娛樂法：AI如何改寫內容產業

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內容簡介

從一鍵生成、訓練資料到數位分身，寫給影視、音樂、出版、廣告與創作者的AI娛樂法指南。看懂誰有權利、能否商用、如何降低侵權風險，以及內容產業正在形成的下一套交易規則。
AI 不只是新的創作工具，它正在改寫整個內容產業的秩序。
一個模型為什麼會寫、會畫、會唱、會生成影片？它訓練時到底使用了誰的作品？AI 生成內容能不能享有著作權？創作者、平台與內容公司之間，權利到底歸誰？當聲音、臉孔、角色與表演都能被製作成數位分身，娛樂法又該如何回應？
本書從娛樂法與內容產業出發，沿著「訓練端」與「產出端」兩條主線，系統拆解生成式 AI 帶來的著作權與產業秩序問題。
訓練端，處理 AI 如何取得能力、訓練資料是否合法、資料探勘與合理使用如何判斷。從藝術家風格爭議、AI 圖像生成、資料探勘前史，到美國、歐洲、日本與台灣正在形成中的政策與判決，本書說明 AI 訓練不只是技術問題，更是創作者、平台與內容產業之間的利益分配問題。
產出端，處理 AI 生成內容是否受保護、權利歸屬如何認定、衍生著作如何評價，以及內容產業如何面對平台條款、授權、上架、跨境交易與風險控制。當內容可以被更快、更便宜、更大量地生成，真正稀缺的將不只是創意與速度，而是乾淨、可交易、可授權的權利秩序。
從 ChatGPT、Midjourney、AI 圖像、AI 聲音，到數位分身與表演者保護，本書帶讀者看懂：生成式 AI 時代，內容產業如何重新洗牌。
「在 AI 時代，速度不再是唯一的競爭力，乾淨的權利鏈才是內容產業最值錢的護城河！」

◆ 跨界重磅專文推薦

李芃君｜臺灣新媒體暨影視音發展協會（NMEA）理事長、台灣大哥大新媒體副總經理
馮勃翰｜國立台灣大學經濟學系副教授、《月球背面的經濟學》製作主持人
王小棣｜台灣電影、電視劇編劇、導演
呂正華｜中華民國全國工業總會秘書長（曾任數發部數位產業署署長、經濟部工業局局長）

◆ 齊聲掛名力挺（依筆畫排序）
●吳青峰｜創作歌手
●李 烈｜電影監製、製片人、演員
●黃韻玲｜音樂製作人、綠光創藝董事總經理
●王 師｜牽猴子共同創辦人、監製
●雷光夏｜電影配樂創作者、《聲紡讀書部》製作主持人

作者

林發立（Fali Lin）
自1993年起從事法律工作，現為萬國法律事務所資深合夥人。主要執業領域包括商務策略與爭議解決、娛樂法與文創法、專利與智慧財產權糾紛、AI法律、醫藥與化妝品法遵、連鎖事業法律風險管理，以及重大特殊訴訟事件。
近年曾主辦台灣重要LED專利鉅額侵權事件，並長期關注AI技術對內容產業、智慧財產權與商業模式的影響。在影視、音樂與文創領域，曾處理多件具代表性的娛樂產業法律事件，包括《蘇打綠》樂團及團員與前經紀人間刑事及民事糾紛與團名取回相關案件，以及《鬼才之道》、《冠軍之路》等大型電影作品之合資、授權等。
除實務案件外，亦持續撰寫娛樂法、AI法律與內容產業相關分析，發表《娛樂法：NewJeans案揭開的合約真相》、《娛樂法：AI如何改寫內容產業--從訓練資料到生成內容的著作權秩序》等系列文章，協助公私部門處理著作權法相關問題，並協助規劃《恐龍1號》基金（有限合夥）等文創投資與產業合作專案。

目錄

推薦序　擁抱AI，探索內容產業新秩序｜李芃君
推薦序　重新定義價值的美麗新世界｜馮勃翰
推薦序　AI時代下的兩種戰戰兢兢｜王小棣
推薦序　在演算與靈魂交會的十字路口｜呂正華

序　　　野蠻生長中的秩序　　

第一部　生成式AI的衝擊

第一章　AI先改寫的，是內容產業的生產方式　　
一、內容產業原本就是手工業 　
二、AI先改寫了什麼？　　
三、法律怎麼走還未定，市場已經先跑了　　
四、編劇和演員的不安，並不是抽象的科技焦慮　　
五、以前的學習和臨摹不易量產，AI完全不是這樣
六、既吸收前人的成果，卻也可能成為AI的訓練資料　　
七、真正被改寫的是什麼？　　
八、一起探索隨著AI開展的世界　　

第二章　訓練端與產出端：生成式AI著作權問題的兩條主線　　
一、先有方便，還是先有恐慌　　
二、訓練端爭議，不只是學了什麼，而是憑什麼這樣學　　
三、產出端爭議，不只是AI做了什麼，而是這些產出算什麼 　
四、享受到好處的人，也更為不安　　
五、核心思辨：智權系統本質與智財托拉斯　　
六、小結　　

第二部　AI訓練：對內容提供者的影響

第三章　「我的風格到處都是！」生成式AI爭議
一、爭議核心：風格可以被大量複製
二、安德森案為什麼會變成代表性案件？
三、法院在案件過程中的爭執點整理
四、被告到底有沒有看過、學過原告作品？
五、如果被告不承認，原告怎麼辦？　
六、為何不是一句「風格不受保護」就把案件全部結束？
七、模型學習究竟是否應取得授權？　
八、歐洲後發登場，AI著作權難題更加浮現
九、日本反覆檢視AI與著作權界線
十、白宮國家政策態度：語氣溫和，但立場已相當清楚
十一、小結 　

第四章　從資料探勘到機器學習：生成式AI前史　　
一、什麼叫做資料探勘？ 　
二、資料探勘的時代背景：為什麼法律願意放寬？
三、資料探勘在各國的立法路徑：美國、日本、台灣 　
四、2023年的日本爭議：舊制度語言的不足 　
五、美國AI案例中關於「資料探勘中立性」的抗辯　
六、AI機器學習與資料探勘，最大的不同是什麼？
七、可能的未來
八、小結

第五章　訓練材料的合法性：共識、爭議及可能的未來
一、法院正在形成的，不是全面豁免，而是新的分界線
二、Bartz v. Anthropic：法院開始把「訓練」與「材料來源」分開看
三、Kadrey v. Meta：Meta雖然勝訴，但法院刻意限縮判決範圍　
四、不合法及爭議材料問題，逐漸在個案形成具體紅線
五、白宮政策方有清楚想法，最後等待的是國會立法
六、舉證責任與證明技術，會是下一輪真正的主戰場
七、訓練行為是否構成著作權法上的利用？
八、與創作者一起前行，可能比繼續賭訴訟更便宜

第三部　AI產出的利用

第六章　AI生成內容算不算著作？ 　
一、前傳：他先用 AI 來申請專利 　
二、問題的核心：排他性與有限性 　
三、一道防線：人的創作 　
四、台灣文化部指引：不是問能不能用AI，而是問人的創作在哪裡
五、技術發展與著作權拔河，早在攝影術發明時代就已開始
六、中國案例走得快，但真的是終局答案？ 　
七、一鍵生成式AI APP也能主張著作權嗎？　
八、台灣司法機關對一鍵生成APP的不起訴處分
九、後製不是萬靈丹：有後製，不等於就有著作權
十、AI生成內容算不算著作？台灣司法首度給出具體判斷
十一、司法不是否定AI創作，而是劃出「最低創作性」底線
十二、小結 　

第七章　AI產出物的權利歸屬　

一、核心問題：著作人是誰，權利就從哪裡開始分配 　
二、AI 可以成為著作人嗎？ 　
三、美國塔勒案：把AI列為作者，法院沒有接受　
四、台灣的方向：一鍵生成式AI，使用者通常不能成為著作人 　
五、工具說：AI只是工具，但法律還要再往下問一步　
六、美國著作權局的態度：可以用AI，但作者仍然要回到人
七、誰可能被認為是著作人？
八、台灣著作權法：著作人還會受到約定與法律規則影響
九、在使用AI協助創作時，盡量取得完整的著作權
十、小結 　

第八章　AI產出與衍生著作的保護問題　　
一、基本結構：衍生著作保護的是新投入的創作 　
二、衍生著作的困難：如果利用原著本身不合法　　
三、台灣法的方向，現在已經走得更明確
四、衍生著作判決為什麼對AI場景特別重要？
五、如果前一層不是受保護著作，後一層就未必是衍生著作
六、小結　

第四部　內容產業與AI

第九章　對產業型態的衝擊：除了降低成本，也要注意風險控制 1
一、AI先改變的，的確是成本
二、滲透率快速上升，代表AI已不是實驗工具
三、AI不是只讓內容變便宜，也會激化產業內部對立
四、一部作品真正成功之後，風險才剛開始
五、AI進來之後，這條風險鏈只會更緊
六、更瑣碎、更長的權利鏈
七、內容產業應注意權利收攏
八、權利擔保機制，不應只是條款，而是管理日常
九、小結

第十章　AI如何改寫內容產業　
一、內容產業的生產模式變了，原有法制也面臨挑戰
二、訓練端與產出端，是產業一體的兩面
三、AI 先讓內容變便宜，但真正被改寫的是工作、報酬與投資回收
四、AI 不只改變製作，也改變行銷、分發與受眾
五、作品成功之後，風險才剛開始
六、真正值錢的內容，須包含乾淨的權利鏈
七、小結　


第五部　娛樂法的延伸

第十一章　聲音、臉孔、角色與數位分身
一、這不是單純的著作權問題
二、台灣法下的起點：肖像權已相對穩固，聲音權則仍在形成
三、聲音為什麼特別棘手：它既像人格，又像資產
四、2024年之後，聲音保護已經不是抽象討論
五、美國案例先行：法院如何面對AI聲音與人格利益衝突
六、中國法院已開始正面承認 AI 可識別聲音的人格權保護
七、美國州法與政策推進：在案例與市場壓力下，數位分身法制開始成形
八、英國與更廣泛的政策：數位分身已成正式法政策語言
九、台灣的在地場景：電影、音樂、動畫續作已經碰到這個問題
十、條款與風險控管
十一、結語：法律保護的對象，已從作品延伸到「可被辨識的人」

索引

試閱

自序
野蠻生長中的秩序

我在2006年曾經處理過一個案子。
當時有一家知名企業非常有想法。它看到數位時代的到來，打算匯集大量音樂著作及錄音著作，成立線上資料庫，提供下載服務（Spotify於2006年4月於瑞典創立、2008年正式推出服務；KKBOX於2005年10月在台灣推出服務）。企業為此建構了一整套購買權利與權利金／基金分配機制，準備提供給權利人，甚至連在報紙等媒體公告的作業都已經規劃完成。
但無奈的是，最令人擔心的場面還是發生了。
有一位創作者下載了自己的一首作品，隨即對企業負責人提出刑事著作權侵害告訴。當時檢方辦案的方式很簡單，只問兩個問題：第一，資料庫內是否確實有該作品？第二，有沒有取得著作財產權人或合法權利人的授權？
在這樣的邏輯下，案件很快就朝傳訊、偵結、起訴的方向走去。企業家最後只能接受不合理條件以求免責，但也因此認為法律風險過高，選擇退出市場。
同一時期，美國的網路環境也不平靜。網路侵權爭議層出不窮，每天都有許多人主張網路服務內容侵權，持續發函向主要服務提供者索賠。網路服務提供者則必須準備龐大的法務團隊，花費鉅額成本逐一回應。
1990年代網路產業興起，大量侵權主張，也成為網路事業難以承受的法律成本。1998年，美國通過《千禧年數位著作權法》（Digital Millennium Copyright Act, DMCA），其中第512條建立網路服務提供者的安全港與通知取下機制，替大型服務提供者掃除關鍵法律障礙。
從DMCA之後20年間，美國網路巨人興起，包括Yahoo!、Google、YouTube 等平台。相關制度逐漸被各國仿效。台灣類似的機制，也就是《著作權法》增訂第六章之一「網路服務提供者之民事免責事由」，於2009年5月13日施行。
美國企業因為進場得早，制度也建立得早，已經掌握市場先機，日後成為影響力橫跨超過三分之一世紀的產業巨人。相對地，新聞與其他內容產業在數十年後開始認為自己遭受不公平對待，歐盟、澳洲才開始重新質疑過去數十年的法規政策是否真正公平。
那是一段在產業競爭蠻荒中長出的秩序。
從2023年初開始受到高度矚目的生成式人工智慧（Generative AI）發展，正在重演一個令人心驚的場景。政府、產業與個人都無法置身浪潮之外，也都面對這個尚無確定答案的混亂秩序，並為此感到無奈與不安。
尤其在內容產業，大量導入AI內容以降低產業成本，直接衝擊過去的內容投資模式。
2024年2月，泰勒．派瑞（Tyler Perry）看完OpenAI展示的Sora後，立即宣布暫停原本規劃中的8億美元亞特蘭大片廠擴建案。
他是美國的編劇、導演、製片人、演員，也是非常成功的娛樂產業經營者。除了是內容創作者，他也是大型影視製作基地Tyler Perry Studios的創辦人，片場位於美國亞特蘭大。在美國娛樂產業裡，他不只是明星或導演，而是同時握有內容製作、公司經營與片場投資三種角色的人。
外電報導提到，這個計畫原本包括新增12座大型攝影棚。但派瑞在看到以文字生成高擬真影片的能力後，開始懷疑許多過去必須依靠搭景、外景與大量工作人員才能完成的事情，未來是否還會以同樣方式存在。
不安之中，產業前行事實上並未停頓。
雖然伴隨抗議、罷工與司法訴訟，走到今日，AI與內容產業的關係似乎已經開始在蠻荒中呈現某種秩序輪廓。這件事很重要。因為如果我們等待一切底定後才切入市場，也就意味著賽局已經底定，先機早已消失。
但投資是理性的。如果不理解整體秩序的發展趨勢，也極可能踩雷，導致失敗與嚴重損失。
我們一再追問兩個問題：
第一，AI訓練、機器學習與資料蒐集的過程，是否涉及著作權與其他權利問題？
第二，AI生成內容本身是否受保護？它又會如何與原作、改作、表演、聲音、人格利益與市場替代效果發生關係？
這兩個問題的答案，牽動未來內容產業的模樣，也會直接影響公部門政策鼓勵、獎補助設計、投資決策評估，甚至內容製作本身。
要理解這些，就必須深刻理解AI世界的「規矩」如今長成什麼樣子：哪些路徑仍然可行？哪些路徑已經逐漸被多數人揚棄？未來又可能走向何處？
我們從2023年起就持續關注相關議題。隨著時間發展，透過本書的架構與整理，我相信能夠和內容產業以及所有關心這個議題的人，一起逐漸摸索出未來的答案。
「持續擁抱AI」，是我三年前面對產業充滿未知與猶豫時提出的想法。今天，這依然是我的答案。

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• • 語言
  • 中文繁體
  • 裝訂
  • 紙本平裝
• • ISBN
  • 9786264740289
  • 分級
  • 普通級
• • 頁數
  • 272
  • 商品規格
  • 18開17*23cm
• • 出版地
  • 台灣
  • 適讀年齡
  • 全齡適讀
• • 注音
  • 級別

中文書＞社會哲思＞法律＞智慧財產法

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