Штучний інтелект та авторське право: порівняння правових режимів
Стаття продовжує тему штучного інтелекту та авторського права. У статті порівнюється підхід до регулювання штучного інтелекту в Україні з підходами інших країн
12 вересня цього року у Національних зборах Франції (нижня палата парламенту Французької республіки) було зареєстровано законопроєкт N° 1630 щодо регулювання штучного інтелекту за допомогою авторського права.
Французькі законодавці пропонують визнати за авторами або правоволодільцями право дозволяти інтеграцію програмним забезпеченням в систему штучного інтелекту творів та їх використання.
Також пропонується у випадку, якщо твір створюється штучним інтелектом без прямої участі людини, єдиними правоволодільцями визнати авторів або правоволодільців творів, що зробили можливим створення вказаного штучного твору.
Управління правами на твори, створені за допомогою штучного інтелекту, може здійснюватись організаціями колективного управління.
Необхідно додати, що Франція імплементувала положення статей 3 та 4 Директиви 2019/790/ЄС щодо винятків для “глибинного аналізу тексту та даних” [“Text and Data Mining” (TDM)] (див. статті L122-5(1)(10°) та L122-5-3 Кодексу інтелектуальної власності Франції).
Відтак, некомерційне відтворення для TDM з науковою метою підпадає у Франції під виняток, а комерційне відтворення для TDM можливо за умови відсутності відмови правоволодільця від використання твору для TDM.
На нашу думку, наведена законодавча ініціатива спрямована на спрощення для виробників систем штучного інтелекту процедури отримання дозволів від усіх правоволодільців, твори яких використовувались для TDM не для наукової мети. Звичайно, автори також отримують право на компенсацію через організації колективного управління.
Режим ЄС для TDM дозволяє вільно використовувати об’єкти для TDM науково-дослідним організаціям та установам зі збереження культурної спадщини з метою наукових досліджень.
Натомість використання об’єктів для TDM з комерційною метою може бути обмежене [“opt-out”] правоволодільцями, що і відбувається на практиці, наслідком чого є необхідність отримання індивідуального дозволу від кожного правоволодільця, твір якого використовувався для TDM.
Відтак, режим ЄС для TDM спонукає комерційні структури приватного сектору співпрацювати з університетами та науково-дослідними інститутами, фінансуючи проведення останніми TDM для створення систем штучного інтелекту, після чого отримувати ліцензію на створену модель машинного навчання [Machine Learning]. Наприклад, стартап Stability.Ai підтримав Мюнхенський університет Людвіга-Максиміліана (Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU Munich)) у створенні моделі штучного інтелекту Stable Diffusion AI.
Економічна модель штучного інтелекту описана у проєкті закону ЄС про штучний інтелект (див. Поправку 94 до пункту 60 Преамбули проєкту [Amendment 94, Proposal for a regulation Recital 60]). До речі, дуже цікава поправка.
Отже, метою режиму ЄС для TDM є здійснення TDM університетами та іншими науково-дослідними організаціями для цілей дослідження, про що, в принципі, прямо зазначено у Директиві 2019/790/ЄС (див. п.11 Преамбули Директиви 2019/790/ЄС).
Разом з тим є країни з іншими підходами до використання об’єктів для TDM.
Наприклад, Японія та Сингапур дозволяють вільне відтворення для TDM у комерційних цілях. Японія навіть не встановлює вимогу законного доступу.
До речі, Японія першою у світі у 2009 році внесла до Закону про авторське право поправки щодо винятку для TDM. Згодом, у 2018 році, ці положення були уточнені.
Детальніше про японський підхід до винятків з авторського права для TDM – в кінці статті.
У Законі США про авторське право немає конкретного положення про виняток з авторських прав для TDM. Тим не менш, певна діяльність TDM може бути дозволена як “сумлінне використання” [Fair use] відповідно до статті 107 “Limitations on exclusive rights: Fair use” Розділу 17 Зводу законів США.
Більш детально дивіться у документі WIPO SCCR/44/4 (Annex I: Text and Data Mining, p.35)
На даний час в США ще немає судового прецеденту щодо використання творів для TDM, але, на нашу думку, американському суду вдасться знайти баланс між інтересами авторів та інтересами розробників систем штучного інтелекту.
Більш комфортний правовий режим для виробників систем штучного інтелекту, аніж європейський, може стимулювати європейські компанії навчати моделі машинного навчання в такій юрисдикції.
Можливо, саме побоювання цього є мотивом французького законодавця.
Тим більш, що Європейська комісія визнає правові режими Японії та США сприятливими для діяльності TDM (див. п.3.3.6.1. Дослідження).
До речі, Європейська комісія поки що не планує переглядати Директиву щодо винятків, що стосуються TDM.
Підхід України до використання творів для TDM та у процесі генерування
В Законі України “Про авторське право і суміжні права” (далі: ЗУАіСП) є дві норми, які безпосередньо стосуються штучного інтелекту: стаття 33 та п.14 ч.2 ст.22, а також є дві норми, що можуть застосовуватись до штучного інтелекту: стаття 27 та п.4 ч.1 ст.43.
Стаття 27 та п.4 ч.1 ст.43 ЗУАіСП є аналогом статті 5(1) Директиви 2001/29/ЄС, яка застосовується до методів глибинного аналізу тексту та даних, які не передбачають виготовлення копій за межами сфери застосування такого винятку (див. п.9 Преамбули Директиви 2019/790/ЄС).
Пункт 14 ч.2 ст.22 ЗУАіСП є інтерпретацією норм статей 3 та 4 Директиви 2019/790/ЄС.
Більш детально – у статті “Штучний інтелект та авторське право”
Використання творів для TDM
Норми статей 27, п.4 ч.1 ст.43 та п.14 ч.2 ст.22 ЗУАіСП стосуються – користуючись термінологією Директиви 2019/790/ЄС – “глибинного аналізу тексту та даних” [“Text and Data Mining” (TDM)].
Процес TDM застосовується при навчанні штучного інтелекту для створення моделі машинного навчання.
Під час TDM відбувається доступ, відтворення та аналіз даних, після чого дані готуються для використання алгоритмами інтелектуального аналізу даних генеративного штучного інтелекту.
Отже, TDM здійснюється для створення певної моделі машинного навчання.
Під час TDM для машинного навчання може відбуватись відтворення творів з метою отримання інформації, яка охоплює, серед іншого, моделі, тенденції та кореляції.
Таке відтворення може підпадати під винятки, що передбачені у статті 27, п.4 ч.1 ст.43 та п.14 ч.2 ст.22 ЗУАіСП.
Надалі, виконуючи завдання користувачів, генеративний штучний інтелект буде використовувати модель машинного навчання, тобто не твори, що були відтворені під час TDM для машинного навчання, а інформацію (моделі, тенденції та кореляції), що була отримана внаслідок такого навчання.
Винятки статті 27 та п.4 ч.1 ст.43 ЗУАіСП стосуються відповідно тимчасового відтворення творів та тимчасового відтворення об’єктів суміжних прав. Ці винятки можуть застосовуватись до методів TDM, які не передбачають виготовлення копій за межами сфери застосування такого винятку (див. п.9 Преамбули Директиви 2019/790/ЄС).
Виняток п.14 ч.2 ст.22 ЗУАіСП стосується TDM (“глибинний аналіз тексту та даних”) або, як вказано у п.14 ч.2 ст.22 – “пошук тексту і даних”.
Цей виняток дозволяє “виготовлення копій творів” за таких умов:
(1) твори мають бути з законного джерела; [ця умова відповідає умові “законного доступу” зі ст.3 Директиви 2019/790/ЄС]
(2) текст і дані [мають бути] включені до наукових публікацій або пов’язаних з ними; [ця умова обмежує пошук виключно у наукових публікаціях або пов’язаних з ними. У Директиві 2019/790/ЄС таке обмеження відсутнє]
(3) такий пошук тексту і даних має здійснюватись для дослідницьких цілей; [ця умова відповідає умові зі ст.3 Директиви 2019/790/ЄС – “з метою наукових досліджень”]
(4) використання творів не було прямо заборонено суб’єктами авторського права відповідним чином, зокрема за допомогою засобів, придатних для зчитування комп’ютером з цифрового контенту, що є доступним у мережі Інтернет. [ця умова відсутня у ст.3 Директиви 2019/790/ЄС, більш того, Директива прямо забороняє обмеження правоволодільцями обов’язкового винятку щодо глибинного аналізу тексту та даних для цілей наукових досліджень (див. п.18 Преамбули та ч.4 ст.4 Директиви)]
ЗУАіСП містить ще дві умови: оскільки пункт 14 міститься у частині 2 статті 22 ЗУАіСП, відповідно, на цей пункт поширюються загальні умови для всіх пунктів частини 2 статті 22, а саме – необхідність зазначення (1) імені автора і (2) джерела запозичення.
В принципі, цитування, це використання фрагменту (уривок) з твору в незмінному (автентичному) вигляді з метою зробити зрозумілішими власні твердження. Тобто, одна особа бере фрагмент твору іншої особи та доводить цей фрагмент до третьої особи (з метою зробити зрозумілішими власні твердження).
У випадку TDM не відбувається доведення творів (їх фрагментів, уривків) до публіки. Тобто немає цитування, як такого, в принципі.
Крім того, в процесі TDM може відбуватись відтворення для машинного навчання багатьох тисяч творів, що практично ускладнює виконання умови.
У Директиві 2019/790/ЄС такі умови (зазначення імені автора і джерела запозичення) для застосування винятку для TDM відсутні.
Для комерційного (не для дослідницьких цілей) TDM ЗУАіСП винятків не робить.
Отже, законно здійснювати TDM для машинного навчання з комерційною метою в Україні можна лише отримавши дозвіл у правоволодільців на відтворення та вилучення, що практично неможливо. Залишаються винятки для тимчасового відтворення (ст.27 та п.4 ч.1 ст.43) але вони стосуються лише тих методів TDM, які не передбачають виготовлення копій за межами сфери застосування такого винятку.
Використання творів у процесі генерування неоригінального об’єкта
Відповідно до ч.7 ст.33 ЗУАіСП,
7. У разі якщо неоригінальний об’єкт, згенерований комп’ютерною програмою, є результатом використання об’єктів авторського права та/або об’єктів суміжних прав, відповідний суб’єкт користується правом особливого роду (sui generis) на такий неоригінальний об’єкт, за умови дотримання ним прав суб’єкта (суб’єктів) авторського права або суміжних прав, твір (твори) або об’єкт (об’єкти) суміжних прав якого зазнав (зазнали) використання у процесі генерування такого неоригінального об’єкта.
Ця норма стосується випадку, коли твір або об’єкт суміжних прав зазнав використання у процесі генерування неоригінального об’єкта. Необхідно підкреслити: твір використовується не у процесі TDM для машинного навчання, а саме у процесі генерування об’єкту.
Зазвичай система штучного інтелекту генерує об’єкт використовуючи модель машинного навчання. Тобто під час генерування використовуються не твори, що були відтворені під час TDM для машинного навчання, а інформація (моделі, тенденції та кореляції), що була отримана внаслідок такого навчання.
Разом з тим, системи штучного інтелекту можуть використовувати твори для генерування.
Наприклад, системи штучного інтелекту, що генерують зображення, можуть використовувати зображення, що надаються користувачем. Так у Midjourney користувач може окрім текстового завдання також надавати фотографії, що може покращити результати в Midjourney; а генератор зображень AI від Fotor також може працювати з завантаженими зображеннями.
Новий чат-бот Grok від стартапа Ілона Маска xAI матиме доступ до інформації в реальному часі.
Тут принагідно виникає питання: (1) Чи буде вважатись комп’ютерна програма, що, виконуючи завдання користувача, генерує об’єкт не тільки на основі моделі машинного навчання, а також, використовуючи для генерування твори (або надані користувачем, або взяті он-лайн), генеративним штучним інтелектом, чи це буде просто комп’ютерна програма, за допомогою якої фізична особа створює твір (“твір, створений фізичною особою з використанням комп’ютерних технологій”)? та, відповідно: (2) Чи буде вважатись об’єкт, згенерований комп’ютерною програмою, що, виконуючи завдання користувача, генерує об’єкт не тільки на основі моделі машинного навчання, а також, використовуючи для генерування твори (або надані користувачем, або взяті он-лайн), неоригінальним об’єктом, на який поширюється право особливого роду (sui generis), чи це буде “твір, створений фізичною особою з використанням комп’ютерних технологій”? |
В нормі ч.7 ст.33 ЗУАіСП законодавець використав конструкцію: “користується правом, за умови дотримання ним прав”, таку саму, яка використовується у нормах про похідні (ч.2 ст.17), складені (ч.1 ст.18) та включені (ч.2 ст.19) твори.
По суті, законодавець сформулював нове право автора та суб’єкта суміжних прав – право на використання твору або об’єкту суміжних прав у процесі генерування комп’ютерною програмою неоригінального об’єкту. Йдеться про використання не під час машинного навчання для TDM, а саме – про використання у процесі генерування неоригінального об’єкта.
Для порівняння можна розглянути підхід японського законодавця: вільне використання не застосовується, якщо воно необґрунтовано завдасть шкоди інтересам володільця авторського права у світлі характеру чи мети твору чи обставин його використання.
Тобто, український законодавець позбавляє суб’єкта можливості користування правом особливого роду у випадку недотримання ним прав суб’єкта авторського права на використання твору у процесі генерування неоригінального об’єкта. Аби заборонити користування, суб’єкту авторського права необхідно довести лише схожість неоригінального об’єкту зі своїм твором.
Натомість японський законодавець ставить скасування вільного використання твору у залежність від умови завдання шкоди від використання такого твору.
Будь-який юрист розуміє, що це означає для позивача необхідність доведення: (1) факту порушення авторського права; (2) розміру шкоди (реальна або упущена вигода) та (3) причинно-наслідкового зв’язку між завданою шкодою і діями порушника.
На нашу думку, цей приклад яскраво ілюструє різницю у підходах українського та японського законодавця.
Резюмуючи,
В Україні виняток для відтворення для TDM не поширюється на комерційне використання.
Виняток для відтворення для TDM поширюється лише на пошук тексту і даних, включених до наукових публікацій або пов’язаних з ними [публікацій], для дослідницьких цілей. При цьому використання творів не має бути прямо заборонено суб’єктами авторського права.
На додаток до цього законодавець встановив додаткові обмеження на процес генерування неоригінального об’єкта: автори та суб’єкти суміжних прав отримали право на використання твору або об’єкту суміжних прав у процесі генерування комп’ютерною програмою неоригінального об’єкту.
За умови не дотримання суб’єктом права особливого роду (sui generis) прав автора або суб’єкта суміжних прав, автор або суб’єкт суміжних прав матимуть право заборонити користування правом особливого роду (sui generis) такому суб’єктові.
Такий режим українського закону щодо TDM та генеративного штучного інтелекту можна назвати – спрямованим на захист прав авторів та суб’єктів суміжних прав.
Отже, якщо поділити підходи країн до використання творів для TDM за критерієм мети законодавця, можна виділити наступні:
(1) країни, які мають на меті стимулювання цифрової економіки (Японія, Сингапур, США);
(2) країни, які мають на меті використання TDM для цілей дослідження (підхід згідно з Директивою ЄС);
(3) країни, які мають на меті захист прав авторів при використанні творів для TDM (до таких країн відноситься Україна).
На нашу думку, якщо Україна дійсно хоче створити привабливий правовий режим для розробників штучного інтелекту, необхідно враховувати найкращі світові зразки.
Європейська модель, запропонована у статтях 3 та 4 Директиви 2019/790/ЄС (та статті 5(1) Директиви 2001/29/ЄС) не є обов’язковою для України через те, що Україна не є Державою-членом ЄС. Україна не має зобов’язань щодо цього питання згідно з Угодою про асоціацію з ЄС. І, найголовніше, стаття 25 Директиви 2019/790/ЄС дозволяє державам-членам ухвалювати або зберігати чинними ширші положення, сумісні з винятками та обмеженнями, передбаченими в директивах 96/9/ЄС і 2001/29/ЄС, щодо способів використання чи сфер, охоплених винятками чи обмеженнями, передбаченими в цій Директиві.
Закон про авторське право Японії
(Використання без мети отримання насолоди від думок чи почуттів, висловлених у творі)
Стаття 30-4 Дозволено використовувати твір будь-яким способом і в обсязі, який вважається необхідним, у будь-якому з наведених нижче випадків або в будь-якому іншому випадку, коли особа не має на меті особисто насолоджуватися або змушувати іншу особу насолоджуватися думками чи почуттями, висловленими в цьому творі; однак, за умови, що це не застосовується, якщо дія необґрунтовано завдасть шкоди інтересам володільця авторського права у світлі характеру чи мети твору, чи обставин його використання:
(i) якщо це робиться для використання під час тестування, щоб розробити або ввести в практичне використання технологію, яка пов’язана із записом звуку чи зображення твору, чи іншим подібним використанням;
(ii) якщо це робиться для використання в аналізі даних (що означає виділення, порівняння, класифікацію чи інший статистичний аналіз складових мови, звуків, зображень чи інших елементарних даних із великої кількості творів чи великого обсягу інших подібних даних; те саме стосується статті 47-5, абзацу (1), пункту (ii));
(iii) якщо це використовується під час обробки комп’ютерних даних або іншим чином використовується у спосіб, який не включає те, що виражено у творі, що сприймається людськими органами чуття (для творів комп’ютерного програмування таке використання виключає виконання твору на комп’ютері), крім зазначеного в попередніх двох пунктах.
Переклад (на англійську мову) японського Закону про авторське право
Бюро авторського права Японії так пояснює концепцію використання не для “насолоди” [Exploitation not for “Enjoying”] (див. стор. 11):
“Вважається, що економічна цінність твору зазвичай реалізується, коли людина, яка переглядає чи слухає твір, платить винагороду за такий твір, щоб насолодитися ідеями чи емоціями, вираженими у творі, та задовольнити свої інтелектуальні чи емоційні бажання. Таким чином, дії, не спрямовані на отримання насолоди від ідей чи емоцій, виражених у творі, не завдають шкоди можливостям володільця авторських прав отримувати компенсації від тих, хто має намір насолоджуватися ідеями чи емоціями, вираженими у творі, а також інтересам такого володільця авторських прав, що підлягають захисту Законом про авторське право, як правило, не буде завдано шкоди”.
[Japan Copyright Office (JCO), Outline of the Amendments to the Copyright Act in 2018, Patents & Licensing,April 2019, p.12]
Також на тему “Штучний інтелект та авторське право” дивіться статті:
Штучний інтелект та авторське право
(Про неоригінальні об’єкти, згенеровані комп’ютерною програмою та про твори, створені фізичними особами з використанням комп’ютерних технологій)
Штучний інтелект та авторське право. Частина 2
(Про підходи до регулювання штучного інтелекту в ЄС та США)
Генеративний штучний інтелект з точки зору авторського права
(Про те, чим є генеративний ШІ (generative AI) та базова модель (foundation model) з точки зору авторського права)
- Форвардні контракти на ринку електроенергії ЄС: як працювати з вигодою та без ризиків Ростислав Никітенко 11:55
- Особливості здійснення Держгеокадастром контролю за використанням та охороною земель Євген Морозов 09:56
- Розірвання шлюбу за кордоном: особливості та процедури для українців Світлана Приймак вчора о 16:28
- Зелені сертифікати для експорту електроенергії: можливості для українських трейдерів Ростислав Никітенко вчора о 11:10
- Еволюція судової практики: від традицій до цифрових інновацій Дмитро Шаповал вчора о 10:22
- Надіслання адвокатом відзиву на касаційну скаргу на електронну пошту Суду Євген Морозов вчора о 09:28
- Згода на обробку персональних даних – правочин? Судова практика Анастасія Полтавцева 12.11.2024 16:59
- Адвокатський запит в ТЦК та відстрочка від призову: очікування й реальність Світлана Приймак 12.11.2024 16:55
- Як створити "блакитний океан" для бренду: стратегія виходу за межі конкуренції Наталія Тонкаль 12.11.2024 11:32
- Переваги та ризики співпраці з європейськими постачальниками відновлювальної енергії Ростислав Никітенко 12.11.2024 11:02
- Перезавантаження трейдерського ринку: ключові тренди Дмитро Казанін 12.11.2024 10:48
- "Безліміт" на кредитні ліміти: як вилізти з боргової ями Ірина Селезньова 12.11.2024 09:55
- ОП ВС КГС: зменшення розміру неустойки (пені) нарахованої за порушення зобов`язання Євген Морозов 12.11.2024 08:49
- Гра в імітацію Євген Магда 12.11.2024 05:31
- Правова боротьба за спадок: позов проти банку про стягнення коштів у російських рублях Павло Васильєв 11.11.2024 20:24
- Тести заходів контролю: коли і як виконувати 434
- Гра в імітацію 347
- Як створити "блакитний океан" для бренду: стратегія виходу за межі конкуренції 210
- Втрачені мільйони: як місцеві бюджети недоотримують через неефективне використання земель 112
- Як українським трейдерам долучитися до енергетичних бірж ЄС? 84
-
Співвласник АТБ почне відкривати торговельні центри у невеликих містах
Бізнес 9372
-
У Нідерландах успішно випробували найпотужніший наземний кран у світі – фото
Бізнес 8303
-
Кінець уряду Шольца. Хто стане новим канцлером і який ультиматум має для Путіна
6276
-
У країнах ЄС ціни на вершкове масло зросли на 40%. Україна скорочує експорт
Бізнес 4782
-
ЄС інвестує 32 млн євро у реконструкцію 375 км залізниці у Молдові
Бізнес 3445