Модели искусственного интеллекта могут лишиться бесплатного доступа к чужим текстам
Разработчиков систем искусственного интеллекта предлагают обязать выплачивать компенсации правообладателям, если при создании и обучении моделей использовались защищенные авторским правом материалы.
Речь идет о книгах, статьях, журналистских публикациях, иллюстрациях, фотографиях, музыке и других произведениях, размещенных в интернете или распространенных в цифровом виде. Сегодня многие ИИ-модели обучаются на огромных массивах данных.
В них могут попадать материалы из открытых источников, включая сайты СМИ, литературные произведения, научные работы и пользовательский контент.
При этом авторы зачастую не знают, что их тексты или изображения применяются для развития коммерческих технологий, и не получают за это никакого вознаграждения.
Почему вопрос стал особенно острым
Популярность генеративного ИИ заметно выросла за последние годы. Нейросети научились создавать тексты, изображения, музыку, видео и программный код, опираясь на закономерности, найденные в материалах, на которых проходило обучение.
В результате такие системы стали конкурентами для журналистов, дизайнеров, переводчиков, иллюстраторов и других специалистов.
Правообладатели считают, что использование их произведений в коммерческих целях не должно происходить без разрешения и компенсации.
По их мнению, разработчики получают значительную экономическую выгоду благодаря контенту, который создавался людьми, зачастую за счет их времени, знаний и профессионального труда. Кроме того, авторов беспокоит не только отсутствие выплат.
Они опасаются, что нейросети способны воспроизводить узнаваемую манеру конкретных художников, копировать особенности стиля писателей или создавать материалы, похожие на работы определенных журналистов.
Это может снижать спрос на оригинальный контент и затруднять защиту интеллектуальной собственности.
Какие правила могут появиться для разработчиков
Предлагаемый подход предполагает более прозрачное регулирование процесса обучения ИИ. Компании могут обязать раскрывать, какие категории данных использовались при создании модели, откуда они были получены и на каком основании применялись.
Такая отчетность позволит авторам и правообладателям понимать, были ли задействованы их произведения. Одним из возможных механизмов называется введение обязательных выплат.
Их размер может зависеть от объема использованных материалов, масштаба аудитории модели, коммерческого успеха продукта или количества правообладателей, чьи работы вошли в обучающую выборку. Конкретная схема пока остается предметом обсуждения.
Другой вариант - создание специальных коллективных организаций. Они могли бы представлять интересы большого числа авторов, заключать соглашения с технологическими компаниями и распределять полученные средства между правообладателями.
Может быть интересно: Кабель ААБл: Конструкция, характеристики и применение силового бронированного кабеля с бумажной изоляцией
Подобная система уже применяется в ряде творческих отраслей, где невозможно заключать отдельный договор с каждым автором.
Компенсация может стать частью лицензирования
В перспективе разработчики ИИ смогут заключать лицензии с издательствами, медиахолдингами, музыкальными платформами и другими владельцами контента.
Такие соглашения позволят легально использовать большие массивы материалов для обучения нейросетей, а правообладателям - получать доход от сотрудничества с технологическим сектором.
При этом не исключено, что часть данных будет разрешено использовать только при соблюдении определенных условий.
Например, материалы могут предоставляться для исследовательских проектов, но не для коммерческих сервисов. Также может появиться возможность отказаться от включения произведений в обучающие наборы или потребовать их удаления. Однако на практике реализация таких правил окажется непростой. Интернет-контент часто копируется и распространяется на разных ресурсах, а установить его первоначального автора бывает трудно.
Дополнительные сложности связаны с произведениями, созданными в разных странах, где действуют собственные нормы авторского права.
К чему новые требования приведут рынок искусственного интеллекта
Введение обязательных выплат способно заметно изменить экономику ИИ-проектов. Крупные технологические компании, вероятно, смогут заключать масштабные лицензионные соглашения и создавать собственные базы легально приобретенного контента. Для небольших разработчиков расходы окажутся более ощутимыми, что может затормозить запуск новых продуктов.
Сторонники регулирования считают, что дополнительные затраты оправданы. По их мнению, развитие технологий не должно строиться на бесплатном использовании чужого труда.
Если нейросети действительно получают коммерческую ценность благодаря произведениям авторов, создатели этих произведений должны участвовать в распределении дохода.
Представители индустрии ИИ, в свою очередь, могут настаивать на сохранении возможности использовать материалы для обучения в рамках законных исключений.
Они указывают, что чрезмерно жесткие требования способны ограничить научные исследования, повысить стоимость цифровых сервисов и укрепить позиции только крупнейших компаний, располагающих значительными финансовыми ресурсами.
Баланс между инновациями и интересами авторов
Главная задача будущих правил - найти компромисс между развитием искусственного интеллекта и защитой создателей контента.
Полный запрет на использование защищенных материалов способен ограничить технологический прогресс, но отсутствие контроля, напротив, может привести к обесцениванию авторского труда.
Вероятно, окончательная модель регулирования будет включать сразу несколько инструментов: обязательную прозрачность, лицензирование, возможность отказаться от использования произведений и механизм компенсаций.
Важную роль также может сыграть точное определение того, чем обучение ИИ отличается от обычного просмотра или анализа информации.
Если подобные инициативы будут приняты, отношения между авторами и разработчиками нейросетей станут более формализованными. Контент перестанет восприниматься как бесплатный ресурс, а его использование при создании коммерческих моделей потребует понятных правил.
В результате рынок может перейти к системе, в которой развитие ИИ будет сочетаться с более справедливым вознаграждением тех, чьи работы помогают совершенствовать новые технологии.