Эксперт объяснила, кто считается автором произведений, созданных с помощью ИИ
© Ferra.ru
По словам Власовой, ИИ не способен генерировать контент полностью самостоятельно, без человеческого вмешательства. Она отметила, что нейросети опираются на огромные объемы данных для обучения, извлекая из них шаблоны и комбинируя их в новые формы. Например, система может объединить стиль известного художника с элементами из другого жанра, в результате чего получается нечто, что выглядит свежим и не похожим на прямую копию. Однако этот процесс основан на математических расчетах и вероятностях, а не на эмоциях или личном опыте, как у человека. Осознанный творческий подход проявляется только у того, кто формулирует запрос, выбирает модель и корректирует результат.
Способен ли ИИ создавать действительно оригинальные произведения без участия человека — вопрос скорее философский, чем юридический.
Власова подчеркнула, что степень участия человека определяет, можно ли считать его автором. В большинстве стран права признаются, если вклад выходит за пределы простой инструкции и включает творческий контроль.
Один из самых спорных и центральных вопросов — это то, какое участие человека считается минимально достаточным для авторства. Практика по данному вопросу только формируется, но большинство правовых систем склоняются к тому, что сложный творческий запрос может являться объектом авторского права.
Это подтверждается изменениями в законодательстве, такими как поправки в Казахстане, где сложный промпт может стать объектом авторского права. Минимальным считается уровень, когда человек демонстрирует выбор и управление итогом, а не просто запускает процесс.
Эксперт видит большие перспективы в развитии специальных норм для контента от ИИ. Текущая система прав ориентирована на человека как на творца, и ее нужно адаптировать к новым реалиям. Возможны варианты, такие как разделение прав между создателем запроса, разработчиком модели и владельцем данных. Также можно ввести международные стандарты, подобные Creative Commons, для регистрации и лицензирования. Другие идеи включают защиту инвестиций в ИИ без приравнивания к авторству или создание фонда для распределения роялти, включая компенсации оригинальным создателям данных.
Для контроля за авторством и уникальностью ИИ-контента уже существуют технические инструменты. Платформы внедряют цифровые метки и стандарты вроде C2PA, которые фиксируют историю создания с помощью криптографии. Есть детекторы, выявляющие признаки генерации, хотя они не всегда точны. Блокчейн помогает вести реестры с доказательствами первоочередности, а методы идентификации моделей позволяют определять источник.
Главная задача — сделать эти инструменты универсальными, стандартизированными и устойчивыми к обходу, чтобы в будущем каждый цифровой объект мог иметь надежный «паспорт происхождения», радикально меняющий подход к авторству и атрибуции.