Минюст США: обучение ИИ на статьях NYT — добросовестное использование
Минюст США поддержал обучение ИИ на статьях The New York Times
Министерство юстиции США подало заявление в поддержку OpenAI. Ведомство считает, что использование защищенных авторским правом статей The New York Times и других издателей для обучения искусственного интеллекта подпадает под доктрину добросовестного использования (fair use). Минюст отметил, что ИИ трансформировал загруженные материалы, что допустимо согласно законодательству об авторском праве. Развитие ИИ имеет решающее значение для национальной безопасности. Обязательное лицензирование может затормозить развитие ИИ и ослабить конкурентные позиции по отношению к странам, в которых к разработчикам ИИ не предъявляется таких требований.
Оценка добросовестного использования в США проводится судом
Позиция Минюста США является мнением в конкретном споре. Окончательное решение остается за судами. Признание обучения ИИ правомерным или неправомерным проводится судом на основе доктрины fair use. Суд оценивает цель и характер использования материалов, особенности произведения, объем заимствования и влияние на рынок. Существуют дела, в которых суд признал правомерным обучение ИИ на охраняемых объектах, например Bartz v. Anthropic PBC. В то же время есть дела с обратным выводом, такие как Thomson Reuters v. ROSS.
Обучение ИИ на данных в России регулирует ГК РФ и закон № 243-ФЗ
В России отношения в сфере интеллектуальной собственности регулирует часть четвертая Гражданского кодекса РФ. Использование произведения, включая его воспроизведение и запись в память ЭВМ при формировании датасета, требует согласия правообладателя, если закон прямо не устанавливает исключение. До недавнего времени российское право прямого ответа на вопрос об обучении моделей не давало. Формально каждая копия текста в датасете требовала согласия правообладателя. С 1 марта 2027 г. вступит в силу статья 10 Федерального закона от 26 июля 2026 г. № 243-ФЗ "О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации". Согласно ей, национальные и суверенные ИИ-модели могут использовать для обучения контент, защищенный авторским правом, при условии, что материалы находятся в открытом доступе без ограничения техническими средствами или разработчик получил их правомерным путем. Новое исключение распространяется только на суверенные и национальные большие фундаментальные модели.
Поправки в ГК РФ и закон об ИИ готовят в России
Осенью к "Закону об ИИ" примут подзаконные акты, которые конкретизируют его нормы. Рабочая группа при Совете по кодификации гражданского законодательства готовит поправки в часть четвертую ГК РФ. Проект предлагает обязать создателей ИИ выплачивать правообладателям вознаграждение за использование объектов авторских и смежных прав для обучения нейросетей. Также предлагается перенести нормы об обучении ИИ из "Закона об ИИ" в ГК РФ. Разработчики выступили против выплат за обучение на авторском контенте. Минцифры России не поддержало поправки Совета по кодификации в представленном виде.
Ограничения в обучении ИИ могут привести к отставанию российских моделей
Более строгий подход к обучению ИИ на контенте, защищенном авторским правом, может вызвать отставание от других стран, если у них нормы будут более мягкими. Ассоциация больших данных считает, что правообладатель должен сам определять режим использования своего контента. Россия не должна допускать, чтобы дополнительные ограничения создали отставание отечественных моделей от зарубежных. Невозможно эффективно администрировать отчисления за миллиарды объектов и определять, кому и в каком объеме они должны выплачиваться. Риск отставания особенно актуален для больших языковых и мультимодальных моделей, возможности которых зависят от объема, качества и разнообразия данных. Если значительная часть книг, СМИ, изображений и профессиональных текстов окажется недоступна, разработчикам будет сложнее создавать модели с широкими знаниями и хорошим пониманием российского контекста.
Поиск баланса между интересами разработчиков и правообладателей важен
Некоторые эксперты считают, что если одна страна дает разработчикам существенно более широкий доступ к качественным данным, другие рискуют оказаться в менее конкурентных условиях. Обучение становится дороже и сложнее. Режим, при котором правообладатель может запретить использование произведения, а в отдельных случаях — получить компенсацию, снижает риск конфликтов и создает более устойчивую среду для развития ИИ. Вопрос об обучении моделей на защищенном контенте шире простого доступа к данным. Если технологическую конкурентоспособность свести только к доступу разработчиков к максимально большому объему данных, права автора начинают выглядеть как ограничение для развития технологии. Однако в такой постановке из поля зрения исчезает сам человек, чей интеллектуальный труд становится ресурсом для обучения модели.
Ограничения в обучении не означают автоматического отставания российских моделей
Ограничения в обучении на контенте, защищенном авторским правом, не означают, что российские модели автоматически начнут отставать. Качество их работы зависит не только от объема данных, на которых они обучались, но и от того, насколько эти данные качественные и разнообразные, а также от вычислительных ресурсов разработчика. Отставание только из-за правовых ограничений маловероятно. Русскоязычный контент составляет небольшую долю мировых данных, и зарубежные модели уже обучены на нем без оглядки на российских правообладателей. Ограничители у российских разработчиков другие — вычислительные мощности, кадры и доступ к качественным размеченным данным. Правовая определенность помогает, но разрыв закрывает не она.
Источник: ComNews