Generatorji umetniških del, ki ustvarjajo umetnost z umetno inteligenco (UI), osvajajo internet z bliskovito močjo. Modeli strojnega učenja, med najbolj znanimi Stable Diffusion, DALL-E IN Midjourney, ki pa še zdaleč niso edini, ponujajo možnost hitrega generiranja neverjetno podrobnih in zmogljivih slik – zgolj na podlagi besednih vnosov. Ti so lahko dobesedno kakršnikoli. Želite videti banano, ki jaha dinozavra in vstopa v nov portal? Moj še-ne-najstniški sin si jo, na primer, je. Z redkobesednim, a dovolj natančnim navodilom je sekundi dobil rezultat, ki je skoraj natanko to, kar je naročil: dinozaver, ki vstopa v portal.
Manjka le banana. Zaenkrat.
Lovro Bor je za svojega dinozavra uporabil generator NightCafe Studio, a slika je unikatna, pred njegovim vnosom ukazov ni obstajala in v nastali obliki je izključno zaradi prejetega navodila. Je izvirna? Morda. Je sin njen avtor? Morda. Mu pripada zaščita avtorske pravice? Morda. So bile kršene avtorske pravice umetnikov, na katerih se je je NightCafe Studio model strojnega učenja učil? Takisto morda. Ne pa nujno.
Algoritem je za generiranje slike v modelu strojnega učenja uporabil številna zbrana (lahko tudi avtorsko zaščitena) dela umetnikov – večji kot je vnos, boljši je rezultat UI. Lahko da je uporabil za proces učenja tudi (zgolj) dela, ki ne uživajo zaščite v smislu avtorskega prava. Je morda lastnik avtorskega dela v tem primeru avtor modela algoritma?
Izjemno hiter razmah UI je že naletel na prve čeri pri kodi in glasbi, a prav pri slikovni umetnosti kaže, da bo pravnih orehov več in da bodo ti trši. Različni pravni režimi bodo morali, že zaradi same narave digitalnega sveta, najti skupne odgovore, in to čim prej.
Kvalifikatorni elementi avtorske pravice v UI ali Kakšne pravice gredo za dela, ustvarjena z umetno inteligenco, in kdo je njihov lastnik
Za osnovno pravno razčlenitev je potrebno vsaj osnovno razumevanje delovanja algoritmov za generiranje slik oziroma modelov strojnega učenja na eni, in že obstoječa pravna pravila in pravno prakso, ki se zdi pričakovano aplikativna za svet UI, na drugi strani. S sintezo obstoječih izkušenj je glede presoje lastništva avtorske pravice mogoče izluščiti naslednje problemske sklope:
- Narava delovanje modelov strojnega učenja in uporaba virov
- Regulacija uporabe algoritma
- Doprinos končnega uporabnika – ustvarjalca kot avtorja
- Razmerja med avtorji učne snovi in novih stvaritev; možnosti licenciranja
Modeli strojnega učenja, kot že omenjeni Stable Diffusion, DALL-E in Midjourney, na podlagi usposabljanja algoritma prek stotin milijonov slik, zajetih z interneta (in ustrezno opremljenih z označbami - tagi), na podlagi besedilnega poziva ustvarijo nove digitalne podobe. Ta so osupljivo resnične - do mere, ko je presoja, ali je njihov avtor človek ali računalnik, praktično nemogoča.
Vendar pa, kot opozarjata pravnika Arthur Roberts in Alain Godement, je tu bistvena razlika najprej v tem, da sami modeli strojnega učenja »ne vsebujejo nobenih »slik« v nobenem smislu, ki bi ga lahko ljudje razumeli. Čeprav so rezultati teh umetnikov z umetno inteligenco lahko videti zelo podobni ljudem - in morda celo pokažejo razumevanje pozivov, ki jih prejmejo - nikakor niso ljudje. Takšni modeli so usposobljeni za edini namen prejemanja pozivov in generiranja slik – torej to ni začetek kakršnekoli vrste umetne splošne inteligence – in lahko mirno spite, saj veste, da roboti ne bodo kmalu prevzeli vašega dela.« (1)
Drugi del dileme se nanaša na sam doprinos ustvarjalca – je na podlagi stotin milijonov tujih slik pridobljen rezultat zgolj z besedno zvezo banana – dinozaver – portal zadosten, da ga je mogoče šteti za ključen, odločujoč doprinos ustvarjalca, ki da je zatorej avtor nastalega dela?
Glede na gravitacijo visoko tehnoloških podjetij in prve tožbe, ki so že bile vložene, je pričakovati, da bodo prav ZDA orale ledino pri pravni regulaciji umetnosti, ustvarjene z UI. (2) Tu velja, da za dela, ki jih ustvari izključno stroj, ne veljajo siceršnja pravila o zaščiti avtorske pravice, je pa, nasprotno, mogoče uveljavljati avtorsko pravico v tistih primerih, ko lahko ustvarjalec dokaže, da je bil človeški prispevek znaten. (3) Tako je Urad ZDA za avtorske pravice (4) še v začetku 2022 zavračal registracijo del, ustvarjenih »zgolj« z UI - Urad je odločitve temeljil na temeljni podmeni, da je lastnih avtorske pravice lahko le človek. Ta podmena je, in to je na tem mestu smiselno poudariti, praktično pripoznana v celotnem sistemu avtorskega prava.
Zato je v primerih, ko je delo generirano s pomočjo drugih orodij, temelj presoje človekov doprinos k stvaritvi v konkretnem primeru. Dokazno breme je tu na avtorju – ta mora dokazati, da je njegov prispevek ključen, torej dokazati, da je pri ustvarjanju tvorno sodeloval in da brez njegovega doprinosa delo ne bi nastalo. (5) To je še pred iztekom 2022 uspelo Kristini Kastanovi, avtorici prvega z UI ustvarjenega stripa »Zarya of the Dawn«.Ta je za IPWatchdog povedala, da jo je Urad za avtorske pravice prosil, »naj predloži podrobnosti o svojem procesu, da pokaže, da je bil v procesu ustvarjanja tega grafičnega romana precej vpleten človek.« Delo je uspešno prestalo test »doprinosa«: Kastanova je ustvarila besedilo, dialoge, izbrala postavitev in zložila z UI ustvarjene slike. (6)
Po tem kriteriju bi le stežka zaključili, da je moj sin kakorkoli upravičen do avtorske zaščite svojega dela banana – dinozaver – portal. Tako kot v večini primerov umetnosti, ustvarjene z UI, tudi ta temelji le na skromnem besednem pozivu – kar je tudi običajno za glavnino del, ki jih proizvedejo končni uporabniki generativne UI. A ob tem velja slediti opozorilom, da so odločitve Urada za avtorsko pravo zgolj to – odločitve o registraciji in ne sodbe. »Ameriški urad za avtorske pravice ni sodišče," opozarja dr. Andres Guadamuz, akademik, specializiran za pravo UI in intelektualne lastnine na univerzi v Sussexu v Združenem kraljestvu. »Registracijo potrebujete, če boste nekoga tožili zaradi kršitve avtorskih pravic - vendar bo sodišče tisto, ki bo odločilo, ali je to pravno izvršljivo ali ne.« (7)
Je avtorska pravica v primerih UI drugačna?
Avtorska pravica – na svoji najbolj temeljni ravni – je pravica nematerialne lastnine, ki lahko obstaja na določenih delih in na določenih področjih. V Sloveniji, na primer, Zakon o avtorski pravici in drugih pravicah (8) v 5. čl. določa, da so avtorska dela »individualne intelektualne stvaritve s področja književnosti, znanosti in umetnosti«, ki so lahko izražena na različne načine, in da je v tem smislu avtorska pravica »enovita pravica na avtorskem delu, iz katere izvirajo izključna osebnostna upravičenja (moralne avtorske pravice), izključna premoženjska upravičenja (materialne avtorske pravice) in druga upravičenja avtorja (druge pravice avtorja)« (15. čl. ZASP – UPB3). Zakon posebej dodaja, da »ideje, načela, odkritja« sama po sebi niso avtorsko pravno varovane kategorije. Zato, da postanejo avtorsko delo, morajo biti izražena, tako na primer v filmu, knjigi, video igrici, zvočnem posnetku ipd. (prim. 9. čl. ZASP – UPB3).
V nasprotju s splošnim prepričanjem ni nobene zahteve po registraciji dela; da bi bilo zaščiteno z avtorsko pravico, je dovolj, da delo je, da obstaja, da je narejeno, končano – ali kot pravi ZASP – UPB3, »avtorska pravica pripada avtorju na podlagi same stvaritve dela« (14. čl.).
Na splošno veljajo avtorske pravice za dela, če so »izvirna« – torej za dela, pri katerih je avtor v procesu njihovega ustvarjanja uporabil nekaj spretnosti, dela in presoje oz. je v njih mogoče zaslediti »odtis avtorjeve osebnosti«. (9) Za Veliko Britanijo tako na primer že omenjena Roberts in Godement ugotavljata, da je to dokaj nizek prag, saj lahko avtorske pravice obstajajo v nečem tako vsakdanjem, kot je urnik.
V VB je Zakon o avtorski pravici, modelih in patentih (CDPA) že leta 1988 (10) vizionarsko določil, da se v primerih računalniško generiranega literarnega, dramskega, glasbenega ali umetniškega dela šteje, »da je avtor oseba, ki je poskrbela za vse potrebno za nastanek dela« (oddelek 9, odstavek 3), pri interpretaciji pojmov in njihovega pomena pa posebej opredelil, da je za »računalniško generirano« delo za potrebe razlage zakona šteti tisto delo, ki je ustvarjeno z računalnikom v takšnih okoliščinah, da človeškega avtorja dela sploh ni (čl. 178, odst. 4). (11)
»Zato je odgovor na to, ali avtorska pravica lahko obstaja v računalniško ustvarjenih umetninah, preprost "DA", saj ima britanski test za izvirnost nizek prag. Dokler ustvarjeno delo ni bilo kopirano in so bili rezultati pridobljeni z malo spretnosti, dela in presoje - avtorska pravica lahko obstaja.« (12)
Kdo je v primerih UI avtor v smislu pravnega režima avtorske pravice?
Tudi tu ureditev sledi splošnim načelom avtorskega prava, da je avtor, ki uživa pravno zaščito, lahko le človek. Toda upoštevajoč praviloma relativno skromen vložek sodobnih avtorjev umetnosti, ustvarjene z UI, je to morda (a) avtor algoritma za generiranje slik, (b) oseba, ki je model strojnega učenja trenirala z vnosom učnega materiala, ali (c) končni uporabnik generativne UI?
Problem, ki ga dilema naslavlja, je zlasti v sami »skromnosti« izvirnega doprinosa končnega uporabnika. V klasični percepciji – v razumevanju sveta, v katerem smo odraščali – si je preprosto nemogoče zamisliti, da je mogoče ustvariti čisto svojo, še nikoli videno ali doživeto sliko zgolj v treh ukazih banana – dinozaver – portal. To preprosto NI umetnost, NI umetniško ustvarjanje. Ali pač? Je razlika, če dobljen »rezultat« (še zapisati »sliko«, kaj šele »umetniško delo«, se upira tradicionalni logiki) potem še obdelujemo?
V primeru zmagovalnega »Théâtre D'opéra Spatial« je Jason Allen povedal, da je v ustvarjeno delo s vložil vsaj 80 ur svojega dela - da že mogoče, da je zmagovalno delo rezultat spleta ključnih besed, a da je v »učenje« algoritma vložil mnogo časa in da je ustvaril več stotin slik, preden je izbral tisto, ki jo je predložil v natečaj.
Senat Sodišča EU je že 2009 sprejel odločitev v primeru Infopaq (EU:C:2009:465) (13) v zvezi z razlago Direktive 2001/29/ES o usklajevanju nekaterih vidikov avtorskih pravic in pogojev za izvzetje pravil za začasna in prehodna dejanja reproduciranja. Naslovilo je tehnološki proces, ki zajema skeniranje člankov s poznejšo pretvorbo v tekstovno datoteko, elektronsko obdelavo reprodukcije ter shranjevanje in tiskanje dela te reprodukcije, in ugotovilo, da so tudi v teh primerih lahko dela zaščitena z avtorskim pravom, v kolikor so »reproducirani elementi izraz intelektualne stvaritve njihovega avtorja« in v kolikor je delo izvirno v meri, da jo je šteti za »avtorjevo lastno intelektualno stvaritev« (prim. 5. čl. ZASP – UPB3). V presoji reproduciranja pri uporabi portretne fotografije kot predloge za izdelavo fotorobota je taisto sodišče v primeru Painer štiri leta kasneje s sklepom EU:C:2013:138 (14) odločilo, da je delo »intelektualna stvaritev avtorja«, v kolikor »odraža njegovo osebnost« in »izraža njegove svobodne in ustvarjalne odločitve pri izdelavi«.(15)
Vprašanje, zakaj bi pravzaprav končni uporabnik sploh želel avtorsko zaščito svojega s pomočjo UI ustvarjenega dela, je pravzaprav odveč. Že res, da je trenutno večina uporabnikov novopečenih »umetnikov« zlasti iz naslova fascinacije nad izjemnimi sposobnostmi UI generatorjev slik, a kaj lahko si je zamisliti situacijo, kjer bi podjetje komercializiralo sliko, ki je ustvarjena z UI; za zaščito svoje blagovne znamke bo razumljivo upravičeno njeno pričakovanje, da ima ta slika avtorske pravice in da lahko v tem smislu tretjim osebam prepreči uporabo slike. Realnih situacij, kjer bi bila smiselna avtorska zaščita del, ustvarjenih z UI, ni v svetu umetne inteligence pravzaprav nič manj kot v že poznanih okoliščinah.
Nastaja umetnosti, ustvarjena z UI, z blatantnim kršenjem avtorskih pravic? Oziroma drugače: Ali lahko uporabite podatke, zaščitene z avtorskimi pravicami, za usposabljanje modelov UI?
Zaenkrat najbolj pravno pereč del dileme se nanaša na samo bit UI. Gre za t.i. »generativno UI«, torej umetno inteligenco, ki generira nova dela (kodo, glasbo, slike) na podlagi svojega usposabljanja, tj. učenja prek prepoznavanja in posnemanja vzorcev, pridobljenih iz že obstoječih del. In prav slednja so lahko tudi sama že predmet avtorske zaščite. Ker so pridobljena prek interneta, je njihova uporaba za učenje algoritma pravzaprav povsem nenadzorovana. Kot opozarja James Vincent, reporter The Verga, dilema »učenja« sicer ni nova, je pa problematična zlasti glede na izjemen »uspeh« oz. učinkovitost UI učenja.
»Za raziskovalce umetne inteligence v daljni megleni preteklosti (aka leta 2010) to ni bila velika težava. Takrat so najsodobnejši modeli lahko ustvarili le zamegljene črno-bele slike obrazov v velikosti nohta. To ni bila očitna grožnja za ljudi. Toda v letu 2022, ko lahko osamljeni amater uporabi programsko opremo, kot je Stable Diffusion, za kopiranje umetnikovega sloga v nekaj urah, ali ko podjetja prodajajo natise, ustvarjene z umetno inteligenco in filtre družbenih medijev, ki so eksplicitne kopije živih oblikovalcev, postajajo vprašanja zakonitosti in etike veliko bolj pereča.«
Andy Baio, ameriški tehnolog in bloger, je novembra 2022 poročal o primeru Hollie Mengert (16), Disneyjeve ilustratorke, ki je ugotovila, da je njen umetniški slog kot poskus umetne inteligence kloniral študent strojništva - prenesel je 32 Mengertinih del in si vzel nekaj ur časa, da je »učil« model strojnega učenja Stable Diffusion, kako posnemati njen slog. Algoritem je potem dal na voljo v prosto uporabo z odprto licenco.
Objava je sprožila burno razpravo o moralnosti in etičnosti prilagajanja UI modelov za dela še živečih umetnikov, pa tudi o legalnosti in legitimnosti.
»Meni osebno se zdi, kot bi mi nekdo vzel delo, ki sem ga naredila … stvari, ki sem se jih naučila – delam kot umetnica, odkar sem diplomirala na umetniški šoli leta 2011 – in ga uporabil za ustvarjanje svoje umetnosti, v katero nisem privolila in zanjo nisem dala dovoljenja. […] Mislim, da je zame največja stvar prav to, da je moje ime povezano s tem. Eno je, če je produkt podoben, če gre za stiliziranje slik. A nekaj čisto drugega, če ljudje (z mojo umetnostjo, op. prev. ) naredijo nekaj čudnega, nekaj, kar ni videti kot jaz - potem imam do tega nekaj distance. Videti moje ime na teh delih je zame zelo neprijetno in invazivno.« (Hollie Mengert za Andy Baio, 1.11.2022) (17)
A dilema je še večja. Kot je povedala Hollie Mengert Andyju Baio, je prvemu presenečenju sledilo spoznanje, da bi bila, v kolikor bi jo kdo vprašal, sicer načeloma pripravljena dati soglasje za uporabo svojih del za učenje UI, a da tistih, na katerih se je prilagajal algoritem, niti ne bi smela. Del njenih slik, ki jih je uporabil algoritem, je bilo namreč narejenih za Disney in Penquin Random House. Dela so bila naročena, plačana in materialni del avtorske pravice je prešel na naročnika. Sama je torej niti ne bi smela razpolagati z njimi.
Dejstvo je, da se modeli strojnega učenja v svojem delovanju usposabljajo z uporabo podatkov.
»Večina sistemov je usposobljenih za ogromne količine vsebine, zajete s spleta; naj bo to besedilo, koda ali slike. Nabor podatkov za usposabljanje za Stable Diffusion, na primer – enega največjih in najvplivnejših sistemov za pretvorbo besedila v umetno inteligenco – vsebuje milijarde slik, zajetih z več sto domen; vse od osebnih blogov, ki gostujejo na WordPressu in Blogspotu, do umetniških platform, kot je DeviantArt, in spletnih mest s slikami, kot sta Shutterstock in Getty Images. Dejansko so nabori podatkov za usposabljanje za generativno umetno inteligenco tako veliki, da obstaja velika verjetnost, da ste že v enem (obstaja celo spletno mesto, kjer lahko preverite tako, da naložite sliko ali poiščete besedilo).« (James Vincent) (18)
Nekateri pravni sistemi podatkovno rudarjenje kot izjemo od siceršnjega režima avtorskega prava že dovoljujejo. Direktiva (EU) 2019/790 z dne 17. aprila 2019 o avtorski in sorodnih pravicah na enotnem digitalnem trgu (19), ki podatkovno rudarjenje opredeljuje kot »vsako avtomatizirano analitično tehniko, katere namen je analiziranje besedila in podatkov v digitalni obliki, da se ustvarijo informacije, ki vključujejo, a niso omejene na, vzorce, trende in korelacije« (2. odst. 2. čl.), je kot takšno izjemo uvedla sprejemljivost rudarjenja »za reprodukcije in izvlečke zakonito dostopnih del ali drugih predmetov varstva« (1. odst. 4. čl.) – vendar le, v kolikor si niso »imetniki pravic za dela in druge predmete varstva izrecno in na ustrezen način pridržali uporabe, kot so strojno berljiva sredstva v primeru vsebine, ki je javno dostopna prek spleta« (3. odst. 4. čl.).
Kot navajata Parsons in Griffith, je Vlada Združenega kraljestva že dejala, da bo dovolila podatkovno rudarjenje »za kateri koli namen« brez zavrnitve. Za imetnike pravic bo še vedno obstajal zaščitni ukrep »zakonitega dostopa«, vendar bo ta lahko precej omejen. (20)
Medtem se je v ZDA uveljavila doktrina »poštene uporabe«. Ta z namenom krepitve svobode izražanja dopušča svobodno uporabo avtorsko zaščitenih del, a pod pogoji. Dr. Daniel Gervais, profesor prava intelektualne lastnine s Pravne fakultete Vanderbilt, je za The Verge izpostavil, da sta pri presoji poštene uporabe odločilna zlasti dva dejavnika, in sicer (a) kakšen je namen uporabe in (b) kakšen je vpliv na trg. (21) V vsakem konkretnem primeru je, da bi bila aplikativna doktrina poštene uporabe, torej potrebno presoditi, ali dotična uporaba spreminja naravo dela (ima »transformativen« značaj) in ali predstavlja konkurenčnost na račun prvotnega ustvarjalca. Na tej podlagi dr. Gervais napoveduje, da se tehnica v presoji, ali bodo generativni sistemi UI za svoje usposabljanje smeli uporabljajo avtorsko zaščitene vsebine, načeloma nagiba v prid doktrine poštene uporabe. A le v prvem delu. Pri presoji vpliva na trg bo, predvideva, potrebna presoja v vsakem konkretnem primeru.
»Razmislite o istem modelu UI pretvorbe besedila v sliko, ki je uporabljen v različnih scenarijih. Če je model učen na več milijonih slik in uporabljen za ustvarjanje novih slik, je zelo malo verjetno, da bi to pomenilo kršitev avtorske pravice. Podatki o usposabljanju so bili med tem preoblikovani in rezultat ne ogroža trga izvirne umetnosti. Če pa ta model natančno prilagodite na 100 slikah določenega umetnika in ustvarite slike, ki se ujemajo z njegovim slogom, bi imel nesrečni umetnik znatno bolj utemeljen argument proti vam.« (Daniel Gervais) (22)
Večina podjetij, ki tržijo generativno UI, se zaveda nevarnosti črpanja iz avtorsko zaščitenih del, a se v rešitvah ne nagibajo k omejevanju nabora podatkov za usposabljanje, marveč rešitve iščejo zlasti v razvoju modelov, ki bi preprečevali uporabo UI na način, ki krši avtorske pravice. Glede na priljubljenost in razširjenost zlasti odprtokodnih modelov generativne UI, kot je na primer že omenjeni Stable Diffusion, ki dopuščajo uporabo brez nadzora in filtrov, se zdi takšen pristop tudi vsebinsko najbolj smiseln.
A zaenkrat večina ponudnikov bolj kot ne teži predvsem h »kritju lastnih hrbtov« in, kot je videti, manj k iskanju kompromisnih rešitev. V večini pravnih režimov velja premisa, da je podatkovno rudarjenje a priori izvzeto iz sistema avtorske zaščite za namene znanstvenega raziskovanja. Že omenjena Direktiva o avtorski in sorodnih pravicah na enotnem digitalnem trgu kot takšno izjemo določa »raziskovalne organizacije in ustanove za varstvo kulturne dediščine«, ki lahko za namene znanstvenega raziskovanja izvajajo praktično neomejeno besedilno in podatkovno rudarjenje na delih ali drugih predmetih varstva, do katerih imajo zakonit dostop (1. odst. 3. čl.). Uveljavljen standard je primerljiv tudi z doktrino poštene uporabe, ki gre akademskim raziskovalcem in neprofitnim organizacijam. Ta načela so, kot je razvidno iz splošno dostopnih podatkov, že spretno izkoristili nekateri ponudniki generativne UI. Podjetje Stability AI, ki distribuira Stable Diffusion, samo ni neposredno zbiralo podatkov o usposabljanju modela, niti ni samo usposabljalo modelov za programsko opremo - to delo je prepustilo akademikom prestižne Univerze Ludwiga Maximilliana iz Münchna. Takšna pravna razmerja omogočajo Stability AI, da je (pravno neomadeževano) spremenila model v komercialno storitev (DreamStudio) in obenem ohranila pravno distanco do njegovega nastanka. (23)
Baio je takšno prakso akademsko-komercialne spregepoimenoval »pranje podatkov UI«. (24) Kot pravi, gre za uveljavljeno prakso angažiranja znanstvenih raziskovalcev in neprofitnih organizacij za tisti del faze učenja UI, ki se nanaša na zajemanje podatkov s spleta - vse s primarnim namenom, da se tehnološka podjetja izognejo odgovornosti. Primeroma izpostavlja MegaFace, model strojnega učenja za prepoznavanje obrazov, za katerega so podatke za učenje pridobivali raziskovalci Univerze v Washingonu z zajemanjem fotografij s Flickra. Čeprav je bilo rudarjenje opravljeno s strani raziskovalcev, za katere velja izjema od siceršnjega sistema pravil za zaščito avtorskih pravic, so zdaj rezultati v rokah komercialnega podjetja za prepoznavanje obrazov Clearview AI, katerega »algoritem povezuje obraze z bazo podatkov več kot 20 milijard slik, indeksiranih z interneta«, in ki se trži kot »programska oprema za podjetja, organe pregona, univerze in posameznike«. (25)
Kot je razbrati, gre za preizkušen postopek pranja podatkov UI, ki (vsaj zaenkrat) uspešno ščiti ustvarjalce generativnih modelov umetne inteligence pred odgovornostjo.
Kaj nas čaka?
Podjetja, ki služijo milijone z generativno UI tehnologijo, so previdna. Getty Images je nedavno že prepovedal vsebino z umetno inteligenco zaradi morebitnega pravnega tveganja za stranke. Tudi prvi strel v vojnah za avtorske pravice UI je bil že izstreljen z uvedbo predlagane skupinske tožbe proti Microsoftu, GitHubu in OpenAI, ki vsa tri podjetja obtožuje zavestnega reproduciranja odprtokodne kode AI Copilot brez ustreznih licenc. Odločitev v tem primeru bi lahko postavila koristen precedens za celotno področje generativne UI.
Jasno je, da je zadnje leto prineslo novo, povsem nepredstavljivo razsežnost sveta umetne inteligence. Razumljivo novo področje odpira nove izzive na številnih področjih. Naloga prava je, da zagotovi varen, etičen, predvidljiv in legitimen poligon za vse.
--------
(1) Arthur Roberts, Alain Godement, Who owns the copyright in AI-generated art?, Murgitroyd, 11.20.2022, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=fd1e9201-c746-42b4-b3c2-348dfe7ea31d
(2) 2022 so bile v ZDA že vložene tožbe zoper zoper Microsoft, GitHub in OpenAI, prav na podlagi očitanih kršitev avtorskih pravic pri učenju algoritma za pisanje kode CoPilot. Ta se je namreč »učil« iz že obstoječih kod programerjev.
(3) Prim. https://www.theverge.com/23444685/generative-ai-copyright-infringement-legal-fair-use-training-data
(4) US Copyright Office
(5) Zaradi pravnih nejasnosti so mnogi previdni – tako se je npr. Getty Images odločil, da do nadaljnjega ne bo dovolil vsebin, ustvarjenih z UI. Prim. https://arstechnica.com/information-technology/2022/09/fearing-copyright-issues-getty-images-bans-ai-generated-artwork/
(6) Decembra 2022 je Urad avtorico opozoril, da razmišlja o preklicu dodeljenega varstva iz razloga, da je avtor lahko le človek. Končna odločitev še ni sprejeta. Vir: https://www.cbr.com/ai-comic-deemed-ineligible-copyright-protection/
(7) https://www.theverge.com/23444685/generative-ai-copyright-infringement-legal-fair-use-training-data
(8) Uradni list RS, št. 16/07 – uradno prečiščeno besedilo, 68/08, 110/13, 56/15, 63/16 – ZKUASP, 59/19 in 130/22, v nadaljevanju ZASP – UPB3.
(9) Zgolj kot zanimivost - v Franciji čl. 514-14 Civilnega zakonika določa, da so »živali živa bitja, prežeta z občutljivostjo« - kar je precej subtilno le sramežljivo pravno navajati, da imajo živali osebnost. HA!
(10) Copyright, Designs and Patents Act 1988, UK Public General Acts, 1988 c. 49,
https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/9
(11) “Computer-generated”, in relation to a work, means that the work is generated by computer in circumstances such that there is no human author of the work” — Section 178, CDPA 1988
(12) Arthur Roberts, Alain Godement, Murgitroyd, 11.20.2022, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=fd1e9201-c746-42b4-b3c2-348dfe7ea31d
(13) Sodba Sodišča EU z dne 16. julija 2009, EU:C:2009:465, Infopaq International A/S proti Danske Dagblades Forening, https://curia.europa.eu/juris/liste.jsf?num=c-5/08
(14) Sklep Sodišča EU z dne 7. marca 2013 (EU:C:2013:138), Eva-Maria Painer proti Standard VerlagsGmbH in drugi, https://curia.europa.eu/juris/liste.jsf?&num=C-145/10
(15) https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:62010CJ0145_SUM&from=SL, str. 3.
(16) https://holliemengert.com/
(17) https://waxy.org/
(18) https://www.theverge.com/23444685/generative-ai-copyright-infringement-legal-fair-use-training-data
(19) https://eur-lex.europa.eu/legal-content/SL/TXT/?uri=CELEX%3A32019L0790
(20) Giles Parsons, Connor Griffith, Who owns the copyright in AI-generated art?, The Trademark Lawyer, https://trademarklawyermagazine.com/ai-generated-art-who-owns-the-rights/
(21) https://www.theverge.com/23444685/generative-ai-copyright-infringement-legal-fair-use-training-data
(22) Ibid.
(23) https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release
(24) https://waxy.org/2022/09/ai-data-laundering-how-academic-and-nonprofit-researchers-shield-tech-companies-from-accountability/
(25) https://www.clearview.ai/