Az AI alapú képgenerálás jogi vonatkozásai
Mi az AI képgenerálás és miért fontos a jog?
A mesterséges intelligencia rohamos fejlődése az elmúlt években számos új technológiai lehetőséget hozott magával, ezek közül az egyik leglátványosabb a generatív képművészet, azaz az AI alapú képgenerálás. A különböző képgeneráló modellek (mint például DALL·E https://openai.com/index/dall-e-3/, https://www.midjourney.com/home vagy Stable Diffusion) képesek egy szöveges utasítás alapján új vizuális tartalmakat létrehozni. A technológia lenyűgöző, azonban a működése több jogi kérdést is felvet, különösen a szerzői jogi szabályozás szempontjából.
Nemrég, június 11-én indult egy nagy volumenű jogi ügy a Disney és a Midjourney között, aminek középpontjában az áll, hogy a rendszer engedély nélkül reprodukált olyan ikonikus karaktereket, mint pl. Darth Vader, Elsa, Shrek vagy Iron Man.
Horacio Gutierrez, a Disney jogi igazgatója kimondta: „Piracy is piracy” – vagyis a kalózkodás az kalózkodás. Ezzel arra utal, hogy a digitális másolás, legyen az emberi vagy AI általi, mind jogsértés, ha jogtalanul történik. A technológia nem ad felmentést a szerzői jogok tiszteletben tartása alól. Még a kép felhasználója is perelhető, ha ismétlődő, külső szerzői jogokat sértő tartalmat hoz létre.
EU-s szabályozási keret
Jelenleg nincs egységes EU-s joggyakorlat, a tagállamok kevésbé hajlandók a szerzői jogok kiterjesztésre.
2024-ben lépett hatályba az EU AI‑rendelete, miszerint kötelező az átláthatóság és a képvízmárka (watermarking) néhány rendszerben. Technikai megoldást jelenthet még licensz adatbázisok létrehozása (pl. Dataset Providers Alliance, ami egy iparági együttműködés, melynek célja, hogy elősegítse a felelős, átlátható és jogszerű adatmegosztást a mesterséges intelligencia fejlesztésében.).
Mit jelent a képgenerálás jogi szempontból?
A képgeneráló modellek működéséhez hatalmas mennyiségű vizuális adat szükséges, amit jellemzően korábban már elkészült, sok esetben szerzői jogi védelem alatt álló képekből gyűjtenek össze és használnak fel a modellek tanítására. Ez az adatbányászat (angolul: Text and Data Mining, TDM) a legtöbb jogrendszerben szabályozott tevékenység, különösen az Európai Unióban, ahol a szerzők lehetőséget kapnak arra, hogy kifejezetten megtiltsák, hogy műveik ilyen célra felhasználásra kerüljenek.
TDM-negatív opt out – ha a szerző nemet mond
Az EU szerzői jogi irányelve (DSM Directive) értelmében a jogosultak ún. TDM-negatív opt out révén kifejezhetik, hogy nem kívánják, hogy műveiket automatizált rendszerek tanulási célokra használják. Ezt a tiltást általában technikailag is érzékelhető módon – például metaadatként vagy licencfeltételekben – kell jelezni. A jogkövető AI-architektúrák tehát kötelesek figyelembe venni az ilyen korlátozásokat, és nem használhatják a tiltott adatokat modelltanításra.
Watermarked modellek – az átláthatóság szolgálatában
A generatív modellek esetében az is fontos kérdés, hogy miként lehet megkülönböztetni az ember által létrehozott tartalmat az AI által generálttól. Az ún. watermarking technika – azaz digitális vízjelezés – olyan megoldás, amellyel a képgeneráló rendszer rejtett, de detektálható jelet hagy a kimeneti képben. Ez segíti a tartalom azonosítását, bizonyíthatóvá teszi az AI-eredetet, és lehetőséget nyújt a szabályozók és platformok számára a generált tartalmak nyomon követésére.
Pro Rata – az arányos díjfizetés elve
A generatív AI-modell fejlesztése során gyakran több ezer vagy millió mű kerül feldolgozásra. A kérdés az, hogy a tanításhoz felhasznált művek szerzői kapnak-e valamilyen ellentételezést, és ha igen, azt milyen módon számítják ki. Az egyik lehetséges megközelítés a Pro Rata elv, amely az arányos jogdíjelszámolást jelenti. Ebben a modellben az AI-tanítás során felhasznált tartalmakat részletesen naplózzák, és az alkotók arányosan részesülhetnek a generatív rendszer bevételéből vagy licencdíjaiból – attól függően, mennyiben járultak hozzá a modell teljesítményéhez.
Transzparens tanítás – az auditálhatóság kulcsa
Ahhoz, hogy bármelyik fent említett jogi vagy etikai elv érvényesülhessen, elengedhetetlen a transzparens tanítás, vagyis az, hogy nyilvánosan és auditálható módon követhető legyen, milyen adatokat használtak fel a modell képzéséhez. Ez nemcsak a szerzői jogi megfelelőség alapja, hanem a társadalmi bizalom záloga is.
Összegzés
Az AI által generált képek jogi háttere jelenleg egy változóban lévő, komplex terület. A technológia innovatív lehetőségeket kínál, de csak akkor válhat fenntarthatóvá, ha a működése összhangban van a szerzői joggal, és tiszteletben tartja az alkotók és felhasználók érdekeit. A TDM-negatív opt out, a watermarked modellek, a Pro Rata dífizetési modell és a transzparens tanítás mind hozzájárulnak ahhoz, hogy egy jogkövető, etikus és fenntartható AI-ökoszisztéma jöjjön létre – ahol a kreativitás és a jogbiztonság kéz a kézben járhat.
