Czy treści wygenerowane przez sztuczną inteligencję mogą być chronione prawem autorskim?

Zagadnienie ochrony prawno-autorskiej treści generowanych przez sztuczną inteligencję (AI) jest obecnie jednym z najgorętszych tematów w dziedzinie prawa własności intelektualnej. W obliczu rosnącego zastosowania AI w tworzeniu dzieł literackich, muzycznych, graficznych i innych, pojawiają się pytania o to, kto właściwie jest autorem takich dzieł i w jaki sposób mogą one podlegać ochronie prawnej.

Zgodnie z definicją zawartą w prawie autorskim Chin, "dzieło" to twórczy rezultat w dziedzinach literatury, sztuki i nauki, który musi być oryginalny i wyrażony w określonej formie. W odniesieniu do dzieł tworzonych przez sztuczną inteligencję, kontrowersje w głównej mierze koncentrują się na kwestii oryginalności. W tradycyjnym rozumieniu, oryginalność oznacza, że dzieło jest wynikiem twórczego procesu autora. Jednakże, w przypadku AI, który w dużej mierze przejmuje proces tworzenia, kwestia ta staje się trudniejsza do ocenienia.

Zwolennicy "Subiektywnej Teorii Oryginalności" twierdzą, że oryginalność dzieła zależy od osobowości autora, a ponieważ proces twórczy w przypadku AI jest głównie automatyczny, generowane treści nie spełniają tego wymogu. Z kolei, przeciwnicy tego stanowiska argumentują, że kluczowe w ocenie oryginalności powinna być sama treść dzieła, a nie osoba autora. Z ich punktu widzenia, jeśli treść wygenerowana przez AI różni się istotnie od istniejących utworów i ma wartość, zasługuje na ochronę prawną.

Przykłady z orzecznictwa chińskiego, w szczególności sprawy sądowe dotyczące raportów generowanych przez AI, ukazują zróżnicowane podejście sądów w tej kwestii. W jednym z przypadków, sąd odmówił przyznania ochrony prawno-autorskiej dla raportu wygenerowanego przez oprogramowanie, ponieważ uznano, że użytkownik jedynie wprowadził słowa kluczowe, nie wnosił zaś do procesu twórczego wystarczającego wkładu intelektualnego. Z kolei w innym przypadku, sąd przyznał ochronę artykułowi stworzonym przez narzędzie AI, biorąc pod uwagę, że proces twórczy, obejmujący dobór danych, weryfikację i inne etapy, angażował zespół ludzki, co nadało utworowi odpowiednią oryginalność.

Warto zauważyć, że kluczowym elementem oceny ochrony prawno-autorskiej w kontekście treści generowanych przez AI jest stopień ludzkiego wkładu w proces twórczy. Chociaż AI jest potężnym narzędziem, nie może być traktowane jako niezależny twórca. Zatem, proces twórczy w przypadku AI nie kończy się na samym wygenerowaniu treści przez maszynę, ale obejmuje również zaangażowanie człowieka w ustalanie parametrów, wybór materiałów oraz ostateczny kształt dzieła.

Ważnym elementem, który powinien być uwzględniony, jest także kwestia ochrony prawnej podmiotów, które inwestują w rozwój AI, w tym programistów i twórców oprogramowania. W wielu przypadkach, twórcy takich narzędzi, mimo że nie są bezpośrednimi autorami wygenerowanego dzieła, mogą posiadać pewne prawa związane z jego użytkowaniem lub rozpowszechnianiem, co również zasługuje na szczególną uwagę w ramach regulacji prawnych.

Jak interpretować godność ludzką w kontekście Europejskiej Konwencji Praw Człowieka?

Godność ludzka zajmuje centralne miejsce w instrumentach ochrony praw człowieka, szczególnie od drugiej połowy XX wieku. Międzynarodowy Pakt Praw Obywatelskich i Politycznych z 1966 roku podkreśla, że prawa „wynikają z inherentnej godności osoby ludzkiej” oraz że uznanie tej godności, a także „równe i niezbywalne prawa wszystkich członków rodziny ludzkiej” stanowią „fundament wolności, sprawiedliwości i pokoju na świecie”. Godność ludzka pozostaje nieodłącznym elementem szeregu międzynarodowych instrumentów praw człowieka, zarówno ogólnych, jak i dedykowanych specyficznym grupom, takim jak dzieci czy osoby z niepełnosprawnościami. Chociaż w 1950 roku, przy opracowywaniu Europejskiej Konwencji Praw Człowieka (EKPC), nie odniesiono się bezpośrednio do godności ludzkiej, dokładna analiza Konwencji ujawnia jej obecność w sposób niejawny. Preambuła EKPC odwołuje się bezpośrednio do Ogólnej Deklaracji Praw Człowieka (UDHR), która była nowym dokumentem w czasie, gdy tworzono EKPC. W rzeczywistości wielu twórców EKPC było również zaangażowanych w opracowywanie UDHR, a sama Konwencja była w dużej mierze kontynuacją ich pracy, a nie odrębnym projektem. Preambuła EKPC podkreśla, że jej celem nie jest zastąpienie czy przepisanie UDHR, ale „podjęcie pierwszych kroków ku zbiorowemu egzekwowaniu niektórych praw zawartych w Powszechnej Deklaracji Praw Człowieka”. Deklaracja ONZ nie została więc anulowana, lecz włączona jako fundament EKPC, mający na celu praktyczne wprowadzenie w życie godności ludzkiej i praw zawartych w UDHR. Europejski Trybunał Praw Człowieka (ETPCz) wielokrotnie zgadzał się z tą interpretacją, stwierdzając, że „godność ludzka i wolność człowieka” są „istotą” EKPC.

W szczególności, McCrudden wskazuje na minimalny zestaw trzech elementów, które składają się na substancjalne pojęcie godności. Pierwszym z nich jest „twierdzenie ontologiczne”, które zakłada, że każdy człowiek posiada wartość intrinsyczną tylko z racji bycia człowiekiem. Drugim jest „twierdzenie relacyjne”, według którego ta wartość powinna być uznawana i szanowana przez innych, a pewne formy traktowania innych ludzi są niezgodne z szacunkiem dla tej wartości. Trzecim jest „twierdzenie o ograniczonej roli państwa”, które podkreśla, że państwo ma istnieć dla dobra jednostki, a nie odwrotnie. Choć McCrudden sam przyznaje, że pojęcie godności jest trudne do jednoznacznego uchwycenia w kontekście różnych znaczeń, zgadza się z Claphamem, że godność jest ściśle związana z czterema wartościami: (1) zakazem wszelkiego rodzaju nieludzkiego traktowania, poniżania i upokarzania drugiego człowieka; (2) zapewnieniem możliwości indywidualnego wyboru i warunków do samorealizacji, autonomii czy spełnienia jednostki; (3) uznaniem, że ochrona tożsamości i kultury grupowej może być kluczowa dla ochrony osobistej godności; (4) tworzeniem warunków do zaspokajania podstawowych potrzeb każdego człowieka.

Jak sztuczna inteligencja może manipulować naszymi decyzjami? Perspektywa obliczeniowej manipulacji

Współczesna sztuczna inteligencja (SI) nie ogranicza się już do prostych zadań obliczeniowych czy rozwiązywania matematycznych problemów. Rozwój technologii umożliwił powstanie algorytmów, które są w stanie nie tylko przetwarzać ogromne ilości danych, ale również wpływać na ludzkie zachowania. Jednym z bardziej niepokojących zastosowań SI jest możliwość stworzenia tzw. obliczeniowej manipulacji (CM), która, w sposób nieoczywisty i ukryty, zmienia nasze postawy, decyzje i preferencje. Zamiast spełniać rolę służebną, jak w popularnych wyobrażeniach o Cyrano de Bergerac, SI może teraz stać się narzędziem do głębokiej manipulacji, nie mając przy tym intencji, które miałyby na celu dobro jednostki.

Załóżmy, że podobnie jak Cyrano, sztuczna inteligencja miałaby zdolność przekonywania innych do zmiany swoich postaw. Jednakże w przypadku AI, nie chodzi o wyższe, szlachetne cele. Zamiast tego, ta technologia może wykorzystywać ogromne zbiory danych o użytkownikach, tworząc dla nich idealnie dopasowane treści – teksty, obrazy, muzykę – które nie tylko przyciągają uwagę, ale także ukierunkowują ich wybory w stronę określonych produktów, usług czy idei. Takie manipulowanie decyzjami może być ukryte wśród codziennych interakcji z aplikacjami, social mediami, wyszukiwarkami czy stronami internetowymi.

SI opiera się na ogromnych zbiorach danych – Big Data – które są wykorzystywane do profilowania użytkowników. Technologie, takie jak duże modele generatywne SI (LGAIM), umożliwiają dostosowywanie treści w taki sposób, aby miały one jak największy wpływ na decyzje użytkownika. Algorytmy te potrafią dostarczyć idealnie dopasowane informacje i obrazy w odpowiednich momentach, tworząc wrażenie, że wybór użytkownika jest całkowicie jego decyzją. W rzeczywistości, jednak to SI kształtuje jego postawy, z pomocą algorytmów, które dostosowują komunikaty w czasie rzeczywistym.

Tego rodzaju manipulacja, choć czasem nieoparta na jawnej dezinformacji, polega na ukierunkowywaniu wyborów, które użytkownik podejmuje w sposób niezauważalny dla niego samego. To, co dzieje się na poziomie procesów poznawczych, jest głównie nieświadome. A jeśli użytkownik nie zdaje sobie sprawy z tego, że jego decyzje są już ukierunkowane, staje się w pewnym sensie podatny na manipulację.

Manipulacja może przyjmować różne formy, zależnie od tego, jak zbudowane są systemy decyzyjne, które nimi kierują. Istnieją dwa główne podejścia do zrozumienia tego zjawiska: Manipulacja 1 (M1) opiera się na ukrywaniu kluczowych informacji, podczas gdy Manipulacja 2 (M2) wykorzystuje bardziej subtelną metodę – poszukiwanie heurystyk decyzyjnych, które są związane z błędami poznawczymi jednostki. Z perspektywy psychologicznej, decyzyjność człowieka jest często kierowana przez intuicje i instynkty (tzw. System 1), które są znacznie bardziej podatne na manipulację niż rozumne, świadome decyzje (System 2).

Do tych narzędzi należy także tzw. "nudge" – subtelne naprowadzanie na określone wybory bez wiedzy samego użytkownika. Psychologia behawioralna pokazała, jak potężnym narzędziem w kształtowaniu decyzji jest presja społeczna, w którą AI może bardzo łatwo ingerować. AI może więc stosować różne metody w zależności od charakterystyki użytkownika: dostosować komunikat do indywidualnych potrzeb, korzystając z danych o zachowaniach, historiach wyszukiwań czy preferencjach, które użytkownik ujawnia, nawet nie zdając sobie sprawy, że jego działania są śledzone i analizowane.

Jednakże wykorzystanie sztucznej inteligencji do obliczeniowej manipulacji nie jest wyłącznie kwestią teorii. Wiele organizacji międzynarodowych, w tym Unia Europejska, zaczęło dostrzegać potencjalne zagrożenie dla podstawowych praw jednostki. Choć obecne regulacje zaczynają obejmować kwestie związane z manipulacją przez AI, nadal istnieją luki w prawodawstwie, które nie obejmują w pełni wykorzystania LGAIM do celów manipulacyjnych. W przyszłości będzie konieczne wprowadzenie dokładniejszych regulacji, które uwzględnią pełen zakres potencjalnych zagrożeń związanych z rozwojem tej technologii.

Aby skutecznie przeciwdziałać manipulacji obliczeniowej, konieczne jest także zrozumienie, że użytkownicy muszą być bardziej świadomi tego, w jaki sposób ich dane są zbierane i wykorzystywane. Technologie muszą być transparentne, a obywatele powinni mieć kontrolę nad tym, jakie informacje są zbierane o nich, oraz w jakim celu są one używane. Edukacja cyfrowa i rozwój świadomości na temat manipulacji stanowi klucz do przyszłego rozwoju technologii, które będą mogły wpływać na nasze decyzje w sposób bardziej etyczny i transparentny.