Як зменшити ризики авторського права в епоху генеративного ШІ?

У динамічну цифрову епоху інноваційні технології постійно змінюють нашу реальність. Зокрема, генеративний ШІ з його здатністю створювати контент, подібний до людського, створює складнощі, які кидають виклик існуючим правовим рамкам. Такий розвиток подій спонукає нас переглянути застосовність чинного законодавства про авторське право до творів, створених штучним інтелектом. Чи здатні наші правові системи впоратися з унікальними проблемами, породженими цією технологією?


В одному з них попередній блогми заглибилися у перехрестя генеративного ШІ та авторського права, досліджуючи правові головоломки, які створюють системи ШІ, навчені на матеріалах, захищених авторським правом. Після того, як ці проблеми були розкриті, залишається питання: як ми можемо орієнтуватися і пом'якшити потенційні ризики для авторських прав, притаманні епосі генеративного ШІ?

Tеволюціонуючий ландшафт ризиків генеративного штучного інтелекту

Генеративний штучний інтелект швидко трансформує численні галузі - від медіа та розваг до освіти та охорони здоров'я. Однак разом з цим прогресом з'являється новий набір ризиків, які є настільки ж трансформаційними, як і сама технологія.


Один з таких ризиків пов'язаний з порушенням авторських прав, що є предметом суперечок, які спостерігаються в судові рішення в останні роки. Оскільки генеративні системи штучного інтелекту створюють подібний до людського контент, спираючись на величезні обсяги навчальних даних, вони неминуче перетинаються з великою кількістю інтелектуальної власності, представленої в Інтернеті.

Хоча ці системи штучного інтелекту явно не копіюють контент, який вони споживали, можливість ненавмисного створення результатів, занадто схожих на існуючі матеріали, захищені авторським правом, є реальною. Фактично, цей потенціал спричинив переоцінку здатності нашої нинішньої правової системи впоратися з цим новим, складним ландшафтом ризиків.

Відповідальність та відшкодування

У сфері авторського права та генеративного ШІ питання відповідальність і відшкодування стають дедалі складнішими. Оскільки компанії інвестують у технології штучного інтелекту з безпрецедентною швидкістю, розуміння та розмежування відповідальності у разі порушення авторських прав стає нагальною проблемою.

Ці два терміни, відповідальність і відшкодуванняважливо розуміти, говорячи про генеративний ШІ та авторське право:

  • Відповідальність: У юридичному контексті відповідальність означає обов'язок, який несуть зацікавлені сторони, коли відбувається порушення авторських прав. У сфері генеративного ШІ це потенційно стосується широкого кола зацікавлених сторін. Розробники систем ШІ, організації, що впроваджують рішення для ШІ, і навіть кінцеві користувачі можуть нести відповідальність, залежно від специфіки кожного конкретного випадку та законів відповідних юрисдикцій.
  • Відшкодування: Відшкодування шкоди або збитків, тобто компенсація, набуває вирішального значення в цій галузі, що розвивається. Наприклад, розробники ШІ можуть включати положення про відшкодування збитків у свої користувацькі угоди, фактично звільняючи себе від юридичних наслідків, якщо їхні ШІ-системи ненавмисно порушать закони про авторське право.

Зазираючи в майбутнє, ці усталені концепції відповідальності та відшкодування збитків повинні будуть адаптуватися до технологічного ландшафту, що змінюється. Вони повинні будуть відображати реальність, в якій межі між діяльністю, керованою людиною і штучним інтелектом, стираються.


Подолання цих складнощів вимагає узгодженого, далекоглядного підходу. У міру того, як ми заглиблюємося в еру ШІ, тонке розуміння цих правових аспектів та їхніх наслідків для ШІ стане ключовою відмінністю для бізнесу та установ. Вдумливо розглядаючи ці питання та вживаючи проактивних заходів, ми можемо просувати революцію в галузі ШІ, забезпечуючи при цьому правову цілісність, сприяючи відповідальному використанню ШІ та відстоюючи прагнення до технологічного прогресу.

Важливість навчальних даних та навчального процесу

Якість і характер даних, що використовуються для навчання моделей штучного інтелекту, визначають їхні можливості, а отже, і потенціал ненавмисного порушення законів про авторське право. Процес навчання передбачає подачу величезних обсягів даних в систему штучного інтелекту, що дозволяє їй навчатися, адаптуватися та генерувати результати. Однак цей процес також несе в собі ризик порушення авторських прав, якщо навчальні дані містять контент, захищений авторським правом.

Вилучення даних, поширений метод збору даних про навчання, часто передбачає збір публічної інформації з веб-сайтів, баз даних і платформ соціальних мереж. Хоча вилучення даних може здаватися нешкідливим, воно може призвести до порушення авторських прав, якщо вилучені дані містять матеріали, захищені авторським правом.


Розуміння важливості навчального процесу для потенційних порушень авторських прав має першорядне значення. Компанії повинні не лише забезпечити доступ до високоякісних навчальних даних, а й переконатися, що вони мають необхідні дозволи на використання таких даних у навчальних цілях. Це включає в себе отримання необхідних ліцензій або інше підтвердження того, що використання даних підпадає під умови добросовісного використання або інші юридичні винятки.


Процес навчання в його нинішньому вигляді зазвичай не передбачає механізмів, які перевіряють наявність матеріалів, захищених авторським правом, у навчальних даних. Однак це змінюється. Розробникам ШІ потрібно буде інтегрувати в навчальний процес засоби захисту, які можуть виявити потенційні порушення авторських прав і допомогти їм запобігти.

Роль кінцевих користувачів

Розглядаючи багатогранні складнощі, пов'язані з порушенням авторських прав і генеративним ШІ, не можна недооцінювати роль кінцевих користувачів. Кінцеві користувачі - це фізичні особи або організації, які використовують контент, створений ШІ, потенційно наражаючи себе на відповідальність за порушення авторських прав. Однак багато хто з них, швидше за все, не знає про потенційні правові наслідки, пов'язані з використанням результатів роботи штучного інтелекту.

Розглянемо приклад, коли кінцевий користувач використовує платформу штучного інтелекту для створення статті або музичного твору. Якщо основна модель штучного інтелекту була навчена на захищеному авторським правом контенті, результат може містити елементи цього матеріалу, що потенційно може покласти на кінцевого користувача відповідальність за порушення авторських прав. Цей ризик особливо високий у випадках, коли результати роботи ШІ поширюються публічно або використовуються в комерційних цілях.


Оскільки генеративний ШІ все більше інтегрується в наше життя, кінцевим користувачам важливо розуміти потенційні юридичні ризики, пов'язані з використанням контенту, створеного штучним інтелектом. Краща обізнаність і розуміння може допомогти кінцевим користувачам орієнтуватися в потенційних проблемах з авторським правом, що дозволить їм використовувати генеративний ШІ відповідально й етично.


Розробники ШІ та організації можуть розглянути можливість вжити заходів для інформування кінцевих користувачів про потенційні проблеми з авторським правом. Це може включати в себе включення застережень або інформації про авторське право в користувацькі угоди, надання рекомендацій щодо відповідального використання або навіть впровадження механізмів, які виявляють і позначають потенційні проблеми з авторським правом у результатах роботи ШІ.


З іншого боку, кінцеві користувачі можуть захистити себе, звернувшись до постачальників ШІ за гарантіями. Вони можуть включати положення про відшкодування збитків у контрактах або угодах, фактично перекладаючи відповідальність за будь-яке потенційне порушення авторських прав на постачальника ШІ.

Як розробники та організації можуть захистити себе

Генеративний ШІ вимагає пильної уваги до управління інтелектуальною власністю. Всі зацікавлені сторони, від розробників до організацій і кінцевих користувачів, повинні активно впроваджувати стратегії і передовий досвід для зменшення потенційних ризиків порушення авторських прав.

В основі цих стратегій лежить концепція "дозволених даних", які використовуються в процесі навчання ШІ. Дозволені дані - це, по суті, інформація, на використання якої розробники мають чіткий юридичний дозвіл, отриманий на підставі ліцензій, угод або через те, що контент є суспільним надбанням. Використання дозволених даних значно знижує ризик порушення авторських прав і гарантує, що навчальні матеріали, які використовуються для моделей ШІ, відповідають вимогам закону.


У міру того, як ми долаємо ці юридичні та етичні тонкощі, з'являється нова можливість: модифікація і використання великих мовних моделей (ВММ), які навчаються виключно на безкоштовній інформації з ліцензією Creative Commons. Завдяки великій кількості контенту з відкритим вихідним кодом, доступного для навчання ШІ, ця можливість дає змогу вирішити проблеми з авторськими правами, одночасно сприяючи подальшому зростанню генеративного ШІ.


Ці модифіковані ШНМ представляють нову породу моделей ШІ, які поважають закони про авторське право, але при цьому здатні генерувати цінний, подібний до людського, контент. Окрім використання безкоштовної інформації та інформації, ліцензованої Creative Commons, приватні ШНМ можуть бути налаштовані за допомогою додаткових обмежень або "запобіжників", які гарантують, що вони не поглинатимуть конфіденційну або власницьку інформацію. Ця інновація пропонує компаніям безпечний спосіб використання технології штучного інтелекту, захищаючи їхню приватну інформацію та обходячи потенційні юридичні проблеми, пов'язані з порушенням авторських прав.


Такий підхід не лише захищає постачальників і кінцевих користувачів ШІ від потенційних юридичних ускладнень, а й стимулює використання та поширення контенту з відкритим вихідним кодом і у вільному доступі. Ця стратегія пропонує практичне рішення для підприємств, які прагнуть використовувати можливості технології штучного інтелекту, не порушуючи при цьому принципів авторського права.


Крім того, розробники можуть розглянути можливість вбудовування в свої системи ШІ механізмів, які виявляють потенційні проблеми з авторським правом. Ці механізми, виявляючи потенційно захищений авторським правом контент, допомагають користувачам уникнути ненавмисного порушення, забезпечуючи додатковий рівень захисту як для постачальника ШІ, так і для кінцевого користувача.


Організації можуть розглянути можливість включення положень про відшкодування збитків у свої угоди з розробниками та кінцевими користувачами. Такі положення можуть забезпечити рівень захисту від юридичних наслідків у разі звинувачень у порушенні авторських прав.


Проактивна позиція у зменшенні ризиків, пов'язаних з авторськими правами, не лише допомагає уникнути потенційних юридичних проблем, але й сприяє створенню здорової та стійкої екосистеми ШІ. У міру того, як ми заглиблюємося в епоху генеративного ШІ, виховання культури поваги до прав інтелектуальної власності буде мати вирішальне значення для розкриття повного потенціалу цієї трансформаційної технології.

ukУкраїнська