或研究等目的不构成侵犯版权;该条规定了合理使用的四要素:

  • 使用的目的和性质,包括这种使用是商业性质的还是用于非营利性教育目的;

  • 受版权保护作品的性质;

  • 与整个受版权保护的作品有关部分的数量和实质;

  • 使用对受版权保护作品的潜在市场或价值的影响。

美国版权局“合理使用索引”中对各要素进行说明:

  • 并不是说非营利教育或非商业性使用就是公平,商业性使用就是不公平,法院将权衡使用目的、性质及其他要素;

  • “变革性/转换性使用”(transformative uses)更有可能被认为是公平;

  • 具创造力和想像力的作品比事实作品(技术文章或新闻项目)更不易得到合理使用的支持;

  • 使用作品的数量虽是合理使用的考量因素,但主要看是否选择使用作品的重要部分或核心;

  • 未经许可使用原创作品是否变得普遍,以及在多大程度上损害了作品当前市场、未来市场。[注5]

美国第九巡回法院《民事诉讼陪审团示范手册》中,对于版权的合理使用也做了清晰阐述并列举案例[注6]。

“变革性/转换性使用”是美国法官皮埃尔(Pierre N.Leval)在1991年编写的《迈向合理使用标准》(Toward A Fair Use Standard)法律评论文章中首次提出;皮埃尔指出“二次使用增加了原作的价值——如果引用的内容作为原材料,在创造新信息、新美学、新见解和理解的过程中进行了转化——这正是合理使用原则旨在保护丰富社会的活动类型”[注7]。1994年,美国联邦最高法院在Campbell诉Acuff-Rose音乐公司案中,首次采纳了“变革性/转换性使用”规则,判定2 Live Crew说唱乐队采用滑稽模仿(戏仿)方式使用Acuff-Rose的歌曲“Oh, Pretty Woman”创作新歌曲“Pretty Woman”属于合理使用。法院在该判例中强调:新作品是否只是“取代”原始创作的对象……或是添加一些新的东西,具有进一步的目的或不同的特征,用新的表达、意义或信息改变原作;换句话说,新工作是否以及在多大程度上具有“变革性”;新作品的变革性越强,其他因素(如商业主义)的重要性就越小,这些因素可能会影响合理使用的发现[注8]。

实证研究表明,自Campbell案以来,变革性/转换性使用在合理使用判例中逐渐占主导地位;变革性/转换性使用决定作为一个整体占第107条下所有合理使用决定的51.7%,近年来,这一比例已上升至接近90%;第二巡回法院和第九巡回法院就共同贡献了所有变革性/转换性决定的60%[注9]。尽管变革性/转换性使用分析发生了变化,但新作品是否通过添加新的表达方式或意义来改变原作仍然是分析判断的核心。

在前述AIGC输入端的著作权纠纷案中,美国法院是否仍采用变革性/转换性原则,判定AIGC未经授权使用作品进行大模型训练为合理使用。我们将拭目以待。

2.英国和欧盟法律规定

英国《1988年版权、外观设计和专利法》第28A条规定,临时、短暂复制文艺作品,这种复制是网络传输技术过程不可或缺,并有合法使用目的且不具有独立经济意义,则不侵犯版权;该法第29A条规定,允许为非商业性研究而进行文本和数据挖掘(Text Date Mining)的复制[注10]。在“版权例外”(Exceptions to copyright)中明确,出版商和内容提供商采取维护网络安全或稳定的措施不应阻止或不合理地限制研究人员进行复制文本和数据挖掘,但规避版权所有者为防止盗版而采取的技术保护措施(TPM)非法[注11]。此外,《英国人工智能产业的发展》报告中提到:商业公司使用AI对文本和数据挖掘有利于研究界和社会公共利益;因版权原因不能利用已公开作品(数据)作为训练数据,这将限制AI在具有高潜在公共价值领域的使用,也降低了已发表作品和研究的可利用价值;政府在制定版权例外中应考虑这一价值[注12]。

欧盟在2019年4月通过修订的《单一数字市场版权指令》中,要求各成员国提供例外或限制,以便复制和提取合法可获取的作品和其他客体进行文本和数据挖掘[注13]。

3.日本法律规定和研究

日本著作权法第30条之4款规定:利用作品或数据进行数据分析而不涉及人类感官感知作品中所表达的内容,或其他非个人享受或引起他人享受该作品中表达的思想或情感的情况下,可以以任何方式和必要的程度利用作品[注14]。日本文化厅2023年组织的“AI与著作权”研讨会材料表明:日本法律及学界认为,版权人从其作品中获得的经济利益来自于为了满足智力和精神需求效用的消费者所支付,而AI收集查找分析版权作品不能视为有享受感知作品表达的欣赏目的,它原则上不会损害权利人的利益;因此,未经著作权人许可,AI可以使用其作品进行信息分析数据挖掘[注15]。

4.我国的法律规定

我国《著作权法》第二十四条列举了12种合理使用和1个“其他情形”兜底条款;AIGC未经授权利用已有作品训练大模型不属于所列举范围。《著作权法实施条例》第二十一条规定,未经授权使用已发表作品不得影响该作品的正常使用,也不得不合理地损害著作权人的合法利益。最高人民法院公布的《关于充分发挥知识产权审判职能作用推动社会主义文化大发展大繁荣和促进经济自主协调发展若干问题的意见》中明确:在促进技术创新和商业发展确有必要的特殊情形下,考虑作品使用行为的性质和目的、被使用作品的性质、被使用部分的数量和质量、使用对作品潜在市场或价值的影响等因素,如果该使用行为既不与作品的正常使用相冲突,也不至于不合理地损害作者的正当利益,可以认定为合理使用。《北京市高级人民法院侵害著作权案件审理指南》第7.11条规定,判定侵权行为是否属于适当引用的合理使用考虑因素包括:被引用的作品是否已经发表;引用目的是否为介绍、评论作品或者说明问题;被引用的内容在被诉侵权作品中所占的比例是否适当;引用行为是否影响被引用作品的正常使用或者损害其权利人的合法利益。该审理指南5.1条最后一款规定:未经许可复制他人作品但未发行或者以其他方式传播的,构成侵害复制权。审理指南5.14条规定:未经许可在被诉侵权作品中使用了原作品的表达但未形成新的作品,属于复制行为。

本文作者认为:在不涉及AIGC输出内容情况下,AIGC利用他人作品作为数据训练大模型并未改变作品,作品权利人也难以举证由此造成的损失,因此,按我国现行法律规定很难认定其侵犯原作品著作权(复制权)。需要注意,AI大模型采用“爬虫”技术获取数据,是否违反《著作权法》第四十九条“故意避开或者破坏技术措施”规定,构成不正当竞争或其他侵权等,不是本文所讨论。

二、AIGC输出端(生成“作品”)的著作权问题

1.中美两国案例及对比

(1)斯蒂芬·泰勒诉美国版权局(Stephen Thaler v.USCO)

2018年11月,AI研发人员泰勒博士向美国版权局申请注册“通往天堂的最近入口”(A Recent Entrance to Paradise)视觉作品被拒绝;泰勒两次申请复议被驳回后,于2022年6月起诉美国版权局,泰勒声称该作品由机器自主创作而成,“创意机器”(Creativity Machine)是作者,自己是“版权申索人”(Copyright Claimant)并附有“机器所有权”的转让声明。美国版权局拒绝理由是:版权法虽没有定义作者,但判例表明版权法保护的是人类智力创作成果、激励的是人的创作行为,泰勒提交作品中没有人类的创造性贡献;AI不是法人,没有权利也不可能有“自己”的知识产权;泰勒使用AI的成果不需要AI出具所有权转让证书,正如母牛下的小牛、树木结的果实等天然孳息自然属于主人,而无需要母牛或树木签署转让文件。2023年8月,华盛顿特区法院维持美国版权局拒绝注册的决定[注16]。

(2)“黎明的扎里亚”注册案(Zarya of the Dawn)

克里斯蒂娜·卡什塔诺娃(Kristina Kashtanova)申请了漫画小说作品“黎明的扎里亚”(Zarya of the Dawn)版权注册;作品共18页,每页由文本和视觉材料组合,卡什塔诺娃申请注册时未披露使用了AIGC。注册不久,社交媒体上有人声称该作品是使用Midjourney的创作。在美国版权局质询下,卡什塔诺娃解释自己如何Midjourney输入“成百上千个描述性提示”生成中间图像,经过“数百次迭代/创造尽可能完美地再现了她的愿景”,生成最终图像。

美国版权局了解Midjourney的输出工作原理后认为:用户通过Midjourney获得最终满意图像的过程与艺术家、作家或摄影师的过程不同;艺术家使用编辑辅助工具,选择要修改的视觉材料、内容,采取特定步骤控制最终图像,将“自己的原始心理概念赋予了可见的形式”;而Midjourney是以一种不可预测的方式生成图像,并不是卡什塔诺娃控制和引导以达到她想要图像的工具,Midjourney以随机的“视觉噪声”字段开始图像生成,该字段是根据与Midjourney训练数据库相关的用户提示创建指令进行优化的,提示信息可能会“影响”生成的图像,但提示文本并不“决定”特定结果(无法保证特定提示会生成任何特定的视觉输出),提示的功能更接近于建议而不是命令,类似于客户雇用艺术家创建图像并对其内容进行大致指导的情况;版权法保护的作者是“实际形成画面的人”,是充当“发明者或主脑”的人;向Midjourney 输入提示文本的人没有“实际形成”生成的图像,也不是它们背后的“主脑”,用户无法预测 Midjourney的具体输出,对生成的初始图像或任何最终图像没有可比的控制权,这使得 Midjourney在版权方面与艺术家使用的其他工具不同。尽管卡什塔诺娃花了大量时间和精力与Midjourney合作,但这种努力并不能使她成为版权法规定的Midjourney图像的“作者”,这也与作品“是否具有《版权法》和《宪法》所要求的最低限度的创作火花无关”。美国版权局承认卡什塔诺娃对于“黎明的扎里亚”的文本、文本和视觉材料的编排组合享有版权。最终,美国版权局取消原注册,替换卡什塔诺娃为作者的新注册范围缩小为“文本”和“作者创作的文本和AI生成的艺术品的选择,协调和安排”[注17]。

(3)“空间歌剧院”注册案(Théâtre D'opéra Spatial)

2022年9月,杰森·艾伦(Jason Allen)为“空间歌剧院”(Théâtre D'opéra Spatial)视觉作品的申请版权注册,它因是第一个赢得2022年度科罗拉多州博览会美术比赛的AIGC图像而备受关注。版权局知道该作品并要求艾伦提供Midjourney生成该图像的更多信息。艾伦回复:经过他至少624次修改和文本提示,Midjourney生成了初始版本,他又使用Adobe Photoshop来消除缺陷并创建新的视觉内容,最后使用Gigapixel AI提高图像分辨率和尺寸。艾伦在注册被拒后申请复议时辩称:他对Midjourney的创造性投入包括“输入一系列提示、调整场景、选择要关注的部分以及决定图像的基调”,这与其他类型艺术家所表达的不相上下,潜在的人工智能生成作品只是他艺术贡献所转化的原材料。

美国版权局认为:Midjourney生成图像不是受版权保护的原创作品;艾伦贡献的只是输入了生成该图像的文本提示,该过程步骤最终取决于Midjourney如何处理艾伦的提示;提示文本“影响”了Midjourney生成的内容,Midjourney“解释”并与其训练数据进行比较,但Midjourney不会将提示信息解释为创建特定表达结果的具体指令,正是因此用户可能需尝试数百次迭代才能找到认为满意的图像。艾伦用Adobe Photoshop进行人工创作的视觉编辑包含足够数量的部分,可以考虑授予版权。艾伦使用Gigapixel AI进行放大过程并不等同于有了作者身份,且艾伦承认此修改过程图像未引入新的原创元素。

美国版权局要求区分并将Midjourney和Gigapixel AI生成内容排除在注册版权之外,而艾伦则坚持注册整个作品,并认为要求创作者列出每种工具以及使用该工具创作的作品比例将产生沉重影响。因艾伦利用Adobe Photoshop人工创作的数量难以确定,美国版权局最终拒绝该作品版权注册[注18]。

(4)国内AIGC首例11279号案

国内首例AIGC生成图片著作权纠纷(11279号案)中,原告李某通过输入文本指令,由大模型Stable Diffusion生成图片“春风送来了温柔”后,上传至某社交平台;被告刘某在其他平台发表自创诗歌,使用该图片作为配图。北京互联网法院认为:原告在Stable Diffusion输入文本和参数生成初始图片,又通过增加提示词、调整参数生成最终图片这一过程进行“智力投入”,图片具备了“智力成果”的要件;案涉图片与在先作品存在可识别的差异性,一是通过提示词对于画图元素、参数对于画图布局设置体现了原告的选择安排,二是提示词和参数的调整修正获得最终图片体现原告的审美和个性判断、表达,案涉图片具有“独创性”;利用大模型生成图片好比使用智能相机拍照[本文作者注:泰勒诉美国版权局案中引用美国联邦最高法院1884年的Burrow-Giles案,该经典判例涉及照相机使用和照片版权;最高法院在该判例中认为,人类创造力是作品受版权保护的核心要件,即使创造力借助新工具或新媒体],又如同委托他人完成美术作品,只是大模型不是法律上的主体,本质上仍然是人利用工具创作,案涉图片属于美术作品;大模型不是作者,大模型的设计者未参与图片生成过程,且在使用许可中示明自己“不主张对输出内容的权利”,案涉图片基于原告的智力投入并体现原告的个性化表达,原告是案涉图片的著作权人;被告在平台使用案涉图片构成侵权。

(5)国内外案例对比

对比以上四个AIGC输出端著作权纠纷可见:11279号案与泰勒诉美国版权局不完全相同,泰勒主张“通往天堂的最近入口”是AI自主创作生成,创意机器是作者,自己是通过“机器所有权”转让而成为版权申索人;11279号案与“黎明的扎里亚”“空间歌剧院”两个版权注册案更为相似。

11279号案与两个版权注册案相同之处在于:都认为AIGC不是输出端的著作权人,AIGC是工具。不同之处在于:11279号案认为人通过输入并且不断调整提示词、修改参数等智力活动,AIGC生成“作品”这个过程是创作,人对该生成“作品”有著作权。而美国版权局在两个版权注册案表示:人输入提示文本的行为并不直接产生“作品”,AIGC的初始输出有随机性,输出结果不可控,不能直接体现人的创作意图(原始心理概念);而是随着人反复修改调整输入和AIGC的输出迭代后生成。本文作者以射箭为例,好比是美国版权局认为传统作品创作是先树立箭靶、再射箭,而使用AIGC创作则相当于先射箭,再树立移动箭靶让箭射中;终于,AIGC根据“最后一次”输入所生成的输出,用户认为这是自己意想的“作品”。美国版权局还认为:使用AIGC输出的“作品”注册版权需将AIGC生成部分排除在外,体现人的创作部分可以注册,但该创作部分需要达到一定比例。

换言之,11279号案与两个版权注册案区别在于:用户向AIGC输入提示文本,AIGC输出图文影音“作品”,这个过程是不是著作权法下的创作作品?11279号案肯定,而美国版权局则否定。按著作权“思想与表达二分”原则,传统法律概念下的创作是作者先有创作的思想,然后自主选择表达,最后形成作品;使用AIGC的用户虽也有创作思想,但表达却是由AIGC数据计算和随机选择,并随着反复修改输入不断调整,AIGC输出逐渐得到用户认可,直到最后用户(“作者”)表示:“嗯,这就是自己想要的表达,这就是我的作品”。在传统著作权纠纷中,原、被告往往就侵权作品与权利作品中哪些属于思想、哪些属于表达争执不下;而这个问题在AIGC输出中被解决,因为是AIGC承接并完成了用户的表达(或主要表达,生成后用户再自行修改部分除外)。本文作者猜想:未来,AI或其他更先进技术也许将承担人类的全部表达功能,思想与表达彻底分离,如同《三体》小说中三体星人之间是通过脑电波沟通,而不用语言。

2.英国和欧盟相关规定

英国《1988年版权、外观设计和专利法》是世界上第一部针对AI生成出现而给予版权保护的法律。该法律第9条第3款将计算机生成作品的作者指定为“为创作作品作出必要安排的人”;第178条规定保护没有人类创作者的计算机生成作品;第12条第7款规定,计算机生成作品的保护期为自作品制作之日起50年。因此,根据英国法律,AIGC的输出可以受到版权法的保护。英国版权制度强调作品是作者自己的技能、劳动、判断和努力的结果,就有资格获得版权保护。2009年,欧盟法院(CJEU)在Infopaq案裁决中明确作品应是“原创的——作者自己的智力创作”。此后,英国法院也要求作者证明其“智力创造”(原创性)使得作品具有独创性。故,英国学者认为AI系统生成是否为作品,关键在于作者证明其“创造性”参与的程度如何。

欧盟对于版权保护作品的标准有四条:

  • 文学、科学或艺术领域的创作;

  • 人类的智力努力;

  • 原创性/创造性;

  • 表达。

其中原创性/创造性并不意味对作品的艺术价值或审美品质有要求,作品“可能产生美学效果”的事实并不能成为版权法保护的理由(这对判定AIGC输出版权相关)。欧盟委员会据此标准提出四步测试法判断AIGC输出是否为作品:

  • 第一步,AIGC很容易符合;

  • 第二步,AIGC输出与人类智力努力/干预始终相关,通常也符合;

  • 第三步,判断AIGC输出是否有原创性,则按人类作者在生成过程的构思、执行、编辑确定三阶段的创造性选择评估:构思阶段人类作者的创造性选择为主;执行阶段AI为主,人类作者也可有创造性选择操作(积极监控、调整)以引导AI生成输出;人类创作者在编辑确定阶段对生成的最终输出有多种选择;

  • 第四步,鉴于AI的“黑箱”特性,人类参与者可能无法预测执行阶段的结果,但是,只要输出保持在作者的一般创作意图范围内,表达不是障碍。

因此,欧盟委员会认为,AIGC输出由人类发起并构思作品,随后以创造性的方式编辑,则该输出可以成为受版权保护的作品。

3.日本法律界观点

2023年底,日本文化厅下属的法律小组委员会发布《关于AI与著作权法律问题的看法(草案)》[注19],该草案提到:如果AI的指令仅限于不会导致表达的想法,则AI产品不受版权保护;AI生成的可版权性是根据每个AI产品的个别具体情况来判断的,不只考虑单纯劳动,还要和综合考虑其被认为具有创造性贡献的程度来判断。确定可版权性时考虑因素有:

(1)指令和输入(提示等)的数量和内容

(2)生成尝试次数

(3)可供选择的多种生成

此外,人类对AI产品进行添加或修改的部分可以说是创造性表达,通常被认为是受版权保护的。

2023年“AI与著作权”研讨会材料表明:日本法律界认为AI自主生成的内容不被视为“思想或感情的创造性表达”,不属于受著作权保护的作品类别[如:只需按下“生成”按钮,无需给AI任何指令或仅给出简单指令的生成];如果AI被用作人们创造性地表达思想和感受的“工具”,则生成属于受版权保护的作品范畴,AI用户被视为作者。而判断AI是否被用作“工具”取决于使用人是否具有“创造性意图”和进行“创造性贡献”;“创造性意图”是指表达想法或感受的意图,通常可从使用AI进行生成的事实行为中推断出来;“创造性贡献”需要根据具体情况,全面评估使用AI进行生成的过程来判断。这方面还没有可供研究的具体判例。

三、本文总结

通过对比国内外法律规定和案例,本文作者认为:AIGC技术在生成“作品”中的工具作用,远不同于之前人类创作中的画板、画笔、照相机等物理工具,也不同于Photoshop、CAD等图文音像软件工具;用户构思(原始心理概念)和输入行为后,有“黑箱”特性的AIGC以不可预测、不受控制方式随机生成(初始)表达,这与人类作者拿起画笔在画板上有目的的创作绘画不同。不恰当的形容:AIGC虽然接收到人类指令,但AIGC根据自己“思考”生成输出;随着技术飞速发展,AIGC在此生成过程中“思考”得会更多,生成的“作品”或会更出人意料。虽然,现在大多数科学家、法律学者都反复强调,人工智能“永远”不可能像人类一样思考。但,众多科幻作品都表现人工智能/电脑系统/机器人产生思想意识,甚至情感(如电影《机器人瓦力》);凯文·凯利(Kevin Kelly)在《失控》中也表达:机器/系统将人化,而人将机器化。几十年前甚至十几年前的很多我们认为根本不可能实现的幻想,现在都已成真。所以,谁能预测AI的发展?谁又能预测未来?

因此,上百年前的立法者无法想像AIGC生成“作品”的情况;如何分析评价AIGC生成过程中人的行为与AIGC最终输出“作品”之间的关系,如何识别区分AIGC输出“作品”中属于人的独创部分和AIGC作为工具所生成的部分等,这些问题用百年前立法者的理念和现有版权法或许难以解释。在版权保护发达的美国,即便版权局拒绝给“黎明的扎里亚”“空间歌剧院”注册,其官网也就AI作品的版权问题征询公众意见[注20]。因此,AIGC涉及著作权问题,需要更广泛的讨论和更多具体个案分析。

注释

1. 北京互联网法院(2023)京0491民初11279号,https://mp.weixin.qq.com/s/yW-xt51YgPQCPNY3laVJ7Q

2. https://www.technollama.co.uk/chinese-court-declares-that-ai-generated-image-has-copyright

3. https://www.natlawreview.com/article/computer-love-beijing-court-finds-ai-generated-image-copyrightable-split-united

4. 关于生成式人工智能(AIGC)定义和基本原理,见国家网信办《生成式人工智能服务管理暂行办法》(令15号),腾讯研究院《AIGC发展趋报告2023》等,以及网络上相关介绍

5. 美国版权局(USCO)关于“合理使用”的索引 https://www.copyright.gov/fair-use/

6. 美国第九巡回法院《民事诉讼陪审团示范手册》https://www.ce9.uscourts.gov/jury-instructions/sites/default/files/WPD/Civil_Instructions_2023_08_0.pdf

7. 《迈向合理使用标准》TOWARD A FAIR USE STANDARD,Pierre N. Leval, https://www.law.berkeley.edu/files/Leval_-_Fair_Use.pdf

8. Campbell v. Acuff-Rose Music,Inc.,510 U.S. 569 (1994);2 Live Crew说唱乐队曾试图获得使用Acuff-Rose歌曲“Oh,Pretty Woman”的许可并愿意支付许可费,被拒绝后2 Live Crew说唱乐队创作了“Pretty Woman”;2 Live Crew的“Pretty Woman”除了第一句歌词“Pretty woman,walking down the street”和最后一句“Oh,Pretty woman”与Acuff-Rose歌曲“Oh,Pretty Woman”相同外,其余歌词不相同;https://supreme.justia.com/cases/federal/us/510/569/

9. 《版权变革性使用的实证研究》,Jiarui Liu,《斯坦福大学科技法律评论》2019年第2期 https://www.law.stanford.edu/wp-content/uploads/2019/02/Liu_20190203.pdf

10. 英国《1988年版权、外观设计和专利法》https://www.gov.uk/government/publications/copyright-acts-and-related-laws

11. 英国“版权例外”指导 https://www.gov.uk/guidance/exceptions-to-copyright

12. 《英国人工智能发展报告》https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/652097/Growing_the_artificial_intelligence_industry_in_the_UK.pdf

13. 欧盟《单一数字市场版权指令》 https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj

14. 日本《著作权法》 https://hourei.net/law/345AC0000000048#a30_4

15. 2023年日本文化厅“AI与著作权研讨会”材料 https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/93903601.html

16. 斯蒂芬·泰勒诉美国版权局(Stephen Thaler v USCO)https://cases.justia.com/federal/district-courts/district-of-columbia/dcdce/1:2022cv01564/243956/18/0.pdf

17. “黎明的扎里亚”(Zarya of the Dawn)https://www.copyright.gov/docs/zarya-of-the-dawn.pdf

18. “空间歌剧院”(Théâtre D'opéra Spatial)https://www.copyright.gov/rulings-filings/review-board/docs/Theatre-Dopera-Spatial.pdf

19. 日本文化厅下属法律小组委员会《关于人工智能著作权问题的看法(草案)》(截止令和6年1月15日版本)第34页https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/hoseido/r05_06/pdf/93988501_01.pdf

20. 美国版权局关于AI版权的公众调查 https://www.regulations.gov/document/COLC-2023-0006-0001


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(本文仅代表作者观点,不代表知产力立场)

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