3,000 डॉलर प्रति पुस्तक: एआई कंपनी एंथ्रोपिक ने कॉपीराइट विवाद में लेखकों को 1.5 बिलियन डॉलर का भुगतान किया

एआई उद्योग के लिए एंथ्रोपिक मामले का क्या मतलब है?

एआई कंपनी एंथ्रोपिक ने लेखकों को 1.5 अरब डॉलर का भुगतान करने पर सहमति क्यों जताई, जबकि कॉपीराइट वाले कार्यों से एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करना कानूनी हो सकता है? यह सवाल इस समय पूरे प्रौद्योगिकी उद्योग में छाया हुआ है, क्योंकि यह मामला एआई डेवलपर्स और अधिकार धारकों के बीच संघर्ष में एक महत्वपूर्ण मोड़ साबित हो सकता है।

यह मामला विशेष रूप से उल्लेखनीय है क्योंकि क्लाउड चैटबॉट प्रदाता, एंथ्रोपिक पर अपने एआई को प्रशिक्षित करने के लिए कॉपीराइट वाली पुस्तकों का उपयोग करने के लिए मुकदमा नहीं किया गया था, बल्कि डेटा प्राप्त करने के तरीके के लिए मुकदमा किया गया था। अमेरिकी अदालत ने पाया कि कॉपीराइट वाली पाठ्य सामग्री से एआई को प्रशिक्षित करना, कुछ परिस्थितियों में, अमेरिकी उचित उपयोग सिद्धांत के अंतर्गत आ सकता है, लेकिन अवैध स्रोतों से सामग्री डाउनलोड करना इसके अंतर्गत नहीं आता। महत्वपूर्ण बात यह थी कि एंथ्रोपिक को डेटा के अवैध स्रोत के बारे में स्पष्ट रूप से पता था।

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यह ऐतिहासिक समझौता कैसे हुआ?

एंथ्रोपिक पर क्या खास आरोप थे? लेखकों ने कंपनी पर दो कॉपीराइट उल्लंघनकारी ऑनलाइन डेटाबेस से बिना अनुमति के लगभग 5,00,000 किताबें और पाठ डाउनलोड करने का आरोप लगाया। इस डेटा का इस्तेमाल एआई चैटबॉट क्लाउड को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया, जिसे ओपनएआई के चैटजीपीटी के मुख्य प्रतिस्पर्धियों में से एक माना जाता है।

समझौते के अनुसार, एंथ्रोपिक को प्रत्येक प्रभावित कृति के लिए लगभग 3,000 डॉलर का मुआवज़ा देना होगा—लगभग €2,500. यह राशि अमेरिकी कॉपीराइट कानून के तहत वैधानिक न्यूनतम क्षतिपूर्ति राशि का चार गुना है। इसके अलावा, एंथ्रोपिक को पायरेटेड दस्तावेज़ों और सभी प्रतियों को नष्ट करना होगा, लेकिन कानूनी रूप से प्राप्त और स्कैन की गई पुस्तकों के अधिकार उसके पास रहेंगे।

एंथ्रोपिक इस समझौते पर क्यों राज़ी हुआ? कंपनी एक ऐसे मुकदमे से बचना चाहती थी जिसके परिणामस्वरूप प्रति पुस्तक 150,000 डॉलर तक का जुर्माना लग सकता था। 500,000 पुस्तकों के प्रभावित होने के कारण, इसका संभावित भुगतान 75 अरब डॉलर तक हो सकता था—जो उस कंपनी के लिए भी जानलेवा साबित हो सकता था जिसने हाल ही में 13 अरब डॉलर जुटाए थे।

अमेरिका और जर्मनी की कानूनी स्थिति में क्या अंतर है?

जर्मनी में ऐसे ही किसी मामले का मूल्यांकन कैसे किया जाएगा? अमेरिकी कानून के विपरीत, जर्मन कॉपीराइट कानून में निष्पक्ष उपयोग का कोई सिद्धांत नहीं है जो मामले-दर-मामला लचीले मूल्यांकन की अनुमति देता हो। इसके बजाय, विशिष्ट उद्देश्यों के लिए विशिष्ट सीमाएँ स्पष्ट रूप से परिभाषित की गई हैं जो लेखकों के अधिकारों को प्रतिबंधित करती हैं।

यूरोपीय संघ के कॉपीराइट निर्देश के कार्यान्वयन के साथ, जर्मनी ने कॉपीराइट अधिनियम (UrhG) की धारा 44b बनाई, जो तथाकथित टेक्स्ट और डेटा माइनिंग (TDM) को नियंत्रित करती है। यह प्रावधान बड़ी मात्रा में डेटा—चाहे वह टेक्स्ट हो या चित्र—का स्वचालित विश्लेषण करके उससे जानकारी निकालने की अनुमति देता है। एआई का प्रशिक्षण आमतौर पर इसी विनियमन के अंतर्गत आता है।

लेकिन व्यावसायिक प्रदाताओं पर क्या प्रतिबंध लागू होते हैं? टीडीएम परमिट में एक महत्वपूर्ण शर्त है: अधिकार धारक अपने कार्यों के व्यावसायिक टीडीएम के लिए उपयोग पर आपत्ति कर सकते हैं। उपयोग का यह तथाकथित आरक्षण मशीन-पठनीय रूप में होना चाहिए, उदाहरण के लिए, मेटाडेटा या किसी वेबसाइट के उपयोग की शर्तों में।

यूरोपीय संघ का डीएसएम निर्देश दो प्रकार के टेक्स्ट और डेटा माइनिंग में अंतर करता है: अनुच्छेद 3, अनुसंधान संस्थानों और सांस्कृतिक विरासत संस्थानों द्वारा वैज्ञानिक अनुसंधान उद्देश्यों के लिए टीडीएम की अनुमति देता है, बशर्ते उन्हें कृतियों तक वैध पहुँच प्राप्त हो। यह अपवाद अनिवार्य है और इसे अनुबंध संबंधी प्रावधानों द्वारा बाहर नहीं किया जा सकता। दूसरी ओर, अनुच्छेद 4, वाणिज्यिक उद्देश्यों सहित किसी भी उद्देश्य के लिए सामान्य टीडीएम की अनुमति देता है, लेकिन ऑप्ट-आउट प्रक्रिया के महत्वपूर्ण प्रतिबंध के साथ।

कानूनी मूल्यांकन में कौन से तकनीकी पहलू भूमिका निभाते हैं?

कानूनी मूल्यांकन के लिए एआई प्रशिक्षण की तकनीकी कार्यप्रणाली इतनी महत्वपूर्ण क्यों है? कॉपीराइट इनिशिएटिव द्वारा प्रोफ़ेसर टिम डब्ल्यू. डोर्निस और प्रोफ़ेसर सेबेस्टियन स्टोबर द्वारा किया गया एक हालिया अध्ययन, एआई प्रशिक्षण के ब्लैक बॉक्स पर प्रकाश डालता है। शोधकर्ताओं का निष्कर्ष है कि, तकनीकी रूप से कहें तो, जनरेटिव एआई मॉडल का प्रशिक्षण पारंपरिक टेक्स्ट और डेटा माइनिंग नहीं है, बल्कि कॉपीराइट उल्लंघन का एक रूप है।

एआई मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान तकनीकी रूप से क्या होता है? इस प्रक्रिया में कई चरण शामिल हैं जो कॉपीराइट कानून के अधीन हैं: सबसे पहले, डेटा को व्यवस्थित रूप से एकत्र किया जाता है, जो कॉपीराइट कानून के तहत पहले से ही दोहराव का कारण बनता है। फिर, एकत्रित डेटा को सर्वर पर संग्रहीत किया जाता है और प्रशिक्षण के लिए तैयार किया जाता है। अंत में, एआई मॉडल डेटा का विश्लेषण करता है और पैटर्न, शैलियों और जानकारी को निकालता है।

एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण बिंदु तथाकथित स्मरण है: प्रशिक्षण डेटा वर्तमान जनरेटिव मॉडल द्वारा पूर्णतः या आंशिक रूप से स्मरण किया जाता है और इसलिए अंतिम उपयोगकर्ताओं के उचित संकेतों के साथ इसे पुन: उत्पन्न और दोहराया जा सकता है। यह विशुद्ध विश्लेषण से कहीं आगे जाता है, जो पारंपरिक पाठ और डेटा माइनिंग का केंद्रबिंदु है।

क्लाउड चैटजीपीटी के साथ प्रतिस्पर्धा में खुद को कैसे स्थान देता है?

कॉपीराइट विवाद का एंथ्रोपिक की बाज़ार स्थिति पर क्या असर पड़ेगा? कानूनी मुद्दों के बावजूद, क्लाउड ने खुद को चैटजीपीटी के एक गंभीर प्रतियोगी के रूप में स्थापित कर लिया है। वर्तमान बाज़ार विश्लेषणों के अनुसार, एंथ्रोपिक अब उद्यमों में बड़े भाषा मॉडल के बाज़ार में 32 प्रतिशत हिस्सेदारी रखता है, जबकि ओपनएआई 25 प्रतिशत के साथ दूसरे स्थान पर है।

प्रोग्रामिंग क्षेत्र में एंथ्रोपिक की स्थिति विशेष रूप से मज़बूत है: 42 प्रतिशत बाज़ार हिस्सेदारी के साथ, यह कंपनी अब तक की सबसे बड़ी प्रदाता है, जो ओपनएआई के 21 प्रतिशत से दोगुने से भी ज़्यादा है। क्लाउड को यह प्रभुत्व मुख्य रूप से 200,000 टोकन की अपनी प्रभावशाली संदर्भ विंडो के कारण प्राप्त है, जो संपूर्ण व्यावसायिक रिपोर्टों को एक ही बार में संसाधित करने में सक्षम बनाती है।

चैटजीपीटी की तुलना में क्लाउड की विशिष्ट खूबियाँ क्या हैं? क्लाउड की अक्सर उसके अधिक "मानवीय" संचार और जटिल अवधारणाओं की सूक्ष्म समझ के लिए प्रशंसा की जाती है। नैतिक एआई विकास और सुरक्षा पर इसके फोकस ने एंथ्रोपिक को उन कंपनियों के लिए एक विश्वसनीय प्रदाता के रूप में स्थापित किया है जो संवेदनशील अनुप्रयोगों में ज़िम्मेदार व्यवहार पर विशेष ज़ोर देती हैं।

एंथ्रोपिक संवैधानिक एआई पर निर्भर करता है, एक ऐसी प्रक्रिया जो नैतिक दिशानिर्देशों को सीधे अपने मॉडलों में एकीकृत करती है। यह हानिकारक या पक्षपातपूर्ण परिणामों को रोकने में मदद करता है और उपयोगकर्ताओं के साथ उच्च स्तर का विश्वास बनाता है। हालाँकि ओपनएआई एआई सुरक्षा के क्षेत्र में भी काम करता है, एंथ्रोपिक की नैतिक रूप से उन्मुख एआई मॉडल विकसित करने की स्पष्ट प्रतिबद्धता इसे एक उल्लेखनीय लाभ प्रदान करती है।

एआई उद्योग को कौन से अन्य मुकदमे प्रभावित कर रहे हैं?

क्या एंथ्रोपिक मामला तो बस एक छोटा सा मामला है? दरअसल, अमेरिका में एआई तकनीक प्रदाताओं के खिलाफ कॉपीराइट उल्लंघन के 40 से ज़्यादा मुकदमे लंबित हैं। उदाहरण के लिए, ओपनएआई पर न्यूयॉर्क टाइम्स ने मुकदमा दायर किया था, और इस समझौते के बाद एंथ्रोपिक के खिलाफ और भी मुकदमे लंबित हैं, जिनमें संगीत प्रकाशकों और ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म रेडिट के मुकदमे भी शामिल हैं।

हाल ही में, Apple भी कॉपीराइट मुकदमों का निशाना बना है: लेखकों ने प्रौद्योगिकी कंपनी पर अपने AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उनकी कॉपीराइट वाली पुस्तकों का कथित रूप से अवैध रूप से उपयोग करने का मुकदमा दायर किया है। वादी Apple पर बिना किसी सहमति, श्रेय या मुआवज़े के कॉपीराइट वाली कृतियों की नकल करने का आरोप लगाते हैं।

जर्मनी में, GEMA दुनिया भर में पहला संग्रहकर्ता संगठन है जिसने संरक्षित संगीत रचनाओं के बिना लाइसेंस के उपयोग के लिए OpenAI के खिलाफ मुकदमा दायर किया है। GEMA ने OpenAI पर जर्मन लेखकों के संरक्षित गीतों के बोलों को बिना लाइसेंस प्राप्त किए या लेखकों को मुआवजा दिए बिना पुनः प्रस्तुत करने का आरोप लगाया है।

ऑप्ट-आउट समस्या किस प्रकार विकसित हो रही है?

अधिकार धारकों के लिए ऑप्ट-आउट प्रक्रिया का व्यावहारिक अर्थ क्या है? जर्मन कानून के तहत, लेखक और अधिकार धारक अपनी रचनाओं को TDM उपयोग से बाहर रखने के लिए मशीन-पठनीय उपयोग प्रतिबंध की घोषणा कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, सोनी म्यूज़िक ग्रुप ने अपनी सामग्री को अनधिकृत AI उपयोग से बचाने के लिए "AI प्रशिक्षण ऑप्ट-आउट की घोषणा" प्रकाशित की है।

हालाँकि, ऑप्ट-आउट तंत्र का व्यावहारिक कार्यान्वयन जटिल है: इस तरह के आरक्षण को तकनीकी और कानूनी रूप से कैसे प्रभावी घोषित किया जाना चाहिए, और एआई डेवलपर्स को इसे कैसे संभालना चाहिए, यह अभी तक निर्णायक रूप से स्पष्ट नहीं किया गया है। ऐसी चिंताएँ हैं कि व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला ऑप्ट-आउट यूरोप में एआई मॉडलों के प्रशिक्षण डेटा को महत्वपूर्ण रूप से सीमित कर सकता है।

एआई कंपनियों को इन उपयोग प्रतिबंधों का सम्मान करना होगा और उन्हें दरकिनार नहीं करना होगा। अगर किसी कार्य को प्रतिबंधों के बावजूद प्रशिक्षण डेटा संग्रह का हिस्सा बनना है, तो डेवलपर को अधिकार धारक के साथ लाइसेंसिंग वार्ता करनी होगी। इससे एक नया लाइसेंसिंग बाज़ार बनेगा, जो अभी तक स्थापित नहीं हुआ है।

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यूरोपीय संघ एआई विनियमन क्या भूमिका निभाता है?

नया यूरोपीय संघ एआई विनियमन कॉपीराइट कानून को कैसे प्रभावित करता है? हालाँकि एआई विनियमन में कॉपीराइट कानून के अपवादों के संबंध में कोई नया प्रावधान नहीं है, लेकिन यह स्पष्ट करता है कि कॉपीराइट सामग्री के उपयोग के लिए अधिकार धारक की अनुमति आवश्यक है, जब तक कि कोई सीमा लागू न हो।

सामान्य प्रयोजन के सभी एआई मॉडल प्रदाताओं को व्यापक दस्तावेज़ीकरण आवश्यकताओं का पालन करना होगा। इसमें प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा का विस्तृत विवरण, डेटा का प्रकार और स्रोत, तथा प्रसंस्करण विधियाँ शामिल हैं। विशेष रूप से, उन्हें डीएसएम निर्देश के तहत कानूनी आरक्षणों की पहचान और अनुपालन सुनिश्चित करना होगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यालय इन प्रावधानों के अनुपालन की निगरानी करता है, लेकिन कॉपीराइट उल्लंघनों की जाँच कार्य-दर-कार्य आधार पर नहीं करता है। डीएसएम निर्देश का हवाला देते हुए, एआई विनियमन स्पष्ट करता है कि विधायक यह मानता है कि पाठ और डेटा खनन अपवाद जनरेटिव एआई मॉडल के प्रशिक्षण पर लागू होता है।

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वैज्ञानिक और व्यावसायिक उपयोग में क्या अंतर है?

वैज्ञानिक अनुसंधान पर कौन से विशेष नियम लागू होते हैं? एक अभूतपूर्व फैसले में, हैम्बर्ग क्षेत्रीय न्यायालय ने कहा कि अनुसंधान संगठन, कुछ शर्तों के तहत, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रशिक्षण के लिए कॉपीराइट किए गए कार्यों का उपयोग कर सकते हैं। यह मामला एक ऐसे अनुसंधान संगठन द्वारा कॉपीराइट की गई छवि के उपयोग से संबंधित था जिसने जनरेटिव एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए एक व्यापक छवि-पाठ डेटासेट तैयार किया था।

अदालत ने फैसला सुनाया कि एआई प्रशिक्षण डेटासेट का निर्माण अनुसंधान की स्वतंत्रता के अंतर्गत आ सकता है, भले ही व्यावसायिक कंपनियाँ बाद में इस तरह से प्राप्त डेटा का उपयोग करें। महत्वपूर्ण बात यह है कि डेटासेट का प्रारंभिक निर्माण ज्ञान प्राप्ति के लिए होता है। इस संदर्भ में "वैज्ञानिक अनुसंधान" शब्द की व्यापक व्याख्या की जाती है।

जर्मन कॉपीराइट अधिनियम (UrhG) की धारा 60d, विश्वविद्यालयों जैसे अनुसंधान संस्थानों द्वारा गैर-व्यावसायिक वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए वैज्ञानिक पाठ और डेटा माइनिंग की अनुमति देती है। इसके लिए अधिकार धारकों की सहमति आवश्यक नहीं है। यह व्यावसायिक उपयोग के विपरीत है, जहाँ ऑप्ट-आउट प्रक्रिया लागू होती है।

क्या अंतर्राष्ट्रीय मतभेद मौजूद हैं?

अन्य देश एआई कॉपीराइट मुद्दे को कैसे संबोधित कर रहे हैं? जापान को विशेष रूप से नवाचार-अनुकूल माना जाता है और उसने 2018 में अपने कॉपीराइट कानून में संशोधन कर दिया है। जापानी कॉपीराइट अधिनियम का अनुच्छेद 30-4 उन उपयोगों के लिए एक लचीला अपवाद प्रस्तुत करता है जो कार्य के "आनंद" के लिए नहीं हैं। इसे अक्सर एआई मॉडल के प्रशिक्षण को शामिल करने के रूप में व्याख्यायित किया जाता है, जब तक कि लक्ष्य डेटा विश्लेषण हो, न कि कार्य का उपभोग।

ब्रेक्सिट के बाद यूनाइटेड किंगडम ने अपना अलग रास्ता अपनाया है। एआई डेवलपर्स, खासकर टीडीएम (TDM) के लिए कॉपीराइट अपवादों पर विचार-विमर्श हुआ था। हालाँकि, इन प्रस्तावों को रचनात्मक उद्योगों की ओर से गंभीर चिंताएँ मिलीं, इसलिए भविष्य की दिशा अनिश्चित बनी हुई है।

चीन ने 2020 में अपने कॉपीराइट कानून में संशोधन किया, जिससे बौद्धिक संपदा संरक्षण को व्यापक रूप से मज़बूत किया गया। एआई प्रशिक्षण के लिए विशिष्ट नियम अभी भी विकास के चरण में हैं, लेकिन देश एआई के रणनीतिक महत्व को समझता है और व्यावहारिक समाधान तलाशने की उम्मीद है।

अन्य एआई कम्पनियों के लिए इस मामले का क्या मतलब है?

एंथ्रोपिक मामले से अन्य एआई कंपनियाँ क्या सबक सीख सकती हैं? तुलना से पता चलता है कि प्रशिक्षण डेटा का स्रोत महत्वपूर्ण है। हालाँकि कानूनी रूप से प्राप्त डेटा के साथ प्रशिक्षण उचित उपयोग या टीडीएम बाधाओं के अंतर्गत आ सकता है, लेकिन अवैध रूप से प्राप्त डेटा के उपयोग पर भारी जुर्माना लग सकता है।

एआई कंपनियाँ सामग्री तक पहुँच प्राप्त करने के लिए कॉपीराइट धारकों के साथ लाइसेंसिंग समझौते करने लगी हैं। उदाहरण के लिए, ओपनएआई ने विभिन्न मीडिया कंपनियों के साथ समझौते किए हैं, और अन्य प्रदाता भी ऐसा ही कर रहे हैं। एंथ्रोपिक समझौता इस विकास को गति दे सकता है और एक स्थापित लाइसेंसिंग बाज़ार का निर्माण कर सकता है।

एआई मॉडल और एआई सिस्टम प्रदाताओं के लिए यह ज़रूरी है कि वे प्रशिक्षण डेटा तैयार करते समय विश्वसनीय प्रदाताओं का उपयोग करें, जो डेटा तैयार करते समय दूसरों के बौद्धिक संपदा अधिकारों का सम्मान करते हों। कॉपीराइट उल्लंघन की जानकारी न होने पर भी, कानूनी परिणाम सामने आ सकते हैं।

एआई प्रशिक्षण डेटा का बाजार किस प्रकार विकसित होगा?

क्या एआई प्रशिक्षण डेटा के लिए एक नया लाइसेंसिंग बाज़ार उभर रहा है? एंथ्रोपिक मामला और इसी तरह के अन्य मुकदमे संकेत देते हैं कि एआई प्रशिक्षण के लिए सामग्री लाइसेंसिंग का एक संरचित बाज़ार उभर सकता है। प्रकाशक, लेखक और अन्य अधिकार धारक एआई विकास के लिए अपनी सामग्री के मूल्य को तेज़ी से पहचान रहे हैं।

साथ ही, एआई कंपनियों को उच्च-गुणवत्ता और कानूनी रूप से विश्वसनीय प्रशिक्षण डेटा प्राप्त करने की चुनौती का सामना करना पड़ता है। ऐसे लाइसेंस की लागत काफी अधिक हो सकती है, खासकर उन छोटी कंपनियों के लिए जिनके पास एंथ्रोपिक या ओपनएआई जैसे संसाधन नहीं हैं।

कानूनी रूप से अनुपालन योग्य प्रशिक्षण डेटासेट बनाने और लाइसेंस देने वाले विशिष्ट डेटा प्रदाताओं का उदय इस विकास का एक तार्किक परिणाम है। ये प्रदाता अधिकार धारकों और एआई डेवलपर्स के बीच मध्यस्थ के रूप में कार्य कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी कानूनी आवश्यकताओं का पालन किया जाए।

इसका नवाचार और प्रतिस्पर्धा पर क्या प्रभाव पड़ता है?

क्या कड़े कानूनी प्रावधान एआई विकास में नवाचार में बाधा डाल रहे हैं? यह प्रश्न विवादास्पद है। सख्त कॉपीराइट नियमों के समर्थकों का तर्क है कि रचनाकारों और अधिकार धारकों को उनके कार्यों के उपयोग के लिए उचित मुआवजा दिया जाना चाहिए। हालाँकि, बड़ी मात्रा में आवश्यक प्रशिक्षण डेटा और उससे जुड़ी लाइसेंसिंग लागतों के कारण बाज़ार कुछ बड़े प्रदाताओं के बीच केंद्रित हो सकता है।

छोटी कंपनियाँ और स्टार्टअप आवश्यक लाइसेंस प्राप्त करने में असमर्थ होंगे, जिससे प्रतिस्पर्धी एआई मॉडल विकसित करने की उनकी क्षमता सीमित हो जाएगी। विडंबना यह है कि इससे नवाचार और प्रतिस्पर्धा में कमी आ सकती है, क्योंकि केवल एंथ्रोपिक, ओपनएआई या गूगल जैसी अच्छी तरह से वित्त पोषित कंपनियाँ ही आवश्यक संसाधन उपलब्ध करा सकती हैं।

दूसरी ओर, लाइसेंस शुल्क का भुगतान करने की आवश्यकता अधिक कुशल प्रशिक्षण विधियों को जन्म दे सकती है। एआई डेवलपर्स ऐसी तकनीकों में अधिक निवेश कर सकते हैं जिनमें कम डेटा की आवश्यकता होती है या लाइसेंस प्राप्त सामग्री पर अपनी निर्भरता कम करने के लिए सिंथेटिक डेटा का उपयोग कर सकते हैं।

अधिकार धारक और क्रिएटिव्स स्वयं को किस प्रकार स्थापित करते हैं?

लेखक, प्रकाशक और अन्य अधिकार धारक कौन सी रणनीतियाँ अपना रहे हैं? कॉपीराइट इनिशिएटिव और इसी तरह के संगठन एआई प्रशिक्षण में कॉपीराइट पर अधिक ध्यान देने की माँग कर रहे हैं। उनका तर्क है कि एआई कंपनियों द्वारा बिना सहमति और मुआवज़े के कॉपीराइट वाले कार्यों का उपयोग करना "बड़े पैमाने पर बौद्धिक संपदा की चोरी" है।

कई अधिकार धारक अपने कार्यों को अवांछित एआई उपयोग से बचाने के लिए ऑप्ट-आउट तंत्र पर अधिकाधिक निर्भर हो रहे हैं। साथ ही, वे लाइसेंसिंग समझौतों के माध्यम से एआई विकास से लाभ कमाने के तरीके भी तलाश रहे हैं। इससे कानूनी विवादों और व्यावसायिक अवसरों का एक जटिल मिश्रण पैदा हो रहा है।

ओपनएआई के खिलाफ जीईएमए मुकदमा दर्शाता है कि संग्रह समितियाँ भी इस विवाद में सक्रिय भूमिका निभा रही हैं। सामूहिक रूप से, वे अपने सदस्यों के हितों को एक साथ ला सकते हैं और एआई कंपनियों के साथ लाइसेंसिंग वार्ता कर सकते हैं।

दीर्घकालिक संभावनाएं क्या हैं?

आने वाले वर्षों में कानूनी स्थिति कैसी हो सकती है? एंथ्रोपिक मामला एआई प्रशिक्षण के नियमों को पुनर्परिभाषित करने वाले समझौतों और अदालती फैसलों की एक लहर की शुरुआत मात्र हो सकता है। अमेरिका में, आगे के मामले एआई के संबंध में उचित उपयोग सिद्धांत को स्पष्ट कर सकते हैं, जबकि यूरोप में, टीडीएम सीमाओं के व्यावहारिक अनुप्रयोग को और परिष्कृत किया जा रहा है।

यूरोपीय संघ के कृत्रिम बुद्धिमत्ता विनियमन से दस्तावेज़ीकरण आवश्यकताओं और कॉपीराइट अनुपालन के संबंध में और स्पष्टीकरण मिलने की संभावना है। इससे यूरोपीय संघ के भीतर प्रथाओं में सामंजस्य स्थापित हो सकता है, साथ ही अन्य क्षेत्राधिकारों के साथ मतभेद भी पैदा हो सकते हैं।

तकनीकी विकास एक महत्वपूर्ण कारक होगा: यदि भविष्य में कम डेटा या सिंथेटिक डेटा के साथ एआई मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित किया जा सके, तो इससे कॉपीराइट की समस्या कम हो सकती है। साथ ही, कॉपीराइट सामग्री के उपयोग का पता लगाने और उसकी भरपाई के लिए नई तकनीकें विकसित की जा सकती हैं।

एंथ्रोपिक मामला एआई उद्योग के विकास में एक महत्वपूर्ण मोड़ है। यह दर्शाता है कि एआई मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए कानूनी ढाँचा अभी पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है और एआई कंपनियों और अधिकार धारकों, दोनों को अपने हितों को संरेखित करने के नए तरीके खोजने होंगे। 1.5 अरब डॉलर का यह समझौता एक नए युग की शुरुआत का प्रतीक हो सकता है जिसमें एआई प्रशिक्षण के लिए कॉपीराइट सामग्री का उपयोग अधिक निष्पक्ष और पारदर्शी आधार पर होगा।

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