Обучение ИИ на чужих данных: правовые риски и решения

Автор: Денис Аветисян

Статья посвящена анализу проблем нарушения авторских прав при использовании данных для обучения искусственного интеллекта и предлагает стратегии их предотвращения.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Воронка предотвращения нарушения авторских прав, основанная на искусственном интеллекте, позволяет отфильтровать контент, потенциально нарушающий права, на различных этапах создания и распространения, обеспечивая многоуровневую защиту интеллектуальной собственности.

Исследование нормативно-правовой базы и многоуровневых методов фильтрации данных для обучения моделей машинного обучения.

Быстрое развитие генеративных моделей искусственного интеллекта порождает растущую обеспокоенность нарушением авторских прав в данных, используемых для обучения. Данная работа, посвященная анализу правового регулирования и стратегий смягчения последствий, ‘Copyright in AI Pre-Training Data Filtering: Regulatory Landscape and Mitigation Strategies’, выявляет пробелы в существующих нормативных рамках и механизмах контроля. Предлагается многоуровневый конвейер фильтрации, направленный на предотвращение нарушений авторских прав до начала обучения моделей, а не на их выявление после. Сможет ли такой проактивный подход обеспечить баланс между защитой прав создателей и стимулированием инноваций в области искусственного интеллекта?

Тень авторского права в эпоху искусственного интеллекта

Стремительное развитие искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей, ставит перед существующими рамками авторского права беспрецедентные задачи. Эти модели, способные генерировать текст, изображения и даже программный код, функционируют благодаря обработке колоссальных объемов данных, большая часть которых защищена авторским правом. Традиционные представления об авторстве и оригинальности подвергаются сомнению, поскольку сложно определить, где заканчивается вклад исходных данных и начинается творчество самой модели. Возникает необходимость переосмысления правовых норм, чтобы обеспечить баланс между стимулированием инноваций в области ИИ и защитой прав интеллектуальной собственности, поскольку существующие законы не были разработаны с учетом подобных технологий и их масштаба.

Процесс предварительного обучения искусственного интеллекта, особенно масштабных языковых моделей, неразрывно связан с использованием огромных массивов данных, что порождает серьезные вопросы в области авторского права. Эти наборы данных часто включают в себя произведения, защищенные авторским правом — тексты, изображения, музыку — и их использование без разрешения правообладателей может быть расценено как нарушение. Отсутствие четких юридических границ в отношении использования данных для обучения ИИ создает неопределенность для разработчиков, правообладателей и пользователей. Необходимо установить, какие виды использования данных допустимы в рамках обучения ИИ, а также определить, кто несет ответственность за возможные нарушения авторских прав, возникающие в процессе обучения или генерации контента. Разработка прозрачных и справедливых правил позволит стимулировать инновации в области искусственного интеллекта, одновременно защищая права авторов и обеспечивая соблюдение авторского законодательства.

Существующие правовые доктрины испытывают значительные трудности применительно к контенту, сгенерированному искусственным интеллектом, и роли данных в творческом процессе. Традиционные концепции авторства, основанные на человеческом вкладе, оказываются неадекватными при определении прав на произведения, созданные алгоритмами. Сложность заключается в размытости границ между исходными данными, используемыми для обучения ИИ, и конечным результатом, а также в определении степени творческого участия самой модели. Правовая система сталкивается с необходимостью переосмысления понятия «авторства» и разработки новых механизмов защиты интеллектуальной собственности, учитывающих специфику машинного творчества и огромный объем данных, задействованных в этом процессе. Отсутствие четких правовых норм создает неопределенность для разработчиков, пользователей и правообладателей, что тормозит развитие инноваций и требует срочного решения.

Откуда данные: важность происхождения

Четкое установление происхождения данных — истории и источников, используемых для обучения моделей искусственного интеллекта — имеет решающее значение для оценки рисков, связанных с авторским правом, и обеспечения ответственности. Недостаточное понимание происхождения данных может привести к юридическим претензиям со стороны правообладателей, особенно в случаях использования данных, защищенных авторским правом, без соответствующей лицензии или разрешения. Определение источников данных позволяет установить, соответствовало ли использование данных условиям лицензии, или было ли оно допустимо в рамках принципов добросовестного использования. Кроме того, прослеживаемость происхождения данных необходима для аудита и подтверждения соответствия требованиям регуляторных актов, таких как GDPR и Digital Services Act, которые требуют прозрачности в обработке данных и возможности отслеживания их жизненного цикла.

Инструменты, такие как Data Provenance Explorer, позволяют отслеживать происхождение данных, используемых для обучения моделей искусственного интеллекта. Они предоставляют возможность детального анализа генеалогии данных, выявляя первоначальные источники, а также все этапы их обработки и трансформации, включая применение различных фильтров, алгоритмов очистки и изменений формата. Это включает в себя не только идентификацию веб-сайтов, баз данных или API, из которых были получены данные, но и документирование всех промежуточных шагов, таких как агрегация, анонимизация или дополнение данных. Такой подход обеспечивает возможность воспроизведения истории данных и помогает оценить их качество, целостность и соответствие требованиям лицензирования.

Выявление источников данных для обучения ИИ является лишь первым шагом; необходимо также учитывать юридические аспекты использования этих данных, включая вопросы добросовестного использования (fair use). Простое определение происхождения данных не решает проблемы нарушения авторских прав или несоблюдения лицензионных соглашений. Правовая оценка должна включать анализ лицензий, условий использования и потенциальных ограничений, применимых к каждому источнику данных. Определение, соответствует ли использование данных принципам добросовестного использования, требует тщательного анализа целей и характера использования, объема и существенности использованной части, а также влияния использования на потенциальный рынок исходного произведения. Несоблюдение этих требований может привести к юридической ответственности и финансовым потерям.

В связи с ужесточением требований Общего регламента по защите данных (GDPR) и Закона о цифровых услугах (Digital Services Act) прозрачность обработки данных становится критически важной. Эти нормативные акты требуют от организаций документировать и предоставлять информацию о происхождении и трансформации используемых данных. Масштаб данной задачи иллюстрирует инициатива MIT по отслеживанию происхождения данных (MIT Data Provenance Initiative), которая провела аудит более 1800 текстовых наборов данных с целью оценки лицензирования и происхождения, подчеркивая необходимость автоматизированных инструментов и методологий для обеспечения соответствия и ответственного использования данных в системах искусственного интеллекта.

Обнаружение рисков: передовые методы

Для выявления потенциально нарушающего авторские права контента в обучающих наборах данных искусственного интеллекта применяются методы распознавания именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) и классификаторы машинного обучения. NER позволяет идентифицировать и извлекать конкретные элементы, такие как названия произведений, имена авторов или товарные знаки, которые могут указывать на защищенный авторским правом материал. Классификаторы машинного обучения, обученные на размеченных данных, способны автоматически определять вероятность нарушения авторских прав в новых данных, анализируя различные характеристики контента, такие как текстовые паттерны, визуальные элементы или аудиосигналы. Комбинирование этих подходов позволяет создавать эффективные системы фильтрации и снижать риски, связанные с использованием нелегального контента в процессе обучения моделей ИИ.

Перцептивный хешинг и водяные знаки представляют собой методы обнаружения и отслеживания происхождения контента, даже после внесения изменений. Перцептивный хешинг создает уникальный «отпечаток» контента, устойчивый к незначительным модификациям, таким как изменение размера, сжатие или цветовая коррекция. Водяные знаки, в свою очередь, внедряют незаметные сигналы непосредственно в контент, позволяя идентифицировать источник даже после существенных преобразований, включая редактирование или комбинирование с другим материалом. Комбинация этих методов обеспечивает надежный способ контроля распространения контента и выявления потенциальных нарушений авторских прав, поскольку позволяет идентифицировать оригинальный источник даже в случае модифицированных версий.

Послетренировочные фреймворки, такие как InnerProbe, играют критическую роль в анализе выходных данных больших языковых моделей (LLM) для выявления потенциального влияния защищенного авторским правом контента. InnerProbe работает путем извлечения и анализа внутренних представлений модели, что позволяет определить, какие части обучающих данных могли оказать наибольшее влияние на конкретный выходной текст. Этот подход позволяет обнаруживать неявные заимствования, которые не могут быть выявлены традиционными методами сопоставления текста. В частности, InnerProbe способен оценивать вероятность того, что конкретный фрагмент выходного текста был сгенерирован на основе определенного обучающего примера, что делает его ценным инструментом для оценки рисков нарушения авторских прав и обеспечения соблюдения лицензионных соглашений.

Технология доказательств с нулевым разглашением (Zero-Knowledge Proofs) представляет собой перспективный метод верификации использования данных без раскрытия конфиденциальной информации, что повышает уровень конфиденциальности и безопасности. Внедрение многоуровневого фильтрующего конвейера, основанного на данной технологии, демонстрирует показатель F1 в 0.96, сопоставимый с эффективностью “Prompted Constitutional classifier” от Anthropic в обнаружении вредоносного контента. Это указывает на высокую точность и надежность системы в определении соответствия использования данных установленным правилам и лицензиям, при сохранении конфиденциальности исходных данных.

Новая парадигма: к ответственному ИИ и устойчивым инновациям

Модель «Оплата за обход» представляет собой инновационный подход к формированию более справедливой цифровой экономики данных. Суть её заключается в предоставлении компенсации владельцам веб-сайтов за разрешение поисковым роботам искусственного интеллекта доступа к их контенту. Традиционно, сбор данных для обучения ИИ осуществлялся бесплатно, что создавало дисбаланс и лишало создателей контента возможности извлечь выгоду из использования их интеллектуальной собственности. Данная модель стимулирует добровольный обмен данными, позволяя владельцам сайтов получать вознаграждение за вклад в развитие искусственного интеллекта, а разработчикам ИИ — обеспечивать легальный и этичный доступ к необходимым данным для обучения своих систем. Таким образом, «Оплата за обход» может стать ключевым элементом в создании устойчивой и справедливой экосистемы данных, способствующей развитию инноваций и защите прав интеллектуальной собственности.

Крупномасштабные наборы данных, такие как LAION-400M и LAION-5B, стали краеугольным камнем современного прогресса в области искусственного интеллекта, обеспечивая необходимый объем информации для обучения сложных моделей. Однако, их создание и использование сопряжены с серьезными вопросами авторского права и этики сбора данных. Поскольку эти наборы данных часто формируются путем автоматического сбора информации из интернета, возникает необходимость тщательной проверки источников и соблюдения прав интеллектуальной собственности. Игнорирование этих аспектов может привести к юридическим последствиям и подрыву доверия к технологиям искусственного интеллекта. Поэтому, разработка и внедрение механизмов, обеспечивающих ответственный сбор данных и уважение прав авторов, становится критически важной задачей для устойчивого развития данной области.

Акт об искусственном интеллекте (AI Act) представляет собой важный шаг к установлению правовых рамок для разработки и использования технологий искусственного интеллекта. Данный законодательный акт, разработанный Европейским союзом, классифицирует системы ИИ по уровню риска, определяя различные требования для каждой категории. Системы, представляющие неприемлемый риск, такие как системы социальной оценки, будут запрещены. Для систем с высоким уровнем риска, включая критически важную инфраструктуру и здравоохранение, предусмотрены строгие требования к прозрачности, подотчетности и надзору. Регламент направлен на обеспечение соответствия систем ИИ фундаментальным правам и ценностям, а также на стимулирование инноваций, основанных на этических принципах и безопасности. Введение Акта об ИИ является прецедентным шагом, задающим тон для регулирования данной сферы на международном уровне и способствующим формированию доверия к технологиям искусственного интеллекта.

Для обеспечения гармоничного сосуществования инноваций в области искусственного интеллекта и защиты авторских прав необходим комплексный подход, объединяющий технические решения, экономические стимулы и надёжные правовые рамки. Разработка и внедрение технологий, позволяющих отслеживать и атрибутировать использование данных, в сочетании с экономическими моделями, вознаграждающими владельцев контента за предоставление доступа к нему, создают благоприятную среду для ответственного развития ИИ. Одновременно, чётко сформулированные правовые нормы, такие как предложенный Акт об ИИ, обеспечивают соблюдение этических и юридических стандартов, предотвращая несанкционированное использование данных и защищая права интеллектуальной собственности. Такой синергетический подход позволяет раскрыть потенциал искусственного интеллекта, одновременно гарантируя справедливое вознаграждение создателям контента и соблюдение принципов авторского права.

Анализ данных для обучения искусственного интеллекта, как показывает данная работа, неизбежно наталкивается на вопросы авторского права. Создатели моделей, стремясь к совершенству, часто упускают из виду юридические аспекты использования чужого контента. Эта гонка за данными напоминает бесконечный цикл, где каждое новое решение порождает новые проблемы. Как точно заметил Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство невозможного, которое становится возможным». И в данном контексте, задача фильтрации данных, чтобы избежать нарушения авторских прав, кажется почти невыполнимой, но именно в стремлении к этой «невозможности» и заключается прогресс. Разработка многоуровневых систем фильтрации, предложенная в работе, — это попытка обуздать хаос данных, продлить страдания legacy-систем, не давая им окончательно рухнуть под грузом судебных исков.

Что дальше?

Предложенные механизмы фильтрации обучающих данных для ИИ, безусловно, выглядят элегантно на схемах. Однако, как показывает опыт, любая абстракция умирает от продакшена. Неизбежно возникнут случаи, когда не учтенные нюансы авторского права, или новые способы обхода фильтров, приведут к юридическим коллизиям. Процесс станет вечной гонкой вооружений, где каждая «победа» над нарушением авторских прав — лишь временная передышка.

Очевидно, что текущая нормативная база не успевает за скоростью развития технологий машинного обучения. Вопрос не в совершенствовании фильтров, а в переосмыслении самой концепции «обучения» ИИ. Всё, что можно задеплоить — однажды упадёт, и в данном случае «упадёт» может означать многомиллионные иски. Необходимо искать баланс между инновациями и защитой интеллектуальной собственности, понимая, что абсолютной защиты не существует.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на разработке более устойчивых к обходу методов обнаружения заимствований, а также на создании систем, способных автоматически оценивать риски нарушения авторских прав при использовании тех или иных данных. Но, как человек, видевший смерть идеальных диаграмм, можно с уверенностью сказать: это лишь отсрочка неизбежного. Всё равно останется «техдолг», который рано или поздно придётся выплачивать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02047.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-04 03:45