Loading...
Loading...

Машинное творчество и право: две части одного целого

Link for citation this article Add this article in bookmark list
Никита Назаров магистр "Право информационных технологий и интеллектуальной собственности" НИУ ВШЭ, аспирант 1 курса Института законодательства и сравнительного правоведения по направлению "Информационное право"
Труды по Интеллектуальной Собственности, Journal Year: 2022, Volume and Issue: 43(4), P. 101 - 110 https://doi.org/10.17323/tis.2022.16358

Published: Nov. 25, 2022

Loading...
Link for citation this article Related Articles

Abstract

Машинное творчество становится одной из самых важных технологий при создании объектов интеллектуальной собственности. Это происходит во многих отраслях творческой деятельности, как с указанием на использование технологий, так и с утаиванием данной информации. В итоге человеческое творчество может быть заменено творчеством ЭВМ.
Можно предположить, что в дальнейшем все творческие специальности могут исчезнуть и стать такой же экзотикой, как ручная работа мастера. Они будут цениться в определенных социальных кругах, но в массовом обороте окажется труд машины, которая будет эффективнее и экономичнее, чем человек.
Тем не менее в регулировании машинного творчества существуют нерешенные правовые вопросы, так как законодатели многих стран подходят с осторожностью к регулированию новых объектов, чтобы не навредить дальнейшему развитию этой сферы. Аналогичная ситуация была при создании компьютерных программ.
В статье описан процесс создания творческого объекта при помощи машинного обучения. Выявлены его основные элементы, обнаружилась правовая нерешенность на этапе сбора данных. В связи с этим проанализированы два основных подхода к использованию объектов интеллектуальной собственности. Выявлены недостатки подходов при создании машинного обучения и предложен альтернативный вариант.

Keywords

Авторское право, искусственный интеллект, машинное творчество, информация, интеллектуальная собственность, произведения, творчество, информационное право, анализ текста и данных, данные

ВВЕДЕНИЕ


Машинное творчество — это уже не миф, а реальность, которая проникла во все сферы нашей жизни. Представленная в мае 2020 года группой ОрепАІ статья, описывающая принципы работы технологии Generative Pre-trained Transformer 3 (далее — GPT-3)1 (Более подробно: Brown T.B., Mann B., Ryder N., Subbiah M. e.a. Language models are few-shot learners. arXiv 2020. DOI: 10.48550/arXiv.2005.14165.), а также аналогичная по заявленному функционалу программа от Сбера, выложенная в Open Source, могут создать еще больше предпосылок к неоднозначному регулированию и закреплению интеллектуальных прав2 (Марков Сергей. Сбер выложил русскоязычную модель GPT-3 Large с 760 миллионами параметров в открытый доступ // Хабр. — URL: https://habr.com/ru/company/sber-bank/blog/524522/ (дата обращения: 25.08.2022).). Пример написания статьи с помощью искусственного интеллекта на технологии GPT-3 был продемонстрирован в The Guardian и привлек широкое внимание общественности [1].


Можно предположить, что в дальнейшем все творческие специальности могут исчезнуть и стать такой же экзотикой, как ручная работа мастера. Они будут цениться в определенных социальных кругах, но в массовом обороте распространится труд машины, которая будет эффективнее и экономичнее, чем человек. Помимо написания статей искусственным интеллектом существуют различные технологии, реализуемые в коммерческих целях и обладающие схожим функционалом, например чат-боты3 (Например, чат-бот, разработанный в рамках телешоу National Geographic Genius, в котором рассказывается о жизни гениев, был представлен бот, который может общаться, отвечая информацией о шоу и шутками о теории относительности и других темах, которые изучал Эйнштейн. Более подробно: Chatbots: The Definitive Guide (2020) . — URL: https://www.artificial-solutions.com/chatbots (дата обращения: 25.08.2022).), аналитические обзоры4 (Технология Dreamwriter, функционирующая в Китае с 2015 года. Ее производительность составляет около 300 тыс. работ в год. Более подробно: He Huifeng. End of the road for journalists? Tencent’s Robot reporter ‘Dreamwriter’ churns out perfect 1,000-word news story — in 60 seconds. — URL: https://www.scmp.com/tech/china-tech/article/1857196/end-road-journalists-tencents-robot-reporter-dreamwriter-churns-out (дата обращения: 25.08.2022); Робот-репортер «Dreamwriter», или Конец карьеры для журналистов. — URL: https://eastwest-cm.ru/articles/dreamwriter/ (дата обращения: 25.08.2022).), картины5 (Ресурс с галерей картин, созданных искусственным интеллектом, которые можно купить. — URL: https://www.artaigallery.com/ (дата обращения: 25.08.2022).); местные новости6 (Местные новости, которые уходят в упадок. Компания Press Association разработала для этих целей RADAR // Reporters and Data and Robots работающая на Natural language generation (NLG). Более подробно: Bernard Marr. Press Association: Using Artificial Intelligence and NLG to Automate Local News. — URL: https://www.bernardmarr.com/default.asp?contentID=1273 (дата обращения: 25.08.2022).); спортивные новости [2], короткие новостные отчеты [3], романы7 (Студия Botnik создала трехстраничную главу под названием: “Harry Potter and the Portrait of What Looked Like a Large Pile of Ash”. — URL: https://botnik.org/content/harry-potter.html (дата обращения: 25.08.2022).); стихи8 (Robitzski Dan. This AI wrote a poem that’s good enough to make you think it’s human. — URL: https://www.weforum.org/agenda/2018/04/artificial-intelligence-writes-bad-poems-just-like-an-angsty-teen (дата обращения: 25.08.2022).) и т.д.


Право в большинстве случаев следует за социальными явлениями; пытаясь урегулировать новообразовавшиеся институты. Но с технологиями обычно происходит иначе. Новая технология как социальное явление остается неурегулированным. Например; если рассматривать компьютерные программы; то сначала не существовало специального регулирования; а все правоотношения строились по общим принципам договорного права между лицами, участвующими в сделке [4]. Лица; не участвующие в договоре; могли использовать программу в своих интересах.


Лишь в 1976 году Конгресс Соединенных Штатов Америки принял новый закон об авторском праве; который включал в себя помимо прочего регулирование компьютерных программ в рамках авторского права [5]. Данное изменение закона об авторском праве было преждевременным и представляло собой несбалансированный вариант дальнейшего регулирования9 (Более подробно: Samuelson P. Functionality and Expression in Computer Programs: Refining the Tests for Software Copyright Infringement // Berkeley Technology Law Journal. 2017. Vol. 31(3). P. 121–1300.); который сначала отложили по причине опасений со стороны Конгресса США10 (Закон не учитывал уникальность и функциональную применимость компьютерных программ. Данный вопрос отдали на рассмотрение National Commission on New Technological Uses of Copyrighted Works (CONTU), которая занималась больше фотокопированием и оцифровкой опубликованных текстов, чем аналитической работой. Более подробно: Samuelson P. CONTU revisited: the case against copyright protection for computer programs in machine-readable form. Duke Lj., 1984. P. 663–769.); а впоследствии, при повторном рассмотрении, законопроект был принят без дополнительных правок в части регулирования компьютерных программ.


Преждевременное принятие закона создало условия для формирования различных способов охраны компьютерных программ [6]. При этом излишнее расширение охраны для компьютерных программ создало пробелы в праве, которые впоследствии суды США уточняли с переменным успехом11 (Например, в деле Computer Associates Int’l, Inc. v. Altai, Inc суд заявил: «Конечно, мы будем соблюдать распоряжение конгресса в отношении регулирования компьютерных программ, но при этом мы не должны нарушать общую целостность закона об авторском праве. Хотя основанные на стимулах аргументы в пользу широкой защиты авторских прав, возможно, привлекательны с точки дальнейшей политики. В конечном счете они оказывают разрушительное воздействие на некоторые фундаментальные принципы доктрины авторского права». Более подробно: Samuelson P. A case study on computer programs // Global dimensions of intellectual property rights in science and technology. 1993. С. 284–318.).


Возможно, законодательное регулирование компьютерных программ в США было обусловлено стремлением страны стать крупнейшим технологическим гигантом, так как в рамках авторского права охраняется выражение, а не содержание. Еще одной причиной стала «гонка» подходов в регулировании со Всемирной организацией интеллектуальной собственности (далее — ВОИС), которая была создана в 1967 году и начала заниматься регулированием компьютерных программ на международном уровне.


Наиболее эффективным способом охраны со стороны ВОИС был выбран институт sui generis (особого режима охраны), который задал жесткие критерии в отношении защиты от копирования. Но представленный проект «Типовых положений об охране программного обеспечения вычислительных машин» не получил поддержки [7]. Мировое сообщество избрало путь, предложенный США. Тем самым был закреплен существующий на данный момент способ охраны, который запутал ситуацию настолько, что «никто этот клубок распутать не может»12 (Более подробно: Laurence Diver. Would the current ambiguities within the legal protection of software be solved by the creation of a sui generis property right for computer programs? // Journal of Intellectual Property Law & Practice, February. 2008. No 3(2). P. 125–138. — DOI 10.1093/jiplp/jpm228).


Возможно, по этому пути сейчас идет и регулирование машинного творчества. Оно отличается от регулирования компьютерных программ, что обусловлено несколькими причинами: 1) существует потенциальный риск снижения технологического развития машинного творчества; 2) мировое сообщество в рамках отдельных стран ждет коллективного взвешенного решения международных организаций13 (По данному вопросу прошло множество встреч ВОИС, на которых не выработана единая точка зрения. На момент написания статьи назначено третье собрание. — URL: https://www.wipo.int/about-ip/en/artificial_intelligence/ (дата обращения: 25.08.2022).); 3) трудно находить баланс интересов между обществом и компаниями14 (Крупные компании хотят, чтобы за ними закрепились активы. С другой стороны, общество хочет, чтобы не создавалась конкуренция на рынке творчества.); 4) традиционная модель интеллектуальной собственности плохо справляется с технологическими вызовами15 (Данную гипотезу можно продемонстрировать на примере базы данных, которым не была найдена правовая защита в рамках существующих институтов, а предоставлен особый режим охраны (sui generis).).


Отметим, что настоящее время отличается от периода возникновения компьютерных программ и в экономическом плане. На рынке предложений товаров, работ и услуг в интернете функционируют крупные технологические компании, заинтересованные в правовой монополии на данные объекты, которые впоследствии могут заменить человека и потенциально сократить экономические издержки16 (Вследствие отсутствия какого-либо регулирования объектов, созданных машинным творчеством, компания Google прописывает в пользовательском соглашении, что все объекты принадлежит им. Например, сервисы ImageNet, SoundNet и Google Arts & Cultur.).


Стоит согласиться с мнением А.Ю. Цариковского, А.Ю. Иванова, Е.А. Войн икание: «Цифровизация экономики, как и сходные по социально-экономическому значению технологические трансформации прошлого (индустриализация, электрификация и т.д.), несет с собой комплекс перемен. Кто-то выигрывает от этих перемен, а кто-то проигрывает» [8, с. 12]. Интересно, как на этот процесс трансформации будут реагировать общество и государство.


Государству сложно что-то противопоставить этим технологических компаниям, так как они захватили большую часть рынка и сформировали у пользователей привыкание к сервисам, которые установлены на каждом устройстве17 (Недавно вызванные в сенат крупные IT-компании США (и всего мира) показывают обеспокоенность данной ситуацией. Председатель данного мероприятия отметил, что доля влияния настолько велика, что невозможно представить нашу жизнь без них. Более подробно: Romm Tony. Amazon, Apple, Facebook and Google grilled on Capitol Hill over their market power. — URL: https://www.washingtonpost.com/technology/2020/07/29/apple-google-facebook-amazon-congress-hearing/ (дата обращения: 25.08.2022). Текст: Investigation of Competition in Digital Markets: Majority Staff Reports and Recommendations // U.S. House of Representatives, Jerrold Nadler, David N. Cicilline. 2020. P. 449.). Кроме того, для интернет-компаний нет единого контролирующего органа вследствие экстерриториальности [9].


Вытеснение людей технологиями было продемонстрировано в компании Amazon. Изначально она функционировала прежде всего как книжный магазин с профессиональными рецензиями от журналистов18 (Более подробно: Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим // М.: Манн, Иванов и Фербер. 2014. 240 с.). Но по мере технологического развития компания стала использовать технологии больших данных, которые позволяли учитывать пользовательский интерес при предложении товара, что отражалось на проценте покупок. Руководство компании приняло решение о поэтапном сокращении сотрудников и закупке и поддержке вычислительных мощностей. Экономическая модель ведения бизнеса с внедрением технологий вместо людей стала технологическим прорывом. На данный момент многие успешные крупные компании строят свой бизнес вокруг больших данных19 (Например, Netflix, который выдает запросы на главной странице под интересы пользователей, снимает фильмы в тех форматах, с теми актерами, по тем сценариям, которые вызывают интерес у потребителей. Более подробно: Enrique Dans. Netflix: Big Data and Playing a Long Game is Proving a Winning Strategy. — URL: https://www.forbes.com/sites/en-riquedans/2020/01/15/netflix-big-data-and-playing-a-long-game-is-proving-a-winningstrategy/?sh=5a4fc803b31d (дата обращения: 25.08.2022).).


Технология создания творческих объектов стала развиваться как отрасль искусственного интеллекта в 50-60 годах20 (В США в середине 1950-х годов программистом Л. Айзексоном и композитором Л. Хиллером в сюите «Иллиак» (Lejaren Hiller, Leonard Isaacson: “Illiac Suite: Quartet No. 4 for strings”); в СССР этими же вопросами несколько позже занимался музыкант и математик Р.Х. Зарипов (Зарипов Р.Х. Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса. М.: Наука, главная редакция физико-математической литературы, 1983. 232 с.).) и получила название «машинное творчество». Оно активно развивалось в узкоспециализированных лабораториях либо самостоятельно людьми творческих профессий. Но технология машинного творчества была лишь отраслью искусственного интеллекта, и соответственно их дальнейшее развитие было взаимосвязано21 (Более подробно: Bostrom Nick. Superintelligence // Audible Studios on Brilliance Audio. P. 352.), что негативно сказалось на этой сфере. В итоге машинное творчество не могло развиваться вплоть до 2010 года по нескольким причинам: 1) нехватка технологических мощностей; 2) недостаточные объемы данных; 3) отсутствие интернета как главного инструмента развития общества на данный момент [10]; 4) нежелание компаний инвестировать в неперспективные проекты.


На тот момент перечисленные выше причины были барьером для дальнейшего регулирования искусственного интеллекта, но на данном этапе технологического развития они перестали быть преградой для дальнейшего преобразования этой сферы. В связи с этим машинное творчество снова создает правовые неопределенности в традиционной системе права.


ОСНОВНЫЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ В ПРАВЕ, СВЯЗАННЫЕ С МАШИННЫМ ТВОРЧЕСТВОМ


Примером машинного творчества является создание изображений кошек одним нажатием кнопки. В общем виде разработчику для создания картинки необходимо выполнить определенную последовательность действий22 (Более подробно: Andrew N.G. Machine Learning Yearning. Draft Version. — URL: https://github.com/ajaymache/machine-learning-yearning; Исследование The Next Rembrandt, в котором описывалось поэтапное создание такого процесса. — URL: https://www.nextrembrandt.com/ (дата обращения: 25.08.2022).).



  1. Сбор коллекций данных и сопоставление их. Этот процесс представляет собой составление трех наборов данных (в данном случае картинок). Первый из них — тренировочный набор данных (Training set), с помощью которого тренируется сам алгоритм (картинки кошек с разных ракурсов, выделение особенных черт кошек, разных пород и цветов кошек и т.д.). Два остальных набора данных — это отладочная выборка (Development set) и тестовая выборка (Test set), с помощью которой проверяется и настраивается алгоритм. Это самый сложный технический процесс, который определяет точность результата, выдаваемого приложением.

  2. Написание алгоритма, который будет тренироваться и совершенствоваться с помощью данных и многократного вывода результата.


После выполнения этих двух этапов процесс написания программы по созданию изображений кошек для программистов заканчивается. Но впоследствии сам алгоритм и набор данных будут совершенствоваться за счет действий пользователя и (или) разработчика.


Из рассмотренного примера можно сделать следующие выводы. Самое главное в машинном творчестве — данные. Без них машинное творчество не сможет существовать. Чем больше данных, тем более точным будет результат [11]. Для маленького стартапа количество картинок, возможно, составит десятки тысяч в трех выборках. В большинстве своем программисты будут скачивать картинки из интернета.


При этом стоит отметить, что есть открытые данные, которые публикуются для использования, но они предназначены преимущественно для статистических целей23 (Например, портал в Европейском союзе — EU Open Data Portal URL:https://data.europa.eu/euodp/en/home (дата обращения: 25.08.2022). В США — Data.gov URL: https://www.data.gov/ (дата обращения: 25.08.2022).) (например, данные о местах с наибольшей проходимостью — для открытия магазина в данной местности, для получения сведений о перекрестках с длительными пробками и т.д.). А открытых данных с объектами интеллектуальной собственности в России не существует по причине невозможности отказа от интеллектуальных прав по российскому праву. Возможен вариант, что будут использоваться только объекты общественного достояния, но сама вариативность итогового продукта снижается. Возникает ключевой вопрос: может ли разработчик использовать объекты авторского права из интернета без разрешения правообладателя?


Вопрос данных является краеугольным камнем во всех отраслях права, которые связаны с машинным обучением, поскольку машинное обучение преимущественно представляет собой набор данных и невозможно создать какой-либо проект, не используя их. Правовое регулирование процесса сбора и обработки данных осуществляется неоднородно во многих правопорядках, на него влияет экстерриториальность создания продукта и правового регулирования.


ПУТИ РЕШЕНИЯ В СЛОЖИВШЕЙСЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ


Данные, загруженные в технологию машинного творчества, по общему правилу являются объектами интеллектуальной собственности, так как их большинство представляют собой творческий объект другого автора, который охраняется в рамках авторского и (или) патентного права. Вопрос, который был поставлен выше, может быть разрешен следующими путями: 1) получением разрешения у правообладателя; 2) ограничением исключительных прав; 3) расширительным пониманием доступа.


Первый вариант — традиционный в рамках регулирования интеллектуальной собственности. Если создано произведение, то это право действует запретительно в отношении третьих лиц. Никто не вправе использовать произведения без предварительного разрешения правообладателя. Данный подход является устоявшимся способом использования интеллектуальных прав, но если при использовании малого количества данных он релевантней, то в случае с технологиями больших данных этот способ представляется не совсем возможным24 (Данный способ вызывает многие обременения, например денежные, временные, трудовые и т.п). Получение разрешения каждого правообладателя — затратный по времени и финансам процесс, кроме того, проблематичен поиск самого правообладателя.


Данные обстоятельства позволяют сделать вывод, что получение разрешения правообладателя на использование объектов не представляется возможным при создании коллекций данных.


Второй вариант представляет собой возможность использования механизма ограничения интеллектуальных прав. Такой способ был применен в Директиве об авторском праве на едином цифровом рынке (Directive on Copyright in the Digital Single Market) [12]. В законодательном акте путем прямого действия были введены ограничения для анализа данных и текста (text and data mining). Под анализом данных и текста понимается «любой аналитический метод, направленный на анализ текста и данных в цифровой форме в целях получения информации, которая включает, но не ограничивается паттернами, тенденциями и корреляциями»25 (Статья 2 Директивы об авторском праве на едином цифровом рынке).


Исходя из дефиниции, можно утверждать, что указанный механизм введен специально для случаев анализа коллекций данных при создании объектов машинным творчеством. Само понятие имеет широкое применение, при котором можно рассматривать любое действие разработчика как анализ текста и данных.


При этом стоит учитывать, что в данном определении не проводится разграничение между данными и информацией, хотя по своей природе два этих объекта разнородны и направлены на разного рода правоотношения. Соотношение данных и информации — дискуссионный вопрос на практике. Следует предполагать, что данные — это та часть информации, которая возникает только при их использовании. Информацию можно сравнить с нефтью. Пока она хранится и не добывается, она остается таковой. Как только она начинает обрабатываться, она становится данными, которые в дальнейшем регулируются в зависимости от сферы использования.


Согласно Директиве, ограничение интеллектуального права на воспроизведение возможно в двух случаях. Первый из них предназначен для исследовательских организаций и учреждений культурного наследия, которые могут осуществлять анализ данных и текста при законном доступе (Lawfill access)26 (Статья 3, там же.). Под законным доступом понимается доступ к материалу, основанный на политике открытого доступа (open access policy) либо посредством договорных отношений между правообладателями и исследовательскими организациями или учреждениями культурного наследия, таких как подписки, либо другими законными способами27 (Пункт 14, там же) (например, подписка на сервис, если в договоре не указано иное, а также объекты, находящиеся в интернете).


Данный способ ограничения интеллектуального права разрешает использовать материал, который не принадлежит разработчикам, только в исследовательской деятельности. Само определение субъектов дает основание полагать, что в качестве таких лиц невозможно понимать частные компании, которые в рамках своей деятельности выполняют исследовательскую работу28 (Определения содержаться в ст. 2, там же. Само понятие исследовательских организаций рассматривает помимо университетов или других высших учебных заведений и их библиотек такие организации, как исследовательские институты и больницы, которые проводят исследования. Стоит учитывать при определение субъектов учитывать два критерия: они действуют либо на некоммерческой основе, либо в контексте миссии в интересах общества, признанной государством (п. 2).). Притом, как написано в Директиве, университеты и исследовательские институты могут работать с частными компаниями, но только в рамках государственно-частного партнерства29 (Пункт 11, там же.). Однако доступ к результатам, полученным в результате таких научных исследований, не может быть предоставлен на льготной основе предприятию, оказывающему решающее влияние на такую организацию30 (Определение исследовательской организации в ст. 2, там же.).


Второй способ ограничения исключительных прав направлен на частные компании31 (Статья 4, там же.). В отличие от первого ограничения здесь нет закрытого списка субъектов. Ограничение позволяет использовать в своей деятельности анализ данных и текста, если не будет нарушено право других лиц. Последние могут ограничить данный способ путем внесения уведомления о запрете совершения таких действий в отношении данных материалов (как указано в Директиве, это возможно сделать, например, с помощью машиночитаемых средств в случае материалов, размещенных в открытом доступе в интернете). Данный случай представляет собой договорной запрет на осуществление таких действий, который не может быть проигнорирован никаким образом. Если такое ограничение существует, то разработчику следует спрашивать разрешения у правообладателя либо отказаться от данных материалов.


Общее правило использования материалов на сайте представляет собой двухступенчатый тест: 1) материал получен при использовании законного доступа; 2) на ресурсе правообладателя не содержится ограничений на анализ данных и текста (это возможно путем использования машиночитаемых средств, включая метаданные и условия веб-сайта или услуги)32 (Пункт 18, там же.).


Данные ограничения являются попыткой установить ограничение интеллектуальных прав в коммерческих целях33 (Другие попытки: в 2017 году были введены ограничения интеллектуальных прав в Эстонии и Германии для некоммерческих целей.). Но во многих научных трудах данная концепция была раскритикована, так как в большинстве своем это не дает никакой возможности анализа данных и текста частным компаниям. Это порождает непроницаемые границы. Следует предполагать, что минусы данной Директивы таковы:



  1. При использовании ограничений интеллектуальных прав правообладатель может запретить такое использование в соответствующих документах, например в пользовательском соглашении интернет-сайта. Следует предположить, что большинство компаний после инмплементации данных положений будут изменять свои пользовательские соглашения, чтобы использование технологии анализа данных и текста было недоступно34 (По состоянию на 26 июля 2021 года только четыре из 27 государств-членов внедрили соответствующие законы. Подробнее см.: URL: https://www.reuters.com/world/europe/commission-starts-legal-action-against-23-eu-countries-over-copyright-rules-2021-07-26/ (дата обращения: 25.08.2022).). При этом интересно, что компании будут проверять сайты на содержание таких ограничений35 (Данная технология называется парсинг. Под ней понимают применение заданных пользователем бизнес-правил и искусственного интеллекта для понимания, проверки и сбора любого типа данных из массива и при необходимости улучшения их структуры, чтобы они соответствовала назначению. Parsing Concept Guide. — URL: https://www.oracle.com/webfolder/technetwork/data-quality/edqhelp/Content/advanced_features/parsing.htm (дата обращения: 25.08.2022).). Вероятно, разработчикам придется читать каждое пользовательское соглашение на каждом исходном сайте. Конечно, возможны случаи, когда при осуществлении сбора данных будет создаваться некий след, то есть указание на запрет такого сбора, но маловероятно, что интернет-сайты будут этим заниматься без предварительного указания на то публичного органа.

  2. Некоторые авторы задумались, как договорной запрет соотносится с базами данных, охраняемыми sui generis [13]. Ромен Мейс (Romain Meys) пришел к выводу, что базы данных еще больше ограничивают анализ данных и текста, так как привносят еще больше обременений, которые порождают неоднородный способ решения. Развивая эту идею, Ромен Мейс пришел к »следующему ыводу: «По сути, существует три способа достижения более сбалансированной системы правовой защиты баз данных в Европейском союзе, которая учитывала бы инновационный потенциал стартапов малых и средних предприятий в контексте развития искусственного интеллекта: расширение сферы действия исключения для целей интеллектуального анализа текста и данных, внесение соответствующих изменений в право sui generis или его полная отмена.


Однако ни один из этих вариантов нельзя считать достаточным для обеспечения устойчивого решения с точки зрения возможности повторного использования данных, поскольку держатели данных все равно будут иметь возможность ограничить повторное использование своих незащищенных баз данных посредством ограничительных договорных положений». Притом как наиболее приемлемое указывается решение отменить право sui generis, так как этот механизм охраны никаким образом не стимулирует развития технологий, как было изначально задумано36 (Первая комиссия — Kur A., Hilty R.M., Geiger C., Leistner M. First Evaluation of Directive 96/9/EC on the Legal Protection of Databases, 2006. — Comment by the Max Planck Institute for Intellectual Property, Competition and Tax Law, Munich. Вторая комиссия — Commission, “Evaluation of Directive 96/9/EC on the legal protection of databases”, Commission staff working document. Второй документ Staff working document and executive summary on the evaluation of the Directive 96/9/EC on the legal protection of database. — URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/staff-working-document-and-executive-summary-evaluation-directive-969ec-legal-protection-databases (дата обращения: 25.08.2022).).



  1. Ограничения интеллектуальных прав, предложенные Европейским союзом, имеют очень странную правовую природу, так как они не укладываются в рамки ограничения интеллектуальных прав в традиционном смысле. Само возникновение интеллектуальной собственности было направлено на наделение обществом правообладателя определенной монополией для дальнейшего прогресса технологии и (или) науки. В свою очередь, монополия имела ограничения (например, правообладатель обязан отправлять экземпляры книги в библиотеку). Это представляло собой противовес, с помощью которого монопольное право могло соблюсти баланс интересов между обществом и правообладателем, а государство должно было выступать в качестве незаинтересованной стороны между ними, регулируя этот баланс. Как считает Виталий Олегович Калягин, «для общества чрезвычайно важно наличие доступа к соответствующим объектам, свободное движение информации и наличие свободы использования такого объекта в определенных ситуациях. Это означает, что в некоторых случаях исключительное право должно быть ограничено в силу особой важности объекта для общества и не может рассматриваться как полностью абсолютное право, исключающее всех остальных лиц» [14, с. 57].


В данном случае баланс интересов между обществом и правообладателем был применен государством против общества, что дало возможность частным компаниям в своей предпринимательской деятельности применять законодательные ограничения интеллектуальных прав. Возможно, в дальнейшем будет еще больше негативных практик, которые вводят новые ограничения, то есть продолжат усиливать монополии правообладателей.


Также в ограничениях, предложенных Европейским союзом, возможны случаи договорного запрета использования законодательных ограничений, что является областью нетрадиционной правовой природы. Если государство вводит ограничения, то невозможно вводить ограничения на ограничения. Это создает возможность ухода от первого ограничения в пользу второго, на которое оно направлено. Возможно, это был способ государства соблюсти тот самый баланс, который будет потерян. Но это представляет собой введение в коммерческий оборот неоднозначного механизма, который в дальнейшем будет так же неудачен, как базы данных и компьютерные программы, которые не имеют четких критериев.


Исходя из всего сказанного, мы приходим к выводу, что законодателю в Европейском союзе плохо удалось разобраться в содержании данной технологии, созданы новые нерешенные задачи, которые невозможно будет изменять на законодательном или правоприменительном уровне. Данный случай также похож на регулирование компьютерных программам и баз данных, когда были введены неточные и неоднозначные критерии, которые не имеют устойчивого базиса для развития общественных технологий. Эта Директива еще раз показывает, что правовое регулирование сложных технологических объектов плохо укладывается в традиционные основы интеллектуальной собственности.


Третий способ, предлагаемый автором статьи, представляет собой использование права доступа на данные без ограничений. Право доступа закреплено в Законе «Об информации, информационных технологиях и о защите информации», согласно которому доступ к информации — возможность получения информации и ее использования [15]. Притом граждане (физические лица) и организации (юридические лица) вправе осуществлять поиск и получение любой информации в любых формах и из любых источников при условии соблюдения требований, установленных настоящим Федеральным законом и другими федеральными законами.


Так А.А. Ефремов, Н.П. Коптева, А.К. Терещенко считают, что цифровая экономика — это экономика, основу которой составляют свободный информационный обмен, что должно быть обеспечено законодательными мерами <... > Формирование электронного государства и цифровой экономики требует свободного оборота данных. Важным условием является открытость данных [16, с. 5].


Право на доступ дает возможность искать, получать и использовать любую информацию в любых источниках. Это можно сравнивать с творчеством человека. При создании нового произведения автор так или иначе вдохновляется идеями и образами, полученными в течение жизни; например, при прослушивании музыки определенного жанра автор будет создавать схожую музыку, поэтому великие композиторы вырабатывали хороший вкус с детства. Автор не наносит никакого вреда правообладателю, так как фактически не воспроизводит это произведение публично.


Так же и при анализе данных и текста разработчик не нарушает в экономическом плане права правообладателя. Различные произведения могут быть загружены в наборы данных, но при выдаче результата сами произведения «размываются». Конечно, возможны случаи, когда разработчик загрузил все произведения определенного автора и тем самым создал аналогичные произведения, но данный случай подходит под понятие злоупотребление правом.


Вследствие этого видится разумным использование механизма доступа к объектам интеллектуальной собственности без разрешения правообладателя. При этом стоит учитывать, что в Законе имеются два неопределенных момента касательно возможности регулирования.


Во-первых, в механизме доступа используется понятие «информация», что создает неопределенность касательно статуса понятия «данные». Видится разумным считать, что информация и данные — это равнозначные термины, но термин «информация» шире.


Во-вторых, в ст. 1 указанного Закона сказано, что его положения не распространяются на отношения, возникающие при правовой охране результатов интеллектуальной деятельности и приравненных к ним средств индивидуализации, за исключением случаев, предусмотренных настоящим Федеральным законом.


Возможно, релевантным будет внесение механизма сбора и обработки данных в ст. 8 Закона «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Это позволит сбалансированно предоставлять возможность собирать, обрабатывать, использовать, создавать, охранять и защищать права на машинное творчество, что в итоге положительным образом скажется на развитии искусственного интеллекта.


Неслучайно В.Ф. Яковлев считал, что задача государства состоит не в том, чтобы управлять, а в том, чтобы регулировать экономические отношения. При этом главным средством государственного воздействия на экономику становятся законы и нормативные акты [17].


ЗАКЛЮЧЕНИЕ


Однозначный и устойчивый путь разрешения вопроса, связанного с данными, еще не предложен и остается дискуссионным. На данный момент объекты машинного творчества создаются по принципу «пока не поймали», основанном на том, что незаконное использование определенного произведения в коллекции данных в машинном творчестве нельзя обнаружить, а исследовать содержание самой коллекции представляется невозможным вследствие того, что компании не будут разглашать свою коммерческую тайну либо не будут раскрывать свою интеллектуальную собственность.


СПИСОК ИСТОЧНИКОВ



  1. GPT-3. A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human? — URL: https://www.theguardian.com/commentisfree/2020/sep/08/robot-wrote-this-article-gpt-3 (дата обращения: 25.08.2022).

  2. Beckett Stephen. Robo-journalism: How a computer describes a sports match // BBC. — URL: https://www.bbc.com/news/technology-34204052 (дота обращения 25.08.2022).

  3. Moses The Washington Post's robot reporter has published 850 articles in the pastyear// Digiday. — URL: https://digiday.com/media/washington-posts-robot-reporter-published-500-articles-last-year/ (дата обращения 25.08.2022).

  4. Lee A. Hollaar. Legal Protection of Digital Information Washington. C.: Bureau of National Affairs, 2002. P. 498.

  5. Public Law 94-553-OCT. 19, 1976. - URL: https://copyright.gov/history/pl94-553.pdf (дата обращения 25.08.2022).

  6. Lowe A. A square peg in a round hole: the proper substantial similarity test for nonliteral aspects of computer programs // Wash. L Rev. 1993. T. I. Vol. 68. P. 351-371.

  7. Model Provisions on the Protection of Computer Software. WIPO Publication No. 814 (R) //WIPO, 1978. Официальный сайт Всемирной организации интеллектуальной собственности. — URL: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/copyright/120/wipo_pub_120_1978_01.pdf (дата обращения 25.08.2022).

  8. Цариковский А.Ю., Иванов А.Ю., Войниканис Е.А. Антимонопольное регулирование в цифровую эпоху. Как защищать конкуренцию в условиях глобализации И четвертой промышленной революции. Сколково. М.: Изд.-во ВШЭ. 2019. 392 с.

  9. Goldsmith J., Tim Wu. Who controls the Internet? Illusions ofj borderless world // Strategic Direction. 2007. P. 224.

  10. Leiner B.M., Cerf V.G., Clark D.D. e.a. A brief history of the Internet // ACM SIGCOMM Computer Communication Review. Vol. 39(5). P. 22-31. - DOI: 10.1145/1629607.1629613

  11. Lehr D., Ohm P. Playing with the data: what legal scholars should learn about machine learning // UCDL Rev. 2017.1.51. 653-717.

  12. Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament jnd of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC. - URL: http:// data.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj (дата обращения08.2022).

  13. Meys Data Mining Under the Directive on Copyright and Related Rights in the Digital Single Market: Are European Database Protection Rules Still Threatening the Development of Artificial Intelligence? // GRUR International. 2020. Vol. 69, Iss. 5, P. 457-473. - DOI: 10.1093/grurint/ikaa046

  14. Калягин B.O. О соотношении исключительного право с правом собственности в современном информационном обществе // Закон. 2018. № 5. С. 54-62.

  15. Федеральный закон от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».

  16. Цифровая трансформация и государственное управление: научно-практ. Пособие / А.С. Емельянов, А.А. Ефремов, А.В. Калмыкова и др.; ред. кол.: Л.К. Терещенко, А.С. Емельянов, Н.А. Поветкина. М.: Инфотропик Медиа, 2022. 224 с.

  17. Яковлев .Ф. Правовое государство: вопросы формирования. М.: Статут, 2012. 318 с.