隨著生成式AI越來越深入生活，從撰寫文字、生成圖像到整理新聞。關於誰能從這項技術獲利的討論也愈發激烈。康奈爾大學法學教授Frank Pasquale與麻省理工MIT Sloan管理學院的Thomas Malone、喬治華盛頓大學Andrew Ting共同發表研究，提出一項名為「Learnright」的創新智慧財產保護法，主張創作者有權利授權其作品用於AI訓練，並獲得相應報酬。記者林育如／編譯

隨著生成式AI越來越深入生活，從撰寫文字、生成圖像到整理新聞。關於誰能從這項技術獲利的討論也愈發激烈。根據《Tech Xplore》報導，康奈爾大學法學教授Frank Pasquale與麻省理工MIT Sloan管理學院的Thomas Malone、喬治華盛頓大學Andrew Ting共同發表研究，提出一項名為「Learnright」的創新智慧財產保護法，主張創作者有權利授權其作品用於AI訓練，並獲得相應報酬。

[caption id="attachment_201936" align="alignnone" width="824"] 「Learnright」的創新智慧財產保護法，主張創作者有權利授權其作品用於AI訓練，並獲得相應報酬。（圖／AI生成）[/caption]

研究指出，當前大型AI系統使用的資料來源龐大，包括數百萬本書籍、文章、歌曲、照片與藝術作品，但部分創作者並未同意AI公司使用其作品。現有著作權法對於訓練AI是否屬於合理使用尚未明確，有法官認為可能合法，也有人表示懷疑。這種法律不確定性讓創作者與科技公司都陷入困境。

「法律的不確定性讓創作者和技術人員都受影響，若立法要求雙方談判，將能公平分享AI成果。」Pasquale說。藝術家擔心風格被秒模仿，記者看到讀者流失，白領工作也可能被自動化取代。學者們認為，保護創作不只是法律問題，也是道德議題：持續創作需要人們有創作動機，尊重和合理回報是創作社群繁榮的基礎。

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Learnright並不取代著作權，而是在現有六項專有權之外增加一項專門針對機器學習的權利。AI公司將需授權使用特定資料訓練模型，就像現有的新聞庫或照片庫授權一樣，市場談判可決定合理費率，類似音樂產業的集體授權模式。

批評者認為這可能減緩創新、增加新創負擔，但學者們反駁，無限制的訓練可能削弱創作生態，影響AI品質。他們指出，AI若缺乏不斷更新的人類創作資料，模型可能出現「品質衰退」。

Pasquale強調，「AI公司薪酬豐厚，但支撐AI的創作作品卻長期未獲回報。Learnright將是確保創作者也能受益的重要一步。」

資料來源：Tech Xplore、The National Tribune

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