Teisė į kompensaciją ir komercinė veikla: ar galimas balansas kuriant dirbtinį intelektą?

LTSparčiai besivystant dirbtinio intelekto technologijoms, vis dažniau iškyla klausimas dėl autorių darbų naudojimo dirbtinio intelekto kūrimo procese teisėtumo. Straipsnyje autoriai siekia rasti pusiausvyrą tarp komercinių dirbtinio intelekto kūrėjų interesų ir autorių teisės į teisingą atlyginimą. Tyrimas apėmė dirbtinio intelekto mokymo proceso teisėtumo vertinimą, atsižvelgiant į įvairių jurisdikcijų teisės normas ir teismų praktiką. Nustatyta, kad daugelyje valstybių dirbtinio intelekto apmokymas autorių teisių saugomais kūriniais yra teisėta praktika. Skirtingos šalys taiko nevienodus reglamentavimo modelius – vienos suteikia platesnes galimybes, kitos nustato griežtesnius apribojimus. Tačiau išryškėja disbalansas tarp dirbtinio intelekto kūrėjų siekio laisvai naudoti kūrinius ir autorių teisės į sąžiningą atlyginimą. Straipsnyje siekiama rasti būdą, kaip suderinti šias priešpriešines pozicijas. Remdamiesi koncepcija „what is worth copying is prima facie worth protecting“, autoriai siūlo alternatyvią interpretaciją – „what is worth copying is prima facie worth remunerating“ – ir pabrėžia kompensacinio mechanizmo būtinybę. Taip pat analizuojami esami ir teoriniai, ateityje galintys būti pritaikyti, mokslininkų siūlomi kompensavimo modeliai. Įvertinus kiekvieną nustatyta, kad turėtų būti priimtas administraciniu požiūriu efektyvus ir finansiškai tvarus mechanizmas. Autoriai pateikia jų nuomone efektyviausią modelį, paremtą keliais analizuotais bei aptartais modeliais. Vis tik, prieinama išvada, kad labiausiai tikėtina, jog įsitvirtins vienkartinio kompensavimo licencijos pagrindu grindžiamas modelis.Tai lemia Europos Sąjungoje įtvirtinta opt-out galimybė tekstų ir duomenų gavybai bei vadinamasis Briuselio efektas, darantis įtaką dirbtinio intelekto reguliavimo kryptims globaliu mastu. Pagrindiniai žodžiai: dirbtinis intelektas, dirbtinio intelekto ir autorių teisių sankirta, tekstų ir duomenų gavyba, sąžiningo naudojimo doktrina, teisinga kompensacija, kompensavimo modelis.

ENWith the rapid development of artificial intelligence technologies, the question of the legality of using authors’ works in the process of creating artificial intelligence is increasingly being raised. In this article, the authors seek to strike a balance between the interests of commercial artificial intelligence developers and the right of authors to fair remuneration. The study assessed the legality of the artificial intelligence training process, taking into account the legal norms and court practices of various jurisdictions. It has been established that in most countries, training artificial intelligence using copyrighted works is a legitimate practice. Different countries apply different regulatory models – some provide broader opportunities, while others impose stricter restrictions. However, there is a clear imbalance between the desire of artificial intelligence developers to freely use works and the right of authors to fair remuneration. This article seeks to find a way to reconcile these opposing positions. Based on the concept of “what is worth copying is prima facie worth protecting”, the authors propose an alternative interpretation – “what is worth copying is prima facie worth remunerating” – and emphasise the need for a compensation mechanism. Existing and theoretical compensation models proposed by scientists that could be applied in the future are also analysed. After evaluating each of them, it was determined that a mechanism that is administratively effective and financially sustainable should be adopted. The authors present what they consider to be the most effective model, based on several analysed and discussed models. However, the conclusion is that the most likely model to prevail is the one based on a one-off compensation license.This is determined by the opt-out option for text and data mining established in the European Union and the so-called Brussels effect, which influences the direction of artificial intelligence regulation on a global scale. Keywords: artificial intelligence, intersection of artificial intelligence and copyright, text and data mining, fair use doctrine, fair compensation, compensation model.