Развитие лицензирования данных для обучения ИИ: переоценкадобросовестного использования и рыночного ущерба

Аннотация

Нелицензированное использование охраняемых авторским правом произведений для обучения генеративных систем искусственного интеллекта (ИИ) – один из наиболее спорных вопросов авторского права. Суды и исследователи расходятся во мнениях относительно того, как четвёртый фактор добросовестного использования должен применяться к процессу сбора данных, обучения модели и коммерческого внедрения. В статье исследуется, как должен быть структурирован анализ рыночного ущерба по четвёртому фактору в условиях формирования рынков лицензирования
обучающих данных, и что это означает для Казахстана, принявшего норму об отказе (opt-out) от использования произведений для обучения ИИ без развитой доктринальной основы. На основе доктринального анализа права США и ЕС, сравнительно-правового метода и критического синтеза трёх научных позиций статья заново анализирует шесть недавних решений, включая Andy Warhol Foundation v. Goldsmith, Kadrey v. Meta и Thomson Reuters v. ROSS Intelligence, с точки зрения того, что было решено. Показано, что существующие подходы применяют единый стандарт проверки к
использованию в двух доктринально различных фазах, и предлагается поэтапная модель: разрешительный стандарт оценки для начального этапа обучения и усиленный контроль для этапа
коммерческого внедрения, дополненные коллективным лицензированием и прозрачностью. Применяя эту модель к Казахстану, статья оценивает машиночитаемый механизм отказа, предусмотренный пунктом 5 статьи 23 Закона Республики Казахстан «Об искусственном интеллекте», и предлагает институциональный механизм на основе существующей инфраструктуры
коллективного управления.