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研究生: 張立言
Chang, Li-Yan
論文名稱: 數位音樂之著作權侵害研究-以數位取樣與生成式人工智慧為中心
Study on Copyright Infringement in Digital Music-Focusing on Digital Sampling and Generative AI
指導教授: 陳思廷
Chen, Szu-Ting
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 社會科學院 - 法律學系
Department of Law
論文出版年: 2024
畢業學年度: 112
語文別: 中文
論文頁數: 161
中文關鍵詞: 數位取樣微量取用實質近似合理使用原創性生成式人工智慧
外文關鍵詞: Digital sampling, de minimis, substantial similarity, fair use, originality, generative AI
相關次數: 點閱:310下載:47
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  • 「取樣」(Sampling)之概念本身早已在音樂創作的歷史長河中屢見不鮮,許多歷史上知名的音樂家都藉由取用他人作品片段作為創作時使用之手法,對社會整體文化之推展有所貢獻。而拜現代科技所賜,各種科技設備的進步快速,包含音樂創作的成本亦隨之降低,使用數位技術進行音樂創作的模式在現今社會中亦司空見慣,而「取樣」這種創作手法也隨之改變,多使用數位技術擷取、剪接他人之作品,使得取樣變得更加容易,衍生出所謂的「數位取樣」(Digital Sampling)。
      近年來,生成式人工智慧(Generative AI)高速發展,對於人類生活的型態改變巨大,而生成式人工智慧之技術也被應用於音樂創作領域,各種音樂生成模型都相繼被訓練、開發,為音樂家們的創作提供更多不一樣的可能性。觀其技術原理,僅為以機器學習之方式,將原本他人之著作作為學習資料訓練模型後,再於生成時重新拼接成新的作品,亦有該當所謂「取樣」之概念。
      生成式人工智慧與數位取樣雷同,兩者都是以科技手法取用他人作品進而創作新作品,惟兩者皆有高度可能產生未經授權之使用,於著作權法上即生爭議。以著作權法之立法目的觀之,若為兼顧科技與實用藝術之發展,似應有一定容許空間,不宜完全否定,但如何平衡原作著作權人與使用者之創造即成為著作權法上的一大挑戰,故本文以此兩種數位音樂創作模式為中心討論之。
      在我國法上,尚無數位取樣與生成式人工智慧著作權之侵權訴訟案例,但作為數位取樣文化與生成式人工智慧的技術密集之地,美國法在此領域已有若干的實務與學理討論。本文試從數位取樣的意義與背景切入,闡明其藝術價值及社會文化促進可能性,並探討較為妥適之侵權與合理使用之判斷標準,再進一步討論生成式人工智慧的侵權疑慮及合理使用主張,試提出我國法的可能之因應方法。

    The concept of 'sampling' has long been integral to music creation. Many renowned musicians have historically used fragments of others' works to compose new pieces, significantly contributing to cultural advancement. Modern technology has reduced the cost of music production, making digital techniques for sampling and editing more accessible, leading to the widespread practice of 'digital sampling'.
    Generative AI has recently developed rapidly, significantly impacting music creation. This technology incorporates machine learning to train models on existing pieces and recombine them into new pieces, aligning with the concept of 'sampling'. Both digital sampling and generative AI involve using others' works to create new content, raising potential issues of unauthorized use and copyright infringement.
    Finding balance between the advancement of technology with the protection of copyright remains a significant challenge to artists. This paper aims to propose possible approaches for our legal system to address these emerging issues, specifically drawing on U.S. practices and discussions. It explores the relationship of digital sampling and generative AI, focusing on their artistic value, cultural impact, and the legal challenges they present. At the same time, the thesis poses an examination on appropriate standards for judging infringement and fair use and discusses potential legal responses within our framework.

    詳目 第一章 緒論1 第一節 研究背景與動機1 第二節 文獻回顧4 第三節 研究目的與方法9 第二章 數位取樣之意義及文化脈絡11 第一節 數位取樣之意義12 第一項 數位取樣之技術定義12 第二項 數位取樣於藝術之意義13 第二節 數位取樣之發展脈絡19 第三節 數位取樣與嘻哈音樂21 第一項 數位取樣之於嘻哈音樂21 第二項 我國本土之嘻哈音樂22 第三章 數位取樣之著作權侵害判斷標準26 第一節 在我國著作權法可能涉及之著作類型28 一、 音樂著作28 二、 錄音著作29 第二節 在我國著作權法可能涉及之權利31 一、 著作人格權31 (一)同一性保持權32 (二)姓名表示權33 (三)公開發表權34 二、 著作財產權34 (一)重製權35 (二)改作權35 (三)公開傳輸權36 (四)公開播送權36 (五)公開演出權37 (六)散布權37 (七)出租權38 第三節 實質相似性判斷標準38 第一項 美國法之前提審查爭議38 一、 原創性與微量取用原則39 二、 明確界線原則40 三、 後續實務之發展42 四、 本文見解44 第二項 美國法之觀察方法46 一、 整體概念與感覺觀察法46 二、 局部逐字相似性觀察法47 三、 本文見解49 第三項 美國法之觀察角度50 一、 普通群眾觀察法50 二、 專業群眾觀察法51 三、 本文見解53 第四項 我國法可能之因應54 第四節 數位取樣之證明56 第一項 美國法之數位取樣舉證分配與證明度57 一、 舉證責任分配57 二、 證明度59 第二項 我國民事證據法之現況與可能之解決方法60 一、 我國法上之舉證責任分配60 二、 我國法上之證明度61 三、 本文見解62 第四章 合理使用原則在數位取樣之作用63 第一節 合理使用之考量因素64 第一項 美國法上法定因素65 一、 使用之目的與性質65 (一)商業性使用65 (二)轉化性使用66 二、 著作之性質68 三、 使用之比例與質量69 四、 對著作的潛在市場與現在價值之影響70 第二項 美國法上其他因素71 一、 取樣部分在涉嫌侵權作品中的重要性與使用的頻率72 二、 取樣部分的變更程度72 三、 取樣人有無嘗試取得授權許可73 四、 對於原著作人的姓名標示74 第三項 本文見解74 第二節 美國法上合理使用原則之發展脈絡76 第一項 數位取樣合理使用之起源76 一、 轉化性使用之起始:Campbell案76 二、 數位取樣之合理使用原則:Bridgeport Music案78 第二項 判斷之轉變80 一、 轉化性之改變:Blanch案81 二、 藝術界的分裂:Cariou 案 83 第三項 後續實務上之發展86 一、 數位取樣之轉變:Estate of Smith案86 二、 轉化程度之歧異:Estate of Barré案 87 三、轉化性之限縮與平衡: Andy Warhol Found.案 89 第四項 小結93 第三節 美國實務上合理使用最佳實踐準則之出現94 第一項 合理使用最佳實踐準則之意義與應用現況94 第二項 數位取樣之合理使用最佳實踐準則96 第四節 我國法現況與可能之因應97 第五章 生成式人工智慧100 第一節 音樂生成式人工智慧之技術背景101 第一項  機器學習與深度學習102 一、 機器學習102 (一)機器學習之意義103 (二)監督式、非監督式、半監督式學習103 二、 深度學習104 (一)卷積與遞歸神經網路105 (二)自編碼網路106 (三)變換器模型107 第二項 生成式人工智慧-以Jukebox為例108 第二節 我國法上生成式人工智慧之侵權可能性111 第一項 生成式人工智慧於訓練時之侵權風險111 第二項 生成式人工智慧於生成時之侵權風險113 第三項 合理使用之成立可能性114 一、 使用之目的與性質114 二、 著作之性質116 三、 使用之比例及質量116 四、 對著作潛在市場與現在價值的影響117 第四項 本文見解117 第三節 「風格」受著作權法保護之可能性118 第一項 風格之定義118 第二項 美國法上風格之性質與保護120 第三項 我國法之風格122 第四項 本文見解124 第六章 結論126 參考文獻132 附錄141

    一、專書
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    三、碩博士論文
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    四、網路資料
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