หน่วย
1. เหตุใดจึงต้องมีนโยบาย AI ระดับองค์กร รากฐานของการกำกับดูแลและ Shadow AI 2. วิธีเขียนนโยบายการใช้ AI ขององค์กร 3. KVKK พื้นฐาน หลักการทั่วไป และคำนาม 4. พื้นฐานทางกฎหมาย ภาระผูกพันในการแจ้งและการยินยอมอย่างชัดเจน 5. กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปและประเภทความเสี่ยง 6. GDPR, การตัดสินใจอัตโนมัติ และการถ่ายโอนข้อมูลข้ามพรมแดน 7. การประมวลผลข้อมูล การจัดเก็บ การย่อขนาด และการลบข้อมูลระบุตัวตน 8. ลิขสิทธิ์ ทรัพย์สินทางปัญญา และผลลัพธ์จาก AI 9. การประเมินซัพพลายเออร์และเครื่องมือ: รายการเครื่องมือ AI ที่ได้รับอนุมัติ 10. การประเมินผลกระทบการปกป้องข้อมูล (DPIA) และการบริหารความเสี่ยง 11. การควบคุมของมนุษย์ ความโปร่งใส อคติ และจริยธรรม 12. กรอบการกำกับดูแล AI: บทบาท การอนุมัติ การตรวจสอบ และการตอบสนองต่อเหตุการณ์
หน่วย 8 / 12

ลิขสิทธิ์ ทรัพย์สินทางปัญญา และผลลัพธ์จาก AI

กำไร:

  • แยกแยะความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์อินพุตและเอาท์พุต
  • ทำความเข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างความเป็นเจ้าของเอาต์พุต AI และความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์
  • ใช้วิธีการจัดการลิขสิทธิ์และความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์สำหรับโค้ดและเนื้อหา

เมื่อมีการเผยแพร่ข้อความ รูปภาพ หรือโค้ดที่สร้างโดย AI ในนามขององค์กร มีคำถามสองข้อเกิดขึ้น: “ผลลัพธ์นี้ละเมิดสิทธิ์ของผู้อื่นหรือไม่” และ “เราเป็นเจ้าของผลงานนี้หรือไม่” ทั้งสองคำถามนี้เป็นคำถามเกี่ยวกับทรัพย์สินทางปัญญา และทั้งสองอย่างควรอยู่ในสายตาของเจ้าหน้าที่กำกับดูแลการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ในบทนี้ เราจะพูดถึงความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์จากสองด้าน ได้แก่ ฝั่งอินพุตและฝั่งเอาท์พุต เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับการเป็นเจ้าของเอาท์พุต AI บทบาทของความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ และการบริหารความเสี่ยงเชิงปฏิบัติสำหรับโค้ด/เนื้อหา

ความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์สองทาง

ด้วย AI ความเสี่ยงด้านค่าลิขสิทธิ์มาจากสองช่องทางที่แยกจากกัน ทั้งสองไม่ควรสับสน

ทิศทาง

คำถาม

ตัวอย่างความเสี่ยง

ด้านอินพุต

ฉันจะให้อะไรกับ AI?

ป้อนหนังสือลิขสิทธิ์ลงใน AI แล้วพูดว่า "เขียนในสไตล์ของคุณ"

ด้านเอาท์พุต

AI ผลิตอะไร ฉันจะทำอย่างไร?

ผลงานออกมาคล้ายกับงานของคนอื่นมากเกินไป ความเป็นเจ้าของไม่ชัดเจน

ความเสี่ยงด้านอินพุต: การเข้าและรับเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์ซึ่งไม่ได้เป็นของสถาบัน (หนังสือของผู้เขียน รายงานของคู่แข่ง รูปภาพที่ได้รับอนุญาต) เข้าสู่ AI โดยไม่ได้รับอนุญาตอาจส่งผลให้เกิดการละเมิดลิขสิทธิ์และสัญญา

ความเสี่ยงด้านอคติของเอาท์พุต: เอาท์พุตที่ผลิตโดย AI อาจคล้ายกับสิ่งประดิษฐ์ที่ได้รับการป้องกันในข้อมูลการฝึกอบรมมากเกินไป หรืออาจไม่ชัดเจนว่าผลลัพธ์เป็นของใคร

การเป็นเจ้าของเอาต์พุต AI: ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์

ในระบบกฎหมายหลายๆ ระบบ การคุ้มครองลิขสิทธิ์ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ เอาต์พุตที่ผลิตโดยเครื่องจักรทั้งหมดโดยไม่มีการป้อนข้อมูลโดยมนุษย์อาจไม่ได้รับการคุ้มครองโดยลิขสิทธิ์ในสถานที่ส่วนใหญ่ เกณฑ์พื้นฐานที่นี่คือ ยิ่งมีทิศทางของมนุษย์ ทางเลือก กฎระเบียบ และการมีส่วนร่วมที่เป็นเอกลักษณ์มากเท่าใด โอกาสที่ผลลัพธ์จะถูกรักษาไว้ก็จะยิ่งมีมากขึ้นเท่านั้น

ข้อสรุปเชิงปฏิบัติ: หากคุณใช้ AI เป็นตัวสร้าง "ร่างแรก" และเพิ่มแรงงานมนุษย์จริง (การคัดเลือก การแก้ไข การปรับแต่ง) ผลลัพธ์จะดีกว่าและการอ้างสิทธิ์ในความเป็นเจ้าของของคุณจะแข็งแกร่งขึ้น วิธีการ "ผลิตด้วยคลิกเดียว เผยแพร่ตามที่เป็น" ทำให้ทั้งคุณภาพและจุดยืนทางกฎหมายอ่อนแอลง

ข้อควรระวัง: การพูดว่า "AI ผลิตมันขึ้นมา ดังนั้นจึงไม่มีค่าลิขสิทธิ์และฟรี" ถือเป็นการทำให้เข้าใจผิด แม้ว่าผลงานจะไม่ได้ติดลิขสิทธิ์โดยคุณ แต่ผลงานนั้นอาจละเมิดผลงานของผู้อื่นได้ การไม่ครอบครองก็ไม่เหมือนกับการไม่ละเมิด

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — รายงานของคู่แข่งเป็นอินพุต ทีมการตลาดอัปโหลดรายงานอุตสาหกรรมที่ต้องชำระเงินและมีลิขสิทธิ์ของคู่แข่งไปยัง AI และกล่าวว่า "จะสร้างเวอร์ชันที่ไม่ซ้ำใครสำหรับเรา" แม้ว่าเอาต์พุตจะปรากฏเป็นต้นฉบับ แต่แหล่งที่มาก็ถูกใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต นี่เป็นความเสี่ยงของการละเมิดลิขสิทธิ์และใบอนุญาต วิธีที่ถูกต้อง: ใช้เฉพาะข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะและเนื้อหาขององค์กรเป็นอินพุต

กรณีที่ 2 — กับดักการอนุญาตให้ใช้รหัส ทีมซอฟต์แวร์เพิ่มฟังก์ชันที่ผู้ช่วยโค้ด AI แนะนำให้กับผลิตภัณฑ์โดยตรง ฟังก์ชั่นนี้คล้ายกับโค้ดภายใต้ใบอนุญาตโอเพ่นซอร์สเฉพาะ (copyleft); ใบอนุญาตนี้อาจกำหนดให้ผลิตภัณฑ์ทั้งหมดต้องเป็นโอเพ่นซอร์ส ทีมงานสร้างกฎของการคัดกรองใบอนุญาต/ความคล้ายคลึงของคำแนะนำโค้ด AI และเชื่อมโยงโค้ดที่สำคัญกับการตรวจสอบโดยมนุษย์

กรณีที่ 3 — ความเป็นเจ้าของได้รับความเข้มแข็งจากข้อมูลของมนุษย์ ทีมเนื้อหาร่างสำเนาแคมเปญด้วย AI จากนั้นเขาก็เขียนมันใหม่ตามเสียงของแบรนด์ เปลี่ยนตัวอย่าง และเพิ่มนิยายที่มีเอกลักษณ์ ผลงานที่ได้สะท้อนถึงการคัดเลือกและการจัดเตรียมของมนุษย์เป็นส่วนใหญ่ นี่เป็นตำแหน่งที่สามารถป้องกันได้มากกว่ามาก ทั้งจากเนื้อหาที่แข็งแกร่งและจุดยืนในการเป็นเจ้าของ

ความสนใจเป็นพิเศษสำหรับรหัส

ผู้ช่วยโค้ด AI นั้นทรงพลัง แต่มีความเสี่ยงสามประการ: (1) โค้ดที่แนะนำนั้นคล้ายกับโค้ดที่อยู่ภายใต้ใบอนุญาต (2) มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัย (3) อ้างอิงถึงไลบรารีที่ไม่ทำงาน/สร้างขึ้น นั่นเป็นสาเหตุที่โค้ดที่สร้างโดย AI จะต้องได้รับการตรวจสอบโดยมนุษย์ ออกใบอนุญาต และทดสอบก่อนที่จะนำไปใช้จริงโดยตรง

เคล็ดลับ: เมื่อได้รับรหัสจาก AI คุณอาจถามว่า “รหัสนี้อาจมีใบอนุญาตอะไรบ้าง และฉันควรมองหาอะไรในแง่ของความปลอดภัย” การถาม 'ทำให้มองเห็นความเสี่ยงล่วงหน้า แต่การตัดสินใจเรื่องใบอนุญาต/ความปลอดภัยขั้นสุดท้ายควรปล่อยให้มีการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่เสมอ และหากจำเป็น จะต้องมีเครื่องมือสแกนด้วย

ความเสี่ยงด้านเครื่องหมายการค้า การใช้งานเชิงพาณิชย์ และข้อมูลที่เป็นความลับ

ลิขสิทธิ์ไม่ใช่ความเสี่ยงเพียงอย่างเดียว อีกสามประเด็นที่ต้องให้ความสนใจเมื่อใช้เอาต์พุต AI ในเชิงพาณิชย์ ประการแรกคือแบรนด์และเครื่องหมายการค้า: AI อาจใช้ชื่อ โลโก้ หรือสโลแกนที่ได้รับการคุ้มครองของแบรนด์อื่นโดยไม่ได้ตั้งใจในข้อความหรือรูปภาพที่สร้างขึ้น ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการละเมิดเครื่องหมายการค้านอกเหนือจากลิขสิทธิ์ ประการที่สอง เนื้อหาที่ทำให้เข้าใจผิด: หากใช้ "สถิติ" หรือ "บทวิจารณ์ของลูกค้า" ที่สร้างโดย AI ในการโฆษณา การแข่งขันที่ไม่เป็นธรรมและปัญหากฎหมายผู้บริโภคจะเกิดขึ้น ประการที่สาม ข้อมูลที่เป็นความลับในการป้อนข้อมูล: การให้เอกสารลับที่เป็นของสถาบันเป็นข้อมูลนำเข้าในการผลิตผลงานไม่ใช่ลิขสิทธิ์ แต่เป็นความเสี่ยงในการรักษาความลับและความลับทางการค้า

หลักทั่วไป: เนื้อหาที่ขับเคลื่อนโดย AI ทุกรายการที่เผยแพร่จะต้องผ่านการตรวจสอบ “แบรนด์ ความสมบูรณ์ และความเป็นส่วนตัว” รวมถึงการตรวจสอบลิขสิทธิ์ การควบคุมสามส่วนนี้ควรเป็นมาตรฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเนื้อหาภายนอก เช่น การโฆษณา สื่อ และจดหมายโต้ตอบอย่างเป็นทางการ

เคล็ดลับ: ก่อนที่จะเผยแพร่เนื้อหา AI สาธารณะ ให้ถามคำถามสามข้อ: "เนื้อหานี้มีแบรนด์/งานของบุคคลอื่นหรือไม่", "สามารถตรวจสอบการอ้างสิทธิ์ในเนื้อหาทั้งหมดได้หรือไม่", "ข้อมูลที่เป็นความลับขององค์กรถูกใช้ในการผลิตหรือไม่" หากชัดเจนทั้งสามข้อก็พร้อมเผยแพร่

เทมเพลตที่คัดลอกได้

เทมเพลต 1 — การตรวจสอบลิขสิทธิ์อินพุต: "ฉันกำลังพิจารณาที่จะป้อนเนื้อหาต่อไปนี้ลงใน AI: [อธิบายเนื้อหา] เนื้อหานี้เป็นของสถาบันของเรา เป็นสาธารณสมบัติ หรืออาจเป็นงานที่มีลิขสิทธิ์/ได้รับใบอนุญาตของบุคคลที่สามหรือไม่ ระบุคำถามเกี่ยวกับการอนุญาต/ใบอนุญาตที่ฉันควรถามก่อนที่จะเข้าไป ทำเครื่องหมายพื้นที่ที่คุณไม่แน่ใจว่าเป็น 'การตรวจสอบทางกฎหมาย'"

เทมเพลต 2 — หมายเหตุเกี่ยวกับความเป็นต้นฉบับและความเป็นเจ้าของเอาต์พุต: "ฉันได้เพิ่มอินพุตของมนุษย์ลงในเอาต์พุตนี้ [อธิบายเอาต์พุต] ที่ฉันสร้างด้วย AI มากเพียงใด ฉันควรใช้ขั้นตอนการทำให้เป็นเอกลักษณ์เฉพาะใดบ้าง (การเลือก การแก้ไข การแก้ไขใหม่) เพื่อเสริมสร้างการอ้างสิทธิ์ความเป็นเจ้าของของฉัน เขียน 5 รายการที่เป็นรูปธรรม"

เทมเพลต 3 — การคัดกรองความเสี่ยงการแนะนำโค้ด: "ประเมินโค้ดที่สร้างโดย AI ต่อไปนี้จากสามมุมมอง: (1) ว่ามันคล้ายกับใบอนุญาตโอเพ่นซอร์สที่รู้จักหรือไม่ (2) ช่องโหว่ที่เป็นไปได้ (3) การอ้างอิงไลบรารีที่ไม่มีอยู่จริง/สร้างขึ้น ให้คำแนะนำด้านความเสี่ยงและการควบคุมในแต่ละหัวข้อ ปล่อยให้การตัดสินใจขั้นสุดท้ายอยู่ในการตรวจสอบโดยมนุษย์"

เทมเพลต 4 — กฎการระบุแหล่งที่มา/การแท็กเนื้อหา AI: "เขียนร่างกฎความโปร่งใสและลิขสิทธิ์สำหรับเนื้อหาที่สร้างโดย AI สำหรับองค์กรของเรา: เนื้อหาใดควรมีป้ายกำกับว่า 'รองรับ AI' เนื้อหาใดไม่สามารถใช้เป็นอินพุตได้ สิ่งใดที่ต้องตรวจสอบเอาต์พุตก่อนเผยแพร่ บทความทีละบทความ ภาษาธรรมดา "

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง

อ่อนแอ: "เขียนข้อความตามหนังสือเล่มนี้ ในรูปแบบของนักเขียนชื่อดังคนนี้"(การวางหนังสือที่มีลิขสิทธิ์)-> ความเสี่ยงต่อการละเมิดลิขสิทธิ์ข้อมูล + ความเสี่ยงที่ผลงานจะดูเหมือนผลงานของผู้อื่น; นอกจากนี้ เนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์จะถูกโอนไปยังผู้ให้บริการ แข็งแกร่ง: "สร้างฉบับร่างในสไตล์ต้นฉบับของเราตามคำแนะนำของแบรนด์ของเราเองและตัวอย่างที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ห้ามใช้งานของบุคคลที่สามที่มีลิขสิทธิ์ ฉันจะเขียนใหม่และปรับแต่งฉบับร่าง เพิ่มคำแนะนำในการแก้ไขสำหรับบันทึก 'การมีส่วนร่วมของมนุษย์' ในตอนท้าย"-> อินพุตมีความปลอดภัย เอาต์พุตสามารถปรับแต่งได้ ความเป็นเจ้าของมีความเข้มแข็งมากขึ้น

ข้อผิดพลาดทั่วไป

  • การป้อนเนื้อหาของบุคคลที่สามที่มีลิขสิทธิ์เป็นอินพุตไปยัง AI โดยไม่ได้รับอนุญาต
  • คิดว่า "AI สร้างมันขึ้นมา ดังนั้นมันจึงฟรีและไม่มีค่าลิขสิทธิ์"; ละเลยความเสี่ยงของการละเมิด
  • เผยแพร่เอาต์พุต AI ตามที่เป็นอยู่ โดยไม่ต้องเพิ่มอินพุตของมนุษย์
  • การนำข้อเสนอโค้ด AI ไปใช้งานจริงโดยไม่ผ่านการคัดกรองใบอนุญาตและการรักษาความปลอดภัย
  • ละเว้นความเสี่ยงของลิขสิทธิ์ลิขสิทธิ์ (ซึ่งอาจบังคับให้เปิดผลิตภัณฑ์ทั้งหมด)
  • ไม่กำหนดกฎความโปร่งใส/การแท็กในเนื้อหาที่สร้างโดย AI
  • ขาดการครอบครองสับสนกับการไม่มีการละเมิด; นี่เป็นคำถามที่แตกต่างกัน

โดยสรุป

  • ความเสี่ยงด้านลิขสิทธิ์นั้นมีสองเท่า: ฝั่งอินพุต (สิ่งที่ฉันให้กับ AI) และฝั่งเอาท์พุต (สิ่งที่ AI ผลิต สิ่งที่ฉันทำ)
  • ในระบบกฎหมายหลายๆ ระบบ การคุ้มครองลิขสิทธิ์ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ เมื่อการมีส่วนร่วมของมนุษย์เพิ่มขึ้น ความเป็นเจ้าของก็จะแข็งแกร่งขึ้น
  • "AI ผลิต = ฟรี" เป็นเท็จ แม้ว่าผลลัพธ์จะไม่ใช่ของคุณ แต่ก็อาจละเมิดงานของผู้อื่นได้
  • การผลิต AI ต้องผ่านการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับโค้ด ใบอนุญาต และความปลอดภัย
  • เฉพาะเนื้อหาของสถาบันและแหล่งข้อมูลสาธารณะเท่านั้นที่จะปลอดภัยเป็นข้อมูล; งานที่มีลิขสิทธิ์ต้องได้รับอนุญาต

งานสมัคร

เลือกเอาต์พุตสองประเภทที่องค์กรของคุณจะผลิตด้วย AI: หนึ่งเนื้อหา (ข้อความ/รูปภาพ) หนึ่งรหัส เขียนกฎเกณฑ์สำหรับเนื้อหาที่แยกแยะสิ่งที่ปลอดภัยและมีความเสี่ยงเป็นข้อมูลเข้า และระบุขั้นตอนการป้อนข้อมูลโดยมนุษย์ 5 ขั้นตอนการเสริมสร้างความเป็นเจ้าของในผลลัพธ์ ออกแบบโฟลว์การควบคุมสำหรับโค้ดที่คำแนะนำของ AI จะต้องดำเนินการก่อนที่จะนำไปใช้จริง: การคัดกรองใบอนุญาต การตรวจสอบความปลอดภัย การทดสอบ และการอนุมัติโดยมนุษย์ สุดท้าย ร่างกฎความโปร่งใส/การแท็กที่องค์กรจะใช้กับเนื้อหาที่สร้างโดย AI

รายการตรวจสอบ

  • [ ] ฉันได้ตรวจสอบแล้วว่าฉันไม่ได้ใช้เนื้อหาของบุคคลที่สามที่มีลิขสิทธิ์เป็นข้อมูลนำเข้า
  • [ ] ฉันได้เพิ่มข้อมูลที่ได้รับจากมนุษย์ซึ่งช่วยเพิ่มความเป็นเจ้าของในผลงาน
  • [ ] ฉันแน่ใจว่าฉันไม่ได้ตกอยู่ในความเข้าใจผิด "AI ผลิต = ฟรี"
  • [ ] ฉันได้สแกนรหัส AI เพื่อวัตถุประสงค์ด้านใบอนุญาตและความปลอดภัยแล้ว
  • [ ] ฉันประเมินความเสี่ยงของลิขสิทธิ์ลิขสิทธิ์/ลิขสิทธิ์ที่สำคัญ
  • [ ] ฉันตั้งค่ากฎความโปร่งใส/การแท็กสำหรับเนื้อหา AI
  • [ ] ฉันกำหนดให้มีการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่เกี่ยวกับการส่งมอบที่สำคัญ