（我用DALL-E唸咒語召喚出如圖片這隻律師機器人，圖片也放在：
[前言]
感謝INSIDE刊登🙏
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其實這個議題其實已存在多年🤖️
只是隨著AI工具應用的大爆發（一陣一陣的）📰
再次成為熱門焦點⚖️©️
一、幣圈每天新聞多，AI相關消息近來也不遑多讓，甚至更夯。
若Midjourney生成圖片玩膩了，也有DALL-E可以玩繪圖。ChatGPT聊天機器人可回答問題、協助翻譯、撰寫程式、撰擬小說或文章等，在2022年間讓我們普羅大眾玩得不亦樂乎，蹦出新滋味與玩法，彷彿AI這玩意兒又往人類想像的科技未來目標推進了好幾碼。
大家從2022年12月開始玩，有某加密貨幣社群利用ChatGPT去寫交易機器人 、寫加密貨幣相關論文。到現在2023年2月，甚至有去中心化AI平台SingularityNET代幣AGIX市值也暴漲。微軟與OpenAI的ChatGPT合體後，新版Bing或Edge可直接用AI搜尋最新的資訊或新聞事件，逼得搜尋老大哥Google提出Bard迎戰。
二、AI衍生爭議的新聞也不曾間斷。
微軟與GitHub、OpenAI在2021年6月間發表的AI程式碼編寫工具「Copilot」推出後就引起開發者質疑，並在隔年提起集體訴訟主張侵害程式著作權。Getty Images公司也已正式提告Stability AI公司，指控其濫用圖庫中超過1200萬張的圖像素材，去訓練AI圖像生成系統「Stable Diffusion」。
台灣名人吳淡如最近遭炎上，因為她在臉書上發布一張透過生成式AI程式Midjourney製作的圖畫，不僅稱為「電腦繪圖」，更質疑這樣的圖畫是否能稱為「AI著作」，所以引發眾多藝術創作者的不滿。再次讓我們又有機會省思AI程式對於著作權認知的衝擊。
當年我碩士論文寫AI著作權法，就是覺得這議題有趣，且長年以來都會繼續爭論，也就是幾年內不會過時，果不其然！
三、AI衍生的著作問題需分層探討。
有二個層面的問題：
AI訓練過程、機器學習，涉及是否重製著作而侵權、有無合理使用？
AI產出之物，是否著作？有無著作權？著作權應歸屬誰或歸屬公共領域？
（中間：略）
五、小結—應以最新技術來看著作權問題，至於修法與否就再研究。
台灣AI資深專家尹相志認為，從技術層面來看，認為這世上並沒有AI突然一時靈感來了，就自己開始藝術創作，基本上一定是背後有人類將他創作的意圖用算法間接實現，他可能無法事先預期AI的作品找長什麼樣，但在演算法方面鐵定是有一個完整的邏輯與流程（否則會因為bug而執行終止）， 所以只有人類將AI作為藝術創作工具，而沒有AI藝術創作這回事。
就此論點，也與國內著作權法學者章忠信之觀點不盡相同。章忠信老師認為AI所牽涉到的著作權議題，它可以從兩方面去探討。一是現行著作權法制如何適用；二是著作權法制要不要配合新科技的發展進一步調整。AI是人所設計完成之電腦程式著作，本身可以受著作權法保護，但AI所自行完成之成果「不是人之創作」，不能受著作權法保護。AI完成的成果縱使能獲得各種創作競賽獎項，並不等於它可以受到著作權保護，除非，有人將AI完成的成果當作自己的創作，而無人可以證明這是AI完成的成果。
就現行法律體制與規範而言，目前Midjourney、DALL-E、ChatGPT都已到這個「強AI」的科技奇點，很看重透過人類的強力指令，才能讓AI創造出接近人類滿意或想要的作品與結果，人類對AI下指令是強的，則AI的色彩就弱，僅有工具的性質或屬性，該生成作品之著作權自然應歸屬人類。反之，人類的指令過於簡易、粗略或膚淺，則AI純粹是隨機過程生成出作品，缺乏人類抽象思想或想法具體化體現的原創表達形式，所以不符合「著作」的定義。即使AI作品有勉強成立或稱得上「著作」，則由於AI的色彩太強，反而是人類像工具的性質或屬性，該生成作品之著作權可能就歸屬到「公共領域」，進而衍生出更多法律爭議，都是有待我們持續關注與努力研究的方向。
在AI的著作權歸屬，若AI只是創作輔助工具，則著作權就屬於使用者；若AI自主創作比例高，須將AI視為創作主體，但著作權歸屬於使用者。舉凡AI大數據資料蒐集、處理、資料探勘等資料分析技術，只要符合合理使用（Fair Use）原則的轉化性因素（Transformative Factor），就不會構成侵害他人著作權。
既然已有使公司等機構具有法人格的普遍立法，則使強AI具有法人地位或法律上的人格權應無不可。而美國律師John Frank Weaver也認為有其必要，且須設立相關配套措施，例如保險制度或基金去撐起AI身為權利主體所應有承擔責任的能力或需要。惟立法賦予強AI具有「電子人格」或權利主體，是否將延伸到智慧財產領域包括著作權，值得觀察，也為吾人建議未來繼續研究之方向與議題。
誠如科技趨勢專家Kevin Kelly所說，不贊成「時機還未成熟就施加規範」，因為大家施加規範的時間點，常常都是我們對這個科技僅有一點點了解的時候：稍微知道一點好處、壞處在哪，就急著想要施加規範，其實這樣做很不適合。在這項科技存在5000天之後，我們才會比較了解它的能耐。施加規範的步調可以慢一點，等更了解科技的能耐之後再行施加。應該慎重地挑選時間點，不要在時機不成熟時施加，這對科技產業才會是好的。
我相信不論AI產業或幣圈脈動，都是同樣道理。或許台灣目前無為而治、能治才治也是可以暫行的方法。