Минцифры не одобрило ретроспективные выплаты правообладателям за обучение ИИ
Минцифры не поддержало в текущем виде поправки, предусматривающие выплаты правообладателям за произведения, которые уже использовались при обучении нейросетей. В ведомстве считают, что предложенная схема пока не решает ключевые вопросы и нуждается в дополнительной доработке.
Речь идет о поправках в законодательство о развитии искусственного интеллекта и в четвертую часть Гражданского кодекса. Их авторы предлагали приравнять обучение ИИ-моделей к использованию объектов авторских и смежных прав. Такой подход должен был создать правовую основу для вознаграждения создателей текстов, изображений, музыки и других материалов, попавших в обучающие наборы.
Предполагалось, что выплаты могут иметь ретроспективный характер: правообладатели получили бы компенсацию уже за состоявшееся использование их произведений при разработке нейросетей. При этом обсуждалась модель единовременного вознаграждения, а не постоянных отчислений за каждый запрос пользователя или результат работы алгоритма.
В пресс-службе Минцифры заявили, что даже после доработки инициативы сохраняются прежние замечания членов профильной рабочей группы. Ведомство признает необходимость учитывать интересы авторов и других правообладателей, однако считает конструкцию однократных выплат несогласованным решением.
"Защита интересов правообладателей должна учитываться при дальнейшем формировании регулирования, однако предложенная конструкция однократных выплат пока не является согласованным решением этого вопроса", - отметили в министерстве. Там также подчеркнули, что работу над нормативной базой необходимо продолжить с учетом позиций всех заинтересованных сторон.
Что предлагали разработчики ИИ
Российские компании, занимающиеся искусственным интеллектом, ранее выступили за закрепление более четких правил использования данных для обучения моделей. Альянс в сфере ИИ, куда входят "Сбер", "Яндекс", VK, МТС, "Билайн", "Т-Банк", "Газпром нефть" и другие организации, направил соответствующее письмо председателю комитета Госдумы по государственному строительству и законодательству Павлу Крашенинникову.
Разработчики предложили разрешить обучение нейросетей на произведениях, которые были получены законным путем либо находятся в открытом доступе. По их мнению, сам факт публикации материала в интернете не должен автоматически означать невозможность его использования для анализа и машинного обучения, если доступ к нему был получен без нарушения закона.
Письмо стало ответом на проект поправок, подготовленный рабочей группой совета при президенте России под руководством Крашенинникова. Авторы инициативы, напротив, исходили из того, что обучение ИИ следует рассматривать как самостоятельный способ использования произведений, подпадающий под действие авторского права.
Почему вопрос оказался спорным
Главная сложность заключается в том, что нейросеть обычно не копирует произведение в привычном смысле. Во время обучения модель анализирует огромные массивы данных, выявляет закономерности, связи между словами, изображениями или звуками и формирует статистическую систему, которая затем используется для генерации нового результата.
Правообладатели при этом указывают, что без их материалов коммерческие модели могли бы оказаться менее точными и функциональными. Авторы опасаются, что компании получают прибыль благодаря произведениям, за использование которых создатели не получают ни разрешения, ни компенсации.
Разработчики ИИ обращают внимание на другую сторону проблемы. Для обучения крупных моделей применяются миллиарды объектов, а установление владельца каждого текста, изображения или аудиозаписи может оказаться технически и экономически невыполнимой задачей. Дополнительные лицензии способны существенно увеличить расходы и затормозить развитие отечественных технологий.
Что может измениться в регулировании
Одним из возможных вариантов остается создание коллективного механизма вознаграждения. В этом случае разработчик модели перечисляет средства специализированному оператору, а деньги распределяются между авторами по установленным правилам. Однако для такой системы потребуется определить порядок учета произведений, критерии расчета выплат и механизм подтверждения правообладания.
Также может обсуждаться разделение материалов по категориям. Для одних произведений будет достаточно факта законного доступа, а для других потребуется отдельное разрешение. Особые правила могут установить для коммерческой музыки, книг, фотографий, видеоконтента и профессиональных баз данных.
Отдельный вопрос - использование произведений, размещенных в открытом доступе. Публичная доступность материала не всегда означает отказ автора от исключительных прав. Поэтому законодателям предстоит разграничить понятия "свободный доступ", "свободное использование" и "разрешение на машинную обработку".
Ретроспективные выплаты вызывают дополнительные юридические риски. Если правила будут приняты после того, как обучение уже состоялось, компаниям придется отвечать за действия, которые на момент их совершения могли не считаться нарушением. Это может привести к большому числу споров, коллективным требованиям и неопределенности для бизнеса.
Возможным компромиссом станет переходный период. Закон может разрешить использование ранее собранных наборов данных при условии регистрации моделей, раскрытия общих принципов формирования обучающих массивов и последующего участия разработчиков в системе компенсаций. При этом конкретные произведения не обязательно будут раскрываться полностью, если это создаст угрозу коммерческой тайне.
Для самих авторов важным остается вопрос прозрачности. Правообладатели хотят понимать, использовались ли их произведения для обучения конкретной модели. Разработчики, в свою очередь, опасаются, что раскрытие полного состава датасетов позволит конкурентам воспроизвести технологию или создаст новые претензии.
Пока окончательного решения нет. Минцифры не отвергает необходимость защищать интересы правообладателей, но считает предложенную модель единовременных ретроспективных выплат недостаточно проработанной. Дальнейшее обсуждение, вероятно, будет сосредоточено на поиске баланса между вознаграждением авторам, доступностью данных и возможностью развивать российские ИИ-системы без чрезмерных юридических рисков.
