Генеративный искусственный интеллект и авторские права

Лоран Джейкобс рассказал ComNews, как генеративный искусственный интеллект создает правовые риски для интеллектуальной собственности.

Юридические неопределенности и упущенная выгода

В ходе экспертной дискуссии обсуждался потенциальный накопительный ущерб для российских авторов и правообладателей, который к 2030 году может составить около 1 трлн рублей. Прогнозируется, что сильнее всего пострадают сферы ИТ, рекламы, маркетинга, а также профессии с высоким содержанием творческого труда.

Популярные нейросети, такие как Stable Diffusion или Midjourney, обучались на массивных датасетах (например, LAION-5B), содержащих огромное количество защищенных изображений. Лоран Джейкобс отмечает, что судебные кейсы, в которых авторы требуют признать сгенерированные произведения или ПО «нетрансформативными» — то есть слишком близкими к исходным обучающим материалам, — начали возникать со стремительной скоростью с 2022 года. По мнению эксперта, потенциальный ущерб для правообладателей пока может быть переоценен, так как статистика предметных судебных решений только начинает собираться.

Почему разработчики генеративного ИИ получают преимущество

На данном этапе создатели контента вынуждены самостоятельно отстаивать свои интересы.

«На сегодняшний день защита авторских прав от "неправомерного" использования генеративного ИИ лежит на самих авторах и на их праве защищать свои права в суде, что дает разработчикам ИИ существенные временные и финансовые преимущества, собственно благодаря этому фактору и инвесторы продолжают финансировать разработчиков генеративного ИИ поскольку потери от судебных разбирательств пока не высоки», — поясняет Лоран Джейкобс.

Использование открытых озер данных алгоритмами генеративного ИИ также несет риски для крупного бизнеса. Недобросовестные игроки могут мимикрировать под известные бренды стоимостью в миллиарды долларов. Это позволяет им дешево и быстро выводить на рынок огромный поток новых торговых марок, используя лояльность потребителей к оригиналу.

Как генеративный искусственный интеллект использовать для защиты

Для минимизации рисков Лоран Джейкобс предлагает правообладателям и бизнесу четыре практических механизма:

1. Включение ИИ-пунктов в договоры. В соглашения со всеми поставщиками и потребителями необходимо внедрять пункты из действующего законодательства, регулирующие использование моделей генеративного ИИ. Это позволит бизнесу требовать от вендоров подтверждения легального лицензирования данных, применявшихся при генерации контента.

   
   

2. Переход на open-source платформы. Владельцам собственных контентных библиотек стоит самостоятельно использовать технологии генеративного ИИ, выбирая открытые платформы с законными исходными датасетами. Это защитит оригинальный продукт и создаст условия для его легального сублицензирования третьим сторонам.

   
   

3. Взаимодействие с онлайн-аудиторией. Создатели цифрового контента могут привлекать датасеты своих последователей, заранее запрашивая у них разрешение на обработку данных. В таком случае при изменении законодательства все соавторские права и выплаты роялти будут зафиксированы в лицензионных соглашениях.

   
   

4. Запуск «умного поиска». Собственникам брендов и авторам креативного контента необходимо мониторить большие фабрики данных. Существуют специальные инструменты (например, некоммерческое приложение Glaze), которые позволяют распознавать замаскированные под оригинал элементы, логотипы и размеченные образы.

   
   

В условиях, когда разработка ПО и создание контента трансформируются под влиянием технологий, своевременная адаптация и правовая защита становятся ключевыми факторами стабильности рынка.

Полную версию материала со всеми мнениями участников дискуссии можно найти на портале ComNews.