{"id":4808,"date":"2024-04-23T21:44:26","date_gmt":"2024-04-23T21:44:26","guid":{"rendered":"http:\/\/architeles.eu\/ethics\/?p=4808"},"modified":"2024-05-17T11:21:58","modified_gmt":"2024-05-17T11:21:58","slug":"prawa-autorskie-a-generowanie-tekstow-muzyki-i-filmow-obecne-dyskusje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/2024\/04\/23\/prawa-autorskie-a-generowanie-tekstow-muzyki-i-filmow-obecne-dyskusje\/","title":{"rendered":"Prawa autorskie a generowanie tekst\u00f3w, muzyki i film\u00f3w. Obecne dyskusje."},"content":{"rendered":"

Od roku 2020 szybki rozw\u00f3j generatywnych modeli sztucznej inteligencji opartych na g\u0142\u0119bokim uczeniu rodzi pytania o to, czy trening oraz tre\u015bci wygenerowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 \u0142ami\u0105 prawa autorskie. Obejmuje to modele text to image<\/em>, takie jak Stable Diffusion oraz du\u017ce modele j\u0119zykowe, takie jak ChatGPT. Od 2023 r. w Stanach Zjednoczonych toczy si\u0119 kilka spraw s\u0105dowych kwestionuj\u0105cych wykorzystanie danych chronionych prawem autorskim do szkolenia modeli sztucznej inteligencji, a pozwani twierdz\u0105, \u017ce wchodzi to w zakres dozwolonego u\u017cytku (fair use<\/em>).<\/strong>
\n<\/p>\n

Popularne modele g\u0142\u0119bokiego uczenia s\u0105 szkolone na masowych ilo\u015bciach medi\u00f3w pobranych z Internetu, cz\u0119sto wykorzystuj\u0105c materia\u0142y chronione prawem autorskim. Podczas gromadzenia danych szkoleniowych pozyskiwanie utwor\u00f3w chronionych mo\u017ce narusza\u0107 wy\u0142\u0105czne prawo posiadacza praw autorskich do kontrolowania reprodukcji, chyba \u017ce jest to obj\u0119te wyj\u0105tkami w odpowiednich przepisach. Ponadto korzystanie z wynik\u00f3w modelu mo\u017ce narusza\u0107 prawa autorskie, a tw\u00f3rca modelu mo\u017ce zosta\u0107 oskar\u017cony i poci\u0105gni\u0119ty do odpowiedzialno\u015bci za ich naruszenie.<\/p><\/div>\n

Poniewa\u017c wi\u0119kszo\u015b\u0107 jurysdykcji prawnych przyznaje prawa autorskie tylko do oryginalnych dzie\u0142 autorstwa ludzkich autor\u00f3w, definicja „oryginalno\u015bci” ma kluczowe znaczenie dla statusu praw autorskich dzie\u0142 generowanych przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119.<\/div>\n

 <\/p>\n

Wi\u0119kszo\u015b\u0107 dyskusji na temat praw autorskich dotyczy Stan\u00f3w Zjednoczonych, poniewa\u017c wi\u0119kszo\u015b\u0107 firm tworz\u0105cych modele generacyjne, ma siedzib\u0119 w\u0142a\u015bnie w tym kraju. W USA „Copyright Act” chroni „oryginalne dzie\u0142a autorskie”. U.S. Copyright Office interpretuje ten fragment jako dzie\u0142o stworzone wy\u0142\u0105cznie przez cz\u0142owieka, odrzucaj\u0105c przyznania praw autorskich do dzie\u0142 wygenerowanych bez jego interwencji. Przyk\u0142adowymi sprawami, kt\u00f3re by\u0142y wcze\u015bniej rozstrzygane w sprawach autorstwa prac dotycz\u0105 takich przypadk\u00f3w jak seri\u0119 zdj\u0119\u0107 zrobione przez ma\u0142p\u0119, gdzie PETA wyst\u0105pi\u0142a z wnioskiem kt\u00f3ry przypisa\u0142by prawa autorskie do zdj\u0119\u0107 zwierz\u0119ciu lub Ksi\u0119ga Urantii rzekomo napisana przez niebia\u0144skie istoty. W tym przypadku kwestia praw autorskich nie jest kwesti\u0105 metafizyczn\u0105 wymagaj\u0105c\u0105 od s\u0105du ustalenia, czy Ksi\u0119ga ma niebia\u0144skie pochodzenie. Jednak\u017ce dla cel\u00f3w praw autorskich dzie\u0142o podlega prawu autorskiemu, je\u015bli prawa autorskie zg\u0142osz\u0105 pierwsi ludzie, kt\u00f3rzy po\u0142\u0105czyli, wybrali, skoordynowali i uporz\u0105dkowali nauki Urantii „w taki spos\u00f3b, \u017ce powsta\u0142e dzie\u0142o jako ca\u0142o\u015b\u0107 stanowi oryginalne dzie\u0142o autorskie.”<\/div>\n
Niekt\u00f3ry prawnicy sugeruj\u0105, \u017ce niekt\u00f3re „prace” stworzone przez AI mog\u0105 podlega\u0107 prawu autorskiemu, je\u015bli mo\u017cna wykaza\u0107, \u017ce „autor” wykaza\u0142 si\u0119 wystarczaj\u0105c\u0105 oryginalno\u015bci\u0105 w doborze danych lub edytuj\u0105c wynikowe dzie\u0142o.<\/div>\n

 <\/p>\n

Zwolennicy takiego podej\u015bcia podej\u015bcia sugeruj\u0105, \u017ce modele sztucznej inteligencji mog\u0105 by\u0107 jedynie postrzegane jako narz\u0119dzie (podobnie jak w przypadku pi\u00f3ra lub aparatu fotograficznego) u\u017cywanego przez tw\u00f3rc\u0119 do wyra\u017cenia swojej artystycznej wizji. Dodaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c, \u017ce skoro standard oryginalno\u015bci mo\u017ce zosta\u0107 spe\u0142niony jako przez artyst\u0119, kt\u00f3ry naciska spust migawki, to r\u00f3wnie\u017c artysta korzystaj\u0105cy z generacyjnego AI, powinien dosta\u0107 podobny szacunek, szczeg\u00f3lnie je\u015bli „prompt” jak i r\u00f3wnie\u017c dane wynikowe przechodz\u0105 przez wystarczaj\u0105co wiele rewizji. Inni twierdz\u0105, \u017ce Urz\u0105d Praw Autorskich nie przyjmuje neutralnego technologicznie stanowiska do korzystania ze sztucznej inteligencji lub innych narz\u0119dzi algorytmicznych. W przypadku wszystkich form jakiejkolwiek ekspresji tw\u00f3rczej tematem jest to, czy istnieje de minimis<\/em>. Termin ten t\u0142umaczony na j\u0119zyk polski znaczy „o minimalnym znaczeniu” oraz pochodzi z dziedziny ekonomi i odnosi si\u0119 do sytuacji, kt\u00f3re s\u0105 zbyt niewielkie, aby w szczeg\u00f3lny spos\u00f3b je regulowa\u0107.<\/div>\n
T\u0105 r\u00f3\u017cnic\u0119 w podej\u015bciu mo\u017cna zaobserwowa\u0107 w niedawnej decyzji dotycz\u0105cej pracy, kt\u00f3rej autorem jest Jason Matthew Allen o tytule „Th\u00e9\u00e2tre D’op\u00e9ra Spatial<\/em>” stworzonego przy pomocy Midjourney<\/em> oraz narz\u0119dzia poprawiaj\u0105cego rozdzielczo\u015b\u0107 Gigapixel AI<\/em>.<\/div>\n
\n
\"\"
Th\u00e9\u00e2tre D’op\u00e9ra Spatial – Jason M. Allen via Midjurney<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n
Praca ta wygra\u0142a konkurs malarski Colorado State Fair<\/em> w kategorii „digital art\/digitally manipulated photography<\/em>” i zosta\u0142a z\u0142o\u017cona pod nazwiskiem „Jason M. Allen via Midjourney<\/em>„. Mimo to s\u0119dziowie nie byli \u015bwiadomi \u017ce praca zosta\u0142a wykonana przy pomocy AI, jednak po werdykcie zapewnili, \u017ce nawet je\u015bli by o tym wiedzieli i tak przyznaliby pierwsze miejsce.<\/div>\n
Urz\u0105d Praw Autorskich stwierdzi\u0142 \u017ce:<\/div>\n
„The Board finds that the Work contains more than a de minimis amount of content generated by artificial intelligence („AI”), and this content must therefore be disclaimed in an application for registration. Because Mr. Allen is unwilling to disclaim the AI-generated material, the Work cannot be registered as submitted.<\/em>„<\/div>\n
Innymi s\u0142owy praca zosta\u0142a odrzucona na podstawie tego \u017ce „nie zosta\u0142a wykonana przez cz\u0142owieka”. Pomimo to Allen uparcie d\u0105\u017cy\u0142 do zarejestrowania swojej pracy. Wys\u0142a\u0142 pisemne wyja\u015bnienie do Urz\u0119du Praw Autorskich, w kt\u00f3rym wyszczeg\u00f3lni\u0142, jak wiele zrobi\u0142, by zmanipulowa\u0107 to, co wyczarowa\u0142 Midjourney, a tak\u017ce jak bardzo majstrowa\u0142 przy surowym obrazie, u\u017cywaj\u0105c Adobe Photoshop do naprawienia wad i Gigapixel AI do zwi\u0119kszenia rozmiaru i rozdzielczo\u015bci. Okre\u015bli\u0142, \u017ce stworzenie obrazu wymaga\u0142o co najmniej 624 podpowiedzi tekstowych i korekt danych wej\u015bciowych.<\/div>\n
Zak\u0142adaj\u0105c jednak, \u017ce istnieje podstawa, aby dowolna praca stworzona przy pomocy AI zosta\u0142a uznana za godn\u0105 nadania jej praw autorskich pozostaje pytanie kto by\u0142by ich w\u0142a\u015bcicielem. Intuicyjnie mo\u017cna znowu wykorzysta\u0107 analogi\u0119 do aparatu fotograficznego, gdzie AI jest aparatem, firma tworz\u0105ca AI jest producentem, a u\u017cytkownik pozostaje u\u017cytkownikiem. Przez analogi\u0119 mo\u017cna stwierdzi\u0107 \u017ce tak jak w\u0142a\u015bcicielem zdj\u0119cia jest jego autor, tak w\u0142a\u015bcicielem pracy stworzonej przy pomocy sztucznej inteligencji jest „prompter”. Z drugiej strony kreatywne wybory zwi\u0105zane z kodowaniem, doborem danych oraz szkoleniem algorytm\u00f3w mo\u017ce da\u0107 tw\u00f3rcy sztucznej inteligencji silniejsze roszczenia do jakiej\u015b formy autorstwa ni\u017c producent aparatu.<\/div>\n

Proces treningu modeli a naruszanie prawa autorskiego<\/h2>\n
Trening modeli sztucznej inteligencji odbywa si\u0119 przez wystawianie algorytmu na olbrzymia ilo\u015b\u0107 danych pobranych z sieci. Urz\u0105d Patent\u00f3w i Znak\u00f3w Towarowych Stan\u00f3w Zjednoczonych opisa\u0142 ten proces jako taki, kt\u00f3ry „b\u0119dzie niemal z definicji obejmowa\u0107 reprodukcj\u0119 ca\u0142ych dzie\u0142 lub znaczne ich cz\u0119\u015bci”. OpenAI przyzna\u0142o si\u0119, \u017ce ich modele by\u0142y trenowane na cz\u0119\u015bci danych obj\u0119tymi prawami autorskimi.<\/div>\n
Firmy tworz\u0105ce modele zwykle broni\u0105 proces treningu jako stanowi\u0105cego fair use<\/em> czyli zaliczaj\u0105cego si\u0119 do przypadk\u00f3w gdzie:<\/div>\n
    \n
  1. cel i charakter u\u017cycia dzie\u0142a, w szczeg\u00f3lno\u015bci kwestia, czy zosta\u0142o ono u\u017cyte w celu komercyjnym, czy niekomercyjnym i edukacyjnym;<\/li>\n
  2. rodzaj i natura u\u017cytego dzie\u0142a;<\/li>\n
  3. proporcja obj\u0119to\u015bci i znaczenia fragmentu u\u017cytego dzie\u0142a w stosunku do ca\u0142ej jego obj\u0119to\u015bci, a tak\u017ce obj\u0119to\u015bci i znaczenia dzie\u0142a pochodnego, w kt\u00f3rym ten fragment zosta\u0142 u\u017cyty;<\/li>\n
  4. rezultaty wp\u0142ywu u\u017cycia tego dzie\u0142a na jego sprzeda\u017c oraz warto\u015b\u0107 na rynku.<\/li>\n<\/ol>\n
    Firmy r\u00f3wnie\u017c zaznaczaj\u0105, \u017ce kopie dzie\u0142 obj\u0119tych prawami autorskimi nie s\u0105 udost\u0119pniane u\u017cytkownikom, a jedynie<\/strong> s\u0105 wykorzystywane podczas treningu modelu. Precedensem do tego rodzaju stwierdze\u0144 jest The Authors Guild vs Google<\/em>, gdzie s\u0105d stwierdzi\u0142, \u017ce nie zosta\u0142o naruszone prawo, kiedy Google kopiowa\u0142o ca\u0142e ksi\u0105\u017cki w celu stworzenia przeszukiwalnej bazy danych, kt\u00f3ra wy\u015bwietla\u0142a fragmenty tych ksi\u0105\u017cek, poniewa\u017c stanowi\u0142o to dozwolony u\u017cytek.<\/div>\n
    Innym problemem jest mo\u017cliwo\u015bci stworzenia przez algorytmy prac, kt\u00f3re s\u0105 zbyt podobne do tych, na kt\u00f3rych zosta\u0142y one nauczone. Problem ten mo\u017ce wyst\u0105pi\u0107 podczas tak zwanego overfittingu, czyli sytuacji w kt\u00f3rej model zbyt dobrze dopasowa\u0142 si\u0119 danych (innymi s\u0142owy je zapami\u0119ta\u0142) i nie nauczy\u0142 si\u0119 wystarczaj\u0105cej generalizacji. OpenAI twierdzi, \u017ce takie przypadki wyst\u0119puj\u0105 tylko w \u017ale wytrenowanych modelach. w 2023 powsta\u0142 artyku\u0142 naukowy na ten temat, gdzie autorzy przetestowali model Stable Diffusion i uda\u0142o im si\u0119 uzyska\u0107 bardzo podobne grafiki tylko dla 0.03% danych na kt\u00f3rych model zosta\u0142 wytrenowany. Inne badanie podaje t\u0105 warto\u015b\u0107 jako 2%.<\/div>\n
    \n
    \"\"
    Por\u00f3wnanie obrazk\u00f3w, kt\u00f3re uda\u0142o si\u0119 „odzyska\u0107” z modelu Stable Diffusion<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n
    Istniej\u0105 jeszcze inne dwa problemy z wygenerowanym medium. Po pierwsze algorytm mo\u017ce zosta\u0107 poproszony o wygenerowania np. fikcyjnej postaci, kt\u00f3ra jest ju\u017c obj\u0119ta prawem autorskim, co narusza prawo. Drugim przyk\u0142adem jest poproszenia algorytmu o wygenerowanie pracy „w podobnym stylu” np. pewnego artysty lub autora. Tego rodzaju zabieg nie jest jeszcze naruszeniem praw autorskich, poniewa\u017c prawo chroni kopiowanie konkretach prac a nie stylu artysty. Pomimo tego istnieje obawa, \u017ce przyk\u0142adowo modele generacyjne na\u015bladuj\u0105ce czyj\u0105\u015b mow\u0119, naruszaj\u0105 prawo dobra osobistego (right of publicity<\/em>). Niemniej jednak, niekt\u00f3rzy arty\u015bci obawiaj\u0105 si\u0119, \u017ce programy AI s\u0105 wyj\u0105tkowo zdolne do masowej produkcji dzie\u0142, kt\u00f3re kopiuj\u0105 ich styl, potencjalnie obni\u017caj\u0105c warto\u015b\u0107 ich pracy. W jednym z pozw\u00f3w przeciwko Stable Diffusion arty\u015bci twierdz\u0105, \u017ce niewielu artyst\u00f3w potrafi z powodzeniem na\u015bladowa\u0107 styl innego artysty podczas gdy modele AI s\u0105 w stanie zrobi\u0107 to z \u0142atwo\u015bci\u0105.<\/div>\n<\/div>\n

    <\/p>\n

    <\/p>\n

    <\/p>\n

    <\/p>\n

    <\/p>\n

    <\/p>\n

    <\/p>\n

     <\/p>\n

    Temat prawa autorskiego w kontek\u015bcie generatywnego AI jest bardzo z\u0142o\u017cony. Jest prowadzone obecnie kilka spraw na temat tego, co mo\u017cna uzna\u0107 za wystarczaj\u0105cy wk\u0142ad w prac\u0119, aby zas\u0142ugiwa\u0142a ona na obj\u0119cie przez prawo. Osobi\u015bcie nie spodziewa\u0142bym si\u0119 aby\u015bmy szybko otrzymali pozytywny wyrok w tej kwestii, g\u0142ownie dlatego, \u017ce \u017caden s\u0105d (m\u00f3wi\u0105c o Stanach Zjednoczonych) nie chce ustanowi\u0107 precedensu, na podstawie kt\u00f3rego inne s\u0105dy mog\u0142yby wyda\u0107 taki sam wyrok.<\/p>\n

    \n
    \u0179r\u00f3d\u0142a:<\/h5>\n

    https:\/\/crsreports.congress.gov\/product\/pdf\/LSB\/LSB10922<\/a> – Artyku\u0142 Congressional Research Service na temat generatywnego AI i prawa autorskiego<\/p>\n

    https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2212.03860.pdf<\/a> – Artyku\u0142 na temat replikacji danych przez Midjurney<\/p>\n

    https:\/\/www.firstpost.com\/explainers\/explained-the-controversy-surrounding-the-ai-generated-artwork-that-won-us-competition-11188431.html<\/a> – Kontrowersyjna praca na konkursie<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Od roku 2020 szybki rozw\u00f3j generatywnych modeli sztucznej inteligencji opartych na g\u0142\u0119bokim uczeniu rodzi pytania o to, czy trening oraz tre\u015bci wygenerowane przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 \u0142ami\u0105 prawa autorskie. Obejmuje to modele text to image, takie jak Stable Diffusion oraz du\u017ce modele j\u0119zykowe, takie jak ChatGPT. Od 2023 r. w Stanach Zjednoczonych toczy si\u0119 kilka spraw […]<\/p>\n","protected":false},"author":184,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[351],"tags":[],"class_list":["post-4808","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-agh-2023-24"],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4808","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/184"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4808"}],"version-history":[{"count":13,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4808\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5326,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4808\/revisions\/5326"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4808"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4808"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/architeles.eu\/ethics\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4808"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}