臺灣博碩士論文加值系統

人工智慧之技術在近年獲得顯著之發展，特別是在「深度學習」技術領域之突破，使得人工智慧於「創造力」方面之提升，幾乎可以與人類之創作成果並駕齊驅。此外，國際正面臨「第四次工業革命」架構下工業生產環境之轉型，工業在此階段之轉型是否成功，將十分有賴人工智慧技術之應用。換言之，「第四次工業革命」為人工智慧之技術提供了良好的發展環境，而人工智慧於「深度學習」技術之突破，則為人工智慧於工業生產之應用提供了廣大之潛力。
不過，隨著人工智慧「創作力」之提升，一個過去難以想像之問題，在今日呈現:侵權。例如，人工智慧之「創作力」之所以可以提升至與人類並駕齊驅之地步，系源自於機器學習能力之提升。即近年「深度學習」技術突破之緣故。在此機制之運作下，人工智慧可以透過學習之方式，得到許多著作資訊中人所難以察覺之表達特徵，而能以非傳統重製著作資訊之方式，重現原著作表達之精隨。然而，若是在著作資訊不存在明確授權管道之情況下，人工智慧此種透過學習並重現原著作表達精隨之方式，將存在智慧財產權侵權之爭議。特別是人工智慧「深度學習」技術之應用，由於人為對於其運作程序之理解，存在相當之隔閡，故無法使人得知人工智慧之輸出在何種情況下，產生與原著作資料構成近似之結果。此外，人工智慧創作之表達形式比過去更為複雜，例如，人工智慧能以有如人類創作者之方式，將原著作材料之上添加機器自身之理解，或是使用相當隱晦之方式重現原著作材料之特色。據此，構成近似之標準需透過進一步分析始可定論。不過更重要的是，人工智慧自大幅應用深度學習創作之情形開始，便浮現是否在未來該片面承認人工智慧獨立地位之問題。特別是人工智慧在未來發展至人為無法掌握其創作模式之情況，一旦發生侵權之結果，其責任主體應由誰負擔? 為使得議題之探討更為深入，本文將上述議題之討論範圍限縮於著作權之領域。
其次，為了回答上述之問題，本文將十分著重在人工智慧技術與產業應用之分析，並透過各國政策之報告、三次人工智慧發展熱潮技術之研究，探討人工智慧之技術係在何階段之發展，使得其創作力脫離人為之掌握。另外，由於人工智慧創作侵權之議題，仍屬於學界所討論之假設議題，故本文會透過現存人工智慧創作之案例，探討如何適用現行合理使用、著作侵權之規範。並分析人工智慧之創作若是發生侵權之結果時，侵權與合理使用認定之界線為何。另外，基於國際對於人工智慧發生侵權結果時，適用責任主體制度之重視，本文亦會透過假設人工智慧獨立創作侵權之情形，探討最適當作為侵權之責任主體為誰。最後，本文將會透過人工智慧創作侵權爭議探討之結論、提供予我國做為人工智慧立法政策之參考，以使得我國可以就第四次工業革命產業轉型所引發之人工智慧法律爭議事先防範。

The technology of artificial intelligence has achieved remarkable development in recent years, especially in the field of deep learning technology, which makes the improvement of artificial intelligence in creativity keep pace with human creation. The whole world is transforming with the fourth industrial revolution and the level of success of the industry will depend on the application of artificial intelligence technology. In other words, the fourth industrial revolution is providing a good environment for the development of artificial intelligence, and the breakthrough in deep learning technology provides the potential for its application in industrial production.
With the improvement of creativity of artificial intelligence however, a problem that was difficult to imagine in the past is now present today: infringement. For example, the reason about the creativity of artificial intelligence can be promoted to the same level as human beings is because of the improvement in machine learning. This has been a result of the breakthrough of deep learning technology in recent years. Under the operation of this mechanism, artificial intelligence can pave the way of learning, collecting many expressions that are difficult to detect in people's observation, which allows it to reproduce the essence of originality in a non-traditional way. However, if there is no clear authorization channel between training data and original work, then the creative process of artificial intelligence would infringe on intellectual property rights. This is especially true with the application of deep learning technology that artificial intelligence uses. Because humans have a considerable lack in understanding of its operational procedure, it is difficult for people to know which circumstances would constitute similarity between machine output and original work. In addition, the expression of artificial intelligence is more complicated than in the past. For example, artificial intelligence can add its own understanding of original work in the way of human creators, or reproduce the original work’s features in a concealed way. As a result, the standard of the similarity needs to be determined through further analysis. But more importantly, since artificial intelligence uses deep learning as a way to create work, what has now emerged is the debate of determining the independent status of artificial intelligence. Especially in the future, human beings will have difficulty grasping artificial intelligence creative mode. In the event of infringement, who bears the liability? This paper will focus the scope of discussion strictly on copyright issues.
In order to answer the above questions, I will focus on the analysis of technology and industrial application of artificial intelligence. I will explore what stage of development the creativity of artificial intelligence surpasses the point of human beings’ grasp of it. This will be supported by the national policy report and the research on the three artificial intelligence development eras. The issue of artificial intelligence creation infringement still belongs to the hypothetical issues discussed by academia. This article will use existing artificial intelligence creation instances and see how they apply to the current rule of fair use and copyright infringement. I will study to see if the creation of the artificial intelligence was the result of infringement and establish boundaries between infringement and fair use. In addition, based on the international concern about the application of the liability subject system of AI infringement, this paper will also explore the most appropriate liability for infringement by assuming that AI independently creates infringement. Finally, this paper will use the findings of this discussion as a reference for the artificial intelligence legislation policy. By doing this, our country will have the ability to prevent confusion in the future in AI creation debates.

目錄

第一章、 緒論 1
第一節、 研究動機與研究目的 1
第二節、 研究方法與研究限制 3
第一項、 研究方法 3
第二項、 研究限制 4
第一款、 人工智慧技術方面之研究限制 4
第二款、 研究領域之限制 4
第三節、 研究架構 6
第二章、 人工智慧技術與產業背景 9
第一節、 人工智慧的發展 9
第一項、 前言 9
第二項、 人工智慧的發展歷程簡介 9
第一款、 第一次人工智慧熱潮 10
第二款、 第二次人工智慧熱潮 13
第三款、 第三次人工智慧熱潮 27
第四款、 深度學習的崛起 39
第二節、 產業與國際政策 50
第一項、 工業4.0 50
第一款、 智能工廠之標準: 51
第二款、 人工智慧於「工業4.0」可運用之特性 55
第三款、 工業4.0之發展與著作侵權之關聯 64
第二項、 國際對人工智慧法律爭議之探討: 69
第一款、 德國 69
第二款、 日本 79
第三章、 侵權之認定標準 87
第一節、 人工智慧「學習程序」之侵權 87
第一項、 Google智能回信程式:「Smart Reply」 88
第一款、 技術簡介 88
第二款、 訓練數據取用正當性之爭議 89
第三款、 議題之提出 90
第二項、 重製著作資訊豁免規定之探討 91
第一款、 電腦程式、網路之中間複製或暫時性重製 91
第二款、 網路服務提供者之責任限制 95
第三款、 合理使用 97
第三項、 其它避免學習重製侵權之方法 100
第四款、 小結 102
第二節、 人工智慧「創作程序」之侵權 105
第一項、 人工智慧創作案例簡介 106
第一款、 案例類型一: 模仿原作表達風格之創作 106
第二款、 案例類型二: 採取改作方式之創作 111
第三款、 案例類型三: 不同表達領域轉換之創作 115
第四款、 小結 117
第二項、 各國實質近似要件簡介與案例分析 118
第一款、 日本 119
第二款、 美國 132
第三款、 台灣 145
第三項、 法律分析 152
第一款、 模仿原作表達風格之人工智慧創作 152
第二款、 類似改作方式之創作 165
第三款、 不同表達領域轉換之創作 176
第四項、 其他爭議之分析 181
第一款、 合理使用 181
第二款、 學習 vs 抄襲 191
第五項、 小結 193
第四章、 權利主體與責任主體 196
第一節、 一般著作權說 197
第一項、 權利歸屬 197
第一款、 適用之理由 199
第二款、 缺點 203
第二項、 責任主體 208
第一款、 「一般著作權」歸屬理論之評價 208
第二款、 責任主體之分析 209
第三項、 小結 216
第二節、 雇傭關係學說 218
第一項、 權利歸屬 218
第一款、 適用之理由 218
第二款、 缺點 220
第三款、 「雇傭關係」理論之評價 224
第二項、 責任主體 226
第一款、 優點 226
第二款、 缺點 226
第三項、 小結 231
第三節、 機器人承擔責任說 232
第一項、 適用之理由 232
第二項、 適用之方式 233
第一款、 人工智能保險與人工智能儲備金 233
第三項、 適用之優點 234
第四項、 適用之缺點 235
第一款、 賠償之金額與方式未必和損害對等 235
第二款、 難以避免侵權再度發生 235
第五項、 小結 236
第五章、 結論與立法之建議 238
第一節、 結論 238
第二節、 立法之建議 240
第一項、 責任主體之建議 240
第一款、 使得「防範人工智慧創作侵權」之目標得以實現。 240
第二款、 激勵技術之進步 241
第三款、 不影響產業投資之能量 242
第四款、 充足之損害賠償資力 244
第五款、 小結 245
第二項、 可罰性認定之建議 245
第一款、 放寬人工智慧利用著作資料「暫時性重製」之標準 247
第二款、 放寬人工智慧創作侵權「抄襲」與「實質近似」之認定標準 247
第三款、 小結 248

圖次:
圖2-1: 專家系統構造示意圖26
圖2-2: 前向連結推理示意圖26
圖2-3: 後向連結推理示意圖27
圖2-4: 「類別框架」和「實例框架」關係示意圖30
圖2-5: 人腦神經細胞示意圖41
圖2-6: 人工神經網路示意圖41
圖2-7: 含「輸入數值」及「權重」之人工神經網路示意圖43
圖2-8: 深度學習之「自動編碼器」運作示意圖53
圖2-9: 深度學習之「深度挖掘」作用示意圖54
圖3-1: 人工智慧學習程序簡略示意圖98
圖3-2: 人工智慧創作程序簡略示意圖117
圖3-3: 「現代林布蘭」之畫作118
圖3-4: 林布蘭之畫作118
圖3-5: 「Blade runner」的電影畫面119
圖3-6: 學生訓練人工智慧重現 「類似Blade runner」電影畫面120
圖3-7: 學生訓練人工智慧重現「類似A Scanner Darkly」電影畫面121
圖3-8: 人工智慧，將電影「Blade runner」之畫面情節以「A Scanner Darkly」電影畫面之風格呈現121
圖3-9: 人工智慧，將「A Scanner Darkly」之畫面情節以「Blade runner」電影畫面之風格呈現121
圖3-10: Deep dream創作案例123
圖3-11: Deep dream創作案例123
圖3-12: Deep dream於拍賣會上之畫作123
圖3-13:由「Cycle GAN」所產生的不同風格繪畫成果125
圖3-14:「Cycle GAN」技術之應用:轉換馬的品種、轉換季節125
圖3-15:人工智慧透過文字指令所產生之圖像創作127

壹、中文文獻

一、書籍
1. 蔡明誠(著)(1996)，《德國著作權法令暨判決研究》，經濟部智慧財產局著作權組出版。
2. 松尾豐(著)，江裕真(譯) (2016)，《了解人工智慧的第一本書》，經濟新潮社出版
3. Stuart Russell & Peter Norving(著)，歐崇明、時文中、陳龍(譯) (2011)，《人工智
慧:現代方法(第三版)》，台灣培生教育出版。
4. Michael Negnevitsky (著)，謝政勳、廖琬洲、李聯旺(譯)(2011)，《人工智慧:智慧型系
統導論，第三版》，全華出版社。
5. 劉益宏、柯開維、郭忠義、王正豪、林顯易、陳凱瀛、蕭俊祥、汪家昌(著)(2019)，《工業
4.0理論和實務》，全華出版社。
6. John Frank Weaver (著)，鄭志峰(譯)(2018)，《機器人也是人:人工智能時代的法律》，元照出版社。
7. Ethem Alpaydin (著)，蕭俊傑、劉一慧 (譯) (2018)，《機器學習:探索人工智慧關鍵》，財團法人台灣金融研訓院出版。
8. 謝銘洋(著)(2008)，《智慧財產權法》，七版，元照出版社。
9. 簡啟煜(著)(2014)，《著作權法案例解析》，第三版，元照出版社。
10. 章忠信(2011)，〈著作權侵害之鑑定〉，《月旦法學雜誌》，190期。

二、一般期刊
1. 皮艳华，章义来，彭永康(2006)，〈基于专家系统的智能图案设计系统的研究与实现〉，《福建电脑》，第5期。
2. 林峰、何志均、潘云鹤、郭尚青(1987)，〈一个立体感图案创作专家系统〉，《计算机工程与应用》，第二期。

三、報告
1. 張懿云(2014)，《著作權侵害認定要件之研究:接觸與實質近似，期末報告》，智慧財產局，未出版。
2. 蕭雄淋(2014)，《著作權法職務著作之研究，期末報告》，智慧財產局，未出版。
四、釋字
1. 司法院釋字第525號。
2. 司法院釋字第529號。

五、判決
1. 最高法院98年度台上字第868號刑事判決。
2. 智財法院99年度民著訴字第36號民事判決。
3. 智財法院101年度民著訴字第37號民事判決。
4. 最高法院97年度台上字第6499號刑事判決。
5. 智財法院103年度刑智上易字第34號刑事判決。
6. 高等法院90年度上字第1252號民事判決。
7. 臺北地方法院89年度訴字第4859號民事判決。
8. 智財法院100年度刑智上訴字第39號刑事判決。
9. 臺南地方法院 94 年智字第 20 號民事判決。
10. 最高法院 106 年台上字第 775 號民事判決。
11. 智慧財產法院99年度民著上字第5號民事判決。
12. 智慧財產法院102年度民著訴字第50號民事判決
13. 最高法院88年台上字1864號民事判決。

六、網路文獻
1. Nana Ho(2017)，〈三番戰未能取下一勝，柯潔：與 AlphaGo 間有著巨大的差距〉，TechNews科技新報，載於: http://technews.tw/2017/05/27/alphago-wins-third-game-against-ke-jie/ (最後瀏覽日:2018/12/12)。
2. Ke Jie and DeepMind's Go Ambassador Fan Hui review the 3rd AlphaGo vs Ke Jie game, Youtube, https://www.youtube.com/watch?v=CUZxe7bXKxo#t=159.877219 (最後瀏覽日:2018/12/15)
3. 林怡廷(2017)，〈每年消化 5 萬篇新研究，「華生」幫人類打贏抗癌戰〉，天下雜誌，637期，載於: https://www.cw.com.tw/article/article.action?id=5086589 (最後瀏覽日:2019/6/20)。
4. 愛范兒(2016)，〈沒想到救了她一命的，居然是 IBM 的「華生」電腦〉，科技新報，載於: https://technews.tw/2016/08/09/ibm-watson-save-life/ (最後瀏覽日:2019/6/20)。
5. 王薀琁(2016)，〈AlphaGo致勝2關鍵！推手黃士傑返台分享〉，TVBS新聞官網，載於: https://news.tvbs.com.tw/focus/644958 (最後瀏覽日:2018/12/12)。
6. linli (2016)，〈Google辦人工智慧畫展，籌資 10 萬美元〉，TechNews科技新報，載於: https://technews.tw/2016/03/03/these-29-gorgeous-images-created-by-googles-ai-raised-almost-100000-at-auction/ (最後瀏覽日: 2019/6/10)。
7. 陳秉訓(2018)，〈電影著作該如何保護〉，《北美智權報》，206期，載於: http://www.naipo.com/Portals/1/web_tw/Knowledge_Center/Laws/IPNC_180307_0202.htm (最後瀏覽日:2019/6/1)。
8. 智慧財產局，〈著作權基本概念篇〉，智慧財產局官網，載於: https://www.tipo.gov.tw/ct.asp?xItem=219594&ctNode=7561&mp=1 (最後瀏覽日:2019/6/11)。
9. 覃秉豐(2019)，机器学习算法基础，17.过拟合，正则化，Youtube，載於: https://youtu.be/88kU_HAmJUU (最後瀏覽日:2019/1/20)。
10. 中新網移動版(2016)，〈人與人工智慧合著小說通過日本文學獎首輪評審〉，每日頭條，載於: https://kknews.cc/zh-tw/news/2rnmeg.html (最後瀏覽日:2019/2/6)。
11. Chris(2018)，〈科普時間，熊貓+線蟲=長臂猿？從視覺辨識多容易被騙來談談 AI〉，INSIDE，載於: https://www.inside.com.tw/article/12948-why-attacking-machine-learning-is-easier-than-defending-it (最後瀏覽日:2019/6/1)。
12. T客幫(2016)，〈日本人工智慧團隊開發出會寫短篇小說之機器人，還把作品拿去投稿比賽〉，TechNews科技新報，載於:http://technews.tw/2016/03/28/ai-robot-novel-creation/ (最後瀏覽日:2019/4/13)。
13. Kayue(2016)，〈當藝術遇上科技︰讓電腦繪製17世紀大師林布蘭 「新作」〉，The News Lens 關鍵評論，載於: https://www.thenewslens.com/article/26987 (最後瀏覽日:2019/6/3)。
14. 張殿文(2019)，〈從傳統代工轉型工業4.0，解構新鴻海帝國的智慧戰略〉，數位時代，298期，載於: https://www.bnext.com.tw/article/52395/industry-4.0-oem-transformation-foxconn-technology-group (最後瀏覽日:2019/5/29)。
15. Brian Caulfiel(2017)，〈我們如何在敘述人工智慧身世的影片裡使用人工智慧這項技術〉，NVIDIA，載於: https://blogs.nvidia.com.tw/2017/05/i-am-ai/ (最後瀏覽日:2019/7/18)。
16. Isha Salian(2018)，〈監督式學習、非監督式學習、半監督式學習與強化學習這四者間的區別〉，NVIDIA，載於: https://blogs.nvidia.com.tw/2018/09/supervised-unsupervised-learning/ (最後瀏覽日:2019/8/8)。
17. 千盛信息學院，《IT是什麼？IT行業包含什麼？IT行業前景如何？》，每日頭條，載於: https://kknews.cc/zh-tw/tech/ma2nb9.html (最後瀏覽日:2019/6/22)。
18. 中金在線(2016)，〈到底什麼是德國工業4.0？〉，每日頭條，載於: https://kknews.cc/zh-tw/tech/l26qne.html (最後瀏覽日:2019/8/12)。
19. Winson Lam(2017)，〈Gmail App 大進化，新增懶人回覆 Smart Reply 實用功能！〉，Qooah，載於: https://qooah.com/2017/05/18/gmail-app-smart-reply/ (最後瀏覽日:2019/8/17)
20. AI人工智慧新篇章：深度學習技術撰寫<權力遊戲>劇本，nvidia，載於: https://blogs.nvidia.com.tw/2017/09/game-of-thrones-ai/ (最後瀏覽日:2019/8/26)

貳、日文文獻

一、書籍
1. 松村信夫、三山峻司(著)(2007)，《最新著作権関係判例と実務》，民事法研究會出版。
2. 岡村久道(2010)，《著作権法》，東京：株式會社商事法務。

二、政府政策報告
1. 知的財産戦略本部(2017)，《知的財産推進計画》。

三、判決
1. 日本最高法院昭和50年(オ)324號。
2. 東京高等法院平成13年(ネ)602號。
3. 東京高等法院平成3年(ネ)835號。
4. 日本最高法院平成4年(ネ)1443號。
5. 東京高等法院平成11年(ネ)5641號。
6. 日本知的財產法院平成22年(ネ)10052號。
7. 東京高等法院平成15年(ネ)1464。
8. 日本最高法院昭和51年(オ) 923號。
9. 日本最高法院平成11年(受) 922號。
10. 日本知的財產法院平成17年(オ)第10023號。
11. 東京地方法院昭和63年(ワ) 6004號。
12. 東京高等法院平成5年(オ)3610號。
13. 東京高等法院平成12年(オ)750號。

參、英文文獻

一、書籍
1. Marshall A. Leaffer, Understanding Copyright Law, (5th ed., LexisNexis 2010).

二、期刊論文
1. Peter S. Menell, Indirect Copyright Liability and Technological Innovation, 32 Colum. J.L. & ARTS 375 (2009).
265
2. Jack M. Balkin, The Path of Robotics Law, at 2, 6 Calif. L. Rev. Circuit 45.
3. Benjamin L. W. Sobel, ARTICLE: Artificial Intelligence's Fair Use Crisis, 41 Colum. J.L. & ARTS 45 (2017).
4. Annemarie Bridy, Coding Creativity: Copyright and the Artificially Intelligent Author, 2012 STAN. TECH. L. REV. 5 (2012).
5. Shlomit Yanisky-Ravid, 2017 Visionary Artificial In Intellectual Property Law: Generating Rembrandt: Artificial Intelligence, Copyright, and Accountability The 3A ERA—The Human—Like Authors Are Already Here—A New Model, 2017 Mich. ST. L. REV. 659 (2017).
6. Pierre N. Leval, Toward a Fair Use Standard, 103 HARV. L. REV. 1105 (1990).
7. Arthur R. Miller, Copyright Protection for Computer Programs, Databases, and Computer-Generated Works: Is Anything New Since CONTU?, 106 HARV. L. REV. 977 (1993).
8. Ovidiu Vermesan & Peter Friess, Internet of Things – From Research and Innovation to Market Deployment, River Publishers, June, 2014.
9. Michael F. Sitzer, Copyright Infringement Actions: The Proper Role for Audience Reactions in Determining Substantial Similarity, 54 S. CAL. L. REV. 385 (1981).
10. Leslie A. Kurtz, Copyright: The Scenes a Faire Doctrine, 41 FLA. L. REV. 79 (1989).
11. AMY B. CoHEN, When Does a Work Infringe the Derivative Works Right of a Copyright Owner?, 17 CARDOZO ARTS & ENT. L.J. 623 (1999).
12. Richard A. Posner, Intellectual Property: The Law and Economics Approach, 19 J. ECON. PERSP. 57 (2005).
13. Justin Hughes, The Personality Interest of Artists and Inventors in Intellectual Property, 16 CARDOZO ARTS & ENT. L.J. 81 (1998).
14. Matthew Sag, Copyright and Copy-Reliant Technology, Northwestern University L. REV. 1607 (2009).
15. Zechariah Chafee, Reflections on the Law of Copyright: I, Columbia L. REV. 503 (1945).

三、一般期刊
1. Gordon E. Moore, Cramming More Components onto Integrated Circuits, IEEE, (Jan., 1998).

四、未出版之論文
1. Terence Broad, Autoencoding Video Frames, (May 12, 2016) (unpublished dissertation, London University) (on file with author).
2. Jun-Yan Zhu ET AL., Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (Nov. 15, 2018) (unpublished working paper, on file with the AI Research Laboratory of U.C. Berkeley). available at https://arxiv.org/pdf/1703.10593v6.pdf
3. Edward A Lee, Cyber Physical Systems: Design Challenges, (Jan. 23, 2008) (unpublished dissertation, unfiled with the Center for Hybrid and Embedded Software Systems of U.C. Berkeley, Report No. UCB/EECS-2008-8), available at https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2008/EECS-2008-8.pdf

五、單篇文章
1. Memorandum from Nick Bostrom, Superintelligence, Answer to the 2009 Edge Question:What Will Change Everything? (2009), available at https://nickbostrom.com/views/superintelligence.pdf (Last visited:2019/8/27)
2. Anjuli Kannan ET AL., Smart Reply: Automated Response Suggestion for Email(2016) (unpublished working paper, on file with Google AI). available at https://ai.google/research/pubs/pub45189
3. Daniel Schönberger, Deep Copyright: Up - and Downstream Questions Related to Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML)(Feb. 24, 2017), available at https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3098315 (Last visited:2019/8/27).

六、判決
1. Kelly v. Arriba Soft Corp., 280 F.3d 934 (9th Cir. 2002).
2. Blanch v. Koons, 467 F.3d 244 (2th Cir. 2006).
3. Cariou v. Prince, 714 F.3d 694 (2th Cir. 2013).
4. Twin Peaks Prods. v. Publ'ns Int'l, Ltd., 996 F.2d 1366 (2th Cir. 1993).
5. Campbell v. Acuff-Rose Music, Inc., 510 U.S. 569, 579 (1994).
6. Authors Guild v. Google Inc., 804 F.3d 202 (2th Cir. 2015).
7. Bleistein v. Donaldson Lithographing Co., 188 U.S. 239 (1903).
8. Naruto v. Slater, 916 F.3d 1148 (9th Cir. 2018).
9. Stratchborneo v. Arc Music Corp., 357 F.Supp. 1393 (S.D.N.Y 1973).
10. Bright Tunes Music Corp. v. Harrisongs Music, Ltd., 420 F. Supp 177 (S.D.N.Y. 1976).
11. Three Boys Music v. Michael Boltonu, 212 F.3d 477 (9th Cir. 2000).
12. Stratchborneo v. Arc Music Corp., 357 F. Supp. 1393 (S.D.N.Y 1973).
13. Ty, Inc. v. GMA Accessories, Inc., 132 F.3d 1167 (7th Cir. 1997).
14. Harold Lloyd Corp. v. Witwer, 65 F.2d 1 (9th Cir. 1993).
15. Kohus v. Mariol, 328 F .3d 848 (6th Cir. 2003).
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20. Nichols v. Universal Pictures Corp., 45 F .2d 119 (2th Cir. 1930).
21. Boisson v. Banian, Ltd., 273 F.3d 262 (2th Cir. 2001).
22. Mannion v. Coors Brewing Company, 377 F.Supp.2d 444 (S.D.N.Y. 2006).
23. Dawson v. Hinshaw Music, Inc., 905 F.2d 731 (4th Cir. 1990).
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肆、德文文獻

一、官方出版物
1. Dennis Amschewitz (2019). Künstliche Intelligenz und Recht im Kontext von Industrie 4.0. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Verfügbar unter https://www.plattform-i40.de/PI40/Redaktion/DE/Downloads/Publikation/kuenstliche-intelligenz-und-recht.html
2. Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (2017). Industrie 4.0 gestalten: Wegweisend. Vernetzt. Praxisnah.. PRpetuum GmbH, München. Verfügbar unter https://www.bmwi.de/Redaktion/DE/Publikationen/Industrie/industrie-4-0-gestalten.html