Границы добросовестного использования охраняемых результатов интеллектуальной деятельности при обучении искусственного интеллекта

• БЕКИШИЕВ Вагид Абдулкеримовичаспирант Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Астраханский государственный университет имени В. Н. Татищева»bekishiev1998@gmail.com

Статья посвящена анализу правовых коллизий, возникающих при использовании охраняемых результатов интеллектуальной деятельности в процессе обучения систем искусственного интеллекта. В условиях отсутствия в российском законодательстве специальных норм, регулирующих данную сферу, существует риск нарушения исключительных прав правообладателей. Рассматриваются международные подходы, включая доктрину «fair use» в США и исключения для text and data mining в Европейском союзе. Обосновывается необходимость введения в российское правовое поле специальных исключений, обеспечивающих баланс интересов разработчиков ИИ и правообладателей, с учётом принципов добросовестности и законного доступа.

Ключевые слова: интеллектуальное право, интеллектуальная собственность, исключительное право, системы искусственного интеллекта, добросовестное использование, генеративные модели, машинное обучение, правообладатели, цитирование, зарубежное интеллектуальное право

Современные технологии искусственного интеллекта (далее – ИИ) достигли уровня, при котором их обучение требует обработки огромных объемов данных, включая тексты, изображения, аудиозаписи, видеоматериалы, программный код и иные объекты интеллектуальной собственности. Указанные объекты интеллектуальной собственности зачастую являются объектами исключительных, смежных, авторских прав, что приводит к правовым коллизиям: с одной стороны, разработчики ИИ стремятся использовать доступные информационные ресурсы для совершенствования алгоритмов, с другой - правообладатели опасаются несанкционированного копирования и использования их контента в коммерческих целях без выплаты вознаграждения.

В целях урегулирования правоотношений в быстрорастущей отрасли использования искусственного интеллекта в 2019 году был принят Указ Президента РФ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», в котором и дано понятие набора данных [2]. Данный акт определяет его как состав данных, которые структурированы или сгруппированы по определённым признакам, соответствуют требованиям законодательства Российской Федерации и необходимы для разработки программ для электронных вычислительных машин на основе искусственного интеллекта.

В настоящее время наибольшее распространение получили так называемые «генеративные модели» искусственного интеллекта, использующие указанные наборы данных. Сам по себе процесс машинного обучения искусственного интеллекта включает в себя несколько этапов, связанных с использованием данных, которые могут являться объектами охраняемых законом прав на интеллектуальную собственность.

Во-первых, системы искусственного интеллекта собирают набор данных из открытых источников – происходит загрузка текстовых корпусов (книги, статьи, веб-страницы), изображений (фотографии, иллюстрации), аудио и видеозаписей.

Далее следует предварительная обработка, включающая очистку, нормализацию данных, в ходе которой произведения могут временно копироваться и фрагментироваться. На основании таких данных искусственный интеллект выявляет закономерности, стили и семантические связи без прямого воспроизведения оригиналов, но с возможным сохранением «отпечатков» исходных данных в параметрах нейросети. Завершающим этапом является генерация новых объектов, при этом происходит создание производных произведений (например, текстов, изображений, аудио и видеозаписей), которые потенциально могут конкурировать с оригиналами.

Актуальность вопроса использования данных системами ИИ для своего обучения состоит с одной стороны в действительной необходимости в развитии технологий ИИ, с другой - в защите законных прав создателей объектов интеллектуальной собственности.

Одним из ярких примеров правовой коллизии при использовании охраняемых законом объектов интеллектуальной собственности для обучения систем ИИ является судебный процесс компаний «Getty Images» против «Stability AI», рассматривающийся в судебных органах Великобритании и США. По мнению зарубежных юристов, исход процесса станет важным шагом в формировании правовых рамок для искусственного интеллекта [8].

Компания «Getty Images», которая является одним из крупнейших в мире поставщиков лицензионных фотографий, в 2023 году подала исковое заявление против разработчиков нейросети «Stable Diffusion», заявив, что «Stability AI» незаконно использовала миллионы изображений из базы «Getty Images» для обучения своей модели генерации изображений. Согласно доводам истца, такое использование изображений без получения разрешения правообладателя нарушает исключительные права, учитывая коммерческую направленность итогового продукта компании. Истец обратил внимание на тот факт, что обучающая выборка ИИ включала изображения, на которых даже сохранялись водяные знаки «Getty Images», что, по мнению последнего, подтверждает факт недобросовестного использования.

Ответчик, в свою очередь, считает, что изображения истца использовались на основе права на добросовестное использование (в американской юрисдикции – fair use), а также заявляет, что итоговые изображения, генерируемые ИИ, не являются копиями исходных работ и не воспроизводят охраняемые элементы в узнаваемом виде. В настоящее время дело не получило окончательного разрешения, однако уже стало ключевым прецедентом, наглядно иллюстрирующим правовую неопределённость в вопросе допустимости машинного обучения на охраняемом контенте и демонстрирующим необходимость формализации правовых подходов к использованию таких данных в процессе развития генеративных ИИ-систем.

Результат рассмотрения иска Getty против Stability и других подобных дел будет иметь далеко идущие последствия. Правовые границы, связанные с генеративным ИИ, постоянно устанавливаются, особенно по мере того, как суд рассматривает новые вопросы и устанавливает новые прецеденты [10].

Зарубежное законодательство, в частности стран англо-саксонской правовой системы, применительно к разрешению указанных судебных споров использует концепцию «fair use», которая позволяет применять существующие правовые нормы, регулирующие отношения в области интеллектуальных прав, к вопросам использования и обучения систем искусственного интеллекта. При применении указанной концепции, как отмечают исследователи, судьи самостоятельно определяют, когда действия по использованию произведения подпадает под справедливое использование [3, с. 82].

Указанный механизм добросовестного использования представляет собой ключевой механизм баланса интересов между правообладателями и пользователями произведений. Эта доктрина позволяет использовать охраняемые авторским правом произведения без согласия правообладателя при соблюдении ряда условий, с учётом которых суд может признать такое использование законным. К числу этих условий относятся: цель и характер использования (например, некоммерческое, научное, критическое, образовательное и т.п.), характер самого произведения (опубликовано оно или нет, носит ли творческий характер), объём и существенность используемой части по отношению к целому, а также влияние использования на потенциальный рынок произведения или его стоимость.

Таким образом, указанный принцип позволяет применять уже существующие нормы права интеллектуальной собственности к новым правоотношениям, но при этом в каждом отдельном случае сильно полагаясь на судейское усмотрение в случае возникновения споров.

В Европейском союзе правовое регулирование использования охраняемых результатов интеллектуальной деятельности (в том числе произведений, охраняемых исключительным и авторским правом) при обучении систем ИИ основывается на сочетании общих норм права интеллектуальной собственности и специальных исключений, принятых в Директиве (ЕС) 2019/790 Европейского парламента и Совета от 17 апреля 2019 года «Об авторском праве и смежных правах в цифровом едином рынке» (далее — Директива 2019/790). Наиболее значимыми в контексте обучения ИИ являются статьи 3 и 4 данного нормативно-правового акта, посвящённые исключениям и ограничениям для осуществления текстового и дата-майнинга (text and data mining, далее – TDM). В соответствии со ст. 3 Директивы 2019/790, государства ЕС обязаны установить исключение из национального права, позволяющее воспроизведение и извлечение информации из произведений и иных объектов охраны исключительно для целей научного исследования, при условии, что доступ к таким произведениям законный (например, на основе лицензии или в открытом доступе). Это исключение императивное и не может быть ограничено волей правообладателя (§3(3)), что существенно облегчает использование защищённых данных научными учреждениями и некоммерческими исследовательскими организациями, в том числе при разработке и обучении моделей искусственного интеллекта [5].

В то же время статья 4 Директивы вводит дополнительное, но диспозитивное исключение для TDM, не ограниченное рамками научных исследований. Оно распространяется на все виды пользователей, включая частные компании, при условии, что использование осуществляется в рамках законного доступа. Однако в отличие от статьи 3, здесь правообладатель может запретить такое использование, прямо выразив это, например, в условиях лицензионного соглашения или метаданных ресурса (§4(3)). При этом, из текста Директивы не вполне ясно, могут ли правообладатели взимать плату за использование объектов интеллектуальной собственности при майнинге данных в коммерческих целях, пункт 17 преамбулы к Директиве напрямую исключает взимание платы только для случаев использования данных в научных (исследовательских) целях [6, с. 10]. Следует отметить, что положения Директивы 2019/790 подлежат включению в национальные законодательства государств-членов ЕС.

Например, Германия имплементировала данные исключения с рядом дополнительных разъяснений и технических условий. В частности, немецкий Закон об авторском праве (Urheberrechtsgesetz), в редакции от 7 июня 2021 года, включает параграф 44b, детализирующий применение TDM-исключений и разграничивающий «неавтоматическое копирование» и «автоматический майнинг» [9]. Рассматривая в целом создание результатов интеллектуальной деятельности, созданных с использованием искусственного интеллекта, следует отметить, что данная проблематика не оказывается в зоне правового вакуума, а попадает в сферу достаточно развитого регулирования [7, с. 6]. В российском законодательстве использование охраняемых результатов интеллектуальной деятельности при обучении систем искусственного интеллекта (ИИ) в настоящее время не получило специального нормативного регулирования.

Отношения, возникающие в данной сфере, регулируются общими положениями Гражданского кодекса Российской Федерации (далее – ГК РФ), в частности частью четвёртой, посвящённой интеллектуальной собственности. На основании положений пунктов 1, 2 статьи 1270 ГК РФ, использование произведения, включая его воспроизведение, допускается только с согласия правообладателя, за исключением случаев, прямо предусмотренных законом. Следовательно, обучение ИИ на защищённых правом данных, как правило, требует получения разрешения, если такое использование не подпадает под предусмотренные законом исключения.

Кроме того, в российском законодательстве как объект охраны от несанкционированного извлечения и повторного использования материалов используются базы данных, которые относятся к числу объектов интеллектуальных прав, смежных с авторскими.

Согласно п. 1 ст. 1334 ГК РФ базой данных, создание которой требует существенных затрат, признается база данных, содержащая не менее 10 тысяч самостоятельных информационных элементов (материалов), составляющих содержание базы данных [1].

Следует иметь в виду, что при создании таких объектов не требуется творческого вклада их создателей. Для этого достаточно вложения существенных финансовых, материальных, организационных и иных затрат. Под информационными элементами (материалами), составляющих содержание базы данных, понимаются номера, адреса (для телефонных, адресных баз), нормативные правовые акты, любые иные документы (для информационных правовых систем) и др. [4, с. 666].

При этом наиболее подходящим исключением при применении машинного обучения могут выступать положения пункта 1 статьи 1274 ГК РФ, допускающее цитирование в научных, полемических, критических и информационных целях в объёме, оправданном целью цитирования. Однако обучение ИИ редко соответствует этим целям и, как правило, включает массовое воспроизведение и анализ больших массивов данных, что выходит за пределы допустимого цитирования, предусмотренного указанной правовой нормой.

Таким образом, в российском законодательстве использование результатов интеллектуальной деятельности для обучения ИИ, в большинстве случаев, без согласия правообладателя будет рассматриваться как нарушение исключительного права.

В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта и отсутствия в российском праве специальных норм, регулирующих использование охраняемых результатов интеллектуальной деятельности для целей обучения ИИ, сохраняется правовая неопределённость и риск нарушения исключительных прав правообладателей. Действующее законодательство, основанное на общем разрешительном порядке использования произведений, не учитывает особенности процессов машинного обучения и не содержит гибких механизмов, аналогичных концепции «fair use» или исключениям для «text and data mining», предусмотренным правом Европейского союза. В целях правовой определённости и сбалансированного развития как сферы интеллектуальной собственности, так и ИИ-технологий, представляется необходимым нормативное закрепление специальных исключений, предусматривающих возможность использования охраняемых объектов для обучения ИИ при соблюдении условий добросовестности, законного доступа и отсутствия вреда интересам правообладателей.

Список литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая) от 18.12.2006 N 230-ФЗ // СЗ РФ. 2006. № 52 (1 ч.). Ст. 5496.
2. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») // СЗ РФ. 2019. № 41. Ст. 5700.
3. Васильева А.С. Использование объектов авторских прав для обучения искусственного интеллекта // Журнал Суда по интеллектуальным правам. 2024. Декабрь. № 4 (46). С. 80-84.
4. Гражданское право: учебник для студентов вузов, обучающихся по направлению «Юриспруденция». В 2 томах. Том II. /под о щ. ред. В.П. Камышанского. – 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, Закон и право, 2024. 895 с.
5. Директива (ЕС) 2019/790 Европейского парламента и Совета от 17 апреля 2019 года «Об авторском праве и смежных правах в цифровом едином рынке» // https://www.europarl.europa.eu/ doceo/document/A-8-2018-0245-AM-271-271_EN. pdf (дата обращения - 05.06.2025)
6. Использование объектов интеллектуальной собственности (базы данных и ее элементов) в машинном обучении // Общероссийская общественно-государственная организация Российский центр оборота прав на результаты творческой деятельности (РЦИС). 2022. 18 с.
7. Проблема машинного творчества в системе права: регулирование создания и использования результатов интеллектуальной деятельности с применением искусственного интеллекта, зарубежный опыт и российские перспективы. // Издательский дом Высшей школы экономики. Москва. 2021. 28 с.
8. Судебное разбирательство Getty Images против Stability AI может создать прецедент в сфере авторских прав и ИИ // https://incrussia.ru/ news/sudebnoe-razbiratelstvo-getty-images-protiv-stability-ai-mozhet-sozdat-pretsedent-v-sfereavtorskih-prav-i-ii/ (дата обращения –10.06.2025).
9. Act on Copyright and Related Rights (Urheberrechtsgesetz – UrhG) // https://wipolex-resources-eu-central-1-358922420655. s3.amazonaws.com/edocs/lexdocs/laws/en/de/ de293en_1.pdf (дата обращения – 07.06.2025).
10. Generative AI in the courts: Getty images v Stability AI // https://www.penningtonslaw.com/ news-publications/latest-news/2024/generative-ai-in-the-courts-getty-images-v-stability-ai. (дата обращения – 10.06.2025)

Скачать