AI kasutamise lepingute juhised: kuidas ennetada probleeme lepinguklauslite individuaalse selgituse abil?

Kiirete tehnoloogiliste uuenduste valdkonnas, nagu AI, on tõsiasi, et seadusandlus ei suuda arenguga sammu pidada. Hoolimata sellest, et AI äri oodatakse lähitulevikus kiiresti laienema, võib puuduliku seadusloome tõttu tekkida probleeme. Sellise olukorra valguses on Jaapani Majandus-, Kaubandus- ja Tööstusministeerium esitanud AI äris osalevatele osapooltele juhised, mis toimivad lepingute sõlmimisel suunisena, nimelt “AI ja andmete kasutamise lepingute juhend”.

Käesolevas artiklis tutvustame AI äri lepingupooltele olulisi juhendi põhipunkte ning selgitame, milliseid aspekte tuleks arvesse võtta AI arendamise lõppfaasis sõlmitavates kasutuslepingutes.

「AI ja andmete kasutamise lepingute juhendi」 ülevaade

「AI ja andmete kasutamise lepingute juhend」 on Jaapani Majandus-, Kaubandus- ja Tööstusministeeriumi poolt avaldatud suunis, mis on mõeldud abistama lepingute koostamisel riigisiseses AI äris ja teadustöös. Lisaks on Majandus-, Kaubandus- ja Tööstusministeerium koostöös Patendiametiga avaldanud AI arendamise erinevatele etappidele vastavad mudellepingud, lähtudes sellest juhendist.

Juhendi koostamise taust

AI süsteemide kiire tehnoloogiline areng on tekitanud vajaduse kiireks seadusloomeks praktikas. Kuid AI arendamise ja kasutamise lepingute koostamine toob kaasa järgmised probleemid:

• AI tehnikute ja teenuse kasutajate vahel on tajutav lõhe arusaamises ja mõistmises

• Lepingupraktika kogemuste puudumine

Seetõttu töötas Majandus-, Kaubandus- ja Tööstusministeerium välja 「AI ja andmete kasutamise lepingute juhendi」 2018. aasta juunis, et pakkuda suuniseid AI arenduslepingutele. Jätkuvate arutelude ja kaalutluste tulemusena avaldati 2018. aasta detsembris 「AI ja andmete kasutamise lepingute juhendi 1.1 versioon」, mis on uuendatud versioon. See juhend on näidanud suunda lepingute koostamisel ja õiguslike kontrollide tegemisel AI-põhises äris.

AI tehnoloogia arendamise eripärad

AI süsteemide arendamisel on traditsioonilisest tarkvaraarendusest erinevaid omadusi, nagu:

• Õpitud mudeli sisu ja jõudlus on lepingu sõlmimise ajal ebaselged
• Õpitud mudeli sisu ja jõudlus sõltuvad õppeandmete kvaliteedist
• Know-how tähtsus on suur
• On nõudlus toodangu taaskasutamise järele

AI õpetamise tulemusena ei pruugi isegi müüja teada, milline süsteem välja tuleb, ja ei saa ette garanteerida selle jõudlust. AI õppimise täpsus sõltub kasutaja (ettevõtte) poolt antud andmete kvaliteedist.

Lisaks ei lõppe süsteemi pakkumine lihtsalt selle üleandmisega, vaid on vajalik täiendav õpe, et arendada veelgi kõrgemal tasemel AI süsteemi. Majandus-, Kaubandus- ja Tööstusministeeriumi juhendis on märgitud, et traditsiooniline Waterfall-mudel, kus nõuded on määratletud enne lepingu sõlmimist, ei sobi AI arendamiseks.

Seetõttu peetakse AI tarkvaraarenduseks sobivaks järgmist tüüpi “uurimisfaasil põhinevat arendust”, kus arendus jagatakse etappideks ja lepingud sõlmitakse järk-järgult:

1. Hindamise etapp → Konfidentsiaalsusleping (NDA)
2. PoC etapp → Sissejuhatava testimise leping
3. Arendusetapp → Tarkvaraarenduse leping
4. Lisakoolituse etapp → Kasutusleping

AI tarkvaraarenduse lepingute kohta saate lugeda järgmises artiklis:

Seotud artikkel: Kas AI tarkvaraarenduse leping on töövõtt või tellimus? Lepingute olulised punktid selgitatud[ja]

Tähelepanekud AI kasutuslepingute koostamisel

AI arendamise lõppfaasis sõlmitavas kasutuslepingus tuleb arvestada AI süsteemi eripäradega ning läbirääkimisi pidada nii, et kasutaja ja tarnija saaksid maksimeerida vastastikust kasu, luues selleks sobivad lepingutingimused.

Selleks tuleb läbirääkimisi pidada järgmisi punkte silmas pidades:

Ettevõtte poolt pakutud andmete kasutusala

AI arendamisel ärimaailmas võivad kasutaja (ettevõte) ja tarnija (start-up) vahel tekkida erimeelsused õppeandmekogumite ja treenitud mudelite kasutusala osas.

Kasutaja soovib sageli eksklusiivset õigust enda poolt pakutud andmetele ja nende tulemustele, samas kui tarnija soovib neid kasutada AI süsteemi täiustamiseks. Andmete kasutusala ja käsitlemise viisi osas tuleb leida paindlik lahendus, mis arvestab mõlema poole huve ning kasutaja panust.

Teenuse väljundi täpsuse garantii

AI süsteemi arendamise eripäraks on, nagu eelpool mainitud, õppimise tulemusena saavutatava väljundi täpsuse garanteerimise keerukus. See tähendab, et ilma tegeliku katsetamiseta ei ole võimalik ette teada, milline lõpptulemus saab olema, mistõttu on tarnija jaoks keeruline garanteerida ette soovitud teenuse kvaliteeti.

Lepinguosalised peaksid AI süsteemi arendamise eripärasid põhjalikult mõistma ja suhtluse kaudu kokkuleppele jõudma enne lepingu sõlmimist.

Lisaks tuleb kokku leppida vastutuse ulatuses, kui AI teenuse kasutamisest tulenevalt tekib kolmandatele osapooltele õiguste rikkumine.

Mõlemale poolele win-win olukorda loovate teenuste tingimused

AI süsteemi kasutustingimuste määramisel peaksid lepingu pooled mõistma üksteise ärimudeleid ja selle põhjal tingimusi kaaluma.

Kasutaja saab AI teenuse kasutamisega suurendada töö efektiivsust ja kasumit. Tarnija saab omakorda kasutaja poolt pakutud andmete abil tõsta AI süsteemi täpsust.

AI süsteemi täpsuse suurendamiseks on soovitav saada andmeid ja treenitud mudeleid mitte-eksklusiivselt ning selleks on vajalik lepingusse lisada kasutajale kasulikke tingimusi. Teenuse kasutustasu puhul võib rakendada parima pakkumise klauslit. AI süsteemi kasutusleping peab sisaldama tingimusi, mis loovad mõlemale poolele win-win olukorra.

AI kasutamise lepingute koostamise põhipunktid

Jaapani Majandus-, Kaubandus- ja Tööstusministeerium, lähtudes juhendis toodud suunistest ja koostöös Jaapani Patendiametiga, koostas 2021. aastal “Mudellepingu versioon 1.0” ning avaldas kaks aastat hiljem, 2022. aasta märtsis, uuendatud “Mudellepingu versioon 2.0”.

Allpool selgitame, lähtudes 2022. aasta märtsis avaldatud “Kasutuslepingust (AI versioon)”, punkte, mis sageli osapoolte vahel probleeme tekitavad.

Teenuste mitte-eksklusiivne pakkumine (paragrahv 3)

Äriklientidest kasutajad võivad veebipõhisele teenusepakkujale edastada sisendandmeid, mis sisaldavad ärisaladusi või oskusteavet. Kasutajana võib tekkida soov kasutada tulemusena saadud õpitud mudeleid eksklusiivselt.

Seevastu teenusepakkujal on võimalus kasutada saadud õpitud mudeleid täiendavaks õppimiseks, et arendada välja veelgi täiustatumaid õpitud mudeleid. Kuna õpitud mudelid on loodud kasutaja poolt esitatud andmete põhjal, on nende panus oluline. On mõistlik, et kasutajapoolne soov eksklusiivsuse järele on põhjendatud.

Kuid kui luuakse kõrgema jõudlusega õpitud mudelid, võib see tuua kasutajale kaasa ka äritegevuse laienemise võimalusi.

Seetõttu peetakse Jaapani Patendiameti mudellepingus mõistlikuks pakkuda õpitud mudeleid mitte-eksklusiivselt, pakkudes kasutaja panusele vastavaid soodustusi ja tingimusi.

Paragrahv 3 (Mitte-eksklusiivsus)

1. A-pool võib pakkuda kolmandatele osapooltele, kes ei ole B-pool, teenuseid, mis kasutavad käesolevat õpitud mudelit ja täiendavalt õpitud mudeleid (sõltumata sellest, kas kolmandale osapoolele antakse õpitud mudelite koopiaid).

2. B-pool võib kasutada andmeanalüüsi teenuseid iseenda ja kolmandate osapoolte jaoks käesolevas lepingus sätestatud tingimustel.

Viide: Jaapani Patendiameti 2021. aasta kasutuslepingu versioon 2.0 (AI jaoks)[ja]

Lisakoolituse teenuse sisu (artikkel 4)

Andmete ja juba õpetatud mudelite mitte-eksklusiivse kasutamise kõrval on vajalik arutada ka lisakoolituse sisu. Kasutuslepingu koostamisel tuleks kokku leppida järgmistes punktides:

• Lisakoolituseks kasutatavate andmete ulatus
• Lisakoolituse jaoks esitatava andmekogumi käsitlemine
• Lisakoolituse tulemusena tekkinud õpetatud mudelite õiguste omistamine ja kasutustingimused

AI-süsteemide arendamise äri ei lõpe lihtsalt õpetatud mudelite üleandmisega, vaid eesmärk on jätkata lisakoolitust, et süsteemi täpsust täiustada.

Kasutaja andmete põhjal loodud õpetatud mudelitele lisakoolituse tegemine suurendab AI-süsteemi väljundi täpsust, mis omakorda toob kasu mõlemale lepinguosalisele.

Artikkel 4 (Lisakoolituse teenuse sisu)

A-pool pakub B-poolele järgmise sisuga lisakoolituse teenust:

Märge

1 Lisakoolitusele alluvad õpetatud mudelid

Käesolev õpetatud mudel ja lisakoolitusega mudelid

2 Lisakoolituseks kasutatavad andmed

Sihtandmed ja kolmandate osapoolte poolt A-poolele esitatud andmed, kes ei ole B-pool

3 Teenuse kasutamise periood

Käesoleva lepingu kehtivusajaga samaväärne.

Vahele jäetud

7 Lisakoolituse mudelite jms autoriõiguste omistamine

8 Lisakoolituse mudelite jms patendiõiguste omistamine

9 Lisakoolitusega mudelite kasutustingimused

Lisakoolitusega mudelite kasutustingimused on samaväärsed käesolevas lepingus määratud õpetatud mudelite kasutustingimustega.

Järgnevad punktid on jäetud välja

Jaapani Patendiameti 2021. aasta kasutuslepingu versioon 2.0 (AI jaoks)[ja] väljavõte

Teenuste kasutustasu (paragrahv 8)

Kui kasutaja pakutavaid andmeid või väljaõpetatud mudeleid kasutatakse AI arendamiseks, peab lepingus kajastama kasutaja panust mingil moel. Kõige kasulikum viis on pakkuda andmeid esitanud kasutajale teenuste kasutustasu soodustust teatud perioodiks, näiteks parima kohtlemise klausli kehtestamisega.

Siiski, arvestades AI tööstuse kiireid muutusi, võib eeldada, et algsete kasutajate pakutud andmete panus kohandatud mudelite täpsuse parandamisse väheneb järk-järgult. Seetõttu tuleks ka allahindlusmäära vastavalt vähendada.

Paragrahv 8 (Teenuste kasutustasu)

B peab A-le maksma teenuste eest vastavalt käesolevas lepingus määratletud teenuste kasutustasu, mis arvutatakse alljärgneva valemiga.

Märkus

【Arvutusvalem】

API päringu ühikuhind ● eurot (ilma käibemaksuta, edaspidi “API ühikuhind”) × kasutuskordade arv

　Vahelejät

5 Käesolevas paragrahvis määratletud iga tasu kohta käiv käibemaks on välja arvatud.

6 Käesoleva paragrahvi iga tasu viivise määr on 14.6% aastas.

Jaapani Patendiameti 2021. aasta kasutuslepingu versioon 2.0 (AI redaktsioon)[ja] väljavõte

Garantiide ja kahjuhüvitiste reguleerimine (paragrahvid 12 ja 17)

Õppimisega treenitud mudelite põhjal pakutavatel teenustel on omadus, et teenuse täpsust, mida õppimise tulemusena väljastatakse, on müüja poolel keeruline ette garanteerida.

Lepinguosalised peavad seda silmas pidades kokku leppima, et müüja ei garanteeri mingil moel õppimisega treenitud mudelite abil pakutava teenuse sobivust kasutaja eesmärkidega ega selle ohutut kasutamist.

Lisaks, kui AI poolt pakutav teenus põhjustab kasutajale või kolmandatele osapooltele kahju, on oluline kokku leppida müüja vastutuse piiramises või kahjuhüvitise summa ülempiiri seadmises.

Paragrahv 12 (Garantiideta ja vastutusest vabastamine)

　A-pool ei garanteeri B-poolele teenuse sobivust konkreetsete eesmärkidega, selle kättesaadavust, täielikkust, turvalisust ega seaduslikkust.

2　A-pool ei garanteeri B-poolele, et teenuse kasutamine ei riku kolmandate osapoolte patendiõigusi, kasuliku mudeli õigusi, disainiõigusi, autoriõigusi ega muid intellektuaalomandi õigusi.

Paragrahv 17 (Kahjuhüvitis)

　B-pool võib nõuda A-poolelt kahjuhüvitist, kui ta on teenuse kasutamisel kandnud kahju A-poolt põhjustatud põhjustel. Siiski, A-pooli kahjuhüvitise vastutus B-poole ees lepinguga seoses on piiratud ainult tegelikult tekkinud otsese ja tavalise kahjuga, olenemata võlasuhte rikkumisest, intellektuaalomandi õiguste rikkumisest, alusetust rikastumisest, õigusvastasest teost või muudest õiguslikest nõuetest, ja A-pool ei vastuta erikahjude eest, sealhulgas saamata jäänud tulu, olenemata sellest, kas kahju oli A-poolt ettenähtav või ettenähtav.

Jaapani Patendiameti 2021. aasta kasutuslepingu versioon 2.0 (AI osa)[ja]

Kokkuvõte: AI kasutamise lepingute koostamiseks on vaja kõrgetasemelist eriteadmist

AI-süsteemide arendamine on keeruline, kuna on raske tagada eelnevat täpsust ning on olemas nõudlus juba treenitud mudelite taaskasutamiseks. Seetõttu on vajalik lepingute koostamine vastavalt arendusetappidele. Jaapani Majandus-, Kaubandus- ja Tööstusministeerium on koostanud “AI andmete kasutamise lepingute juhendi” ning avaldanud koos Jaapani Patendiametiga mudellepingud igaks arendusetapiks.

Lõplikus arendusetapis sõlmitavas kasutuslepingus tuleb järgmiste punktide osas põhjalikult läbi rääkida, et tagada mõlemale poolele win-win olukord:

• Treenitud mudeli kasutamine mitte-eksklusiivsena
• Lisakoolituse ulatuse mittepiiramine
• Müüja ei garanteeri väljundi täpsust
• Arvestada eelnevaga, tagades ka kasutaja mugavuse

Nagu näha, erinevad AI-süsteemide arendamise lepingud tavapärastest süsteemilepingutest mitmeti. Lepingute koostamisel soovitame konsulteerida advokaadiga, kellel on lisaks õigusalastele teadmistele ka põhjalikud eriteadmised AI tehnoloogiast.

Meie büroo poolt pakutavad meetmed

Monolith õigusbüroo on IT ja eriti interneti ning õiguse valdkonnas rikkaliku kogemusega õigusbüroo.

AI äris kaasnevad paljud õiguslikud riskid ning AI-ga seotud õigusküsimustes pädevate advokaatide tugi on hädavajalik. Meie büroo pakub AI-s, sealhulgas ChatGPT-s, kogenud advokaatide ja inseneride meeskonnaga AI äridele kõrgetasemelist õigusabi, sealhulgas lepingute koostamist, ärimudelite seaduslikkuse hindamist, intellektuaalomandi õiguste kaitset ja privaatsusega seotud küsimusi. Allpool olevas artiklis on toodud üksikasjalikum teave.

Monolith õigusbüroo tegevusvaldkonnad: AI (sh ChatGPT) õigusteenused[ja]