Знания в эпоху ИИ: авторское право и будущее науки

Автор: Денис Аветисян

Статья посвящена анализу проблем авторского права в контексте использования научных работ для обучения генеративных моделей искусственного интеллекта.

Необходимость адаптации законодательства и роли университетов в обеспечении справедливого использования интеллектуальной собственности в эпоху развития генеративного ИИ.

Несмотря на революционный потенциал генеративного искусственного интеллекта, существующие правовые рамки не всегда успевают за стремительным развитием технологий. В статье ‘Who Owns the Knowledge? Copyright, GenAI, and the Future of Academic Publishing’ анализируется сложный вопрос авторского права в контексте использования научных публикаций для обучения больших языковых моделей. Автор приходит к выводу о необходимости пересмотра существующих норм, чтобы защитить права авторов и обеспечить справедливое использование интеллектуальной собственности в эпоху искусственного интеллекта. Сможем ли мы создать гармоничную систему регулирования, которая будет стимулировать инновации и одновременно защищать ценность научного знания?

Пророчество Системы: Эволюция ИИ и Новые Юридические Горизонты

Современные генеративные модели искусственного интеллекта, особенно крупные языковые модели, стремительно меняют ландшафт академической публикации и исследовательских процессов. От автоматизированного обзора литературы и помощи в формулировании гипотез до генерации черновиков статей и даже проведения статистического анализа — эти инструменты всё активнее внедряются на всех этапах научной работы. Исследователи отмечают значительное повышение производительности и ускорение темпов научных открытий благодаря возможности автоматизации рутинных задач и освобождению времени для более творческой и концептуальной работы. Однако, несмотря на очевидные преимущества, широкое распространение этих технологий требует переосмысления существующих методологий и подходов к оценке научной деятельности, а также решения вопросов, связанных с авторством и оригинальностью контента, созданного с использованием искусственного интеллекта.

Прогресс в области генеративного искусственного интеллекта, особенно моделей обработки естественного языка, неминуемо сталкивается с существующими нормами авторского права, изначально разработанными для защиты прав человеческих авторов. Это столкновение порождает значительную правовую неопределенность, поскольку традиционные принципы авторского права не учитывают специфику обучения ИИ-моделей на больших объемах данных. Возникает вопрос о том, можно ли использование охраняемых авторским правом материалов для «обучения» искусственного интеллекта считать добросовестным использованием, или же это представляет собой нарушение исключительных прав правообладателей. Отсутствие четких правовых рамок создает риски для разработчиков и пользователей генеративного ИИ, а также может препятствовать инновациям в этой быстро развивающейся области.

В основе текущих юридических споров, связанных с генеративным искусственным интеллектом, лежит вопрос об авторском праве на данные, используемые для обучения этих моделей. Существующие правовые нормы, разработанные для контента, созданного человеком, не учитывают специфику машинного обучения, где алгоритмы анализируют и усваивают огромные объемы защищенных авторским правом материалов. В данной работе подчеркивается, что использование таких данных может рассматриваться как нарушение авторских прав, если не будет признано добросовестным использованием. Отсутствие четких юридических рамок в этой области создает риски монополизации рынка, поскольку компании, обладающие доступом к обширным базам данных, получают значительное преимущество. Неопределенность в вопросах авторского права может затормозить инновации и ограничить конкуренцию в сфере генеративного ИИ, что требует пересмотра существующих нормативных актов.

Рождение Производных Работ: ИИ и Творчество Машины

Обучение моделей искусственного интеллекта (ИИ) неизбежно приводит к созданию производных работ — новых результатов, генерируемых моделью на основе данных, на которых она обучалась. Эти результаты не являются прямыми копиями исходных материалов, но они формируются под влиянием защищенных авторским правом данных. В процессе обучения модель выявляет закономерности и зависимости в исходных данных, и использует их для создания новых текстов, изображений, или другого контента. Таким образом, каждый выходной результат модели, полученный в процессе обучения, юридически может рассматриваться как производная работа, поскольку он основан на и использует элементы, защищенные авторским правом.

Правовой статус производных работ, создаваемых в процессе обучения искусственного интеллекта, является сложным и неоднозначным. Хотя генерируемые модели не создают прямых копий исходных материалов, их создание неразрывно связано с использованием охраняемых авторским правом данных. Это вызывает опасения относительно нарушения авторских прав, поскольку выходные данные модели содержат элементы, заимствованные из исходных произведений. Правовые нормы, разработанные для защиты от прямого копирования, не всегда применимы к новым типам производных работ, создаваемых ИИ, что требует дальнейшей юридической проработки и уточнения.

Обеспечение чёткой прослеживаемости данных — истории и происхождения данных, используемых для обучения моделей искусственного интеллекта — становится критически важным для подтверждения соответствия требованиям законодательства об авторском праве. Это включает в себя документирование источников данных, лицензионных соглашений, процессов обработки и любых преобразований, которым данные подвергались в процессе обучения. Точная информация о происхождении данных позволяет определить, использовались ли материалы, защищённые авторским правом, в соответствии с условиями лицензии или в рамках допустимого использования, и предоставить доказательства в случае возникновения юридических споров. Разработка систем отслеживания происхождения данных и ведения соответствующих журналов является необходимым условием для ответственного и законного использования технологий искусственного интеллекта.

Существующая правовая база в области авторского права, как в США, так и на международном уровне, испытывает значительные трудности при адаптации к новым реалиям, связанным с обучением искусственного интеллекта. Традиционные концепции авторского права, ориентированные на защиту оригинальных произведений, созданных человеком, не учитывают специфику генеративных моделей ИИ и создаваемых ими производных работ. Определение авторства и владения правами на контент, сгенерированный ИИ, остается нерешенной проблемой, поскольку существующие законы не предусматривают ситуации, когда творческий процесс осуществляется машиной, а не человеком. Применение существующих норм к данным, используемым для обучения моделей, и к результатам, полученным в результате обучения, часто вызывает споры и требует переосмысления принципов защиты интеллектуальной собственности.

Пути Разрешения: Добросовестное Использование, Открытая Наука и Новые Сигналы

Доктрина добросовестного использования (Fair Use) представляет собой потенциальный механизм для легального обучения моделей искусственного интеллекта, однако её применимость остаётся предметом дискуссий и зависит от конкретного контекста. В США, оценка добросовестного использования основывается на четырех факторах: цель и характер использования (например, коммерческое или некоммерческое, преобразующее или репродуктивное), характер защищенного авторским правом произведения, объем и существенность использованной части по отношению к произведению в целом, и влияние использования на потенциальный рынок для защищенного произведения. Применение этих факторов к обучению ИИ затруднено, поскольку процесс обучения обычно включает в себя копирование и анализ больших объемов данных, что может противоречить целям авторского права. Юридическая неопределенность в этой области требует дальнейшей проработки и, возможно, законодательного уточнения.

Движение за открытую науку, ориентированное на обеспечение доступности данных, создает возможности для законного и этичного обучения моделей искусственного интеллекта. Однако, использование данных, распространяемых в рамках принципов открытой науки, требует внимательного изучения лицензионных условий. Несмотря на стремление к открытому доступу, данные часто сопровождаются лицензиями, определяющими разрешенные виды использования, включая ограничения на коммерческое использование или производные работы. Несоблюдение этих условий может привести к юридическим последствиям, даже если данные были получены из открытых источников. Таким образом, при использовании данных открытой науки для обучения ИИ необходимо тщательно анализировать условия лицензии и убедиться в их соответствии предполагаемому использованию, а также соблюдать требования к атрибуции и распространению производных работ.

Лицензии Creative Commons, несмотря на свою ценность для распространения контента, не в полной мере учитывают специфические требования обучения моделей искусственного интеллекта. Традиционные условия лицензий не предусматривают масштабы использования данных, необходимые для обучения ИИ, и не определяют, является ли создание производной модели, обученной на материалах под лицензией CC, нарушением авторских прав. Отсутствие четких указаний относительно использования данных для машинного обучения создает неопределенность для разработчиков и правообладателей, и существующие лицензии не позволяют эффективно регулировать использование данных в контексте ИИ.

Новые системы, такие как CC Signals, представляют собой развивающиеся рамки, предназначенные для решения проблемы неясности в отношении разрешений на использование данных для машинного обучения. CC Signals позволяют правообладателям добавлять к лицензиям Creative Commons метаданные, конкретно указывающие, разрешено ли использование их контента для обучения моделей машинного обучения, и при каких условиях. Это дополнение к существующим лицензиям позволяет разработчикам ИИ получать более четкие указания относительно прав на использование данных, снижая юридические риски и способствуя более ответственному обучению моделей. В отличие от стандартных лицензий Creative Commons, которые не всегда охватывают специфические потребности обучения ИИ, CC Signals предлагают гранулированный контроль и сигнализируют о допустимости использования контента для определенных целей машинного обучения, таких как обучение, валидация или тестирование.

Пророчество Системы: Инновации, Регулирование и Гармония

Технология генерации с расширенным извлечением (RAG) представляет собой перспективный подход к созданию искусственного интеллекта, способного генерировать ответы, основанные на проверенных источниках информации. В отличие от традиционных больших языковых моделей, которые полагаются на заученные данные, RAG извлекает релевантную информацию из внешних баз данных в реальном времени, что позволяет снизить зависимость от запоминания защищенных авторским правом материалов. Этот метод не только повышает достоверность генерируемого контента, но и обеспечивает возможность отслеживания источников, что имеет ключевое значение для соблюдения авторских прав и предотвращения плагиата. В результате, RAG способствует созданию более ответственных и прозрачных систем искусственного интеллекта, способных генерировать контент, не нарушая интеллектуальную собственность.

В настоящее время целый ряд государств активно разрабатывают нормативные акты, регулирующие сферу искусственного интеллекта. В частности, Европейский Союз готовит к внедрению AI Act — комплексный закон, направленный на обеспечение безопасности и этичности использования ИИ-технологий. Параллельно, и Великобритания предлагает законопроект, уделяющий особое внимание вопросам раскрытия данных, используемых для обучения моделей, и установления ответственности за их действия. Оба подхода подчеркивают необходимость прозрачности в отношении данных, на которых основаны алгоритмы, и четкого определения субъектов, ответственных за возможные негативные последствия, связанные с применением искусственного интеллекта. Данные инициативы призваны создать правовую основу для ответственной разработки и внедрения ИИ, стимулируя инновации при одновременном обеспечении защиты прав и свобод граждан.

Современные регуляторные инициативы и передовые методы искусственного интеллекта совместно формируют новую эпоху ответственной разработки ИИ. Законодательные рамки, такие как разрабатываемый в Европейском Союзе AI Act и предложения Великобритании, направлены на обеспечение прозрачности данных и подотчетности систем ИИ. Параллельно, инновационные подходы, например, использование Retrieval-Augmented Generation (RAG), позволяют генерировать ответы, опирающиеся на подтвержденные источники, снижая зависимость от заученных данных и потенциальных нарушений авторских прав. Такое сочетание нормативного регулирования и технологических прорывов создает условия для разработки и внедрения ИИ, которое одновременно способствует инновациям и защищает права интеллектуальной собственности, формируя более этичный и устойчивый ландшафт развития технологий.

Для стимулирования инноваций и защиты интеллектуальной собственности необходим согласованный международный подход к вопросам авторского права и регулированию искусственного интеллекта. Данное исследование подчеркивает важность повышения прозрачности в использовании данных для обучения ИИ, получения согласия авторов на использование их работ и внедрения справедливых систем лицензирования. Отсутствие глобальной координации, как утверждается, может привести к формированию олигополистической структуры рынка, где доминируют лишь несколько крупных игроков, ограничивая доступ к технологиям и подавляя творчество. Предлагаемый подход направлен на создание более сбалансированной экосистемы, способствующей развитию ИИ при одновременном уважении прав интеллектуальной собственности и обеспечении справедливого вознаграждения авторам за их вклад.

Исследование поднимает вопрос о границах владения знаниями в эпоху генеративных моделей. Подобно тому, как корни дерева прорастают сквозь почву, так и алгоритмы впитывают информацию из научных трудов. Однако, в отличие от естественного роста, здесь возникает необходимость определения авторства и справедливой компенсации. Андрей Колмогоров однажды заметил: «Математика — это искусство видеть невидимое». В данном контексте, это означает, что необходимо увидеть и учесть сложность взаимоотношений между создателями контента и машинами, обучающимися на этом контенте. Очевидно, что существующие рамки авторского права недостаточны для регулирования использования научных работ в обучении ИИ, и университеты должны играть активную роль в обеспечении справедливых практик. Каждое изменение в системе, будь то рефакторинг кода или законодательная инициатива, подобно молитве — отражает надежду на лучшее будущее и признание неизбежных ошибок.

Что же дальше?

Представленные размышления касаются не столько владения знанием, сколько его текучести. Законы об авторском праве, как корабли, построенные для спокойных вод, оказались в шторме генеративных моделей. Попытки привязать к ним новые технологии напоминают попытки удержать воду решетом — иллюзия контроля, требующая постоянного обслуживания. Каждое ограничение, каждая лицензия — это обещание, данное прошлому, а будущее, похоже, предпочитает писать собственные правила.

Университеты, стремясь к регулированию, рискуют создать не экосистему знаний, а контролируемый сад, где всё тщательно взвешено и упорядочено, но лишено спонтанности и роста. Более продуктивным представляется не контроль, а культивирование — создание среды, в которой авторы, разработчики и пользователи взаимодействуют, признавая, что всё, что построено, когда-нибудь начнёт само себя чинить, и что истинное владение знанием заключается не в его удержании, а в его распространении.

Истина, вероятно, в том, что эти системы не поддаются планированию. Архитектурный выбор — это всегда пророчество о будущем сбое, а попытки предсказать траекторию развития искусственного интеллекта напоминают попытки поймать тень. Вместо того чтобы строить барьеры, стоит сосредоточиться на создании механизмов адаптации, признавая, что знания — это не собственность, а процесс.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21755.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-01 16:45

🚀 Квантовые новости