Нейросети будут учиться за деньги: разработчиков могут обязать платить авторам контента, на котором обучается ИИ
Эксперты предупреждают: определить, какие произведения использовались для обучения ИИ, практически невозможно
5 минут
Разработчиков ИИ-моделей в России хотят обязать платить правообладателям за использование их произведений для обучения нейросетей, узнали «Ведомости». Правообладатели смогут заранее запретить использовать свои материалы, а если запрета нет, разработчику придётся выплатить автору вознаграждение. Опрошенные Russian Business юристы считают, что главная сложность — определить, какие произведения использовались для обучения ИИ и кому именно платить. Эксперты подчёркивают: после обучения модель не хранит исходные файлы.
Разработчики не смогут бесплатно использовать произведения даже если от правообладателя нет прямого запрета
Сейчас закон не считает нарушением авторских прав использование чужих произведений разработчиками ИИ. Кроме того, для обучения суверенных и национальных больших фундаментальных моделей сейчас разрешено создавать краткосрочные копии материалов. При этом разработчик должен получить произведение законным способом или использовать общедоступный материал.
По данным «Ведомостей», авторы поправок предлагают исключить возможность бесплатного использования контента из принятого в июле закона об ИИ и закрепить правила непосредственно в Гражданском кодексе. Обучение модели на чужих произведениях хотят признать использованием авторских прав.
Предлагаемая система строится по принципу opt-out: правообладатель не обязан заранее выдавать разрешение, но может публично заявить о запрете. Уведомление можно будет разместить внутри произведения, на интернет-ресурсе либо на специальном сайте уполномоченного ведомства.
Если автор не установил запрет, произведение можно будет использовать для обучения модели. Однако разработчик должен будет единоразово выплатить правообладателю вознаграждение.
Лицензии, реестры и технические запреты — в мире обсуждают способы контроля обучения ИИ
Управляющий партнёр юридической компании «Генезис» Артём Денисов в комментарии Russian Business назвал инициативу оправданной.
«Обучение ИИ действительно может рассматриваться как самостоятельное использование произведений, а вознаграждение способно создать баланс между интересами разработчиков и правообладателей», — отметил управляющий партнёр юридической компании «Генезис» Артём Денисов.
Эксперт выделяет несколько подходов, которые сейчас обсуждаются на рынке:
- индивидуальное лицензирование — разработчик получает разрешение на использование конкретных наборов данных;
- коллективное лицензирование — права оформляются через организации по управлению авторскими правами;
- расширенная лицензия с возможностью opt-out — контент можно использовать для обучения ИИ без отдельного разрешения каждого правообладателя до тех пор, пока автор не опубликует запрет;
- раскрытие состава обучающих данных — разработчик указывает, какой контент использовался для обучения модели;
- автоматическая фиксация запрета — например, с помощью машиночитаемых меток и robots.txt.
В ЕС уже ввели требования по соблюдению авторских прав с публикацией подробной информации о данных, использованных для обучения ИИ, отметил управляющий партнёр юридической компании «Генезис» Артём Денисов.
Точный список произведений в обученной ИИ-модели не определить
Советник практики интеллектуальной собственности ЮК ЭБР Артём Евсеев подчеркнул в комментарии Russian Business, что технически установить точный перечень использованного нейросетью контента невозможно.
«Определить точный перечень произведений, который используется в ИИ-модели технически нельзя, поскольку веса модели (параметры) не хранят исходные файлы», — пояснил Артём Евсеев.
В ЕС проблему решают с помощью отчётности: разработчики и провайдеры ИИ-моделей публикуют сводку об источниках обучающих датасетов по шаблону Еврокомиссии.
В России работоспособность новых правил во многом будет зависеть от того, обяжут ли разработчиков вести и раскрывать реестр данных, использованных для обучения моделей, отметил Артём Евсеев.
Один из спорных моментов — правообладателям придётся самим защищать свой контент
Предложенный механизм защиты авторских прав фактически представляет собой принудительную лицензию, говорит старший юрист практики по борьбе с контрафактом и серым импортом Semenov&Pevzner Юлия Лазарева.
«Базовое право автора самостоятельно распоряжаться исключительным правом подменяется лишь правом на получение вознаграждения», — подчёркивает Юлия Лазарева.
Чтобы запретить использовать своё произведение, правообладателю придётся заранее публиковать специальное уведомление. По мнению юриста, при массовом использовании информации для обучения нейросетей автору будет сложно таким образом защитить каждое произведение.
«Молчание правообладателя юридически приравнивается к согласию, что де-факто создаёт презумпцию бесхозности любого контента, который автор не успел „закрыть“ барьером публичного уведомления», — отметила старший юрист практики по борьбе с контрафактом и серым импортом Semenov&Pevzner Юлия Лазарева.
Разработчики могут перейти на зарубежные датасеты
Эксперты Russian Business выделяют несколько возможных последствий новых требований:
- дополнительная финансовая нагрузка на небольшие ИИ-стартапы из-за расходов на контент, юридическую проверку и отчётность;
- рост стоимости разработки российских ИИ-моделей;
- переход разработчиков на зарубежные, открытые и синтетические данные;
- сокращение доли российского контента в обучающих датасетах;
- зарубежные разработчики могут оказаться в более выгодном положении, если контролировать использование ими российского контента для обучения моделей будет сложнее.
Снизить нагрузку могут льготные тарифы и исключения для небольших и исследовательских проектов, а также привязка выплат к выручке или масштабу модели, указывают эксперты Russian Business.
Размер выплат предлагают определять с учётом ценности контента
Ещё один вопрос — как определять размер выплат. Юрист, руководитель направления HR-департамента Cloud.ru Михаил Семенов отмечает, что ценность разных данных для обучения ИИ существенно различается.
«Одна статья в огромном массиве общедоступной информации и эксклюзивная база данных, которую разработчик получает по отдельной лицензии, очевидно, не могут оцениваться одинаково», — указывает Михаил Семенов.
По его словам, размер выплат можно рассчитывать несколькими способами:
- установить фиксированную плату за доступ к массиву данных,
- учитывать объём или качество использованного контента,
- привязать роялти к коммерческому использованию ИИ-модели.
При большом количестве правообладателей разработчики могли бы перечислять вознаграждение в единый фонд, а затем средства распределялись бы между правообладателями с учётом объёма, типа и востребованности их контента, говорит Михаил Семенов.
При этом методика расчёта должна быть прозрачной. Иначе споры о том, какая доля фонда полагается каждому правообладателю, могут оказаться сопоставимы по масштабу со спорами между авторами и разработчиками ИИ, отметил юрист.
Яндекс выступил против признания обучения ИИ нарушением авторских прав
В пресс-службе Яндекса заявили Russian Business, что обучение ИИ-моделей на законно полученной и общедоступной информации не должно считаться нарушением авторских прав. В компании объяснили это тем, что модель анализирует большие массивы данных, а не воспроизводит отдельные произведения.
По мнению представителя Яндекса, риски плагиата и чрезмерного цитирования возникают уже при генерации контента. Разработчики должны снижать эти риски и указывать источники, добавили в компании.