AI विकास में बौद्धिक संपदा अधिकार कैसे सुरक्षित किए जाते हैं? कॉपीराइट, पेटेंट अधिकार के मुद्दों को व्यवस्थित करना

AI (कृत्रिम बुद्धि) की प्रगति हाल ही में चौंका देने वाली रही है, खासकर iPhone की Siri और स्वचालित ड्राइविंग तकनीक जैसी डीप लर्निंग द्वारा की गई तकनीकी नवाचार ने हमारे जीवन में भी बड़ा लाभ पहुंचाया है। इसके अलावा, GPT-3 और BERT जैसे कई प्रशिक्षित मॉडल उपस्थित हुए हैं, जिनमें स्वाभाविक भाषा संसाधन और छवि निर्माण जैसे क्षेत्रों में भी AI की विकास की दर बहुत तेज है, और इनका उपयोग करने वाली AI विकास की कंपनियां भी तेजी से बढ़ रही हैं।

वहीं, AI द्वारा सुविधाजनक सेवाएं उत्पन्न करने के लिए, उसके विकास प्रक्रिया में विशाल श्रम और ज्ञान का संचय होता है, और इसे कैसे कानूनी रूप से सुरक्षित किया जाए यह एक मुद्दा बन गया है।

इस लेख में, हम AI का उपयोग करके सेवाएं प्रदान करने की कोशिश करने वाले विशेषतः महत्वपूर्ण कॉपीराइट और पेटेंट अधिकारों के बारे में विशेष रूप से व्याख्या करेंगे।

AI व्यापार और बौद्धिक संपदा कानून का क्या संबंध है

AI व्यापार की संरचना के आधार पर, AI प्रोग्राम को बनाने में मेहनत और ज्ञान संचित होता है। इसलिए, केवल उत्पादन नहीं बल्कि निर्माण प्रक्रिया को बौद्धिक संपदा के रूप में कैसे सुरक्षित किया जाए, यह महत्वपूर्ण होता है।

AI की संरचना

AI, जिसे “कृत्रिम बुद्धि” भी कहा जाता है, मानव बुद्धि का कृत्रिम रूप है जिसे कंप्यूटर में पुनर्निर्मित किया गया है।

AI को सीखने की संरचना निम्नलिखित है:

1. “ट्रेनिंग डेटा” को इकट्ठा और प्रसंस्करण करना
2. ट्रेनिंग प्रोग्राम में इनपुट देकर स्वचालित रूप से सीखने के लिए
3. ट्रेनिंग के बार-बार होने के परिणामस्वरूप विकसित किया गया ट्रेनिंग मॉडल
4. AI द्वारा उत्पादित उत्पाद

इस प्रकार, AI को डेटा से सीखने को “मशीन लर्निंग” कहा जाता है, और इसकी एक विशेष विधि डीप लर्निंग है। डीप लर्निंग में, मनुष्य के मस्तिष्क की अनुकरण करने वाले संरचना (न्यूरल नेटवर्क) का बहुस्तरीय उपयोग करके, मनुष्य के अनुभव के माध्यम से सीखने की तरह जटिल डेटा से विशेषताएं निकाली जाती हैं, और इससे पहले असंभव थे प्रदर्शन को साकार किया जा सकता है।

AI व्यापार और बौद्धिक संपदा कानून

AI व्यापार में, केवल उत्पादन ही नहीं बल्कि निर्माण प्रक्रिया में भी ज्ञान और लागत संचित होती है, इसलिए सभी प्रक्रियाओं में बौद्धिक संपदा कानून द्वारा सुरक्षा कैसे प्राप्त की जा सकती है, यह महत्वपूर्ण होता है। बौद्धिक संपदा का अर्थ है, रचनात्मक काम, आविष्कार आदि, मनुष्य की सृजनात्मकता द्वारा उत्पन्न किया गया वस्तु, और इनके बारे में निर्धारित कानून को बौद्धिक संपदा कानून कहा जाता है।

विशेष रूप से AI व्यापार में, कॉपीराइट और पेटेंट कानून द्वारा सुरक्षा कितनी प्राप्त की जा सकती है, इस पर ध्यान केंद्रित होता है।

AI के विकास में, पूर्णतः तैयार हुए ट्रेनिंग मॉडल और उनके द्वारा उत्पन्न किए गए उत्पादों के अलावा, निम्नलिखित प्रक्रियाओं में भी उत्पाद मूल्य होता है, और इनकी कानूनी सुरक्षा की उम्मीद बढ़ रही है:

1. ट्रेनिंग डेटा का संग्रहण और प्रसंस्करण
2. ट्रेनिंग प्रोग्राम
3. बनाया गया ट्रेनिंग मॉडल
4. ट्रेनिंग मॉडल द्वारा उत्पन्न किए गए उत्पाद

अब हम इन चार चरणों के बारे में संबंधित कानूनी मुद्दों की व्याख्या करेंगे।

AI व्यापार में अध्ययन डेटा की सुरक्षा

अध्ययन डेटा से हमारा तात्पर्य होता है AI को मशीन लर्निंग कराने से पहले के चरण में, छवियों और वीडियो आदि की विशाल मात्रा में रॉ डेटा को इकट्ठा करने और उसे अध्ययन के लिए संसाधित करने की बात।

“Garbage in, garbage out (अगर आप कचरा डालते हैं, तो कचरा ही निकलेगा)” के रूप में कहा जाता है, अध्ययन डेटा की गुणवत्ता परिणामों को प्रभावित करती है, यह कहना अतिशयोक्ति नहीं होगी। इसलिए, अध्ययन डेटा की कानूनी सुरक्षा एक मुद्दा बन जाती है।

संबंधित लेख: स्क्रेपिंग क्या है? डेटा संग्रहण की सुविधाजनक विधि के कानूनी मुद्दों की व्याख्या[ja]

कॉपीराइट लॉ (Japanese Copyright Law) की सुरक्षा

अध्ययन डेटा, यदि उसमें ‘सृजनात्मकता’ मान्य होती है, तो वह ‘डेटाबेस की कॉपीराइट’ के रूप में कॉपीराइट लॉ की सुरक्षा प्राप्त करती है (कॉपीराइट लॉ धारा 12 की उपधारा 2 की धारा 1[ja])। कॉपीराइट लॉ में, ‘डेटाबेस’ को ‘लेख, संख्या, आकृति या अन्य जानकारी का संग्रह, जिसे संगठित रूप से व्यवस्थित किया गया हो ताकि उस जानकारी को कंप्यूटर का उपयोग करके खोजा जा सके’ के रूप में परिभाषित किया गया है।

इसके अलावा, डेटा के चयन और डेटा के विन्यास और संगठनात्मक संरचना में सृजनात्मकता को मान्यता दी जानी चाहिए। उदाहरण के लिए, ग्राहकों के पते, नाम, फोन नंबर आदि को केवल 50 ध्वनियों के क्रम में लगाने वाले को ‘डेटाबेस की कॉपीराइट’ के रूप में मान्य नहीं किया जाता है, लेकिन यदि उस जानकारी के चयन में सृजनात्मकता मान्य होती है, तो कॉपीराइट की मान्यता दी जा सकती है।

पेटेंट लॉ (Japanese Patent Law) की सुरक्षा

‘अध्ययन डेटा’ को ‘प्रोग्राम के समान’ माना जाता है, और यदि उसके संरचना में नवीनता और प्रगति होती है, तो वह ‘वस्तु की आविष्कार’ के रूप में पेटेंट लॉ की सुरक्षा का विषय बन सकता है (पेटेंट लॉ धारा 2 की उपधारा 3 की धारा 1[ja])।

पेटेंट लॉ में, आविष्कार को ‘प्राकृतिक नियमों का उपयोग करने वाले तकनीकी विचारों की रचना में उच्च स्तर की चीज’ के रूप में परिभाषित किया गया है, और इसे निम्नलिखित 3 प्रकार में विभाजित किया गया है:

1 ‘वस्तु (प्रोग्राम शामिल)’ की आविष्कार
2 ‘तरीका’ की आविष्कार
3 ‘वस्तु’ का उत्पादन करने वाली ‘तरीका’ की आविष्कार

हालांकि, जानकारी के संचय के रूप में अध्ययन डेटा को ‘वस्तु की आविष्कार’ की आवश्यकताओं को पूरा करने की सामान्य बात नहीं मानी जाती है।

AI व्यापार में अध्ययन प्रोग्राम की सुरक्षा

अध्ययन प्रोग्राम का अर्थ है, एक प्रोग्राम जो इकट्ठा की गई अध्ययन डेटा से कुछ नियमितता का पता लगाता है और उसे कंप्यूटर पर चलाता है। न्यूरल नेटवर्क की संरचना आदि को प्रोग्राम के रूप में इनपुट करने के लिए, यह कॉपीराइट लॉ (Japanese Copyright Law) और पेटेंट लॉ (Japanese Patent Law) दोनों के अंतर्गत सुरक्षा का विषय बन सकता है।

कॉपीराइट लॉ के तहत सुरक्षा

अध्ययन प्रोग्राम को, यदि इसमें कुछ पेचीदगी हो, तो “प्रोग्राम की कॉपीराइट” के रूप में कॉपीराइट द्वारा सुरक्षित किया जाता है।

सांस्कृतिक एजेंसी (Japanese Agency for Cultural Affairs) ने “कॉपीराइट” को निम्नलिखित तरीके से परिभाषित किया है:

1. विचार या भावनाओं को व्यक्त करता है
2. सृजनात्मक रूप से व्यक्त किया गया है
3. साहित्य, विज्ञान, कला या संगीत के क्षेत्र में आता है

अध्ययन प्रोग्राम को कॉपीराइट के रूप में मान्यता प्राप्त करने के लिए, निर्माता की व्यक्तिगतता और भावनाओं को सृजनात्मक रूप से व्यक्त करने की आवश्यकता होती है, और इसमें कुछ पेचीदगी की संरचना होनी चाहिए।

पेटेंट लॉ के तहत सुरक्षा

अध्ययन प्रोग्राम को पेटेंट लॉ के तहत सुरक्षित करने के लिए, “प्रगति” की आवश्यकता होती है। कॉपीराइट लॉ के विपरीत, पेटेंट लॉ की सुरक्षा प्राप्त करने के लिए, पेटेंट ऑफिस (Japanese Patent Office) में आवेदन करना होता है, और पेटेंट ऑफिस इस “प्रगति” का निर्णय करता है।

उदाहरण के लिए, यदि आपने पहले से प्रकाशित प्रोग्राम A का उपयोग करके प्रोग्राम B का विकास किया है, तो B को पेटेंट लॉ द्वारा सुरक्षित करने के लिए, प्रोग्राम A के उपायों और तरीकों के संयोजन को बदलने से आसानी से विकसित नहीं किया जा सकता, ऐसी “प्रगति” की आवश्यकता होती है (पेटेंट लॉ की धारा 29(2)[ja]).

AI व्यापार में प्रशिक्षित मॉडल की सुरक्षा

प्रशिक्षित मॉडल से अभिप्रेत है कि AI को शिक्षा देने के लिए डेटा का उपयोग करके उत्पन्न किया गया प्रोग्राम। उदाहरण के लिए, ChatGPT में उपयोग किया जाने वाला GPT (Generative Pretrained Transformer) एक प्राकृतिक भाषा उत्पन्न मॉडल है जिसे पहले से ही बड़ी मात्रा में पाठ डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया है, और इसे प्रशिक्षित मॉडल कहा जा सकता है।

प्रशिक्षित मॉडल भी AI व्यापार में महत्वपूर्ण बौद्धिक संपत्ति बन जाते हैं, इसलिए कानूनी सुरक्षा की आवश्यकता होती है।

कॉपीराइट कानून की सुरक्षा

यदि प्रशिक्षित मॉडल ‘प्रोग्राम कॉपीराइट’ के अनुरूप होता है, तो यह कॉपीराइट कानून की सुरक्षा प्राप्त करता है। इसके लिए, इंजीनियर की व्यक्तिगतता और अभिव्यक्ति की अद्वितीयता की आवश्यकता होती है।

उदाहरण के लिए, एक उपन्यास कॉपीराइट वस्तु बनता है, जबकि उसे लिखने के लिए जापानी शब्दों और व्याकरण की सुरक्षा कॉपीराइट कानून के अधीन नहीं होती है। केवल प्रोग्रामिंग भाषा की सूची बनाने वाले प्रशिक्षित मॉडल को सुरक्षा का विषय नहीं बनाया जाता है।

पेटेंट कानून की सुरक्षा

प्रशिक्षित मॉडल को मूल रूप से पेटेंट अधिकार नहीं दिया जाता है। यह केवल डेटा, फ़ंक्शन के लिए है जो सृजन में नहीं होते हैं।

पेटेंट कानून की सुरक्षा प्राप्त करने वाले वस्तुओं को प्रगतिशीलता, नवीनता होनी चाहिए, और ‘वस्तु (प्रोग्राम आदि) की आविष्कार’ के अनुरूप होनी चाहिए।

अध्ययन किए गए मॉडल द्वारा उत्पन्न किए गए उत्पादों की सुरक्षा

अध्ययन किए गए मॉडल द्वारा उत्पन्न किए गए उत्पाद, यदि निर्माता के पास रचनात्मक योगदान और कृति बनाने की इच्छा होती है, तो वे कॉपीराइट के रूप में मान्य होते हैं। उसी प्रकार, पेटेंट अधिकार भी, रचनात्मक योगदान के स्तर पर, मान्य हो सकते हैं।

इस मामले में, अध्ययन किए गए मॉडल केवल रचनात्मक कृति उत्पन्न करने का उपकरण होते हैं। इसलिए, उत्पाद के कॉपीराइट या पेटेंट अधिकार का स्वामित्व, सिस्टम को विकसित करने वाले के बजाय व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं का होता है।

विपरीत में, यदि उपयोगकर्ता का रचनात्मक योगदान नहीं होता है, और AI स्वतंत्र रूप से सीखता है और स्वतंत्र रूप से उत्पादित करता है, तो इसे “AI रचनात्मक कृति” माना जाता है, और यह कॉपीराइट के विषय का हिस्सा नहीं होता है। कॉपीराइट कानून के अनुसार, विचार या भावनाओं का अभाव रखने वाले AI को उत्पाद के कॉपीराइट नहीं दिए जाते हैं।

इसी कारण, “आविष्कारक” को दिए जाने वाले पेटेंट अधिकार भी, AI को नहीं दिए जाते हैं।

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AI सृजन की सुरक्षा के मुद्दों

मानव द्वारा बनाए गए वस्तुओं और AI सृजन को बाहरी रूप से अलग करना कठिन हो रहा है, इसलिए AI सृजन की सुरक्षा के दृष्टिकोण से निम्नलिखित समस्याओं का सामना करना पड़ सकता है।

AI सृजन को समान अधिकार देने की समस्या

यदि AI सृजन को कॉपीराइट और कॉपीराइट सुरक्षा प्रदान की जाती है, तो AI की उत्पादन क्षमता के कारण, अधिकार वाले सृजन की संख्या तेजी से बढ़ सकती है।

इसके परिणामस्वरूप, AI का उपयोग करने वाले डेवलपर्स और निर्माताओं द्वारा सूचना का एकाधिकार हो सकता है, और व्यक्तिगत सृजनकर्ताओं को बाहर कर दिया जा सकता है।

कोई भी अधिकार न देने की समस्या

विपरीत, यदि AI सृजन को कोई भी अधिकार नहीं दिया जाता है, तो AI का विकास करने में मेहनत और लागत लगाने के बावजूद, तीसरे पक्ष द्वारा मुफ्त में उपयोग किया जा सकता है, जिससे ‘फ्री राइड’ की संभावना बढ़ जाती है, और परिणामस्वरूप AI अनुसंधान के प्रति प्रेरणा कम हो सकती है।

इसके परिणामस्वरूप, कॉपीराइट या पेटेंट प्राप्त करने की इच्छा रखने वाले लोगों को, ‘AI सृजन’ के रूप में नहीं माना जाने के लिए, सृजन के प्रति AI की हस्तक्षेप को कम करने और विकास में मनुष्य का हस्तक्षेप बढ़ाने की आवश्यकता हो सकती है, और इसके परिणामस्वरूप AI प्रौद्योगिकी का विकास और उपयोग नहीं हो सकता है।

सारांश: AI के बौद्धिक संपदा अधिकारों के बारे में वकील से परामर्श करें

AI विकास चरण में बौद्धिक संपदा अधिकारों की सुरक्षा का विचार निम्नलिखित दोनों पहलुओं से करने की आवश्यकता है।

• AI प्रोग्राम की सुरक्षा जो उत्पादन करता है
• AI प्रोग्राम द्वारा उत्पन्न किए गए उत्पादों की सुरक्षा

प्रत्येक प्रक्रिया में कॉपीराइट की मान्यता प्राप्त करने के लिए रचनात्मकता और जटिलता की आवश्यकता होती है, और पेटेंट की मान्यता प्राप्त करने के लिए नवीनता और प्रगति की आवश्यकता होती है। और वर्तमान चरण में, AI द्वारा स्वचालित रूप से सीखकर बनाई गई ‘AI रचनात्मक कृतियाँ’ बौद्धिक संपदा अधिकारों की सुरक्षा के लिए बाहर हैं।

हालांकि, वर्तमान में स्पष्ट कानूनी व्यवस्था या नियम निर्माण स्थापित नहीं हुई है, और सरकार भी AI की आगामी विकास को देखते हुए नियम व्यवस्था को आगे बढ़ाने का इरादा रखती है।

यदि आप AI व्यापार शुरू करने का विचार कर रहे हैं, तो हम आपको सलाह देते हैं कि वर्तमान स्थिति को समझें, भविष्य की दिशा में सतर्क रहें, और बौद्धिक संपदा अधिकारों और AI व्यापार दोनों पर विशेषज्ञता वाले वकील से परामर्श करें।

हमारे कार्यालय द्वारा उपाय का परिचय

मोनोलिथ कानूनी कार्यालय, विशेष रूप से इंटरनेट और कानून के दोनों पहलुओं पर समृद्ध अनुभव वाला एक कानूनी कार्यालय है।

AI व्यापार में कई कानूनी जोखिम होते हैं, और AI से संबंधित कानूनी मुद्दों में माहिर वकीलों का समर्थन अत्यावश्यक है। हमारे कार्यालय में, AI में माहिर वकीलों और इंजीनियरों आदि की टीम के साथ, ChatGPT सहित AI व्यापार के लिए, संविदा निर्माण, व्यापार मॉडल की वैधता की जांच, बौद्धिक संपदा की सुरक्षा, गोपनीयता के प्रतिक्रिया आदि में उच्च स्तरीय कानूनी सहायता प्रदान की जाती है। नीचे दिए गए लेख में विस्तार से विवरण दिया गया है।

मोनोलिथ कानूनी कार्यालय के विभाग: AI (ChatGPT आदि) कानूनी मामले[ja]