В статье известного техноблогера Андреса Гуадамуза на сайте Technollama разбираются ключевые проблемы, связанные с тем, почему старая система авторского вознаграждения не работает в эпоху генеративного ИИ. По сути, затронутая тема, это не просто юридические тонкости — это будущее творчества и прав создателей.
Только по делу, без паники и мемов.
Если вы думали, что искусственный интеллект — это просто удобный инструмент для написания эссе или создания картинок, то вы находитесь где‑то в 2018 году.
На самом деле генеративный ИИ уже меняет фундаментальные принципы, на которых строится экономика творческих индустрий, особенно модель вознаграждения авторов.
Традиционная модель: от создания до оплаты
Классический цикл выглядит так:
— Автор создаёт произведение
— Это произведение публикуется и распространяется
— Пользователь платит за него
— Часть денег возвращается автору через посредников (издательства, лейблы, организации по сбору роялти).
Но даже в этом идеализированном мире деньги часто «оседают» у крупных игроков: издательств, стриминговых сервисов, корпораций.
А сегодня, когда всё больше контента создаётся внутри цифровых экосистем (например TikTok), многие авторы вообще обходятся без традиционных моделей.
А как работает ИИ?
Генеративный ИИ обучается на масштабных наборах данных, которые могут включать: миллиарды текстовых токенов, изображений, музыкальных фрагментов, программного кода.
Как проходит процесс:
Сбор данных: данные берутся из открытого интернета, баз знаний, купленных книг и других источников.
Обработка: текст преобразуется в числовые представления — эмбеддинги, которые используются для обучения языковой модели.
Обучение: нейросеть «запоминает» закономерности, стили, факты, но не запоминает конкретные строки. Она скорее «поглощает» информацию, чем копирует её.
Выдача: при запросе модель генерирует новый ответ на основе знаний, полученных в процессе обучения.
Важно: ни один из этапов не подразумевает прямого воспроизведения оригинала. То есть формально это не является нарушением авторских прав в традиционном понимании.
Проблемы применения старой системы к ИИ
1. ИИ не «публикует» чужие работы
В отличие от сайта с пиратскими книгами, где пользователь скачивает оригинал, ИИ анализирует данные. Он не делится ими напрямую, а значит, не нарушает право на коммуникацию с общественностью — ключевой пункт большинства законов об авторском праве.
Пример: если вы спросите ChatGPT о сюжете «Войны и мира», он перескажет его своими словами, а не процитирует книгу.
2. Данные уже собраны
Многие современные модели (например, GPT-3, Llama, Stable Diffusion) были обучены на данных, собранных ещё до того, как начались дискуссии об ИИ и авторских правах.
В 2023 году суд США рассмотрел дело против Anthropic. Оказалось, что компания закупала книги для обучения моделей — с юридической точки зрения это допустимо, ведь она не нарушала право на воспроизведение, а просто читала тексты, как человек.
3. Масштаб делает лицензирование невозможным
Один язык обучается на миллиардах токенов. Даже если бы существовала система лицензирования, размер выплат каждому автору был бы ничтожно мал.
Представьте: за запрос к ИИ вы получаете 0,00 000 001% от стоимости подписки, это в тысячу раз хуже, чем модель доходов от Spotify
Такая система экономически нерентабельна и технически невыполнима.
Судебные дела и их суть
Сейчас в США рассматривается несколько дел, связанных с ИИ и авторскими правами:
— New York Times против OpenAI
— Getty Images против Stability AI
— Гильдия авторов против Anthropic
Результаты повлияют на будущее всей отрасли. Но даже если суд признает ИИ нарушителем, это не решит главной проблемы:
Как платить авторам, если речь идёт о миллиардах точек данных?
Возможные решения
1. Государственные гранты и субсидии
Правительства могут напрямую финансировать творческих людей, как это делается в некоторых странах Европы.
2. Налоги для ИИ‑компаний
Крупные компании, такие как Google, Microsoft и Meta, получают колоссальную прибыль от ИИ. Можно взимать с них налог и направлять средства на поддержку авторов.
3. Пересмотр закона об авторском праве
Необходимо создать новые категории прав, учитывающие использование произведений при обучении ИИ.
4. Создание специальных фондов
Платформы, использующие ИИ, могут отчислять часть прибыли в фонд поддержки авторов. Похоже на стриминговые сервисы, но адаптировано под масштаб ИИ.
Что делать авторам?
— Не ждать, что суды восстановят справедливость
— Развивать свои бренды, сообщества и каналы прямого взаимодействия с аудиторией
— Участвовать в дискуссиях о регулировании ИИ
— Изучать новые инструменты и возможности, которые ИИ предоставляет творцам
В качестве заключения
Система авторского права создавалась в эпоху книг и газет, а сейчас мы живём в эпоху искусственного интеллекта, больших данных и автоматизации. Старые правила больше не работают.
Нужно начинать с нуля: переписывать законы, менять бизнес‑модели, искать новые способы вознаграждения творцов.
