生成AI與日本著作權法:企業法律風險指南

生成AI潛藏著為企業經營的各個方面帶來革命性變革的可能性。從內容創作到研究開發、客戶服務，其應用範圍正日益擴大。然而，這一技術創新尤其在與日本著作權法相關的領域中，為企業帶來了新的法律挑戰。在眾多企業考慮或推進採用生成AI的同時，準確理解並管理其背後潛藏的著作權侵害風險是至關重要的。日本著作權法對AI的開發階段和使用階段採用了不同的法律原則，這一特有的結構增加了法律的複雜性。為了促進AI開發，在學習階段提供了相對寬鬆的規定，而對於使用生成物的用戶則施加了嚴格的責任，理解這一雙重結構是風險管理的第一步。本文將在日本著作權法的框架內，系統性地解析生成AI帶來的主要法律議題。具體來說，本所將探討AI在「開發・學習階段」的法律處理、在企業「生成・使用階段」使用AI生成內容的著作權侵害風險、AI生成物本身的著作權歸屬，以及萬一發生侵權時企業的責任和法律措施，並提出企業管理層及法務人員應採取的策略性方法，這些都將基於日本政府機關文化廳的見解。

AI開發與學習階段下的日本著作權法

為了使生成AI發揮高度能力，需要學習大量的數據。這些數據包括了文章、圖像、音樂、程式碼等多種多樣的著作權保護作品。為了促進這類AI開發中的著作物使用，日本著作權法在特定條件下免除了著作權人的許可要求。

其中的核心是2018年(平成30年)法律修正引入的日本著作權法第30條之4。該條文允許「不以享受著作物中表達的思想或情感為目的的使用」，被視為「靈活的權利限制規定」之一。AI學習的目的不是為了人類欣賞作品（即「享受」），而是為了提取和分析數據中包含的模式和結構。因此，原則上AI開發者可以在不獲得著作權人許可的情況下，使用互聯網上公開的數據進行學習。這項規定背後是促進日本技術創新和產業競爭力提升的政策意圖。

然而，這一原則有其重要的例外。日本著作權法第30條之4在但書中規定，「如果該著作物的種類、用途以及使用方式考慮下，可能不當損害著作權人的利益，則不適用此規定」。哪些情況屬於「不當損害」需要具體個案判斷，但日本文化廳發表的「AI與著作權的考慮方式」中提供了一些類型。

例如，未經許可且未支付對價就複製專門為AI學習用途整理和銷售的數據庫著作物進行學習的行為，可能會直接與數據庫提供者的市場競爭，從而不當損害其利益。此外，為了生成模仿特定創作者風格的內容，集中學習該創作者作品的行為，可能會超出原本的「非享受目的」範圍，被判斷為含有享受目的。再者，知道某些數據是侵犯著作權的海賊版卻仍將其用於AI學習的行為，也會被視為助長侵權行為。

這些例子表明，在AI開發階段進行合規性考量，不僅僅是技術上能否複製數據的問題，還涉及到行為是否會經濟上損害現有市場或權利人的正當利益，這需要更高層次的判斷。企業在進行AI開發或委託開發時，必須謹慎進行盡職調查，確保學習數據的來源和使用方式符合這些法律和倫理標準。

在日本使用AI生成物與著作權侵害的風險

即使AI在日本著作權法第30條之4(1989年)的規範下合法進行開發與學習階段，使用該AI生成的內容並不保證不會侵犯著作權。法律保護僅限於學習階段，而在生成與使用階段，AI使用者將直接承擔著作權侵害的責任風險。

根據日本的裁判例，著作權侵害的成立通常需要滿足「類似性」和「依賴性」兩個要件。類似性指的是後來的作品與既有著作物的創意表達部分實質上相似。僅僅是共有的想法、風格或常見表達並不足以認定類似性。依賴性則意味著後來的作品是基於既有著作物創作的，如果是不知道既有著作物而偶然創作出來的，則不認定依賴性。

在使用生成AI時，生成物與既有著作物類似的情況是完全可能的。問題在於如何判斷依賴性。如果AI使用者認識特定著作物並給予了重現該作品的指示（提示），則依賴性的認定是顯而易見的。然而，更為複雜的情況是，即使使用者完全不知道特定著作物，但AI在學習階段使用了該著作物作為數據，從而生成了類似作品。對此，法律見解尚未確立，但存在一種觀點認為，由於學習數據中包含了該著作物，因此可以推斷依賴性。AI模型的學習數據通常龐大且不透明，使用者實際上無法完全掌握，這對企業來說是一個極難管理的本質法律風險。

由於無法完全排除這種風險，企業必須採取實際措施來管理風險，並為可能發生的爭議做好準備。首先，制定明確的公司內部生成AI使用指南並徹底培訓員工是非常重要的。需要明確規定員工可以使用哪些AI工具、以何種目的和方式使用。其次，在尤其是對外公開AI生成的內容之前，應該引入人工審查和編輯的流程。將AI生成物僅作為草稿，通過加入人類的創意判斷，可以降低與原著作物的類似性。第三，盡可能保留生成過程的記錄。記錄使用了哪些提示來生成內容，在依賴性受到質疑時，這些記錄可能成為證明無侵權意圖的有用資料。

AI與著作權在日本的主要法律論點比較

圍繞AI與著作權的法律問題，隨著AI生命週期的不同階段，其性質亦有顯著差異。下表比較並整理了「開發・學習階段」與「生成・利用階段」中的主要法律論點。通過這項比較，本所可以清晰地理解責任歸屬與風險性質的變化。

AI生成物的著作權問題

當企業利用AI生成技術創作市場營銷資料、設計、報告書等內容時，將面臨一個極為重要的問題：這些生成物是否具有著作權，若有，歸屬於誰。這關係到企業是否能將其創作的內容作為知識產權保護，並防止他人未經許可的使用。

根據日本著作權法（日本法）第2條第1項第1號的定義，著作物是指「創造性地表達思想或感情的作品，屬於文學、學術、藝術或音樂範疇」。這一定義的核心前提是創作主體必須是人類。由於AI非人類，因此現行法律並不承認AI自主生成的內容賦予AI本身著作權。

因此，AI生成物是否能被認定具有著作權，取決於在生成過程中「人類的創造性貢獻」是否存在。只有當人類將AI作為一種「工具」使用，並能被評價為創造性地表達了其思想或感情時，該人類才能被認定為著作物的著作者，從而得到保護。

是否認定「創造性貢獻」存在，需根據人類參與的程度來判斷。例如，如果僅僅輸入「被夕陽照射的貓」這樣簡單且通用的提示，而AI自主決定了具體表達的大部分，則可能會被認為人類的創造性貢獻不足，生成物不具著作物性。

另一方面，如果人類帶著具體的創作意圖，為了實現這一意圖在提示中加入了許多詳細指示，並經過多次嘗試錯誤來引出特定表達，那麼這一系列指示和選擇過程可能被評價為創造性行為，從而認定為具有著作物性。此外，如果AI生成了多幅圖像，人類選擇並排列這些圖像，並對其進行大幅度的加筆修正，最終完成一件作品，那麼人類在編輯和加工部分的創造性貢獻將明確擁有著作權。

這對企業來說提供了重要的策略性啟示。為了利用AI創造有價值的知識產權，企業不僅要指示AI進行生成，還必須有意識地將人類的創造性參與融入過程中，並將其記錄和文檔化。詳細的提示歷史、生成結果的選擇過程，以及人類後期加工的具體內容等記錄，將成為未來主張和保護該內容著作權的重要證據。

責任歸屬與企業面臨的日本法律措施

若企業在使用生成AI時無意間侵犯了著作權，可能會面臨嚴重的法律措施。著作權人可以依據日本著作權法及日本民法，採取多種有力的法律手段來保護自己的權利。

最直接的措施是民事訴訟。著作權人可以提出「禁止侵害請求」，要求停止或預防侵害行為。這將迫使企業立即停止使用侵權內容，並從網站上移除相關內容。此外，著作權人還可能對因侵權行為而遭受的損害提出「損害賠償請求」。損害賠償的計算可能很複雜，但有時會根據企業因侵權獲得的利益來要求高額賠償。如果侵犯了著作人格權，還可能要求發表道歉廣告等「名譽恢復等措施」。

除了民事責任外，著作權侵犯還可能受到刑事處罰。在特別惡劣的案例中，可能會因權利人的告訴而發展成刑事案件。個人可能面臨10年以下的監禁或不超過1000萬日元的罰款，但如果法人以業務行為進行侵權，則可能對該法人處以最高3億日元以下的重罰。

負責的主體原則上是使用生成物的AI使用者，即企業本身。然而，如果AI開發者提供的服務設計上有意或高概率生成與特定著作物類似的產物，則開發者也可能因技術問題而分擔責任。

目前，在日本國內直接處理生成AI著作權問題的確定性裁判例仍然稀少。然而，已經發生了一些具體的爭議，例如日本的大型新聞社因自家付費文章被未經許可地用於學習和使用，而對海外生成AI業者提起損害賠償等訴訟。在缺乏司法判決的情況下，企業在評估法律風險和判斷應遵守的標準時，文化廳所示的官方見解和指南成為事實上的行為準則，具有極其重要的意義。因此，企業的合規策略應以嚴格遵循這一行政機關的指導為基本方針。

總結

生成AI為企業帶來無法估量的利益，同時在日本著作權法(Japanese Copyright Law)下伴隨著重大的法律風險。日本的法律制度(Japanese legal system)在促進AI發展方面，在學習階段允許靈活的應對，而在生成物的使用方面，則對用戶施加嚴格的著作權侵害責任，形成了一種雙重結構。深入理解這一結構，是企業安全利用AI技術的關鍵。即使AI的學習數據是合法收集的，如果使用者生成的內容與現有的著作物相似，也可能面臨嚴重的民事和刑事責任。企業必須採取積極且具體的風險管理措施，包括制定內部指南、引入人工徹底審查流程，以及記錄創作過程以確保知識產權。

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