吉普力之亂─生成式AI侵害了誰的著作權？

撰文者：呂柏寬律師

近來大量使用者將自己的照片、圖片上傳至大語言模型的公司

並指定以「吉普力」風格來進行重新繪製

這樣的行為，可能會涉及到著作權法上「重製」、「仿作」之侵權行為

而最大的受害者，當然就是位於日本的吉普力公司

生成式AI侵害著作權的行為不僅限於圖像著作，其實也包含了文字著作，都有類似的路徑

目前美國在進行比較有名的案件，如同New York Times v. OpenAI

針對的就是大語言模型(LLM)生成有可能侵害著作權人著作的行為

這個案例的事實，大致上是紐約時報提出他們付費牆(Pay Wall)內之文章被OpenAI擷取出來，並且輸出給OpenAI的使用者

等於是OpenAI的使用者可以不用付費給紐約時報，就可以用LLM去看到需要付費的新聞

其中也包含了可以透過LLM去生成「寫作風格」與紐約時報類似的文章

我們要來重行檢視，OpenAI的行為，於法律層面可以分成兩個階段：

Input: 將紐約時報付費牆內的文章輸入LLM當中進行訓練
Output: LLM生成與紐約時報付費牆內文章給OpenAI的使用者。但這一部分在這個案件中，紐約時報無法提出充分證據，證明付費牆內的文章一模一樣是用什麼樣的指令(Prompt)生成，所以這塊後續紐約時報的律師沒有太大施力

美國是一個注重科技發展的國家，合理使用架構下有一個叫做轉化性合理使用(Transformative Fair Use)

同樣需要判斷使用的目的、著作性質、轉化後所占原著作的比例、對於原著作潛在市場的影響性等要素來操作認定

在科技領域，現在Google圖片的縮圖功能就是一個典型案例，Google圖片搜尋引擎將不同網站的圖片「重製」成解析度不高的縮圖，並且放在自己的搜尋引擎下

這些縮圖與原著作一模一樣，無疑屬於重製行為

但目的是要引導使用搜尋引擎的人來找到原始圖片，也沒有取代原著作的效果，也不會因為使用者都使用圖片搜尋引擎而取代原著作的市場，而被認定這種縮圖擷取的功能，屬於轉化性合理使用

Google和其他運用類似技術的公司也被告過非常多次(Perfect 10 v. Amazon、Authors Guild v. Google)，大多安全下庄

回到生成式AI的部分，LLM的訓練會需要餵給他大量的資料，這些資料不一定有經過嚴謹的授權程序

LLM的訓練過程基本上是把語言的架構打散，轉化為權重(Token)和機率表，之後再由各機率表的交互運算去進行文字接龍

過程是一個無法被理解和重新檢視的黑盒子，而圖片更有許多的運算和生成方式

基本上，LLM不會生成和訓練資料一模一樣的文章或圖片，因為文字接龍的結果要與原著作的所有機率都相同，根本不可能

所以吉普力生成的圖片，只能說和原本的圖片風格類似，但要輸出完全相同原著作某一張圖的一隻紅豬，應該很難

依照美國注重尖端科技發展的政策取向，會鼓勵AI的發展，就有可能這塊會被轉化性合理使用的抗辯去處理掉

但如同所有合理使用的主張一般，都需要依照上面那些判斷標準來進行衡量

這次吉普力的圖片生成之亂，是否已經造成社會大眾對於吉普力公司旗下的著作，產生好或不好的認知

我個人是認為，吉普力的動畫以精緻的手繪功力、高幀數、優秀的敘事和故事內容聞名

大量生成的結果，會導致好像每個使用者隨便都能夠畫出吉普力的作品，是否有造成類似商標淡化的效果，而可以阻卻合理使用下「轉化後所占原著作的比例、對於原著作潛在市場的影響性」等要素認定

真的都有待訴訟進行來確認

撰文日期：2025/4/10