Должно ли обучение ИИ быть бесплатным?

Я часто слышу позицию, что авторские права - ненужная преграда на пути обучения ИИ-моделей. Что в США и Китае ИИ-модели учатся бесплатно, поэтому носиться с интеллектуальными правами в условиях международной конкуренции за инновации глупо и неэффективно.

И что даже в Европе с их text and data mining exceptions, изымающими обучение ИИ из авторско-правовой охраны без соответствующего вознаграждения, регулирование в этой части неудачное, поскольку у правообладателей есть возможность запретить такое использование своих произведений (opt-out).

Я давно думаю на эту тему и несколько раз корректировала свою позицию. Сейчас мне кажется важным подчеркнуть, что забота об IP - не ненужный тормоз и прихоть, а необходимость и залог правильного будущего развития.

1. США

Я изначально считала, что надо “как в США”, где обучение ИИ-моделей происходит бесплатно и без согласия правообладателей на основании доктрины fair use. Однако оказалось, что такой подход при более внимательном рассмотрении оставляет за скобками важные институциональные условия.

Дело в том, что fair use-based исключение относится только к непосредственно аналитической обработке обучающих данных и не освобождает разработчиков от необходимости получать согласие правообладателей на других этапах обучения ИИ. Например, сбор данных в постоянные training datasets происходит на основании договоров с издателями, уполномоченными распоряжаться множеством авторских прав в развитой сети подобного нетворка. В США подобное представительство развито, и правообладатели за соответствующее использование получают от издательств компенсацию в виде роялти.

Можно справедливо возразить, что постоянные датасеты создаются далеко не всегда и не всеми разработчиками. Но благодаря сложившейся судебной системе и высокой квалификации юристов правообладатели также имеют реальные возможности получить плату за нарушения своих прав и “на выходе” ИИ - за использование исходных произведений в результатах генерации - в связи с чем уже меньше страдают от бесплатности последующей обработки.

Получается, обучение ИИ в США не совсем (или совсем не) бесплатное.

Смотреть на их опыт для учета в правопорядках без необходимых квалификаций и устоявшейся системы институциональных агентов в области авторских прав поэтому нельзя. В таких странах вознаграждение за “непосредственно обучение” может быть единственным шансом как-то компенсировать извлеченную из прозведений ценность, и рассмотреть возможность его выплаты весьма разумно.

2. ЕС

Европа чуть лучше учитывает интересы правообладателей, чем США, хотя и тут обучение ИИ по общему правилу бесплатное.

Тем не менее, несмотря на устоявшийся характер конструкции исключений из авторских прав, используемой в ЕС для обучения ИИ, последнее время эксперты чаще говорят о ее несправедливости. В ней правообладатели поставлены перед жёстким выбором из двух вариантов: (i) полностью вывести свои произведения из разрешительного режима (opt out), став культурно иррелевантными, либо (ii) допустить их неограниченное использование без права на вознаграждение (от, на секундочку, многомиллионных ИИ-продуктов, которые в каких-то странах уже обеспечивают всеобщий базовый доход).

Разрешить же обучение за плату правообладателям крайне сложно из-за транзакционных издержек по переговорам с разработчиками и неравенства переговорных возможностей. То есть промежуточное звено, в котором можно было бы согласиться на обучение за хоть какое-то вознаграждение, отсутствует.

Поэтому сейчас как на уровне ЕС, так и на уровне отдельных стран-членов обсуждается возможность закрепить за правообладателями специальные неотчуждаемые remuneration rights, плату за которые собирали бы по умолчанию организации по коллективному управлению правами.

Таким образом, получается, что развитые правопорядки так или иначе приходят к системе компенсации правообладателей за эксплуатацию их творчества для создания ИИ. Это надо держать в уме правопорядкам, которые только начинают формировать свои регулятивные подходы в этом направлении.