Jak określić kreatywny wkład przy tworzeniu dzieł generowanych przez sztuczną inteligencję?

W 2017 roku, w raporcie Komisji Przeglądu Nowych Dóbr Informacyjnych, potwierdzono zasadniczą różnicę pomiędzy dziełami tworzonymi przez sztuczną inteligencję a tymi, w których AI odgrywa jedynie rolę pomocniczą. Przepisy prawa autorskiego dotyczą tylko tych dzieł, które są wspomagane przez AI, a nie całkowicie generowane przez nią. Istotnym aspektem tego rozróżnienia jest pojęcie „intencji twórczej”, które nie wymaga wyraźnego kontrolowania każdego elementu pracy, ale wskazuje na ogólny zamiar osiągnięcia konkretnego rezultatu. Natomiast pojęcie „wkładu twórczego” wymaga, by osoba, która go wniosła, miała wpływ na wyraz twórczy dzieła, a nie tylko na jego faktyczną czy ideową zawartość.

W takich przypadkach osoba, która dokonuje tego dostosowania, podejmuje decyzje, które znacząco kształtują kierunek twórczy wyników generowanych przez AI. Wprowadzanie promptów, choć niezbędne do interakcji z generatywną sztuczną inteligencją, nie jest z reguły wystarczające do uznania go za „twórczy wkład” w sensie prawnym. Dopiero szczegółowe zapytania, które prowadzą AI do generowania określonego rodzaju twórczego wyniku, mogą być uznane za część procesu twórczego. Istotnym elementem w tym kontekście jest także proces selekcji spośród generowanych przez AI opcji, który można porównać do edycji lub kurateli. Wybór końcowego rezultatu również wiąże się z pewnym poziomem decyzji twórczej, która może zostać uznana za wkład twórczy.

Z kolei iteracyjny proces modyfikowania wyników AI, zarówno poprzez zmianę początkowych promptów, jak i udoskonalanie wyborów po zapoznaniu się z różnymi rezultatami, przypomina tradycyjne procesy twórcze. Takie modyfikacje, w których użytkownik dostosowuje i poprawia wynik, aby uzyskać pożądany efekt, podkreślają aktywną rolę użytkownika w kształtowaniu finalnego produktu twórczego. Zatem, w kontekście dzieł generowanych przez AI, zarówno szczegółowe specyfikacje podawane AI (poprzez prompty lub parametry fine-tuningu), jak i selektywne interwencje użytkowników (poprzez wybory i modyfikacje) mogą zostać uznane za twórczy wkład.

Jeśli wkład twórczy jest podzielony pomiędzy kilku uczestników, każda osoba powinna być oceniana indywidualnie, aby określić jej wpływ na powstanie dzieła. Choć kolektywne wysiłki mogą stanowić „twórczy wkład”, nie wszystkie poszczególne wkłady muszą kwalifikować się do uznania za prawo autorskie. W niektórych przypadkach może to prowadzić do sytuacji, w której żaden z uczestników nie zostanie uznany za autora, ale jeśli istnieje wyraźna zbieżność wkładów, możliwe jest uznanie współautorstwa.

Brak jednoznaczności co do granic ochrony prawnoautorskiej dzieł generowanych przez AI nasuwa pytanie o konieczność bardziej ukierunkowanej legislacji. Ogólnie rzecz biorąc, to, czy dzieła tworzone przez AI zasługują na ochronę praw autorskich, zależy od potrzeby motywowania do twórczości. Argumentuje się, że bez wyłącznych praw do wykorzystania takich dzieł, deweloperzy mogą nie mieć wystarczającej motywacji do inwestowania w rozwój AI, biorąc pod uwagę znaczne koszty finansowe, czasowe i energetyczne związane z tym procesem. Niemniej jednak to rozumowanie może nie być jednolite dla wszystkich uczestników w rozwoju AI. Dla twórców i dostawców AI, istniejące formy ochrony własności intelektualnej, takie jak patenty na systemy AI lub prawa autorskie do kodów programów, mogą być wystarczające. W przypadku użytkowników AI, potrzeba ochrony prawnej dzieł generowanych przez AI zależy od uznania ich „wkładu twórczego”. Przyznanie praw wyłącznych do dzieł, w których twórczy wkład użytkownika jest znikomy, nie sprzyja twórczości, którą prawo autorskie ma na celu promować w społeczeństwie.

Jak zmiany w regulacjach antymonopolowych wpływają na konkurencję w kontekście sztucznej inteligencji i innowacyjnych technologii?

W Wielkiej Brytanii, w ramach przepisów antymonopolowych, wszelkie transakcje, które obejmują przejęcie co najmniej 25% akcji lub udziałów w podmiotach związanych z Wielką Brytanią, muszą być zgłaszane do odpowiednich organów regulacyjnych, takich jak CMA (Competition and Markets Authority). Dotyczy to również joint ventures, które powstają na skutek współpracy podmiotów powiązanych z brytyjskimi przedsiębiorstwami i wiążą się z inwestycjami przekraczającymi wspomniany próg. W takich przypadkach CMA podejmuje decyzję, czy wymaga to przeprowadzenia postępowania antymonopolowego, które może prowadzić do nałożenia restrykcji w celu zapobieżenia stłumieniu konkurencji.

Równocześnie w Unii Europejskiej, kwestia konkurencji w kontekście nowych technologii, jak sztuczna inteligencja (AI) czy światy wirtualne, staje się coraz bardziej istotna. Komisja Europejska, mając na uwadze rozwój technologii generatywnej AI (GenAI), ogłosiła wezwanie do zgłaszania uwag na temat wpływu tych technologii na konkurencję. Z jednej strony, chociaż Parlament Europejski osiągnął porozumienie w sprawie Aktu o AI, z drugiej strony niektóre aspekty tej regulacji mogą mieć niezamierzone skutki uboczne, zwłaszcza w obszarze prawa antymonopolowego. Jak zauważa Schrepel, nowa regulacja wpływa na procedury oraz uprawnienia organów antymonopolowych, a także może prowadzić do nieoczekiwanych konsekwencji w praktykach rynkowych.

Zmiany te mają na celu zwiększenie efektywności monitorowania przestrzegania prawa konkurencji, szczególnie w kontekście innowacyjnych technologii, które rozwijają się w szybkim tempie. Otwiera to nowe możliwości dla organów antymonopolowych, by były bardziej proaktywne i mogły wcześniej wychwytywać potencjalne zagrożenia dla konkurencji, zanim staną się one poważnym problemem na rynku.

Wprowadzenie do regulacji rynków związanych z AI jest nie tylko reakcją na wyzwania związane z szybko rosnącymi technologiami, ale także próbą utrzymania równowagi na rynku, na którym dominacja kilku gigantów technologicznych mogłaby doprowadzić do sytuacji monopolistycznych. Modele AI o szerokim zastosowaniu, które stanowią podstawę dla wielu różnych systemów, mogą prowadzić do powstania nieuczciwej przewagi konkurencyjnej, której nie będą w stanie wykorzystać mniejsze firmy. Regulacje te mają zapewnić, że korzyści płynące z nowych technologii będą dostępne dla szerokiego kręgu uczestników rynku, a nie tylko dla kilku dużych graczy.

Z perspektywy konkurencji w unijnym kontekście, szczególną uwagę należy zwrócić na regulacje dotyczące „ogólnych modeli AI”, które mogą mieć szeroki wpływ na różne sektory gospodarki. Wraz z ich rosnącym wpływem na rynek, pojawiają się pytania o przyszłość konkurencji w obliczu nowych technologii. Ostatecznie, zmiany te mają na celu nie tylko ochronę konsumentów i firm przed negatywnymi skutkami antykonkurencyjnych działań, ale także utrzymanie zdrowej konkurencji na rynku w dobie technologicznej rewolucji.

Jakie obowiązki ciążą na administracji publicznej przy wdrażaniu systemów generatywnej sztucznej inteligencji?

Zgodnie z regulacjami Unii Europejskiej, administracje publiczne pełnią rolę zarówno dostawców, jak i wdrożeniowców systemów generatywnej sztucznej inteligencji (AI), co wiąże się z określonymi zobowiązaniami, szczególnie w kontekście systemów wysokiego ryzyka. Podstawowa różnica polega na tym, że w przypadku systemów niskiego ryzyka administracja działa jako dostawca, co wymaga spełnienia szeregu obowiązków związanych z przejrzystością oraz odpowiedzialnością. Na przykład, administracja musi zapewnić, by wyjścia generowane przez system były odpowiednio oznaczone w formacie zrozumiałym maszynowo, a użytkownicy byli wyraźnie informowani o interakcji z maszyną, gdy ta nie jest oczywista (Art. 50, AIA). Celem takich regulacji jest ochrona obywateli oraz zapewnienie im pełnej świadomości w zakresie interakcji z technologią, która może mieć wpływ na ich prawa i obowiązki.

W przypadku tworzenia systemów generatywnej AI do realizacji zadań, które nie są sklasyfikowane jako wysokiego ryzyka, administracja, działając jako dostawca, jest zobowiązana do ujawnienia szczegółów dotyczących danych, które zostały użyte do treningu modelu AI, co pozwala na weryfikację przejrzystości działania tych technologii. Zgodnie z regulacjami, w szczególności Art. 53, administracja powinna także mieć dostęp do odpowiedniej dokumentacji technicznej i podsumowań związanych z wykorzystywanymi zbiorami danych, jeżeli AI model nie jest objęty licencją otwartego dostępu.

W takich przypadkach administracja, działając jako dostawca systemu AI, musi spełniać bardziej złożone wymagania, takie jak implementacja systemu zarządzania ryzykiem, który monitoruje i łagodzi zagrożenia związane z AI, w tym kwestie związane z prawami podstawowymi (Art. 9, AIA). Ponadto, administracja musi dbać o jakość danych i procesy wykrywania uprzedzeń, które mogą występować w danych wykorzystywanych do treningu modelu, co jest szczególnie istotne w kontekście sprawiedliwości i równości w świadczeniu usług publicznych.

Warto również zwrócić uwagę na obowiązki związane z dokumentacją techniczną i jej aktualizowaniem (Art. 11, AIA) oraz zapewnieniem dokładności, odporności i bezpieczeństwa systemu (Art. 15, AIA). Administracja musi także podejmować działania mające na celu identyfikowanie oraz eliminowanie ryzyk związanych z bezpieczeństwem cybernetycznym, co ma na celu zabezpieczenie danych i systemów przed potencjalnymi zagrożeniami.

Pomimo podobnych celów, podejście regulacyjne w Unii Europejskiej różni się od tego, które przyjęły władze amerykańskie. Unia koncentruje się na prewencyjnym podejściu do regulacji, tworząc systemy compliance i instytucje odpowiedzialne za nadzorowanie przestrzegania regulacji dotyczących AI. W przeciwieństwie do tego, w Stanach Zjednoczonych, mimo wdrożenia ponad 150 działań przez administrację federalną, brak jest jednolitego podejścia legislacyjnego, a odpowiedzialność spoczywa na poszczególnych agencjach. W związku z tym, Unia Europejska przyjęła bardziej spójną i zorganizowaną strukturę zarządzania AI, z naciskiem na zgodność z regulacjami i transparentność.