Границы авторского права в эпоху искусственного интеллекта: переосмысление концепции свободного использования
Аннотация
В статье рассматривается проблема правовой квалификации использования объектов авторских прав при обучении искусственного интеллекта. Автор обосновывает необходимость внесения изменений в Гражданский кодекс путем закрепления специального случая свободного использования произведений для обучения нейросетей, включая сбор данных. На основе анализа зарубежного опыта и судебной практики автор приходит к выводу, что использование произведений при интеллектуальном анализе текстов и данных в цифровой форме, в том числе в целях обучения нейросетей должно признаваться законным при условии, что форма произведений не воспринимается органами чувств человека. Предлагается распространить данное исключение на любые произведения, находящиеся в открытом доступе, включая материалы из Интернета и закрытых баз данных, к которым разработчики получили легальный доступ. Отдельное внимание уделяется вопросу использования для обучения ИИ произведений из теневых библиотек. В работе обосновывается нецелесообразность введения платы за использование произведений при обучении ИИ, поскольку это может привести к снижению инвестиций в развитие технологий и усложнению процесса обучения нейросетей. При этом разграничиваются допустимые и недопустимые случаи использования: внутреннее запоминание материалов не считается нарушением, однако генерация контента с воспроизведением существенных частей охраняемых произведений квалифицируется как нарушение исключительных прав. Обосновано, что генерация произведений в стиле конкретного автора при обучении нейросети на основе его работ может также означать нарушение исключительных прав. Особое внимание уделяется вопросам ответственности. Автор предлагает дифференцированный подход, при котором ответственность может нести как разработчик нейросети, так и пользователь в зависимости от конкретных обстоятельств дела. Исследование подчеркивает, что предлагаемый подход позволит обеспечить баланс между защитой прав создателей контента и необходимостью развития технологий ИИ, которые имеют важное значение для решения глобальных задач в различных сферах общественной жизни.
Литература
Dermawan A. (2023) Text and Data Mining Exceptions in the Development of Generative AI Models: What the EU Member States Could Learn from the Japanese ‘Non-Enjoyment’ Purposes? Journal of World Intellectual Property, vol. 27, no. 1, pp. 44–68.
Feldman R. (2025) AI versus IP. Rewriting Creativity. Cambridge: Cambridge University Press, 217 p.
Foong C. (2025) GenAI Models and Copyright Infringement: Doctrinal Challenges and Regulatory Gap-Filling Using Unfair Competition Principles. University of New South Wales Law Journal, vol. 48, no. 4, pp. 70–96. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5327096
Hellwig F. (2013) Change in Copyright Law as a Market Intervention to Realize the Welfare Potential of Text Mining in Scientific Research. Leipzig: University of Applied Sciences, 91 p.
Kalyatin V.O. (2015) Prospects of Applying the Doctrine of Fair Use in Russia. Zakon=Law, no. 11, pp. 40–47 (in Russ.)
Lee E. (2025) Fair Use and the Origin of AI Training. Houston Law Review, vol. 63, pp. 101–223.
Lemley M.A., Casey B. (2021) Fair Learning. Texas Law Review, vol. 99, pp. 101–181.
Lucchi N. (2025) Generative AI and Copyright. Training, Creation, Regulation. Tilburg: University Press, 173 p. URL: https://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document/IUST_STU(2025)774095
Lukas A.J. (2023) Generative Artificial Intelligence under German Copyright Law. Part 1, pp. 1–12. Available at: SSRN: URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4635645,
Murray M. (2025) AI Training is Fair Use: The Beginning of the End of the Copyright Assault on Gen AI. 2025, pp. 22–27.
Opderbeck D. (2024) Copyright in AI Training Data: A Human-Centered Approach. Newark (N.J.): Seton Hall Law School Legal Studies Research, 52 p.
Pasquale F., Malone T., Ting A. (2025) Copyright, Learnright, and Fair Use: Rethinking Compensation for AI Model Training. Northwestern Journal of Technology and Intellectual Property, vol. 23, issue 1, pp. 205–226.
Sag M., Yu P. (2025) The Globalization of Copyright Exceptions for AI Training. Emory Law Journal, vol. 74, pp. 1163–1227.
Senftleben M. (2022) Compliance of National TDM Rules with International Copyright Law: An Overrated Nonissue. International Review of Intellectual Property and Competition Law, no. 10, pp. 1477–1505.
Senftleben M. (2023) Generative AI and Author Remuneration International. Review of Intellectual Property and Competition Law, vol. 54, no. 10, pp. 1535–1560.
Torrance A., Tomlinson B. (2023) Training is Everything: Artificial Intelligence, Copyright, and “Fair Training”. Dickinson Law Review, vol. 128, pp. 233–255.
Tylec G., Kwiecień S. et al. (2024) Is it Possible to License Works Used in the Learning Process of Artificial Intelligence Algorithms? SSRN: URL: https://ssrn.com/abstract=4729495
Copyright (c) 2026 Ворожевич А.С.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
Авторы, присылающие рукописи для рассмотрения к публикации в Журнале, принимают Политику лицензирования, авторских прав, открытого доступа и использования репозиториев.
