Globalna konferenca o umetni inteligenci in človekovih pravicah

Maja Bogataj Jančič je otvorila panel s predavanjem na temo, ali lahko avtorske pravice spravijo generativno umetno inteligenco (AI) na kolena. V kratki predstavitvi je prikazala, kako pravni predpisi po svetu urejajo vprašanje, ali je dovoljeno učiti stroje umetne inteligence na vele podatkih (big data) ali ne. Predstavljene so bile razlike med sistemi Združenih držav Amerike (ZDA), Japonske, Evropske unije (EU) in Slovenije, ki urejajo, kako so lahko dela, ki so varovana z avtorskimi pravicami, uporabljena za učenje umetne inteligence.

Ko se trenira algoritem umetne inteligence, se potrebuje ogromna količina različnih podatkov, med njimi so čisti podatki, goli podatki, osebni podatki in vsebine, varovane z avtorskimi pravicami.

V ZDA se treniranje mašin na ogromni količini podatkov izvaja pod predpostavko, da je takšna uporaba zakonita brez posebnega dovoljenja imetnikov pravic, ker izpolnjuje pogoje t.i. poštene rabe (fair use), standarda oziroma obrambe, ki so jo oblikovala sodišča. Prelomen primer je NY Times proti OpenAI and Microsoft, kjer se presoja, ali je uporaba tega načela še vedno primerna. V EU se izziva lotevamo drugače, nimamo koncepta poštene rabe, ki se ocenjuje od primera do primera, ampak je raba dovoljena na podlagi natančno določenih izjem in omejitev v zakonu. Izjeme se bile v EU uvedene s 3. in 4. členom Direktive o avtorski in sorodnih pravicah na enotnem digitalnem trgu (DSM direktiva). Slovenija je člena implementirala leta 2022 in sicer na progresiven način. Izjeme o besedilnem in podatkovnem rudarjenju (text and data mining – TDM) dopuščajo digitalizacijo analognih gradiv za namene TDM in deljenje rezultatov. Izjema ima zobe, saj morajo imetniki pravic zagotoviti, da lahko upravičenci do TDM izjem učinkovito izvajajo in morajo v primeru tehnoloških ovir zagotoviti dostop v 72 urah ali pa so kaznovani. Slabost slovenske določbe je, da se ni implementirala definicija zakonitega dostopa, kot ga za TDM na novo določa DSM direktiva. Tako tudi za TDM velja stara definicija zakonitega dostopa, ki ne vključuje dostopa do del, ki so prosto dostopna na odprtem spletu, kar bo povzročalo velike težave raziskovalcem in drugim, saj jim bo za TDM na voljo bistveno manj podatkov.

Maja je predavanje sklenila z izjavo, da potrebujemo dobro upravljanje podatkov za dobro umetno inteligenco, za kar pa v prvi vrsti potrebujemo dobro upravljanje države, da se sprejme dobra uravnotežena zakonodaja.

Sledil je dr. Zachary Cooper, ki je svoje predavanje osredotočil na vprašanje avtorstva del, ki jih umetna inteligenca sproducira, in ga popestril s pesmijo, ki mu jo je ustvaril en izmed sistemov umetne inteligence. Dr. Matija Damjan je predstavil problem kršenja tako moralnih kot ekonomskih pravic izvajalcev, ko umetna inteligenca uporabi njihov video ali glasovni posnetek, da ustvari nove sintetične predstave. Zadnji predavatelj je bil dr. Žiga Škorjanc, ki je govoril o podatkih za treniranje umetne inteligence in o priložnostih z vidika kolektivnega upravljanja pravic.

Panel je povezoval izr. prof. dr. Klemen Podobnik, ki pa se tokrat ni izkazal: nevljudno je zamujal s pričetkom panela, paneliste je površno predstavil in razpravo dušil s predolgimi lastnimi intervencijami. Kljub tem preprekam je bilo občinstvo navdušeno in razvnela se je izvrstna debata.