Автор: Денис Аветисян
В статье анализируется правовой статус контента, генерируемого нейросетями, и обосновывается, почему он не подлежит защите авторским правом.
Исследование доказывает, что отсутствие человеческого авторства и оригинальности в результатах работы ИИ исключает возможность их защиты в рамках существующей доктрины авторского права.
Попытки применить существующие нормы авторского права к результатам работы генеративных систем искусственного интеллекта сталкиваются с фундаментальными противоречиями. В статье «Алгоритмическая муза и общественное достояние: почему правовая философия авторского права исключает защиту результатов работы генеративного ИИ» проводится анализ, демонстрирующий, что сырые выходные данные генеративных моделей не должны подлежать охране авторских прав из-за отсутствия необходимой человеческой авторской воли и оригинальности. Данная работа отстаивает принцип, согласно которому общественное достояние является естественным состоянием для интеллектуальных творений, созданных алгоритмами. Не приведет ли признание авторских прав на такие результаты к беспрецедентному захвату цифрового общего достояния и подавлению инноваций?
Разум Машины: Вызов Авторству в Эпоху ИИ
Современные генеративные модели искусственного интеллекта способны создавать тексты, изображения и даже музыкальные произведения, которые зачастую невозможно отличить от работ, созданных человеком. Этот феномен ставит под вопрос устоявшиеся представления об авторстве, поскольку традиционно авторство приписывается сознательному творческому акту, свойственному лишь человеку. Появление контента, созданного алгоритмами, поднимает вопрос о том, можно ли считать искусственный интеллект автором в юридическом смысле, и если да, то как определить его ответственность и права на интеллектуальную собственность. Способность ИИ генерировать оригинальные произведения, неотличимые от человеческих, требует переосмысления существующих правовых норм и поиска новых подходов к защите интеллектуальной собственности в цифровую эпоху.
Существующее законодательство об авторском праве, исторически ориентированное на произведения, созданные человеком, испытывает значительные трудности применительно к контенту, генерируемому искусственным интеллектом. Традиционно, авторское право предполагает наличие человеческого автора — лица, внесшего интеллектуальный вклад в создание произведения. Однако, когда контент создается алгоритмом без непосредственного участия человека, вопрос об авторстве становится сложным и неопределенным. Правовые нормы, определяющие права и обязанности авторов, оказываются неприменимыми к системам искусственного интеллекта, что порождает пробелы в законодательстве и требует переосмысления фундаментальных принципов защиты интеллектуальной собственности в эпоху развития нечеловеческого интеллекта. Эта ситуация подрывает устоявшиеся представления о креативности и требует поиска новых правовых механизмов, способных адекватно регулировать отношения в сфере интеллектуальной собственности в контексте автоматизированного создания контента.
Основная сложность, возникающая в связи с творчеством искусственного интеллекта, заключается не в самом факте создания контента, а в определении авторства и, как следствие, прав на интеллектуальную собственность. Возникает вопрос, кому или чему следует приписывать авторство — разработчику алгоритма, пользователю, предоставившему исходные данные, или же самому искусственному интеллекту? Существующие правовые нормы, основанные на концепции человеческого творчества, не предусматривают возможности признания авторских прав за не-человеческим интеллектом. Решение этой проблемы требует переосмысления фундаментальных принципов авторского права и установления четких критериев для определения авторства в эпоху, когда границы между человеческим и машинным творчеством становятся все более размытыми.
Необходимость пересмотра основ авторского права, спровоцированная развитием искусственного интеллекта, заключается не просто в адаптации существующих законов, но и в переосмыслении самой сути понятия творчества. Традиционно авторское право защищало плоды человеческой мысли, предполагая наличие сознательного намерения и интеллектуального вклада. Однако, когда контент создается алгоритмами, вопрос о том, что именно считать творческим актом, становится крайне сложным. Необходимо определить, может ли машинное обучение, даже демонстрирующее оригинальность, считаться проявлением творчества в юридическом смысле, и, соответственно, кто должен быть признан автором — разработчик алгоритма, пользователь, инициировавший процесс, или сам искусственный интеллект. От ответа на эти вопросы зависит будущее защиты интеллектуальной собственности и стимулирования инноваций в эпоху, когда границы между человеческим и машинным творчеством становятся все более размытыми.
Основания Авторского Права: Оправдания и Принципы
Обоснование авторского права не сводится исключительно к вознаграждению за приложенные усилия. Согласно утилитарной теории стимулов, система авторского права оправдана тем, что она предоставляет экономические стимулы для дальнейшего творчества. Предоставляя авторам исключительные права на их произведения и возможность извлекать из них прибыль, авторское право стимулирует создание новых произведений, которые в противном случае могли бы не появиться. Данная теория предполагает, что общественное благо от большего количества создаваемых произведений перевешивает ограничения, накладываемые на использование этих произведений без разрешения правообладателя. Таким образом, авторское право рассматривается как инструмент, максимизирующий совокупное социальное благо посредством стимулирования творческой деятельности.
Альтернативная теория Локка о труде и заслугах утверждает, что создатели имеют право на плоды своего труда, вне зависимости от экономического эффекта произведения. Данная концепция, происходящая из философии Джона Локка, рассматривает творческий процесс как приложение труда к ресурсам, что порождает право собственности на результат. В отличие от утилитарной теории, право на авторство здесь не связано с необходимостью стимулирования дальнейшего творчества через экономические выгоды, а вытекает непосредственно из факта приложения труда и, следовательно, морального права автора на вознаграждение, независимо от коммерческого успеха или общественной полезности произведения.
Теория личности в авторском праве акцентирует внимание на уникальном выражении авторской индивидуальности и моральном праве автора на признание его работы. Данный подход рассматривает произведение как продолжение личности автора, и, следовательно, автор имеет неотъемлемое право быть признанным создателем и сохранять связь со своим творением. В отличие от утилитарных теорий, фокусирующихся на экономическом стимулировании, теория личности подчеркивает моральный аспект авторства, утверждая, что право на признание существует независимо от коммерческой выгоды или общественной пользы. Это право включает в себя как право авторства (признание авторства), так и право на целостность произведения (защита от искажений или изменений, которые могут нанести ущерб репутации автора).
Обоснования авторского права, включающие утилитарную теорию стимулов, теорию трудового права Локка и теорию личности, демонстрируют неразрывную связь правовой защиты с фундаментальными понятиями человеческой креативности, оригинальности и индивидуального самовыражения. Эти теории подчеркивают, что авторское право не является просто механизмом поощрения усилий, а служит правовой основой для признания и защиты уникальных результатов интеллектуальной деятельности, являющихся проявлением личности автора и вносящих вклад в культурное наследие. Таким образом, правовая природа авторского права тесно связана с ценностью творческого процесса и его продуктами как неотъемлемой части человеческой культуры.
ИИ как Инструмент: Роль Prompt Engineering и Обучающих Данных
Генеративные модели искусственного интеллекта функционируют не автономно, а опираются на большие объемы обучающих данных (AI Training Data) для формирования выходных результатов. Качество и характеристики этих данных напрямую влияют на способность модели генерировать релевантный и правдоподобный контент. Помимо обучающих данных, ключевую роль играет Prompt Engineering — процесс разработки и оптимизации текстовых запросов (промптов), которые направляют модель к желаемому результату. Эффективные промпты позволяют точно задать контекст, стиль и формат генерируемого контента, минимизируя нежелательные или нерелевантные ответы. Таким образом, генерация контента является результатом взаимодействия модели с входными данными и управляющими инструкциями, а не спонтанным творчеством.
В основе функционирования генеративных моделей искусственного интеллекта лежит алгоритмическое выражение — процесс, посредством которого модель преобразует входные данные в выходные. В этом контексте, модель выступает как своеобразный “автор”, создающий контент не из самостоятельных намерений, а в результате обработки и применения паттернов, усвоенных из обучающих данных. Соответственно, характеристики и особенности генерируемого контента напрямую зависят от состава, объема и качества данных, использованных для обучения модели, определяя её стилистические предпочтения и способность к воспроизведению определённых типов информации. Алгоритмическое выражение, таким образом, представляет собой не просто технический процесс, а ключевой фактор, формирующий “голос” и “индивидуальность” модели.
Рассматривая искусственный интеллект как сложный инструмент, можно утверждать, что роль создателя контента принадлежит человеку, формирующему запросы (prompt engineer) или курирующему обучающие данные. Эта аналогия сопоставима с художником и кистью: кисть — инструмент, но именно художник определяет результат, выбирая цвета, мазки и композицию. В контексте ИИ, промптер или куратор данных задает параметры и предоставляет информацию, на основе которой модель генерирует выходные данные, определяя, таким образом, конечный результат. Эффективность и качество этих выходных данных напрямую зависят от навыков и знаний человека, управляющего процессом.
Рассматривать ИИ исключительно как инструмент, где определяющую роль играет промпт-инженер или куратор данных, недооценивает собственный вклад модели. Искусственный интеллект, будучи сложной системой, генерирует выходные данные, которые могут демонстрировать непредсказуемые и уникальные характеристики, не полностью обусловленные входными данными или инструкциями. Игнорирование этих особенностей, возникающих в процессе работы алгоритма, может привести к упущению ценной информации и неполному пониманию возможностей и ограничений модели. Важно учитывать, что ИИ не просто воспроизводит информацию, но и преобразует её, создавая новые комбинации и паттерны, которые могут отличаться от ожидаемых.
Расширение Авторства: Производные Работы и Моральные Права
Современные системы искусственного интеллекта способны с легкостью создавать производные работы, ставя под вопрос традиционные представления об авторстве. Если ранее авторство однозначно привязывалось к человеческому творческому вкладу, то теперь, когда ИИ может генерировать контент, существенно отличающийся от исходных данных, возникает необходимость переосмысления этого понятия. Способность ИИ к самостоятельной генерации контента, даже если она основана на алгоритмах и данных, поднимает дискуссию о том, может ли машина считаться автором, и какие права при этом возникают. Это не просто технический вопрос, но и юридическая и философская проблема, требующая внимательного анализа и формирования новых правовых норм, учитывающих специфику создания контента с помощью искусственного интеллекта.
В случае признания за искусственным интеллектом способности к некоторой степени самостоятельного творчества, возникает вопрос о наделении его ограниченными авторскими правами, аналогичными тем, что предоставляются юридическим лицам, таким как корпорации. Эта концепция предполагает, что ИИ, действуя как «виртуальное лицо», может владеть правами на созданные им произведения, хотя и в объеме, определяемом законодательством и направленном на стимулирование инноваций, а не на создание неограниченной монополии. Такой подход позволяет учитывать вклад ИИ в процесс создания, обеспечивая при этом защиту интересов человека, который инициировал и контролировал работу системы. Речь идёт не о полной автономии, а о признании определенной степени «авторства» в рамках установленных правовых норм, что открывает новые перспективы в сфере интеллектуальной собственности и регулирования цифрового контента.
В контексте растущих возможностей генеративного искусственного интеллекта, защита моральных прав приобретает особую значимость. Эти права, включающие в себя право на признание авторства и право на неприкосновенность произведения, становятся ключевыми для учета вклада ИИ в создание контента. Хотя вопрос о полном признании ИИ в качестве автора остается дискуссионным, обеспечение уважения к его “творческому вкладу” посредством моральных прав позволяет сохранить целостность произведения и предотвратить его несанкционированное изменение. Признание, что ИИ является инструментом, способным к сложным творческим процессам, требует разработки правовых механизмов, гарантирующих защиту его “интеллектуальной собственности” в рамках существующих норм авторского права, даже если речь идет лишь о признании его роли в процессе создания.
В настоящей работе утверждается, что необработанные результаты, полученные от генеративных систем искусственного интеллекта, не должны подлежать охране авторских прав. Такой подход призван сохранить общественное достояние в качестве базового принципа, перенося акцент защиты авторских прав исключительно на доказанные человеческие творческие вклады в произведения, созданные с использованием ИИ. Иными словами, юридическая защита должна распространяться не на сам факт генерации контента машиной, а на значимые изменения, дополнения или оригинальную обработку, выполненную человеком, демонстрирующие его творческую инициативу. Такой подход позволяет стимулировать инновации, обеспечивая свободный доступ к исходным материалам, генерируемым ИИ, и одновременно поощряя человеческое творчество, которое придает этим материалам уникальную ценность и оригинальность.
Исследование поднимает вопрос об авторстве в эпоху алгоритмического творчества. Утверждается, что непосредственный вывод генеративного ИИ не может быть защищен авторским правом из-за отсутствия человеческого вклада и оригинальности, что логически относит его к общественному достоянию. Как заметила Барбара Лисков: «Программы должны быть спроектированы таким образом, чтобы изменения в одной части не приводили к неожиданным последствиям в других частях». Этот принцип применителен и к сфере интеллектуальной собственности: необходимо четко определить границы авторства, чтобы избежать непредсказуемых последствий для развития технологий и творчества. Необходимость такой ясности подчеркивает важность понимания того, как алгоритмы создают новые произведения, и где заканчивается роль машины, чтобы определить границы авторского права.
Что дальше?
Предположим, что предложенная логика верна: сырой вывод генеративного искусственного интеллекта действительно принадлежит общественному домену. Что тогда? Возникает вопрос не о том, как защитить результаты, а о том, как использовать этот поток бесконечного, свободно доступного материала. Попытки приписать авторство алгоритму — это тупик, но признание полной свободы от авторского права может открыть новые горизонты для творчества, где исходный код и сгенерированный контент становятся строительными блоками для коллективного, децентрализованного искусства.
Однако, это не означает отмену всех правил. Границы размываются не в одну сторону. Если исходные данные для обучения модели защищены авторским правом, а сгенерированный контент свободен, где проходит грань между вдохновением и плагиатом? Вместо поиска новых форм защиты необходимо разработать механизмы, позволяющие отслеживать происхождение контента и обеспечивать справедливое вознаграждение создателям обучающих наборов данных. Или же, возможно, вся эта концепция «интеллектуальной собственности» нуждается в фундаментальном переосмыслении.
В конечном итоге, главное — понять, что генеративный искусственный интеллект — это не замена человеческому творчеству, а инструмент, расширяющий его возможности. Задача науки — не контролировать этот инструмент, а изучить его потенциал и последствия, даже если они противоречат устоявшимся нормам. И, конечно, всегда помнить: правила существуют, чтобы их нарушать — особенно те, что мешают прогрессу.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.13750.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-12-17 19:58