Przełomowy wyrok w sprawie ChatGPT – dlaczego modele językowe nie naruszają praw autorskich?
Niedawno zapadł przełomowy wyrok w sprawie dotyczącej naruszenia praw autorskich przez ChatGPT, który może fundamentalnie zmienić sposób, w jaki postrzegamy kwestie prawne związane z trenowaniem modeli językowych. Raw Story Media, Inc. i AlterNet Media, Inc. pozwały OpenAI, twierdząc, że firma bezprawnie wykorzystała ich treści do trenowania ChatGPT. Jednak sędzia oddaliła sprawę, przedstawiając argumentację, która może wyznaczać nowy kierunek w podobnych sporach.
Klucz do zrozumienia wyroku: modele nie są bazami danych
Fundamentalne znaczenie dla zrozumienia wyroku ma techniczny aspekt funkcjonowania modeli językowych. Jak wyjaśnia Ignacio de Gregorio w szczegółowej analizie sprawy (źródło: medium.com/@ignacio.de.gregorio.noblejas/why-this-chatgpt-court-win-is-historic-997f75927380), modele językowe nie działają jak bazy danych – nie przechowują ani nie kopiują oryginalnych treści, lecz uczą się na podstawie wzorców w danych.
Sędzia w swoim orzeczeniu zwróciła uwagę na kilka kluczowych aspektów:
- Fakty nie podlegają ochronie prawnoautorskiej – model uczy się faktów i wzorców, nie kopiuje treści
- Synteza zamiast kopiowania – odpowiedzi modelu są generowane poprzez syntezę wiedzy z wielu źródeł
- Wielkość zbiorów danych – przy tak ogromnej ilości danych treningowych, wpływ pojedynczego źródła jest znikomy
- Brak konkretnej szkody – powodowie nie byli w stanie udowodnić bezpośrednich szkód wynikających z wykorzystania ich treści
Japoński model jako wzór?
W tym kontekście szczególnie interesujące wydaje się podejście Japonii do kwestii wykorzystania danych w trenowaniu AI. Japońska minister edukacji, sportu, nauki i technologii, Keiko Nagaoka, ogłosiła, że wykorzystanie treści do trenowania modeli AI nie będzie ścigane z tytułu naruszenia praw autorskich. To radykalne podejście, ale ma solidne podstawy techniczne i praktyczne.
Dlaczego modele językowe są inne niż bazy danych?
Kluczowa różnica między bazą danych a modelem językowym polega na tym, że:
- Model nie przechowuje oryginalnych treści
- Nie może odtworzyć dokładnych kopii materiałów treningowych
- Generuje nowe treści na podstawie abstrakcyjnych wzorców
- Wykorzystuje stochastyczne próbkowanie, co oznacza, że nawet przy podobnych zapytaniach generuje różne odpowiedzi
Technologia RAG jako wyjątek
Warto zauważyć, że sytuacja może wyglądać inaczej w przypadku technologii Retrieval-Augmented Generation (RAG), która faktycznie wykorzystuje bazę danych do wspierania generacji tekstu. W tym przypadku można argumentować za stosowaniem bardziej restrykcyjnych zasad dotyczących praw autorskich, ponieważ mamy do czynienia z bezpośrednim przechowywaniem i wykorzystywaniem treści.
Wnioski na przyszłość
Wyrok w sprawie ChatGPT oraz japońskie podejście do praw autorskich w kontekście AI wskazują na potrzebę nowego spojrzenia na prawa autorskie w erze sztucznej inteligencji. Kluczowe wydaje się rozróżnienie między:
- Uczeniem się na danych (podobnie jak człowiek uczy się z dostępnych źródeł)
- Kopiowaniem i przechowywaniem treści (jak w przypadku baz danych)
To rozróżnienie może być fundamentem dla przyszłych regulacji prawnych dotyczących AI, pozwalając na rozwój technologii przy jednoczesnym zachowaniu odpowiedniej ochrony praw twórców w przypadkach, gdy ich treści są faktycznie kopiowane i przechowywane.
