एआई के युग में कॉपीराइट कानून

जेनरेटिव एआई तकनीक कॉपीराइट कानून के क्षेत्र में नई चुनौतियां पेश कर रही है। कई अदालती मामले सामने आ रहे हैं, जिनमें इस सवाल का जवाब देना होगा कि कॉपीराइट किए गए कार्यों के विशाल डेटासेट द्वारा बनाई गई सामग्री का उन मूल कार्यों के रचनाकारों से क्या संबंध है, यदि कोई है। जबकि अदालतें इस दुविधा से जूझ रही हैं, एक अन्य तकनीक के पास संभावित रूप से इसका उत्तर हो सकता है: ब्लॉकचेन।

में हाल के नवाचारकृत्रिम होशियारी(एआई) उतने ही नए प्रश्न उठा रहे हैं जितनी नई संभावनाएं प्रदान कर रहे हैं, विशेष रूप से डेवलपर्स, रचनाकारों, सरकारों और कानून निर्माताओं के लिए, जिनमें से सभी की प्रौद्योगिकी में समान हिस्सेदारी नहीं है।

एक ऐसा क्षेत्र जहां हित टकराते हैंमुद्राधिकार कानून. एआई-जनित सामग्री ने तथाकथित “जेनरेटिव एआई” कार्यक्रमों जैसे कि ओपनएआई के साथ लेखकत्व, उल्लंघन और उचित उपयोग के मुद्दों को जन्म दिया है।DALL-ईऔरचैटजीपीटीऔर स्थिरता एआईस्थिर प्रसार-उपयोगकर्ता के पाठ्य संकेतों या इनपुट के जवाब में नई छवियां, पाठ और अन्य सामग्री उत्पन्न करने में सक्षम।

ये जेनरेटिव एआई प्रोग्राम, जिन्हें बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के रूप में भी जाना जाता है, एआई एल्गोरिदम हैं जो नई सामग्री को समझने, सारांशित करने और उत्पन्न करने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों और विशाल डेटासेट का उपयोग करते हैं। एलएलएम को लेखन, फोटो, पेंटिंग और अन्य कलाकृतियों जैसे मौजूदा कार्यों की बड़ी मात्रा में खुद को उजागर करके आंशिक रूप से सामग्री बनाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

यहीं समस्या है. इस कार्य में से कुछ कॉपीराइट सामग्री होगी, और प्राधिकरण के बिना एआई प्रशिक्षण डेटासेट में इसका उपयोग करने से विवाद हो सकता है, और यह किया गया है।

कॉपीराइट और आईपी के संबंध में दो अलग-अलग कानूनी मुद्दे उठते हैं।

सबसे पहले, यदि कोई है, तो बनाए गए कार्य का मालिक कौन है और इन कार्यक्रमों का उपयोग करके बनाई गई सामग्री पर कॉपीराइट रखता है, यह देखते हुए कि एआई के उपयोगकर्ता, एआई के प्रोग्रामर और एआई प्रोग्राम सभी इन कार्यों को बनाने में भूमिका निभाते हैं?

दूसरा, शायद अधिक जटिल, उत्तर देने योग्य मुद्दा यह है कि क्या उस निर्मित कार्य/सामग्री ने उन रचनाकारों में से किसी एक के कॉपीराइट का उल्लंघन किया है जिनसे एआई ने अपने ‘नए’ कार्य को बनाने के लिए जानकारी के विशाल डेटासेट को एकत्रित किया था।

एआई प्रशिक्षण प्रक्रिया में अक्सर मौजूदा कार्यों की डिजिटल प्रतियां बनाना शामिल होता है, जिसमें कॉपीराइट उल्लंघन का जोखिम होता है। जैसा कि अमेरिकी पेटेंट और ट्रेडमार्क कार्यालय के पास हैबताया गया है“मशीन लर्निंग के प्रयोजनों के लिए कॉपीराइट किए गए कार्यों के अंतर्ग्रहण में परिभाषा के अनुसार लगभग संपूर्ण कार्यों या उसके बड़े हिस्से का पुनरुत्पादन शामिल होगा।”

फिर एआई द्वारा दिए गए संकेतों के आधार पर कार्यों को पुन: प्रस्तुत करने की संभावना है, जो कि कुछ कार्यों के समान हैं जो इसके प्रशिक्षण का हिस्सा थे – या यहां तक ​​​​कि मूल कार्यों की सटीक प्रतियां भी। यह कर सकता हैकलाकारों/निर्माताओं के मुनाफ़े को नुकसान पहुँचाना और कॉपीराइट का उल्लंघन करना.

अदालतें इन कठिन सवालों से जूझने के लिए मजबूर होने लगी हैं, जिसका एक उदाहरण हाल ही में दायर किया गया वर्ग कार्रवाई मुकदमा हैलेखक संघअपने जेनरेटिव एआई मॉडल, चैटजीपीटी के प्रशिक्षण में कथा लेखकों के कॉपीराइट का कथित रूप से उल्लंघन करने के लिए ओपनएआई के खिलाफ संयुक्त राज्य अमेरिका में।

अमेरिकी लॉ फर्म किलपैट्रिक टाउनसेंड के सिलिकॉन वैली कार्यालय के मैनेजिंग पार्टनर जोसेफ पीटरसन कहते हैं, “आवश्यकतानुसार, बड़े भाषा मॉडलों को एक ऐसा मॉडल सिखाने और विकसित करने के लिए लाखों-करोड़ों शब्दों की आवश्यकता होती है जो शब्दों के बीच संबंधों की जांच करता है और वास्तव में नए पाठ उत्पन्न करने के लिए कार्य कर सकता है।” .

कॉइनगीक से बात करते हुए, पीटरसन ने सुझाव दिया कि एआई सीखने की प्रकृति स्वाभाविक रूप से इसे कॉपीराइट और आईपी के आसपास के मुद्दों के साथ संघर्ष में लाती है, लेकिन शायद अंत संभावित उल्लंघनकारी साधनों को उचित ठहराता है।

“यह विज्ञान और कला की प्रगति को आगे बढ़ाने वाला है। इसका परिणाम नए कार्यों, नई अंतर्दृष्टियों के रूप में सामने आने वाला है,” पीटरसन कहते हैं। “मुझे लगता है कि यह इस मुद्दे का मूल है कि मामले वास्तव में चालू होने जा रहे हैं, उपयोग किए गए डेटा की प्रकृति सहित कई अलग-अलग तथ्य, उस डेटा का उपयोग कितना क्षणभंगुर था, किस प्रकार की अंतर्दृष्टि और कार्य आएंगे उस डेटा सेट से बाहर।”

इनमें से कुछ गर्मागर्म बहस वाले मुद्दों पर पकड़ बनाना शुरू करने के लिए, अमेरिकी कॉपीराइट कार्यालय ने शुरुआत की हैकी पुष्टिएआई डेवलपर्स, कॉपीराइट धारकों और उपभोक्ता समूहों सहित प्रमुख हितधारकों के साथ परामर्श करने का वचन देते हुए एक सार्वजनिक परामर्श की शुरुआत।

कुछ विकल्प कॉपीराइट स्वामियों को मुकदमेबाजी का रास्ता अपनाने से बचाएंगे। यदि एआई जैसी नई तकनीक समस्या का कारण है, तो शायद एक और नई-या अपेक्षाकृत नई-तकनीक,ब्लॉकचेनसमाधान हो सकता है।

स्वचालित रूप से स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स, माइक्रोपेमेंट्स को निष्पादित करने और एक बही पर बड़े पैमाने पर लेनदेन को रिकॉर्ड करने की क्षमता का संयोजन ब्लॉकचेन तकनीक, या कुछ विशेष रूप से स्केलेबल ब्लॉकचेन को बड़े पैमाने पर हस्तांतरण, प्रतिलिपि बनाने और रचनात्मक कार्यों के पुनरुत्पादन और कॉपीराइट को बचाने का आदर्श तरीका बना सकता है। मालिकों और एआई उपयोगकर्ताओं/डेवलपर्स को अनावश्यक और महंगे विवादों से बचाएं।

यह आकर्षक संभावना खोलने लायक है, लेकिन सबसे पहले, अदालतें वर्तमान में इस नई स्थिति में मौजूदा कानूनों को लागू करने का प्रयास कर रही हैं।

मुकदमे लड़े जा रहे हैं

जनरेटिव ए.आई यह अमेरिका में चल रहे कई कॉपीराइट उल्लंघन के दावों का विषय है, जिसमें सभी प्रकार के निर्माता और कलाकार अपने आईपी की सुरक्षा के लिए तकनीकी डेवलपर्स को अदालत में ले जा रहे हैं।

ऐसा ही एक मामला जनवरी में शुरू हुआ जब तीन दृश्य कलाकार, सारा एंडरसन, केली मैकर्नन और कार्ला ऑर्टिज़,कई जनरेटिव एआई प्लेटफार्मों पर मुकदमा दायर कियाअर्थात् स्टेबिलिटी एआई, मिडजर्नी इंक, और डेवियंटआर्ट इंक।

मुकदमे में आरोप लगाया गया है कि कंपनियों ने अपने एआई एल्गोरिदम को सूचित करने वाले प्रशिक्षण सेट बनाने के लिए कलाकारों की सहमति या मुआवजे के बिना उनके काम का इस्तेमाल किया। यह उपयोगकर्ताओं को ऐसी कलाकृतियाँ और छवियां उत्पन्न करने की अनुमति देता है जो उनके मौजूदा, संरक्षित कार्यों से अपर्याप्त परिवर्तनकारी हो सकती हैं।

प्रारंभिक फाइलिंग में कहा गया है, “प्रतिवादी प्रशिक्षण छवियों की प्रतियों का उपयोग डिजिटल छवियों और अन्य आउटपुट उत्पन्न करने के लिए कर रहे हैं जो विशेष रूप से प्रशिक्षण छवियों से प्राप्त होते हैं, और इसमें कुछ भी नया नहीं जोड़ा जाता है।” बदले में, ये उत्पन्न छवियां “वादी और वर्ग के काम के लिए बाजार पर काफी नकारात्मक प्रभाव डालेंगी।”

उदाहरण के लिए, एंडरसन और मैककर्नन दोनों का दावा है कि उनकी कला का उपयोग LAION (लार्ज-स्केल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ओपन नेटवर्क) डेटासेट में किया गया है, जिसका उपयोग स्टेबिलिटी द्वारा अपने स्टेबल डिफ्यूजन एआई इमेज निर्माण टूल को बनाने के लिए किया गया था, जो कंप्यूटर-संश्लेषित प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग करता है। पाठ संकेतों के प्रत्युत्तर में छवियाँ।

स्थिरता एआई फरवरी में एक और शिकायत का विषय था, इस बार छवि लाइसेंसिंग सेवा गेटी से, जिसने एक दायर किया थामुकदमास्टेबल डिफ्यूजन टेक्स्ट-टू-इमेज एआई प्रोग्राम पर अपनी तस्वीरों के अनुचित उपयोग का आरोप लगाते हुए, इसके वॉटरमार्क फोटोग्राफ संग्रह में कॉपीराइट और ट्रेडमार्क अधिकारों का उल्लंघन करने का आरोप लगाया।

गेटीआरोपीअपने डेटासेट के निर्माण और एआई को प्रशिक्षित करने के लिए “चौंकाने वाले पैमाने पर गेटी इमेजेज की बौद्धिक संपदा का बेशर्म उल्लंघन” की स्थिरता एआई, दावा करती हैस्टेबिलिटी ने 12 मिलियन से अधिक तस्वीरें कॉपी की हैंगेटी इमेजेज़ के “संग्रह, संबंधित कैप्शन और मेटाडेटा के साथ,” से अनुमति या मुआवजे के बिना।

इन दोनों मामलों में एआई डेटासेट बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए रचनाकारों की कला और छवियों का उपयोग किया जा रहा है, जो तब ‘नए’ कार्यों का उत्पादन कर सकते हैं जो संभावित रूप से – अदालत के नियमों के आधार पर – मूल के पर्याप्त परिवर्तनकारी नहीं हैं। कुछ मामलों में, जैसे कि गेटी मुकदमा, यदि सही संकेत दिए जाएं तो एआई प्रोग्राम मूल को भी पुन: पेश कर सकते हैं, जिससे छवियों के लिए गेटी के शुल्क को बायपास करने और कंपनी के मुनाफे को नुकसान पहुंचाने का मार्ग तैयार हो सकता है।

लेकिन यह सिर्फ छवि-उत्पादक एआई नहीं है जो कथित तौर पर कॉपीराइट का उल्लंघन कर रहा है।

गेटी द्वारा मुकदमा दायर करने के कुछ महीनों बाद, अब लिखित शब्द के दायरे में, अमेरिका स्थित हास्य कलाकार और लेखिका सारा सिल्वरमैन ने दो अन्य लेखकों के साथ, इसके खिलाफ दावा दायर कियाओपनएआईउन्होंने आरोप लगाया कि फर्म के एआई सिस्टम के प्रशिक्षण में उनके कॉपीराइट का उल्लंघन किया गया है।

जुलाई में कहा गया, “ओपनएआई के प्रशिक्षण डेटासेट में अधिकांश सामग्री कॉपीराइट कार्यों से आती है – जिसमें वादी द्वारा लिखी गई किताबें भी शामिल हैं – जिन्हें ओपनएआई द्वारा बिना सहमति, बिना क्रेडिट और मुआवजे के कॉपी किया गया था।”शिकायत.

हाल ही में, 19 सितंबर की एक अदालतदाखिलअमेरिका देखाऑथर्स गिल्ड ने ओपनएआई पर मुकदमा दायर कियाचैटजीपीटी के प्रशिक्षण में जॉन ग्रिशम, जॉर्ज आरआर मार्टिन, जोड़ी पिकौल्ट और डेविड बाल्डैकी सहित कथा लेखकों के कॉपीराइट का कथित रूप से उल्लंघन करने के लिए।

वादी के अनुसार, ओपनएआई ने कॉपीराइट मालिकों की स्पष्ट सहमति या अनुमति के बिना अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मौजूदा पुस्तकों का उपयोग किया, जिसे लेखक गिल्ड ने “प्रमुख और हानिकारक उल्लंघन” के रूप में वर्णित किया।

फाइलिंग में दावा किया गया है, “प्रतिवादियों ने बिना अनुमति या विचार के, वादी के कार्यों की थोक में नकल की।” “ये एल्गोरिदम प्रतिवादियों के विशाल वाणिज्यिक उद्यम के केंद्र में हैं। और इन एल्गोरिदम के केंद्र में बड़े पैमाने पर व्यवस्थित चोरी है।

ऑथर्स गिल्ड ने यह भी तर्क दिया कि एआई मॉडल के प्रशिक्षण में कॉपीराइट सामग्री का अंधाधुंध उपयोग पूरे साहित्यिक क्षेत्र को खतरे में डाल सकता है और संभावित रूप से कथा लेखकों की कमाई को प्रभावित कर सकता है।चैटजीपीटी उपयोगकर्ता ऐसे काम तैयार करने में सक्षम हैं जो स्थापित लेखकों की नकल करते हैं, संभावित रूप से उन्हें मूल कार्यों के रूप में भी बेचते हैं।

सिल्वरमैन और ऑथर्स गिल्ड दोनों मामलों में दावा किया गया है कि एआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए मूल कार्यों का प्रारंभिक पुनरुत्पादन कॉपीराइट उल्लंघन के बराबर है; लेकिन उत्तरार्द्ध का दावा इस बात से भी चिंतित है कि लेखक गिल्ड के सदस्यों को संभावित नुकसान हो सकता है यदि एआई, उन सदस्यों के काम पर निर्मित डेटासेट का उपयोग करके, उन कार्यों का उत्पादन करना शुरू कर देता है जो उन सदस्यों से व्यवसाय को दूर ले जाते हैं।

“एलएलएम किसी को भी स्वचालित रूप से और स्वतंत्र रूप से (या बहुत सस्ते में) पाठ उत्पन्न करने की अनुमति देता है जिसे बनाने के लिए वे अन्यथा लेखकों को भुगतान करेंगे। इसके अलावा, प्रतिवादियों के एलएलएम व्युत्पन्न कार्यों को उगल सकते हैं: ऐसी सामग्री जो वादी के कार्यों पर आधारित है, नकल करती है, सारांशित करती है, या उनकी व्याख्या करती है, और उनके लिए बाजार को नुकसान पहुंचाती है,” फाइलिंग में दावा किया गया है।

हालाँकि, कानूनी दृष्टि से, मामले कानून की समान अवधारणाओं के इर्द-गिर्द घूमते हैं, जैसा कि पीटरसन बताते हैं:

“यह वास्तव में बाजार के नुकसान और कार्य की प्रकृति और उपकरण के प्रमुख उपयोग के विश्लेषण पर निर्भर करेगा। वे सभी चीजें चलन में होंगी… एआई मामलों के मौजूदा दौर में, ऐसे ही तर्क दिए जा रहे हैं कि यह उन अंतर्निहित कार्यों तक पहुंच प्रदान करने के लिए नहीं किया गया था जिनका उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था, बल्कि नए कार्यों को बनाने के लिए किया गया था और वह उस प्रकार का उपयोग अमेरिकी संविधान में कॉपीराइट खंड के अनुरूप है।”

विचाराधीन खंड ‘उचित उपयोग’ है।

ओपनएआई के पास हैस्वीकार किया इसके कार्यक्रमों को “बड़े, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें कॉपीराइट किए गए कार्य शामिल होते हैं” और इस प्रक्रिया में “विश्लेषण किए जाने वाले डेटा की पहले प्रतियां बनाना आवश्यक रूप से शामिल होता है।”

विभिन्न कॉपीराइट स्वामियों की अनुमति के बिना ऐसी प्रतियां बनाने को कॉपीराइट धारक के अपने काम का पुनरुत्पादन करने के विशेष अधिकार का उल्लंघन करने के रूप में देखा जा सकता है। हालाँकि, ओपन एआई ने यह भी तर्क दिया है कि कॉपीराइट सामग्री का उपयोग करना कानूनी है क्योंकि “वर्तमान कानून के तहत, एआई सिस्टम का प्रशिक्षण उचित उपयोग है।”

उचित उपयोग या चोरी?

अनुसारहार्वर्ड बिजनेस स्कूल के अनुसार, इनमें से कई या इसी तरह के एआई मामलों के नतीजे “उचित उपयोग सिद्धांत की व्याख्या पर निर्भर करते हैं, जो कॉपीराइट किए गए कार्य को मालिक की अनुमति के बिना उपयोग करने की अनुमति देता है।”

विशेष रूप से, नकल करना “उचित उपयोग” है या नहीं, यह नीचे दिए गए चार प्रमुख कारकों पर निर्भर करता हैयूएस कोड 17 (§ 107):

1. उपयोग का उद्देश्य और चरित्र, जिसमें यह भी शामिल है कि क्या ऐसा उपयोग व्यावसायिक प्रकृति का है या गैर-लाभकारी शैक्षिक उद्देश्यों के लिए है;
2. कॉपीराइट कार्य की प्रकृति;
3. की ​​मात्रा और पर्याप्तता समग्र रूप से कॉपीराइट किए गए कार्य के संबंध में उपयोग किया गया भाग;
4. और कॉपीराइट कार्य के संभावित बाजार या मूल्य पर उपयोग का प्रभाव।

तथाकथित “उचित उपयोग” के कारणों में आलोचना (व्यंग्य सहित), टिप्पणी, समाचार रिपोर्टिंग, शिक्षण (जैसे कक्षा में उपयोग के लिए प्रतियां), छात्रवृत्ति, या शोध, और कॉपीराइट सामग्री का परिवर्तनकारी उपयोग शामिल हो सकता है। इसका इरादा नहीं था. यह देखना आसान है कि शिक्षण, छात्रवृत्ति और अनुसंधान से संबंधित विचार एआई सीखने पर कैसे लागू हो सकते हैं, लेकिन जब जेनेरिक एआई मामलों की बात आती है तो परिवर्तनकारी उपयोग भी विचार करने लायक एक कारक है।

“यह महत्वपूर्ण मुद्दा है कि एआई जो करता है वह किसी नई चीज़ को इकट्ठा करने के संबंध में पृष्ठभूमि सामग्री को पढ़ने में एक इंसान द्वारा किए जाने वाले कार्यों से कैसे भिन्न है?” पीटरसन कहते हैं, जो सुझाव देते हैं कि एआई डेटासेट से कैसे प्रशिक्षित होता है और नए कार्यों का उत्पादन करने के लिए उसमें काम को कैसे बदलता है, और मानव निर्माता पिछले काम से कैसे सीखते हैं, नए, परिवर्तनकारी, पहले से प्रेरित कार्यों को बनाने के लिए कैसे सीखते हैं।

“यह इससे कैसे भिन्न है कि कोई व्यक्ति काल्पनिक कृति लिखना चाहता है और उसे स्रोत सामग्री के रूप में उपयोग करना चाहता है, दूसरे शब्दों में, हेमिंग्वे उपन्यास या सेलिंगर उपन्यास या किसी भी तरह की भावना पैदा करना चाहता है अन्य प्रकार का उपन्यास,” पीटरसन का तर्क है। “वे इसे पढ़ते हैं, इसे आत्मसात करते हैं, इससे सीखते हैं, और फिर एक अलग काम बनाते हैं जो गैर-उल्लंघनकारी होता है लेकिन इसमें कुछ ऐसे तत्व होते हैं जो लेखक की सीख से उत्पन्न होते हैं जो पहले किया गया था।”

अत: यदि कार्य भिन्न या परिवर्तनकारी हैपर्याप्तमूल कार्यों (अदालत की नजर में) के आधार पर, इसे उचित उपयोग माना जा सकता है, भले ही इसका अनुभव या स्वर डेटासेट कार्यों के समान हो।

लेकिन कोई कार्य तब उचित उपयोग भी माना जा सकता है यदि उसमें परिवर्तनकारी गुण होंउद्देश्य. उदाहरण के लिए, साहित्यिक कथा के अलावा कुछ और बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली साहित्यिक कथाओं को परिवर्तनकारी माना जा सकता है यदि नए काम का इच्छित उद्देश्य मूल कार्य के इच्छित उद्देश्य से काफी अलग है।

ये बहुत ही सूक्ष्म और कठिन भेद हैं जो विभिन्न चल रहे एआई मामलों में लड़े जा रहे हैं।

“एआई मॉडल विकसित करने के संबंध में कॉपीराइट कार्यों के उपयोग को चुनौती देने वाले इन मामलों में, उचित उपयोग आधारशिला है। परिणाम देखना दिलचस्प होगा,” पीटरसन कहते हैं, जो स्वीकार करते हैं कि मामले जटिल हैं क्योंकि वर्तमान में, “वास्तव में कोई स्पष्ट मिसाल नहीं है।”

प्रौद्योगिकी की नवीनता के कारण यह चुनौती का हिस्सा है। जब तक उचित उपयोग और एआई के इर्द-गिर्द घूमने वाला इनमें से कोई एक मामला सामने नहीं आता, तब तक कोई प्रत्यक्ष मिसाल या मामला कानून नहीं है जिससे काम किया जा सके।

हालाँकि, ऐसे अन्य गैर-एआई मामले भी हैं जो यह संकेत दे सकते हैं कि अदालतें जेनरेटिव एआई के उत्पादों के साथ कैसा व्यवहार करती हैं।

परिधीय उदाहरण

ऐसा ही एक प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक निर्णय 2015 में आया जब Google (नैस्डैक: गूगल) दूसरे ऑथर्स गिल्ड के विरुद्ध सफलतापूर्वक अपना बचाव कियामुकदमायह तर्क देकर कि अपना खोज इंजन बनाने के लिए पुस्तकों से पाठ को स्क्रैप करने के लिए परिवर्तनकारी उपयोग की अनुमति दी गई है।

कोर्टआयोजितकि “अत्यधिक परिवर्तनकारी” उद्देश्य के कारण “Google द्वारा कॉपीराइट-संरक्षित कार्यों का अनधिकृत डिजिटलीकरण, एक खोज कार्यक्षमता का निर्माण, और उन कार्यों से स्निपेट्स का प्रदर्शन गैर-उल्लंघनकारी उचित उपयोग है” – विशेष रूप से, उपयोगकर्ताओं को रुचि के शब्दों को खोजने की अनुमति देता है किताबें, जिन्हें पूरा पाठ पढ़ने के लिए उन्हें अभी भी खरीदने या किराए पर लेने की आवश्यकता होगी, इस प्रकार लेखकों के मुनाफे पर कोई असर नहीं पड़ेगा।

हालाँकि, इसने सूचना स्क्रैपिंग के क्षेत्र में एक निश्चित मिसाल कायम की है, यह परिवर्तनकारी उपयोग कोण जेनरेटिव एआई के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है यदि बनाए गए कार्य का इच्छित उद्देश्य मूल कार्य के समान है, यानी, यदि एआई का उपयोग किया गया था फ़िक्शन के मौजूदा कॉपीराइट किए गए कार्यों से बने डेटासेट से, फिक्शन के कार्यों को बनाने के लिए, या यहां तक ​​कि मूल कार्य की संपूर्णता को फिर से बनाने के लिए भी उपयोग किया जाता है।

एक और, हालिया फैसला एआई बहस के लिए एक अलग तरह की मिसाल प्रदान कर सकता है। इस साल मई में,7-2 वोटों सेअमेरिकी सुप्रीम कोर्ट ने फैसला सुनाया कि एंडी वारहोल ने फोटोग्राफर लिन गोल्डस्मिथ के कॉपीराइट का उल्लंघन किया जब उन्होंने 1981 में दिवंगत संगीतकार प्रिंस के गोल्डस्मिथ द्वारा खींची गई तस्वीर के आधार पर सिल्क स्क्रीन छवियों की एक श्रृंखला बनाई।

गोल्डस्मिथ ने कॉपीराइट उल्लंघन के लिए एंडी वारहोल फाउंडेशन फॉर द विजुअल आर्ट्स (एडब्ल्यूएफ) पर मुकदमा दायर किया, क्योंकि फाउंडेशन ने अपने प्रकाशन में उपयोग के लिए 2016 में कोंडे नास्ट को “ऑरेंज प्रिंस” (पॉप कलाकार की गोल्डस्मिथ की छवि के आधार पर) नामक वारहोल की एक छवि का लाइसेंस दिया था। विशेषकर बड़े शहरों में में दिखावटी एवं झूठी जीवन शैली।

मामला सुप्रीम कोर्ट तक पहुंचने से पहले, एक संघीय जिला अदालत ने एंडी वारहोल फाउंडेशन के पक्ष में फैसला सुनाया। इसने उचित उपयोग संरक्षण को लागू करने के लिए गोल्डस्मिथ के मूल के संबंध में वारहोल के काम को काफी परिवर्तनकारी पाया। लेकिन वह फैसला थाबाद में पलट गयाद्वितीय अमेरिकी सर्किट कोर्ट ऑफ अपील्स द्वारा।

वारहोल फाउंडेशन इसे सुप्रीम कोर्ट में ले गया, जिसने अपील अदालत के फैसले को बरकरार रखा।

न्यायमूर्ति सोनिया सोतोमयोर ने अपनी राय में लिखा, “गोल्डस्मिथ के मूल काम, अन्य फोटोग्राफरों की तरह, प्रसिद्ध कलाकारों के खिलाफ भी कॉपीराइट सुरक्षा के हकदार हैं,” उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि वारहोल द्वारा निर्मित काम “मूल से पर्याप्त रूप से अलग नहीं था” और इसलिए गोल्डस्मिथ का कॉपीराइट का उल्लंघन तब हुआ जब इसे कॉनडे नास्ट को लाइसेंस दिया गया था – न कि वारहोल के घर में लटका दिया गया, जैसा कि मूल रूप से इरादा था।

गोल्डस्मिथ ने वारहोल के साथ एक समझौता किया था कि अगर उसकी तस्वीर किसी गैलरी (इस मामले में, उसकी निजी गैलरी) में लटकाई गई थी तो वह अपने काम में उसका उपयोग कर सकता था, लेकिन उनका समझौता प्रिंट के लिए तीसरे पक्ष को लाइसेंस दिए जाने वाले काम तक विस्तारित नहीं था। प्रकाशन. चूँकि मूल समझौते की शर्तें टूट गई थीं, अदालत कोंडे नास्ट को लाइसेंस देने की वैधता का आकलन करने के लिए उचित उपयोग सिद्धांत पर वापस लौट आई। इसने वारहोल के कार्य को पर्याप्त रूप से परिवर्तनकारी नहीं माना।

“मुझे लगता है कि वारहोल में अदालत ने जो उल्लेखनीय काम किया वह यह था कि उसने काम को नहीं देखा और उसकी तुलना पिछले काम से नहीं की, विश्लेषण उस मामले में विशेष उपयोग पर अधिक केंद्रित था, जो कि हालिया लेख था वैनिटी फेयर में, और लाइसेंसिंग मॉडल जो मूल लेखक ने विकसित किए थे,” पीटरसन बताते हैं। “इसे काम-केंद्रित विश्लेषण से नहीं बल्कि उपयोग-केंद्रित विश्लेषण से देखें और पता लगाएं कि यह उचित उपयोग नहीं था, लेकिन यह कहने के लिए दरवाजा खोलना कि संग्रहालय में उस कलाकृति का प्रदर्शन उचित उपयोग हो सकता है।”

इसलिए, फिर से, नए कार्य का उपयोग या उद्देश्य महत्वपूर्ण था।

इस तर्क को एआई में स्थानांतरित करने पर, ऐसा प्रतीत होता है कि सुप्रीम कोर्ट ने उचित उपयोग और इसकी परिवर्तनकारी आवश्यकता के संबंध में कॉपीराइट विवाद में मूल कलाकार की स्थिति का पक्ष लिया। ऐसा प्रतीत होता है कि यह नए कार्यों को बनाने के लिए अपने काम का उपयोग करके जेनेरिक एआई के संबंध में लेखक गिल्ड की पसंद का पक्ष लेता है।

फिर भी, यह एक अच्छी लाइन है। इन दो मामलों के आधार पर, विभिन्न जेनेरिक एआई मुकदमों में वादी को यह साबित करने की आवश्यकता होगी कि एआई द्वारा बनाया गया कार्य उनके मूल कार्य से पर्याप्त रूप से अलग नहीं है और इसका उपयोग उसी या समान उद्देश्य के लिए किया जा रहा है, चाहे वह रचनात्मक हो फिक्शन, कला, फोटोग्राफी या कॉमेडी।

क्या इनमें से किसी भी मामले का उपयोग या संदर्भ किया गया हैएआई मुकदमे यह इस बात पर निर्भर करेगा कि वे कैसे खेलते हैं और तर्क दिए जा रहे हैं, लेकिन एक मिसाल है जो कम से कम वारहोल के फैसले ने स्थापित की होगी। पीटरसन कहते हैं, “मुझे लगता है कि इसकी बहुत अधिक संभावना है कि उचित उपयोग और एआई के संदर्भ में निर्णय अंततः सर्वोच्च न्यायालय में जाएगा।”

“अमेरिका में उचित उपयोग अविश्वसनीय रूप से तथ्य-विशिष्ट और व्यक्तिपरक है, खासकर वारहोल निर्णय के मद्देनजर। मुझे लगता है कि अदालतों को वास्तव में इस बात की जांच करने की आवश्यकता होगी कि वास्तव में क्या किया गया था, डेटासेट का उपयोग कैसे किया गया था, किस प्रकार का आउटपुट उत्पन्न हुआ, बाजार पर किस प्रकार का प्रभाव पड़ने वाला है। इसलिए यह एक बहुत ही तरल विश्लेषण है।”

कलाकारों और एआई डेवलपर्स दोनों के लिए दांव ऊंचे हैं, और इस तरह के तरल और व्यक्तिपरक विश्लेषण के साथ, ऐसा लगता है कि सुप्रीम कोर्ट किसी बिंदु पर फिर से शामिल होगा।

हालाँकि, ब्लॉकचैन तकनीक के उपयोग के माध्यम से, सुप्रीम कोर्ट तक के लंबे और महंगे मुकदमेबाजी मार्ग के बाहर, जेनेरिक एआई के युग में कॉपीराइट सुरक्षा सुनिश्चित करने का एक बेहतर तरीका संभावित है।

ब्लॉकचेन में एक संभावित समाधान

ब्लॉकचेन उपयोगकर्ताओं को किसी मध्यस्थ की आवश्यकता के बिना नेटवर्क पर पीयर-टू-पीयर लेनदेन को सुरक्षित रूप से संग्रहीत और ट्रैक करने की अनुमति देता है और-“विकेंद्रीकरण” दावों की सत्यता पर आपके विचार पर निर्भर करता है-बिना किसी केंद्रीकृत नियंत्रण या प्राधिकार के। ब्लॉकचेन लेन-देन का एक अपरिवर्तनीय रिकॉर्ड भी प्रदान करता है, जिसका अर्थ है कि किसने और कब बनाया, इसके बारे में सभी जानकारी सार्वजनिक टाइमस्टैम्प्ड बहीखाता पर संग्रहीत की जा सकती है।

यदि निर्माता अपना डेटा ऑन-चेन संग्रहीत करते हैं या एआई एल्गोरिदम से प्राप्त डेटासेट को चेन पर रखा जाता है, तो एक संबंध बन सकता है जो कॉपीराइट समस्या को हल कर सकता है।

ब्लॉकचेन पूर्ण पारदर्शिता प्रदान कर सकता हैजेनरेटिव एआई एल्गोरिदम कॉपीराइट सामग्री का उपयोग कैसे करते हैं, एआई-जनरेटेड सामग्री की प्रामाणिकता की पुष्टि करते हैं और अनधिकृत उपयोग का पता लगाते हैं; ब्लॉकचेन नेटवर्क को प्रोग्राम किया जा सकता है ताकि प्रत्येक उपयोग (लेन-देन) के लिए भुगतान की आवश्यकता हो, जिससे रचनाकारों को स्वचालित रूप से भुगतान प्राप्त करने की अनुमति मिलती है जब भी उनकी सामग्री एआई एल्गोरिदम द्वारा उपयोग की जाती है, साथ ही गेटेड सामग्री को हर बार एआई द्वारा खींचे जाने पर टाइमस्टैम्प किया जाता है; टोकन के माध्यम से विशिष्ट उपयोग अधिकारों को सक्षम करते समय कॉपीराइट सामग्री को नियंत्रण के लिए टोकन किया जा सकता है; और बड़ी मात्रा में सूक्ष्म लेन-देन को संसाधित करने की क्षमता कॉपीराइट किए गए कार्य के आधार पर एल्गोरिदम के बार-बार बड़े पैमाने पर उपयोग की अनुमति दे सकती है, जिससे डेवलपर्स या उनके उपयोगकर्ताओं को दिवालिया किए बिना, मूल रचनाकारों के लिए उचित रूप से मुद्रीकृत किया जा सकता है।

सबसे पहले, इसके लिए एक की आवश्यकता होगीस्केलेबल ब्लॉकचेन इस मात्रा में डेटा संग्रहीत करने में सक्षम, और दूसरा, इसके लिए एक ब्लॉकचेन की आवश्यकता होगी जो इतनी बड़ी संख्या में सूक्ष्म और नैनो-लेनदेन को संभाल सके, क्योंकि जेनरेटर एआई अपने डेटासेट में कुछ लेखकों के काम से बार-बार आकर्षित हो सकता है।

बीएसवी ब्लॉकचेन को जेनरेटिव एआई कॉपीराइट दुविधा को हल करने के लिए आवश्यक सूक्ष्म लेनदेन की संख्या के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे की पेशकश करने के लिए आदर्श रूप से रखा जाएगा। इस संबंध में स्केलेबिलिटी बीएसवी ब्लॉकचेन की उपयोगिता की कुंजी है।

2022 में, एक विशाल बीएसवी3.65 जीबी का ब्लॉकसंसाधित किया गया था. इस साल मार्च में, बीएसवी ब्लॉकचेन इकोसिस्टम सदस्यमिंटब्लूब्लॉकचेन-ए-ए-सर्विस (बीएएएस) प्लेटफॉर्म, $325 की न्यूनतम लागत पर एक दिन के दौरान 18जीबी डेटा संसाधित करता है,सभी लेन-देन का 91% पंजीकरणसभी प्रमुख ब्लॉकचेन में। यह अगस्त में शीर्ष पर था, जब 24 घंटे की अवधि के लिए,128.691 मिलियन ऑन-चेन लेनदेन संसाधित किए गएबीएसवी ब्लॉकचेन पर, यह साबित करते हुए कि तथाकथित स्केलिंग सीमाओं को बार-बार धकेला और तोड़ा जा सकता है। लेनदेन की इतनी बड़ी संख्या के बावजूद, जिसने अन्य सभी ब्लॉकचेन को पंगु बना दिया होगा, प्रति लेनदेन शुल्क मामूली $0.000005 ही रहा, के अनुसारBSVdata.com. BSVdata.com भीदिखाया है जनवरी और अगस्त 2023 के बीच बीएसवी ब्लॉकचेन पर 1 बिलियन से अधिक लेनदेन संसाधित किए गए।

इस प्रकार की स्केलेबिलिटी दिखाती है कि कैसेब्लॉकचेन उन अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान कर सकता है जो माइक्रोपेमेंट का उपयोग करते हैंबड़े पैमाने पर, जैसे कि यह आवश्यक होगा यदि कलाकारों के कार्यों या जेनरेटिव एआई डेटासेट को श्रृंखला पर रखा जाए और मुद्रीकृत किया जाए।

सिद्धांत मेंयह एक ऐसा समाधान है जो दोनों पक्षों के लिए उपयुक्त है: लेखकों/रचनाकारों को उनके काम के उपयोग के लिए भुगतान मिलता है, जिससे अदालती लागत और संभावित नुकसान से बचा जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप उनके काम का उपयोग वैसे भी मुफ्त में किया जा सकता है, जबकि एआई उपयोगकर्ताओं/डेवलपर्स से संचयी शुल्क लिया जा सकता है। अपने डेटासेट में एकत्र किए गए प्रत्येक कार्य को अंकित मूल्य पर खरीदने के बजाय माइक्रोपेमेंट, साथ ही अदालतों की लागतों और संभावित नुकसान से बचने के परिणामस्वरूप और भी अधिक भुगतान होता है।

हालाँकि, इस तरह के समाधान की सफलता ब्लॉकचेन, कॉपीराइट और एआई के चौराहे पर स्पष्ट मानक और नियम स्थापित करने के लिए डेवलपर्स, सामग्री निर्माताओं और कानूनी अधिकारियों के बीच सहयोग पर निर्भर करेगी। यह है एक हालाँकि, इस स्तर पर, यह केवल एक सिद्धांत है।

पीटरसन कहते हैं, “मुझे लगता है कि हम वास्तव में उस प्रकार के मॉडल बनाने और लागू करने से बहुत दूर हैं।” “इसे विकसित और कार्यान्वित होने में काफी समय लग सकता है, या यह अगले महीने हो सकता है। मैं प्रगति की तेज़ी से चकित होना कभी नहीं भूलता।”

जबकि हम इस तरह के समाधान के बाजार के लिए तैयार होने की प्रतीक्षा कर रहे हैं और यह देखने के लिए इंतजार कर रहे हैं कि क्या इसे रचनाकारों और एआई डेवलपर्स द्वारा अपनाया जाता है या अस्वीकार कर दिया जाता है, अदालतें एआई तकनीक के कॉपीराइट कानून के निहितार्थों के साथ तब तक जूझती रहेंगी जब तक कि कोई उपयुक्त समाधान लागू नहीं हो जाता। हर कोई, या मामला कानून पकड़ लेता है।

देखें: एआई कार्यबल को बदलने के लिए नहीं बल्कि ‘बढ़ाने’ के लिए है

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