在正式介紹AI著作權的法律問題前，我們將分成三的階段逐步介紹，分別是「AI的發展及創作」、「AI著作權的歸屬」及「AI著作的重製及合理使用」。
　
而在第一部分「AI的發展及創作」中，又細分為「何謂AI」、「AI的技術分級」、「AI的發展技術」、「AI的創作之例」及「AI所生成的著作可能涉及的著作權問題」等。
　
我們以下就先介紹「何謂AI」、「AI的技術分級」、「AI的發展技術」囉～　
　

⚡️〖前言〗
　
我們早已進入了AI時代，每天都看得到AI這個字眼，但什麼是AI？它所創造出來的作品，在著作權法上又衍生什麼樣的新問題呢？本文以下做簡單扼要的說明。
　
　
⚡️〖何謂AI〗
　
所謂的AI（Artificial Intelligence，人工智慧），是資訊技術（IT）的一環，它是一種系統、程式或演算法（Algorithm），在1956年由美國科學家-約翰．麥卡錫（John McCarthy）所提出，其目標或功能主要是想透過電腦程式來呈現人類智能表現的技術，使電腦具有類似人類學習及解決複雜問題、抽象思考、展現創意等能力。
　
　
⚡️〖AI的技術分級〗
　
AI的技術分級，參照1980 年美國哲學家-約翰．瑟爾（John Searle），可分為：
　
1.弱AI（即：Narrow AI、Weak AI或Applied AI，僅有工具性或僅屬應用型）：
目前我們看到的AI算法及應用都屬於弱AI，例如：iPhone的Siri或打敗棋王的AlphaGo。
　
2.強AI（即：Strong AI或Artificial General Intelligence，藉由人類之晶片設計與電腦軟體所建構之深度學習，在人類期待的任務範圍與功能內，令AI實施創作行為）：
具備與人類同等智慧，能表現正常人類的所有智能行為，而可以勝任人類所有工作的AI。
　
3.超AI（超越人類原本設置AI的期待範圍，其系統可完成無限範圍的目標，並具有在不明或不確定情況下獨立設定目標的能力）：
此概念最為模糊， 因為沒人知道若超越人類最高水平的智慧到底會表現為何種能力。
　
　
承上所述，AI的概念也漸漸發展出其特殊性格：
1.道德抉擇（AI的抉擇或許可避免偏見，但未必可做為人類的抉擇，也時常造成法律漏洞，例如：自駕車造成的相關法律問題）。
2.獨立發展（主要是從AI的機器學習技術所衍生：監督式學習的AI、非監督式學習的AI，以及介於中間的非監督式學習/增強式學習的AI，前者例如：影像辨識等技術及應用）。
3.非物品（涉及AI與代理理論、產品責任等衍生的權利主體爭議）。
　
　
⚡️〖AI的發展技術〗
　
AI的主要應用有下列的發展技術：
1.運算平台（GPU/類神經型態系統/AI晶片）。
　
2.智慧機器（智慧機器/通用型機器人）。
　
3.處理模組（預測分析/圖形分析/建議分析）：例如文字辨識（OCR）-Google Captcha、臉部辨識。
　
4.機器學習（深度學習/深化式學習/感知運算）。
　
5.語言處理（語音辨識/合成語音/NLP/文本辨識）：例如Siri/Echo、Chatbot、語意分析、SPAM過濾。
　
6.視覺處理（2D影像辨識/3D物體辨識/機器視覺）：例如無人駕駛車輛、機器人行動。
　
　
其中關於AI最核心的技術，在於機器學習（Machine Learnig）及深度學習（Deep Learning）。

前者是指讓電腦具備自我改進能力及自動學習能力，可根據經驗演化它的行為而自動最佳化下次結果。
而後者是指一種多層次、能由下而上逐步堆疊抽取高抽象層次特徵值的一種類神經演算法，其源於類神經網絡系統（Artificial Neural Network, ANN），是機器學習的一種方式，讓電腦彷彿長了神經網路一樣，可進行複雜的運算，展現擬人的判斷及行為，而最常用的卷積式類神經網絡系統（Convolution Neural Network, CNN），目前其應用在影像辨識的發展最快。
　
其他應用例如：巨量資料分析、資料探勘、語音辨識等方面。正因為深度學習演算法的出現，一舉將辨識分類的準確率提升至90%以上，所以AI在2015年之後快速進入商業化，即所謂的AI大爆發或AI落地。
　
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