Штучний інтелект та авторське право: від доктринальної кризи до гібридної моделі колективного ліцензування

Main Article Content

Oleksii Shamov

Анотація

Бурхливий розвиток генеративного штучного інтелекту (далі – ШІ) спричинив фундаментальну кризу в законодавстві інтелектуальної власності. Виник центральний конфлікт між розробниками штучного інтелекту, яким потрібен доступ до величезних наборів даних для навчання моделей, та правовласниками, які прагнуть захистити свої твори та отримати справедливу компенсацію за їх використання. Метою цієї статті є демонстрація неадекватності існуючих правових доктрин у вирішенні питання використання даних, захищених авторським правом, для навчання генеративного ШІ та обґрунтування необхідності переходу до гібридної моделі обов'язкового колективного ліцензування як найбільш раціональної альтернативи. Дослідження базується на комплексному застосуванні загальнонаукових та спеціально-правових методів. Формально-правовий метод було використано для аналізу норм права Сполучених Штатів та права Європейського Союзу (далі – ЄС). Порівняльно-правовий метод дозволив виявити спільні риси та ключові відмінності між американським та європейським підходами та оцінити їх відносну ефективність. Системний аналіз було застосовано для розгляду авторського права як цілісної системи та виявлення фундаментальних викликів, що ставить штучний інтелект перед його основними елементами (авторство, оригінальність, економічні стимули). Метод синтезу дозволив узагальнити висновки та сформулювати авторську гіпотезу. У статті доведено, що ні гнучка, але непередбачувана доктрина добросовісного використання, ні формалізований, але неефективний виняток для інтелектуального аналізу тексту та даних (далі – TDM) не можуть вирішити цю проблему. Як рішення пропонується архітектура гібридної моделі обов'язкового колективного ліцензування. Це дослідження підтверджує, що подальша залежність від застарілих правових доктрин створює ландшафт постійної нестабільності. Судові процеси в кожному окремому випадку, породжені доктриною добросовісного використання, виявляються неефективним та непередбачуваним засобом управління, тоді як механізм відмови ЄС від TDM виявився функціонально нездатним забезпечити значну компенсацію творцям.

Article Details

Розділ

Статті

Біографія автора

Oleksii Shamov, голова ГО "Просвітня фундація з прав людини"

Голова ГО "Просвітня фундація з прав людини" (2020 to present)

Автор книги "Artificial Intelligence Renders Verdicts: A Developer’s Take vs. a Lawyer’s Stand", Amazon KDP, 2025

Адвокат, координатор Юридичної групи "Право"

Як цитувати

Штучний інтелект та авторське право: від доктринальної кризи до гібридної моделі колективного ліцензування. (2025). ПРАВОВІ ГОРИЗОНТИ, 26(3), 68-76. https://doi.org/10.54477/LH.25192353.2025.3.pp.68-76

Посилання

Abbott, R. (2020). The reasonable robot: Artificial intelligence and the law. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108631761

Catsaros, O. (2023). Generative AI to become a $1.3 trillion market by 2032, research finds. Retrieved from https://www.bloomberg.com/company/press/generative-ai-to-become-a-1-3-trillion-market-by-2032-research-finds/

De Pauw, V., & Heremans, T. (2024). AI and copyright: Exploring exceptions for text and data mining. Retrieved from https://cms-lawnow.com/en/ealerts/2024/10/ai-and-copyright-exploring-exceptions-for-text-and-data-mining

Eichner, S. (2023). The сopyright implications of generative AI. Crystal City: AIPLA.

Lucchi, N. (2025). Generative AI and copyright: Training, creation, regulation. Luxembourg: Publications Office of the European Union.

Gervais, D. (2020). The machine as author. Iowa Law Review, 105, 2053–2106.

Hilty, R., Hoffmann, J., & Scheuerer, S. (2020). Intellectual property justification for artificial intelligence. In J.-A. Lee, K.-C. Liu, & R. M. Hilty (Eds.), Artificial intelligence & intellectual property (pp. 1–28). Oxford: Oxford University Press.

Kop, M. (2021). EU artificial intelligence act: The European approach to AI. Retrieved from https://law.stanford.edu/publications/eu-artificial-intelligence-act-the-european-approach-to-ai/

Lemley, M. & Casey, B. (2021). Fair learning. Texas Law Review, 99(4), 743-785.

Margoni, T., & Kretschmer, M. (2022). A deeper look into the EU text and data mining exceptions: harmonisation, data ownership, and the future of technology. GRUR International, 71(8), 685–701. https://doi.org/10.1093/grurint/ikac054

Pope, A. (2024). NYT v. OpenAI: The Times’s about-face. Retrieved from https://harvardlawreview.org/blog/2024/04/nyt-v-openai-the-timess-about-face/

Sag, M. (2024). Fairness and fair use. Fordham Law Review, 92(5), 1887-1921.

Samuelson, P. (2023). Generative AI meets copyright. Science, 381(6654), 158-161. https://doi.org/10.1126/science.adi0656

United States District Court for the Northern District of California. (2024). Andersen et al v. Stability AI Ltd. et al. Retrieved from https://law.justia.com/cases/federal/district-courts/california/candce/3:2023cv00201/407208/166/

United States District Court for the Southern District of New York. (2024a). Authors Guild, et al. v. OpenAI, Inc. Retrieved from https://law.justia.com/cases/federal/district-courts/new-york/nysdce/1:2023cv08292/606655/100/

United States District Court for the Southern District of New York. (2024b). The New York Times Company v. Microsoft Corporation et al. Retrieved from https://law.justia.com/cases/federal/district-courts/new-york/nysdce/1:2023cv11195/612697/344/

U.S. Copyright Office. (2023). Copyright Registration Guidance: Works containing material generated by artificial intelligence. Federal Register, 88(59), 16190-16194.