В последние годы развитие технологий искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей (LLM), привлекло к себе огромное внимание как со стороны научного сообщества, так и общества в целом. Одним из ключевых вопросов, ставших предметом активных юридических и этических дискуссий, является законность использования защищённых авторским правом произведений для обучения таких моделей. Понимание этого вопроса требует глубокого погружения в действующее законодательство, судебную практику и особенности самой технологии обучения искусственного интеллекта. Основной юридический термин, который появляется на переднем плане при обсуждении использования произведений в обучении LLM, — это принцип «добросовестного использования» (fair use) в американском авторском праве. Этот принцип позволяет в определённых случаях использовать защищённый авторским правом контент без прямого разрешения правообладателя и без выплаты компенсаций, если это использование отвечает нескольким критериям.
Недавние судебные решения, вынесенные федеральными судами Сан-Франциско, стали значимым ориентиром в определении правомерности использования таких материалов. В двух заметных случаях суды признали, что компании Anthropic и Meta сделали добросовестное использование работ авторов при обучении своих моделей Claude и LLaMA соответственно. Эти решения отчасти объясняют критерии, по которым суды оценивают использование защищённого контента для целей обучения ИИ, и дают определённую степень уверенности компаниям, занимающимся развитием генеративного искусственного интеллекта. Для оценки, попадает ли обучение LLM под принципы добросовестного использования, необходимо рассмотреть четыре ключевых фактора, прописанных в законодательстве. Первый — это цель и характер использования.
Важно понимать, что деятельность таких организаций, как Anthropic, зарегистрированная как общественно полезная корпорация, Meta с открытым доступом к своей модели, и OpenAI, работающая как некоммерческая организация, может свидетельствовать о желании соответствовать условию недобросовестного коммерческого использования. Более того, обучение LLM рассматривается как трансформационное действие, поскольку оно не просто копирует или воспроизводит исходные тексты, а преобразует их в модели параметров и весов, которые самостоятельно генерируют ответы. Однако существуют случаи, когда модели могут дословно воспроизводить фрагменты текстов, что остаётся дискуссионным и вызывает определённые опасения. Второй фактор — это природа самого защищённого произведения. Закон направлен на то, чтобы защитить авторское право на выражение идеи, но не факты и идеи сами по себе.
При обучении модели происходит как бы извлечение фактов и идей из множества произведений, которые затем сохраняются как набор параметров. Эти параметры не представляют собой прямую копию выражения, а служат для генерации текста в широком смысле. Кроме того, искусственный интеллект часто обучается на значительном количестве материалов с открытой лицензией, таких как открытое программное обеспечение и творчество, размещённое под лицензиями Creative Commons, что снижает правовую нагрузку и может являться дополнительным аргументом в пользу добросовестного использования. Третий фактор — количество и существенность использованной части произведения. В случае LLM речь идёт о триллионах параметров, и каждое отдельное произведение составляет минимальную, практически неощутимую долю от общего объёма данных.
Это позволяет утверждать, что влияние одного произведения на обучение модели не является значительным и не наносит прямого ущерба правообладателю. Четвёртый фактор — это влияние использования на рынок или стоимость оригинального произведения. Здесь мнения экспертов расходятся. С одной стороны, некоторые полагают, что широкое использование LLM может со временем снизить спрос на оригинальные произведения, особенно в области нон-фикшн литературы, где генеративные ответы ИИ способны заменить обращение к книгам. С другой стороны, рынок художественной литературы и научных публикаций почти полностью сохраняет свои уникальные ценности, которые не могут быть в полной мере воспроизведены искусственным интеллектом.
Кроме того, пока нет однозначных доказательств прямого ущерба авторскому рынку, что позволяет настаивать на добросовестности использования. Несмотря на судебные прецеденты в США, вопрос о легальности использования защищённых авторским правом материалов для обучения LLM остаётся сложным и неоднозначным. Более того, даже если использование квалифицируется как добросовестное, это не снимает этических вопросов и опасений авторов. Ведь сама суть технологии позволяет вырабатывать новые творческие материалы на основании накопленных знаний, что частично нивелирует необходимость приобретения оригинальных произведений. В свете подобных вызовов многие эксперты, включая известных специалистов в области права и технологий, настаивают на необходимости реформирования действующего законодательства.
Предлагаются решения, которые могут включать введение специальных положений, регламентирующих использование авторских материалов для обучения ИИ, с обязательной лицензией и компенсацией правообладателям. Такой подход был бы аналогичен системам частного копирования, введённым в различных странах в ответ на революционные изменения в области музыки и записи звука. Использование таких лицензий позволило бы стимулировать создание новых произведений, сохраняя мотивацию авторов и защиту их прав, а также урегулировать взаимоотношения между разработчиками ИИ и правообладателями. Это особенно важно в свете стремительного развития генеративных технологий, которые всё глубже и глубже внедряются в нашу жизнь и экономику. Кроме законодательных мер, важную роль могут сыграть технические и организационные инициативы.
Например, ведение прозрачных реестров исходных данных, использование системы атрибуции и учёта использования, а также активное взаимодействие с авторами и обществом. Всё это поможет выстроить более справедливую и устойчивую экосистему, где инновации и права автора находятся в балансе. Подводя итог, можно отметить, что сегодняшняя ситуация с использованием защищённых авторским правом материалов для обучения больших языковых моделей является предметом активного юридического и общественного обсуждения. Судебные решения в США предоставляют основу для понимания того, как добросовестное использование может применяться в контексте ИИ, но не снимают необходимости законодательного регулирования, способного учесть особенности искусственного интеллекта и интересы всех участников процесса. Развитие технологий требует адаптации правовых норм, чтобы не только обеспечить защиту авторских прав, но и не препятствовать инновациям и доступу к знаниям.
Баланс этих интересов — ключевая задача будущих реформ и общественных дебатов. Пока эта тема остаётся одной из самых значимых и чувствительных на стыке права, технологий и культуры, требующей внимательного и взвешенного подхода.
