Прибыль:
- Различие рисков, связанных с авторскими правами на входные и выходные данные
- Понимание связи между владением результатами ИИ и творческим потенциалом человека
- Внедрить методы управления рисками авторского права и лицензирования для кода и контента.
Когда от имени организации публикуется сгенерированный ИИ текст, изображение или фрагмент кода, возникает два вопроса: «Нарушает ли этот вывод чьи-то права?» и «Мы владеем этой добычей?» Оба вопроса являются вопросами интеллектуальной собственности, и оба должны быть в поле зрения специалиста по соблюдению нормативных требований. В этом разделе мы обсудим риск авторского права с двух аспектов — входной и выходной; Мы узнаем о владении результатами искусственного интеллекта, роли человеческого творчества и практическом управлении рисками для кода/контента.
Двусторонний риск авторских прав
При использовании ИИ риск роялти возникает по двум разным каналам; Эти два понятия не следует путать.
Направление
Вопрос
Пример риска
входная сторона
Что я даю ИИ?
Ввод защищенной авторским правом книги в ИИ и фраза «пишите в своем стиле»
Выходная сторона
Что производит ИИ, что мне делать?
Результат слишком похож на чужую работу, право собственности неясно.
Риск на стороне ввода: ввод и получение контента, защищенного авторским правом, который не принадлежит учреждению (книга автора, отчет конкурента, лицензионное изображение) в ИИ без разрешения, может привести к нарушению как авторских прав, так и контракта.
Риск смещения выходных данных: выходные данные, создаваемые ИИ, могут быть слишком похожи на защищенный артефакт в обучающих данных; или же может остаться неясным, кому принадлежит результат.
Право собственности на результаты ИИ: человеческое творчество
Во многих правовых системах защита авторских прав требует человеческого творчества. Результаты, произведенные полностью машиной без участия человека, в большинстве стран не могут быть защищены авторским правом. Основной критерий здесь заключается в том, что чем сильнее человеческое руководство, выбор, регулирование и уникальный вклад, тем выше вероятность того, что результат будет сохранен.
Практический вывод: если вы используете ИИ в качестве генератора «первого черновика» и добавляете реальный человеческий труд (отбор, редактирование, настройка), результат будет лучше и ваши претензии на право собственности будут сильнее. Подход «создать в один клик, опубликовать как есть» ослабляет как качество, так и юридическую позицию.
Внимание: утверждение «это создал ИИ, поэтому это бесплатно и без лицензионных отчислений» вводит в заблуждение. Даже если результат не защищен авторскими правами, он может нарушать чужую работу. Отсутствие владения не то же самое, что отсутствие нарушения.
три мини-кейса
Случай 1 — Отчет конкурента в качестве входных данных. Маркетинговая команда загружает в AI платный и защищенный авторским правом отраслевой отчет конкурента и заявляет, что «он создаст для нас уникальную версию». Хотя результат выглядит оригинальным, источник был использован без разрешения; Это риск нарушения авторских прав и лицензий. Правильный путь: использовать в качестве входных данных только общедоступные данные и собственный контент организации.
Случай 2 — Ловушка лицензирования кода. Команда разработчиков программного обеспечения добавляет функцию, предложенную помощником по коду AI, непосредственно в продукт. Эта функция очень похожа на код, на который распространяется конкретная лицензия с открытым исходным кодом (авторское лево); эта лицензия может потребовать, чтобы весь продукт был сделан с открытым исходным кодом. Команда устанавливает правило проверки лицензирования/сходства предложений кода ИИ и связывает критический код с проверкой человеком.
Случай 3. Принадлежность усиливается благодаря вкладу человека. Команда по контенту готовит текст кампании с помощью искусственного интеллекта; Затем он переписывает его под свой фирменный голос, меняет сэмплы и добавляет уникальную фантастику. Полученная в результате работа во многом отражает человеческий отбор и устройство. Это гораздо более оправданная позиция, как с точки зрения более сильного содержания, так и с точки зрения владения.
Особое внимание коду
Помощники ИИ-кода мощные, но у них есть три риска: (1) рекомендуемый ими код похож на код, подпадающий под лицензию, (2) он содержит уязвимость безопасности, (3) он ссылается на неработающую/сфабрикованную библиотеку. Вот почему код, созданный ИИ, должен быть проверен человеком, лицензирован и протестирован, прежде чем его можно будет запустить непосредственно в производство.
Совет: Получая код от AI, вы можете спросить: «Какая лицензия может выглядеть в этом коде и на что мне следует обращать внимание с точки зрения безопасности?» Вопрос «делает риск видимым заранее». Но окончательное решение о лицензировании/безопасности всегда должно оставаться на усмотрение человека и, при необходимости, инструмента сканирования.
Риск товарного знака, коммерческого использования и конфиденциальных данных
Авторское право — не единственный риск. При коммерческом использовании результатов ИИ необходимо обратить внимание на три дополнительных момента. Первый — это бренд и торговая марка: ИИ может непреднамеренно использовать название, логотип или защищенный слоган другого бренда в создаваемом им тексте или изображении; Это может привести к нарушению прав на товарный знак, помимо авторских прав. Во-вторых, вводящий в заблуждение контент: если в рекламе используется созданная искусственным интеллектом «статистика» или «отзывы клиентов», возникают проблемы с недобросовестной конкуренцией и законом о защите прав потребителей. В-третьих, конфиденциальные данные на входе: предоставление конфиденциального документа, принадлежащего учреждению, в качестве входных данных для получения выходных данных является не авторским правом, а риском конфиденциальности и коммерческой тайны.
Эмпирическое правило: каждый публикуемый на базе искусственного интеллекта контент должен пройти проверку на предмет «бренд, целостность и конфиденциальность», а также проверку авторских прав. Этот тройной контроль должен быть стандартным, особенно в отношении внешнего контента, такого как реклама, пресса и официальная переписка.
Совет. Прежде чем публиковать общедоступный контент ИИ, задайте три вопроса: «Содержит ли он чей-либо бренд/работу?», «Может ли каждое утверждение в нем быть проверено?», «Использовались ли при его производстве конфиденциальные данные организации?». Если все три ясны, он готов к публикации.
Копируемые шаблоны
ШАБЛОН 1. Введите проверку авторских прав: «Я рассматриваю возможность ввода следующего контента в AI: [опишите контент]. Принадлежит ли этот контент нашему учреждению, находится ли он в общественном достоянии или может ли это быть защищенной авторским правом/лицензированной работой третьей стороны? Перечислите вопросы о разрешении/лицензии, которые мне следует задать перед входом. Отметьте область, в которой вы не уверены, как «юридическую проверку».
ШАБЛОН 2. Оригинальность результата и примечание о владельце: «Сколько человеческого вклада я добавил к этому результату [опишите результат], который я создал с помощью ИИ? Какие шаги по уникальности (отбор, редактирование, повторное редактирование) мне следует предпринять, чтобы укрепить мое заявление о праве собственности? Напишите 5 конкретных пунктов».
ШАБЛОН 3. Проверка рисков рекомендаций по коду: «Оцените следующий код, сгенерированный ИИ, с трех точек зрения: (1) похож ли он на известную лицензию с открытым исходным кодом, (2) возможные уязвимости, (3) несуществующую/сфабрикованную ссылку на библиотеку. Предоставьте рекомендации по рискам и контролю по каждой теме. Оставьте окончательное решение на усмотрение человека».
ШАБЛОН 4 — Правило атрибуции/маркировки контента ИИ: «Напишите проект правила прозрачности и авторских прав для контента, созданного ИИ, для нашей организации: какой контент должен быть помечен как «поддерживаемый ИИ», что нельзя использовать в качестве входных данных, какие проверки должны пройти выходные данные перед публикацией. Статья за статьей, простым языком».
Слабая подсказка / Сильная подсказка
СЛАБЫЕ: «Написать текст по мотивам этой книги, в стиле этого известного автора». (вставка книги, защищенной авторским правом) -> Риск нарушения авторских прав на входе + риск того, что результат будет похож на чужую работу; Более того, провайдеру передается защищенный авторским правом контент. СИЛЬНО: «Создайте черновик в нашем ОРИГИНАЛЬНОМ стиле, на основе нашего собственного руководства по бренду и общедоступных примеров. Не используйте сторонние работы, защищенные авторским правом. Я перепишу и настрою черновик; добавьте предложения по редактированию для примечания о «человеческом вкладе» в конце». -> Ввод безопасен, вывод можно настроить, право собственности усиливается.
Распространенные ошибки
- Передача стороннего контента, защищенного авторскими правами, в качестве входных данных для ИИ без разрешения.
- Думая: «Это создал ИИ, значит, это бесплатно и без лицензионных отчислений»; Игнорирование риска нарушения.
- Публикация результатов ИИ как есть, без добавления человеческого вклада.
- Запуск предложения кода ИИ в производство без прохождения проверки лицензии и безопасности.
- Игнорирование риска лицензирования с авторским левом (что может привести к принудительному открытию всего продукта).
- Не навязывать правила прозрачности/тегирования контента, созданного ИИ.
- Путаница отсутствия владения с отсутствием нарушения; Это разные вопросы.
В заключение
- Риск роялти двоякий: со стороны входа (то, что я даю ИИ) и со стороны выхода (что производит ИИ, что я делаю).
- Во многих правовых системах защита авторских прав требует творческого подхода человека; По мере увеличения человеческого вклада, собственность становится сильнее.
- «Произведено ИИ = бесплатно» неверно; Даже если результат не принадлежит вам, он может нарушать чужую работу.
- Производство ИИ должно проходить проверку человеком на предмет кода, лицензирования и безопасности.
- Только собственный контент учреждения и общедоступные источники безопасны в качестве входных данных; Работа, защищенная авторским правом, требует разрешения.
Задача приложения
Выберите два типа результатов, которые ваша организация будет производить с помощью ИИ: один контент (текст/изображение), один код. Напишите краткий список правил для контента, которые различают, что является безопасным и рискованным в качестве входных данных, и определите пять шагов человеческого участия, которые усилят ответственность за результат. Разработайте поток управления кодом, через который будут проходить рекомендации ИИ перед запуском в производство: проверка лицензии, проверка безопасности, тестирование и одобрение человеком. Наконец, разработайте правило прозрачности/тегирования, которое организация будет использовать в контенте, созданном ИИ.
контрольный список
- [ ] Я подтвердил, что не использую в качестве входных данных сторонний контент, защищенный авторскими правами.
- [ ] Я добавил человеческий вклад, который усиливает ответственность за результат.
- [ ] Я позаботился о том, чтобы не впасть в заблуждение «произведено ИИ = бесплатно».
- [ ] Я отсканировал код AI в целях лицензии и безопасности.
- [ ] Я оценил риск авторского лева/критической лицензии.
- [ ] Я установил правило прозрачности/тегирования для AI-контента.
- [ ] Мне потребовалась человеческая проверка важнейших результатов.