Этика
Sony Music и Warner Publishers подают в суд на Anthropic за предполагаемые пиратские тренировочные данные
Sony Music Publishing, Warner Chappell и другие издатели подали в суд на Anthropic и двух соучредителей, обвиняя компанию в том, что она получила защищённые авторским правом тексты песен и ноты через торрентинг и скрейпинг для обучения модели Claude. Anthropic оспаривает эти утверждения, что продлевает юридическую борьбу по вопросу о том, можно ли отделить законное обучение модели от незаконного получения материалов.
Майкл С.
Sony Music Publishing, Warner Chappell и другие музыкальные издатели подали иск против Anthropic и двух его соучредителей, утверждая, что компания по искусственному интеллекту получила авторские материалы через торрентинг, скрапинг и несанкционированное скачивание для обучения Claude. Иск расширяет конфликт по авторским правам вокруг передовых моделей с книг и новостей на тексты песен, композиции и нотные записи. Anthropic оспаривает обвинения и заявляет, что будет защищаться. На этом этапе новые обвинения являются утверждениями в гражданском иске, а не судебными решениями.
Дело было подано в Окружной суд США по Северному округу Калифорнии и упоминает Дарио Амодеи и Бенджамина Манна наряду с компанией. Согласно TechCrunch, издатели описывают широкую кампанию по сбору охраняемых произведений, включая книги, содержащие тексты песен и музыкальную нотацию. Их аргумент фокусируется не только на том, чему модель научилась на материалах с авторским правом, но и на том, как, как утверждается, были получены копии, использованные для обучения.
Это различие стало ключевым в судебных разбирательствах по авторскому праву в области ИИ. Суд может признать, что конкретное аналитическое или учебное использование подходит под честное использование, одновременно признавая, что загрузка пиратских копий была незаконной. Разработчики моделей часто подчеркивают трансформационный характер обучения, когда система извлекает статистические взаимосвязи, а не хранит библиотеку потребителя. Правообладатели отвечают, что аргумент о трансформации не может стереть источник и юридический статус копий, собранных до начала обучения.
Использование для обучения и получение наборов данных — разные вопросы
Добросовестное использование является доктриной, зависящей от конкретных обстоятельств, которая учитывает цель, характер произведения, количество использованного материала и влияние на рынок. Это не является общей лицензией для получения материала из любого источника. У разработчика может быть оправданный аргумент о том, что использование законно полученных произведений для анализа допустимо, но он все равно может нести ответственность, если копировал или распространял файлы через незаконный канал. Музыкальные издатели пытаются держать эти этапы отдельно, чтобы благоприятное отношение к обучению моделей не освобождало процесс сбора материалов от ответственности.
Связанные судебные разбирательства уже выявили этот раскол. В деле Bartz против Anthropic суд провел различие между допустимым использованием для обучения и незаконным получением произведений через пиратство, и Anthropic было предписано выплатить $1,5 миллиарда. Иск новых издателей направлен на развитие этого аргумента. Он также следует отдельному делу в музыкальной области, связанному с Concord Music Group и Universal Music Group. Эти прецеденты не решают автоматически новый иск, поскольку произведения, доказательства, ответчики и предполагаемые действия все еще должны быть установлены.
Музыкальное издательство добавляет сложности, потому что одна песня может включать несколько прав. Звуковая запись, основная композиция, тексты и аранжировка могут иметь разных владельцев и каналы лицензирования. Следовательно, набор данных, собранный из книг, сайтов с текстами или файлов, может создавать пересекающиеся претензии. Sony Music Publishing и Warner Chappell представляют каталоги, ценность которых зависит от отслеживания использования и сбора роялти в различных форматах. Пайплайн обучения моделей, построенный без эквивалентных записей происхождения, может испытывать трудности с демонстрацией того, откуда взят каждый фрагмент текста и какие разрешения применяются.
Warner Chappell и другие истцы также имеют стратегический интерес в установлении того, что разработчики ИИ не могут рассматривать лицензирование как необязательное при создании коммерческих систем. Компании, занимающиеся моделями, могут возразить, что лицензирование каждого элемента в масштабном веб-корпусе непрактично и что законы об авторском праве давно допускают компьютерный анализ. Политическая задача состоит в том, что оба утверждения могут быть верными: комплексное лицензирование может быть сложным, и создатели все равно могут пострадать, если ценные каталоги копируются без согласия или ясного вознаграждения.
Источник Становится Требованием К Продукту
Операционный урок для разработчиков моделей прост даже до того, как дело будет разрешено. Учебные данные нуждаются в цепочке хранения. Команды должны знать источник, метод сбора, применимую лицензию, ограничения и историю удаления материалов, входящих в корпус. Эта запись может поддерживать юридическую защиту, уважать отказы и выявлять загрязненные источники до того, как они попадут в тренировочный набор. Это медленнее, чем рассматривать интернет как недифференцированный пул, но судебные разбирательства сделали отсутствие записей финансовым риском.
Anthropic заявил, что не согласен с утверждениями издателей и намерен решительно защищать себя. Компания может оспаривать фактические обвинения, юридические теории, размер ущерба или попытку привлечь к ответственности отдельных соучредителей. Справедливый отчет должен учитывать возможность такой защиты. Язык иска убедителен, но суду потребуются доказательства, показывающие, что было загружено, кем, когда данные попали в тренировочные системы и как утверждаемые авторские права связаны с этими копиями.
Бюро авторских прав США изучает искусственный интеллект в контексте цифровых копий, охраноспособности и обучения. Его работа обеспечивает политическую площадку помимо отдельных судебных исков, но законодательство остаётся сложным, поскольку суды рассматривают дела, а технологии и бизнес-модели продолжают меняться. Режим обязательного лицензирования мог бы снизить транзакционные издержки, однако потребовались бы правила для оценки, мелких правообладателей, международных каталогов и открытых исследований. Широкое исключение упростило бы разработку, при этом перекладывая большую часть расходов на создателей.
Коммерческий ответ может появиться раньше, чем комплексный закон. Компании в области ИИ могут заключать лицензионные договоры на каталоги, использовать наборы данных с разрешенными правами, создавать инструменты, позволяющие владельцам исключать работы, и публиковать более подробную документацию. Музыкальные компании могут создавать машиночитаемые лицензируемые продукты и устанавливать цены, которые отдельно отражают обучение, извлечение и сгенерированный контент. Эти шаги не решат все споры о добросовестном использовании, но они могут сократить количество дел, начинающихся с неопределенности относительно того, были ли исходные файлы вообще законными.
Доказательства будут иметь большее значение, чем риторика
Суд в конечном итоге вынужден будет перейти от конкурирующих описаний к записям. Издатели будут запрашивать журналы, наборы данных, внутренние сообщения и документацию по обучению. Anthropic будет проверять вопросы владения, причинно-следственной связи и объема ущерба, одновременно объясняя свои методы сбора данных и разработки моделей. Дело может быть урегулировано до того, как эти вопросы получат окончательное решение, как это происходило во многих судебных процессах по авторскому праву на искусственный интеллект, но само раскрытие информации может повлиять на то, как каждая крупная лаборатория будет документировать будущие корпуса данных.
Убытки могут стать отдельным спором, даже если некоторая ответственность будет установлена. Издатели могут утверждать, что несанкционированное приобретение позволило избежать расходов на лицензирование и поддержало ценную коммерческую модель. Anthropic может оспаривать, включено ли каждое заявленное произведение в обучение, повлияли ли копии на рынок и как должны рассчитываться убытки по большому корпусу. Судам необходимо избегать обоих крайностей: рассматривать каждый файл как экономически одинаковый или предполагать, что масштаб делает оценку индивидуальных прав невозможной.
Указание отдельных соучредителей увеличивает давление, но не устанавливает личную ответственность. Издателям необходимо будет связать каждого ответчика с действиями и юридическими обязанностями, которые они утверждают. Руководители компаний обычно разрабатывают стратегию работы с данными, не обрабатывая файлы напрямую. Юридический вопрос заключается в том, удовлетворяют ли их решения, знания или надзор требованиям предъявленных исков. Этот вопрос может повлиять на то, как руководители документируют согласование будущих приобретений наборов данных.
Поведение вывода может проявляться в доказательствах, даже если ключевым является процесс обучения. Если Клод сможет воспроизвести защищённые авторские тексты или ноты, издатели могут использовать это поведение, чтобы утверждать, что обучающие данные включали их произведения или что меры защиты недостаточны. Anthropic может предоставить доказательства о скорости запоминания, фильтрации и различии между генерацией моделью знакомого языка и хранением исходника. Техническое тестирование придётся тщательно разрабатывать, потому что подсказки могут влиять на то, что, как кажется, модель запоминает.
Международная деятельность усложняет задачу соблюдения требований. Исключения из авторских прав, права на базы данных и практики лицензирования различаются в разных юрисдикциях, в то время как обучающий корпус может собираться и обрабатываться в нескольких местах. Разработчику глобальной модели необходимы данные о происхождении с достаточной детализацией, чтобы применять региональные ограничения и отвечать на запросы об удалении, не притворяясь, что одно юридическое заключение регулирует каждый рынок. Владельцам прав аналогично нужны стандартизированные идентификаторы, позволяющие разработчику сопоставлять претензии с материалом, который действительно присутствует.
Независимые аудиты могут стать практическим промежуточным звеном между частными исками и публичными судебными разбирательствами. Аудитор с контролируемым доступом мог бы проверять источники данных, процедуры удаления и тесты памяти без необходимости раскрывать разработчику весь корпус конкурентам. Владельцы прав должны быть уверены в методах аудитора и иметь способ оспаривать упущения. Надежный процесс не заменит суды, но сможет выявлять споры достаточно рано, чтобы лицензирование или удаление оставались возможными.
Создателям также нужны средства защиты, которые работают на масштабе меньше, чем у крупного издателя. Автор песни или небольшое издательство не могут финансировать годы исследований, чтобы определить, была ли работа скопирована. Реестры, уведомительные системы и коллективное лицензирование могут предоставить владельцам меньших масштабов практический способ участия. Любое решение должно избегать превращения регистрации в новое условие авторского права, при этом предоставляя разработчикам идентификаторы, которые они могут сопоставлять с очень большими наборами данных.
Нерешённым вопросом остается, сможет ли индустрия отделить серьёзную дискуссию о трансформационном обучении от более простой обязанности учитывать, откуда пришли копии. Если разработчики не могут установить происхождение, суды могут продолжать рассматривать приобретение наборов данных как независимый источник ответственности независимо от того, насколько сложной станет полученная модель. Бюро по авторским правам США может помочь прояснить политику, но непосредственное юридическое право принадлежит издателям. Для лабораторий ИИ это предупреждение о том, что обработка данных теперь включает сохранение доказательств и управление правами, а не только масштабирование.
Темы: Anthropic, музыкальное издательство, авторское право, учебные данные, Claude