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「是否可以合法取用他人以 CC 授權條款發布之資料與素材，用於生成式 AI 模型的訓練？而訓練完成後的模型及其輸出，是否仍受原 CC 授權條款的拘束？若可取用，使用上的界線為何？若不可，又會涉及哪些法律風險？」
若採極短版的模式來回應前述提問：
1、原則上是可以的。從著作授權的角度，使用依 CC 授權釋出的素材來進行 AI 訓練，在法律上通常是被允許的。
2、但訓練後的產出是否仍受原 CC 授權條款拘束，關鍵在於原著作表達是否仍具體呈現。若是，其對應的 BY（姓名標示）、SA（相同方式分享）、NC（非商業使用）、ND（禁止改作）元素皆可能產生效力。
3、除非使用情境僅涉及探勘事實資訊（Text and Data Mining, TDM）或可主張合理使用且成功抗辯，否則仍須遵守 CC 授權條款所附帶的義務與限制。
Creative Commons 致力於成為一個促進合作、讓知識自由流通，並賦能社群共同塑造共享未來的夥伴。 目前正透過社群問卷廣泛徵求意見，期望在社群回饋的基礎上，作為未來在治理、溝通與參與策略上調整的重要參考。 調查將開放至 2025 年 5 月 30 日，誠摯邀請有興趣的朋友填寫線上問卷，分享您對 CC 社群的看法與期待。 調查說明頁面：https://creativecommons.org/2025/05/15/the-next-chapter-strengthening-the-creative-commons-community-together/ 調查問卷（英文）：https://forms.gle/vaPTSG2j9x8TjKtz8
Creative Commons強調在AI時代，應重新思考和建立新的工具與方法，以補充現有開放授權機制之不足，並推動AI生態系統，能正面、正向的朝向公眾利益發展。 有幾項重點： 1、不認為全有或全無的機制是解決方案。2、需要一組新的工具來補充CC授權條款。3、研議採用偏好信號（Preference Signals）協助創作者表意，其作品得否被用於AI訓練用途，並設立研究目的或文化備存目的為啟動條件。也就是說，透過meta-data註引的方式，著作權利人將可以對AI爬蟲機器人指示，其素材得否用於AI訓練、或於何種情境下容許用於AI訓練，並可搭配現有的公眾授權機制來進行補充。4、目前這些偏好信號尚不具法律拘束力，但能為生成式AI世界裡的分享與再使用，建立新的規範與文化，並弭平爭議。5、優先發展「為公眾利益而生」的AI，同時處理少數大型玩家壟斷利益的風險。6、透過持續對話集體定義並推動一套新的分享與再使用的規範，以符合AI世代共享資源的發展需求。 正式說明文件全文，請參照出處鏈結：https://www.ietf.org/slides/slides-aicontrolws-creative-commons-position-paper-on-preference-signals-00.pdf #PreferenceSignals #AI治理 #ResponsibleAITraining #CreativeCommons
Creative Commons（CC）於2025年4月9日發表的文章《CC @ SXSW: Protecting the Commons in the Age of AI》，探討了在人工智慧（AI）時代下，如何保護與推動開放的共享資源（commons）。此篇文章回顧了CC在德州奧斯汀舉辦的SXSW活動–「Open House for an Open Future」，與 Project Liberty Institute 資深學人唐鳳及作家Cory Doctorow進行了深入對談。 該場對談的討論重點有： 1、技術自主權的爭取：從印表機墨水補充到醫療呼吸器等關鍵技術，越來越多技術事項受到額外契約的限制。因此，開放運動不僅要促進內容共享，還應擴展到支持人們自由修復、修改和使用技術的權利，確保技術的自由化。 2、從抵抗到建立替代方案：開放運動應超越單單對抗企業限制，進展到積極創建可行的開放替代方案。例如，g0v（零時政府）活動展示了去中心化、使用者控制的平台，能如何對抗壟斷性的數位生態系統。 3、退出權作為變革的槓桿：提供用戶離開限制性平台的選擇權，當能有機會影響企業行為。如 Free Our Feeds 和Bluesky等計畫，即志在創建可信賴的退出策略，不讓用戶只能被困在剝削性的數位環境。 4、超越著作權–開放與創新的新框架：雖然Creative Commons起初是作為解決著作權限制而發展，但未來應關注更廣泛的議題，如支持開放共享的基礎設施、倫理性的AI發展，以及對社群培力的開放治理模式，而不能受限於過往僅是降低企業控制的面向。 5、重拾開源與自由軟體的精神：開放運動必須重新連結其倫理根源，強調創作、共享和創新的自由，而非僅只是為了效率而去進行開放。這包括抵抗企業對「開放」一詞的挪用和攫取，確保技術進步是服務於公眾利益，而非私人利益。 另外，AI時代下的偏好信號（Preference Signals）也一併被進行了討論和梳理。隨著AI的普及，僅依賴著作權法和基於著作權法推衍的CC授權，或已不足以作為AI訓練的因應機制。因此，CC提出了偏好信號的概念，讓創作者和資料集持有者，能主動決定其內容是否用於AI訓練。例如，Bluesky提出的「User Intents for Data Reuse」提案，以及CC參與的IETF AI Preferences Working Group，都是推動這一概念的實踐。透過這樣的「技術標記方式」，創作者能主動加入其對AI訓練的意向，鼓勵這些意向被平台與AI模型遵守，並將這些意向適用於CC授權與公眾授權領域的相關內容。 簡要來說，Creative Commons強調在AI時代，應重新思考和建立新的工具與方法，以補充現有開放授權機制之不足，並推動AI生態系統，能正面、正向的朝向公眾利益發展。 原始文章：https://creativecommons.org/2025/04/09/cc-sxsw-protecting-the-commons-in-the-age-of-ai/ #CreativeCommons #AI #PreferenceSignals #AITraining
原文出處、作者 Brigitte Vézina, Mark Foster、譯文作者 Rong，使用 ChatGPT 生成式 AI 輔助方案自動化翻譯後人工校潤，併採 CC-BY-4.0 發布。 歐洲議會（EP）在昨天通過了《人工智慧法案》（AIA），為全球首部全面規範人工智慧（AI）的法案。 Creative Commons（CC）過去幾年來一直積極與歐盟政策制定者就《人工智慧法案》（AIA）進行合作，特別是在去年六月的談判中，著作權議題成為核心焦點。在這篇部落格文章中，我們將分享對於條文在多個影響公域的重要方面的高層次評估，以及對未來發展的一些想法。 開源軟體 我們樂見最終的法案條文將部分義務排除於開源 AI 之外，儘管這些排除條款附帶一些條件，並且在整體 AI 背景下以及此法律的具體情境中，「開源」的定義仍存有模糊之處。其他值得注意的正面進展包括：對於「專為科學研究與發展目的開發並投入使用」的 AI 系統給予豁免，以及對於開源的通用型 AI（GPAI）模型在詳細透明性要求方面的豁免。即便如此，這些模型仍需制定一項政策以遵守著作權法，並提供有關模型訓練所使用內容的摘要。 AI 與創造力 《人工智慧法案》（AIA）對於創意產業（以及個別創作者）如何使用 AI 的態度基本上是中立的。根據我們社群諮詢的結果，可以看出一些創作者接受 AI，將其作為創作工具來進一步開發新的創意作品。然而，也有一些人對 AI 對於某些產業的就業影響，以及更具成本效益的數位或虛擬解決方案，與人類創作作品之間的競爭問題表示擔憂。 針對 Chat GPT 的迅速普及，歐洲議會（EP）提出了多項重要條款，其中包括關於著作權的規定。Creative Commons（CC）針對該立法的這一部分，無論在公開場合還是私下，都向政策制定者提供了直接意見，這也直接涉及 CC 的核心使命。 如同所有妥協方案一樣，有關著作權的協議中既有一些正面的進展，也有一些需要進一步反思和改進的部分。《人工智慧法案》（AIA）多次提到歐盟著作權法，特別是《數字單一市場著作權指令》（CDSM Directive）中關於條文與資料探勘的第 3 和第 4 條。目前已有一些利益相關者呼籲根據 AIA 和近期技術發展，修訂包括該指令在內的相關歐盟法規。 在 Creative Commons（CC），我們期待推動第 3 和第 4 條的實際應用。然而，我們對這些條文所提供的例外規定進行任何根本性修訂，保持謹慎態度。這些規定對於確保著作權制度的平衡至關重要。 下一步，循序漸進的申請過程 預計歐盟理事會將在未來幾週內最終批准該法案，並可能於今年春季稍晚在歐盟《官方公報》中發布。該法案將在發布後 20 … Read More “歐盟通過具有里程碑意義的《人工智慧法案》”
原文出處、作者為Brigitte Vézina, Jocelyn Miyara, Connor Benedict、譯文作者李欣屏，使用 Chat GPT 輔助方案自動化翻譯後人工校潤，併採 CC-BY-4.0 發布。 「宇宙的原創理論或新假說，第 31 版」由 Thomas Wright 所創作，開放公眾領域。 在 2024 年 5 月 8 日星期三，UTC 時間下午 2:00，CC 的開放文化計劃將舉辦一場以AI 時代的開放文化：疑慮、希望與機會為主題的線上研討會，作為我們開放文化直播系列的一部分。 在 CC，我們致力推動更好分享及開放文化遺產，以利建設和維持充滿活力和繁榮的社會。隨著生成式 AI 的出現，有哪些需要考量的議題，以確保機構履行其任務的同時，充分利用這一新技術並避免落入陷阱？在這場小組討論中，我們將探討在文化遺產機構中採用生成式 AI 所帶來的一些機會和風險，以及一些利用這項新技術造福機構、創作者、充滿好奇心的訪客和學習者的構想。 首先，從內部觀點切入，有哪些方法可以讓文化遺產機構利用 AI 促成自動化和改進勞動密集的流程，同時探索和豐富他們的資料？ 其次，若從外部觀點看待，談及線上分享他們的文化遺產收藏和相關資料時，許多機構都在考慮這些資料作為 AI 訓練素材的潛在用途。一方面，收藏品能為能創造經濟收益的專案，提供重要且有用的訓練資料。更多元化的訓練資料輸入確實有助於對抗偏見，確保輸出更加具有代表性。另一方面，共享收藏品需要以負責任、尊重且符合道德的方式進行，機構必須將公共服務使命奉為圭臬。在生成式 AI 熱潮持續發酵下，如何適當平衡這些考量？文化遺產機構如何在負責任的 AI 發展中扮演發揮作用？ 我們將邀請一個專家小組，包含： Suzanne Dunca，紐西蘭 Te Hiku Media 首席運營長 Minne Atairu，跨領域藝術家，美國哥倫比亞大學教師學院藝術與藝術教育計劃博士生 Bart Meletti，蘇格蘭格拉斯哥大學 … Read More “線上研討會：AI時代下的開放文化，疑慮、希望跟機會”
