अदालत में एआई: ओपनएआई के चैटजीपीटी के खिलाफ ऐतिहासिक मुकदमे में जीईएमए ने म्यूनिख में फैसला जीता

सिर्फ़ सीखा ही नहीं: ChatGPT की "मेमोरी" अब OpenAI के लिए समस्या क्यों बन रही है

एक जर्मन अदालत ने अपना फैसला सुना दिया है, और इसकी गूँज यूरोप भर के क्रिएटिव स्टूडियो से लेकर सिलिकॉन वैली के एग्जीक्यूटिव सुइट्स तक गूंज रही है: GEMA बनाम OpenAI के ऐतिहासिक मामले में, म्यूनिख क्षेत्रीय न्यायालय ने फैसला सुनाया कि ChatGPT ने जर्मन संगीतकारों के कॉपीराइट का उल्लंघन किया है। इस कार्यवाही के केंद्र में हेलेन फिशर के "एटमलोस" से लेकर रीनहार्ड मे के "उबर डेन वोल्केन" तक, नौ प्रतिष्ठित जर्मन गीतों के बोल थे, जिन्हें चैटबॉट अनुरोध पर शब्दशः पुन: प्रस्तुत कर सकता था। यह फैसला GEMA द्वारा प्रतिनिधित्व किए जाने वाले लगभग 1,00,000 कलाकारों के लिए एक कानूनी जीत से कहीं अधिक है; यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में रचनात्मक कार्य की गरिमा और मूल्य के संघर्ष में एक शानदार जीत है।

यह संघर्ष एक नए डिजिटल अधिग्रहण के आर्थिक तर्क को उजागर करता है: एक तरफ ओपनएआई जैसी एआई कंपनियाँ हैं, जिनका मूल्यांकन अरबों डॉलर में है और राजस्व तेज़ी से बढ़ रहा है, और ये कंपनियाँ विशाल मूल्य का सृजन करती हैं। उनका व्यावसायिक मॉडल मुख्यतः उस कच्चे माल पर आधारित है जिसके लिए उन्होंने अभी तक भुगतान नहीं किया है: मानवता का सामूहिक ज्ञान और रचनात्मकता, जिसका उपयोग वे प्रशिक्षण डेटा के रूप में करते हैं। दूसरी तरफ कलाकार, संगीतकार और लेखक हैं, जिन्हें एआई-जनित सामग्री के कारण आय और आजीविका के भारी नुकसान का डर है।

म्यूनिख का फैसला एक महत्वपूर्ण तकनीकी और कानूनी सवाल को केंद्र में लाता है: आखिर एक एआई के "दिमाग" में क्या होता है? जहाँ ओपनएआई का तर्क है कि उसके मॉडल केवल अमूर्त पैटर्न सीखते हैं, वहीं अदालत तथाकथित "मेमोराइजेशन" के अस्तित्व को साबित करती है—एआई की कॉपीराइट किए गए कार्यों को सटीक रूप से संग्रहीत और पुन: प्रस्तुत करने की क्षमता। यह तकनीकी दिग्गजों के तर्कों को कमज़ोर करता है और खेल के नियमों पर एक बुनियादी पुनर्विचार का रास्ता खोलता है। इस प्रकार, म्यूनिख का फैसला एक वैश्विक बहस की शुरुआत है जो यह तय करेगी कि क्या भविष्य में मानवीय रचनात्मकता को उचित रूप से पुरस्कृत किया जाएगा या अगली औद्योगिक क्रांति के लिए मुफ़्त ईंधन तक सीमित कर दिया जाएगा।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में बौद्धिक संपदा के लिए संघर्ष

जब एल्गोरिदम मुफ्त सवार बन जाते हैं: जनरेटिव एआई प्रणालियों के माध्यम से रचनात्मक उद्योगों का आर्थिक अधिग्रहण

11 नवंबर, 2025 को म्यूनिख क्षेत्रीय न्यायालय द्वारा GEMA बनाम OpenAI के मामले में दिया गया फैसला डिजिटल युग में रचनात्मक कार्यों के आर्थिक शोषण से जुड़ी बहस में एक महत्वपूर्ण मोड़ है। संग्रह करने वाली संस्था के पक्ष में दिए गए फैसले से यह स्थापित होता है कि ChatGPT के संचालक ने नौ प्रसिद्ध जर्मन गीतों के बोलों का उपयोग करके कॉपीराइट का उल्लंघन किया है। यूरोप में यह पहली बार है कि सर्वोच्च न्यायालय ने उस बात की पुष्टि की है जिस पर कलाकार और अधिकार धारक वर्षों से बहस करते आ रहे हैं: सिलिकॉन वैली की अरबों डॉलर की प्रौद्योगिकी कंपनियां उन लोगों को मुआवजा दिए बिना रचनात्मक कार्यों को व्यवस्थित रूप से हड़प रही हैं जिनका श्रम उनके व्यावसायिक मॉडल का कच्चा माल है। हालाँकि, यह फैसला एक कानूनी फैसले से कहीं अधिक है। यह एक ऐसी आर्थिक व्यवस्था के भीतर मूलभूत तनावों को उजागर करता है जिसमें मानव रचनात्मकता का डिजिटल विनियोग नई संचय रणनीतियों का मुख्य तंत्र बन गया है।

इस संघर्ष के आर्थिक आयाम काफी व्यापक हैं। ओपनएआई, जिसने 2024 में पहले ही 3.7 बिलियन डॉलर का राजस्व अर्जित कर लिया है और 2025 के लिए 13 बिलियन डॉलर का वार्षिक राजस्व अनुमानित किया है, अपनी सफलता का आधार लाखों कॉपीराइट कार्यों के मुफ़्त उपयोग पर बनाता है। इन कार्यों का उपयोग बिना किसी अनुमति या मुआवज़े के उस भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था जिसका उपयोग अब 700 मिलियन से अधिक लोग साप्ताहिक रूप से करते हैं। अक्टूबर 2025 में कंपनी का मूल्यांकन खगोलीय 500 बिलियन डॉलर तक पहुँच गया। यह विशाल मूल्य सृजन रचनात्मक पेशेवरों पर बढ़ते दबाव के बिल्कुल विपरीत है: अध्ययनों से पता चलता है कि एआई-जनित सामग्री के कारण संगीतकारों को 27 प्रतिशत तक की राजस्व हानि हो सकती है, जबकि डबिंग उद्योग को 56 प्रतिशत तक का नुकसान उठाना पड़ सकता है। एआई कंपनियों की आर्थिक सफलता सीधे तौर पर पारंपरिक रचनात्मक व्यवसायों के अनुमानित पतन से संबंधित है।

कानूनी वाटरशेड और इसकी पृष्ठभूमि

म्यूनिख का यह फैसला उस कानूनी लड़ाई का अंत है जो नवंबर 2024 में GEMA (जर्मन प्रदर्शन अधिकार संस्था) द्वारा मुकदमा दायर करने के साथ शुरू हुई थी। इस मामले के केंद्र में प्रमुख जर्मन कलाकारों के नौ गीतों के बोल हैं, जिनमें हेलेन फिशर का "एटमलोस", हर्बर्ट ग्रोनमेयर का "मैनर", रीनहार्ड मे का "उबर डेन वोल्केन" और रॉल्फ ज़ुकोवस्की का "इन डेर वेइहनाच्ट्सबेकेरेई" शामिल हैं। GEMA, जो जर्मनी में लगभग 1,00,000 संगीतकारों का प्रतिनिधित्व करता है, यह प्रदर्शित करने में सक्षम था कि ChatGPT ने सरल प्रश्नों के उत्तर में इन बोलों को हूबहू या लगभग हूबहू प्रस्तुत किया। इस निष्कर्ष को इस बात का प्रमाण माना गया कि बोलों का उपयोग केवल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं किया गया था, बल्कि उन्हें सिस्टम के भीतर इस तरह संग्रहीत या याद किया गया था कि वे निरंतर पुनरुत्पादन का एक रूप थे।

कार्यवाही का कानूनी केंद्र टेक्स्ट और डेटा माइनिंग पर यूरोपीय संघ के निर्देश की व्याख्या के इर्द-गिर्द घूमता है, जिसे 2021 में जर्मन कानून में शामिल कर लिया गया था। कॉपीराइट अधिनियम की धारा 44बी आम तौर पर कार्यों के स्वचालित विश्लेषण की अनुमति देती है, बशर्ते वे कानूनी रूप से सुलभ हों। इस सीमा का उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में नवाचार को बढ़ावा देना था, बिना डेवलपर्स को प्रत्येक व्यक्तिगत डेटा सेट के लिए लाइसेंस प्राप्त करने की आवश्यकता के। हालाँकि, इस धारा के तीसरे पैराग्राफ में यह प्रावधान है कि अधिकार धारक इस तरह के उपयोग पर आपत्ति कर सकते हैं। ऑनलाइन उपलब्ध कार्यों के लिए, यह आपत्ति मशीन-पठनीय रूप में की जानी चाहिए। GEMA ने ऐसी ही एक आपत्ति की थी, जिसकी वैधता को OpenAI ने चुनौती दी थी।

कानूनी जटिलता मॉडल के प्रशिक्षण और उसके बाद के उपयोग के बीच अंतर करने में निहित है। सितंबर 2024 में, तस्वीरों से संबंधित एक मामले में, हैम्बर्ग क्षेत्रीय न्यायालय ने फैसला सुनाया कि कुछ शर्तों के तहत प्रशिक्षण डेटासेट बनाना अनुमेय हो सकता है, जबकि म्यूनिख न्यायालय ने चैटजीपीटी द्वारा पाठ के आउटपुट पर ध्यान केंद्रित किया। ओपनएआई ने तर्क दिया कि मॉडल डेटा संग्रहीत नहीं करता है, बल्कि केवल वही दर्शाता है जो उसने पूरे प्रशिक्षण डेटासेट से सीखा है। आउटपुट एक अनुक्रमिक-विश्लेषणात्मक, पुनरावृत्त-संभाव्य संश्लेषण के माध्यम से उत्पन्न होता है, संग्रहीत सामग्री को पुनः प्राप्त करके नहीं। दूसरी ओर, जीईएमए ने तकनीकी अध्ययनों का हवाला दिया जो दर्शाते हैं कि बड़े भाषा मॉडल वास्तव में प्रशिक्षण डेटा को याद रख सकते हैं, खासकर यदि यह डेटासेट में बार-बार आता है।

न्यायाधीश एल्के श्वागर ने सितंबर 2025 में मौखिक सुनवाई के दौरान पहले ही संकेत दे दिया था कि वह लगभग सभी प्रमुख बिंदुओं पर GEMA के तर्कों का पालन करने के लिए इच्छुक हैं। अब घोषित निर्णय इस आकलन की पुष्टि करता है और यह स्थापित करता है कि संरक्षित कार्यों के साथ प्रशिक्षण और चैटबॉट द्वारा उनका पुनरुत्पादन, दोनों ही कॉपीराइट का उल्लंघन करते हैं। इस निर्णय का कोई तत्काल बाध्यकारी कानूनी परिणाम नहीं है, क्योंकि अपील की उम्मीद है। हालाँकि, यह एक स्पष्ट संकेत देता है: यूरोप में, यदि AI प्रदाता कॉपीराइट किए गए कार्यों का उपयोग करना चाहते हैं, तो उन्हें लाइसेंस प्राप्त करना होगा।

डिजिटल विनियोग का आर्थिक तर्क

म्यूनिख के फैसले के निहितार्थों को समझने के लिए, उन आर्थिक तंत्रों को समझना ज़रूरी है जिन्होंने एआई दिग्गजों के उदय को संभव बनाया है। ओपनएआई एक ऐसे आर्थिक ढाँचे के अंतर्गत काम करता है जिसे अर्थशास्त्री फिलिप स्टाब ने प्लेटफ़ॉर्म पूंजीवाद कहा है। शास्त्रीय औद्योगिक पूंजीवाद के विपरीत, जहाँ मूल्य सृजन मुख्यतः भौतिक वस्तुओं के रूपांतरण के माध्यम से होता है, प्लेटफ़ॉर्म अर्थव्यवस्था डेटा प्रवाह और पहुँच अधिकारों के नियंत्रण पर आधारित है। ओपनएआई जैसे प्लेटफ़ॉर्म मालिकाना बाज़ार बनाते हैं; वे स्वयं बाज़ार हैं। उनकी शक्ति वस्तुओं के उत्पादन पर नहीं, बल्कि उन संसाधनों के पूंजीकरण पर आधारित है जो वास्तव में दुर्लभ नहीं हैं।

चैटजीपीटी के मामले में, यह प्रचुर संसाधन इंटरनेट पर मुफ़्त में उपलब्ध सांस्कृतिक और सूचनात्मक सामग्री है। वेब क्रॉलिंग और सार्वजनिक रूप से सुलभ सामग्री के व्यवस्थित निष्कर्षण के माध्यम से, ओपनएआई और इसी तरह की कंपनियों ने इतने बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण डेटासेट एकत्र किए हैं जो किसी भी ऐतिहासिक समझ से परे हैं। जीपीटी-3 मॉडल को लगभग 560 गीगाबाइट टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें खरबों शब्द शामिल थे। यह डेटा प्राप्त करना काफी हद तक मुफ़्त था, क्योंकि सामग्री ऑनलाइन आसानी से उपलब्ध थी। हालाँकि, बाद की प्रक्रिया में भारी निवेश की आवश्यकता होती है: जीपीटी-4 के लिए प्रशिक्षण लागत 78 से 100 मिलियन अमेरिकी डॉलर के बीच अनुमानित है, जबकि जेमिनी अल्ट्रा जैसे नए मॉडलों पर 191 मिलियन अमेरिकी डॉलर तक की प्रशिक्षण लागत आने की उम्मीद है।

लागत में यह अंतर चौंकाने वाला है। प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए आवश्यक मानव श्रम का भुगतान लगभग नहीं किया जाता, लेकिन कंप्यूटिंग शक्ति, हार्डवेयर और उच्च कुशल तकनीकी कर्मियों में निवेश बढ़ता जाता है। टोरंटो विश्वविद्यालय और चैपल हिल के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक अध्ययन में यह गणना की गई कि यदि प्रशिक्षण डेटा में निहित मानव श्रम का उचित भुगतान किया जाए तो इसकी लागत कितनी होगी। अत्यंत रूढ़िवादी मान्यताओं के तहत भी, डेटा निर्माण की काल्पनिक लागत वास्तविक प्रशिक्षण लागत से दस से हज़ार गुना तक अधिक होती है। इस प्रकार, GPT-4 के लिए, उपयोग किए गए डेटा का मूल्य 30 अरब अमेरिकी डॉलर से अधिक होगा; नए मॉडलों के लिए, यह काफ़ी अधिक हो सकता है। ये आँकड़े मूल्य परिवर्तन की सीमा को दर्शाते हैं: मानवता का सारा रचनात्मक और सूचनात्मक श्रम उन व्यावसायिक मॉडलों के लिए मुफ़्त इनपुट में बदल रहा है जिनका लाभ कुछ ही निगमों के हाथों में केंद्रित रहता है।

एआई कंपनियों का यह तर्क कि उनके मॉडल केवल डेटा से सीखते हैं और उसकी प्रतिलिपियाँ नहीं बनाते, इस आर्थिक वास्तविकता को अस्पष्ट करता है। तकनीकी रूप से यह मान भी लें कि एक प्रशिक्षित मॉडल सटीक प्रतिलिपियाँ संग्रहीत नहीं करता, तो भी तथ्य यही है कि ये मॉडल लाखों लेखकों के रचनात्मक योगदान के बिना काम नहीं कर सकते। एक तंत्रिका नेटवर्क के पैरामीटर इन कार्यों के प्रसंस्करण का आसुत परिणाम हैं। वे मानवीय रचनात्मकता से निकाले गए मूल्य का प्रतिनिधित्व करते हैं। इस दृष्टि से, यह एक प्रकार का विनियोग है जो तकनीकी रूप से मध्यस्थता के बावजूद, आर्थिक रूप से पारंपरिक अधिग्रहण जैसा है।

तकनीकी और आर्थिक समस्या के रूप में याद रखना

याद रखने की अवधारणा से जुड़ी तकनीकी बहस इसके कानूनी और आर्थिक मूल्यांकन का केंद्रबिंदु है। शोध से पता चला है कि बड़े भाषा मॉडल वास्तव में प्रशिक्षण डेटा को शब्दशः पुन: प्रस्तुत करने में सक्षम हैं, खासकर जब कुछ खास संकेत तकनीकों का इस्तेमाल किया जाता है। गूगल डीपमाइंड और अन्य संस्थानों द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चला है कि चैटजीपीटी ने एक साधारण तरकीब का इस्तेमाल करके, जिसमें मॉडल को एक शब्द दोहराने के लिए कहा गया था, अचानक कई मेगाबाइट प्रशिक्षण डेटा आउटपुट कर दिया, जबकि मॉडल को इसे रोकने के लिए डिज़ाइन किया गया था। शोधकर्ताओं ने लगभग दो सौ अमेरिकी डॉलर की लागत से कई मेगाबाइट याद की गई सामग्री निकाली, जिसमें व्यक्तिगत जानकारी, कॉपीराइट वाले टेक्स्ट और अन्य संवेदनशील डेटा शामिल थे।

ये निष्कर्ष ओपनएआई के इस दावे का खंडन करते हैं कि मॉडल डेटा संग्रहीत नहीं करता। स्मरणशक्ति विशेष रूप से तब होती है जब प्रशिक्षण डेटासेट में कुछ पाठ क्रम बार-बार दिखाई देते हैं। अनगिनत वेबसाइटों पर दोहराए गए लोकप्रिय गीतों के बोल व्यावहारिक रूप से इस प्रभाव के लिए पूर्वनिर्धारित होते हैं। मॉडल न केवल अमूर्त भाषा पैटर्न सीखता है, बल्कि ठोस क्रम भी सीखता है जिन्हें वह संबंधित इनपुट दिए जाने पर पुनः प्राप्त कर सकता है। इस प्रकार सीखे गए पैटर्न और संग्रहीत डेटा के बीच का अंतर धुंधला हो जाता है। कानूनी दृष्टिकोण से, महत्वपूर्ण बात यह है कि कॉपीराइट की गई सामग्री आउटपुट हो रही है, चाहे वह आउटपुट तकनीकी रूप से किसी भी प्रकार से उत्पन्न हो।

आर्थिक दृष्टिकोण से, स्मरण का अर्थ है कि मूल पाठ द्वारा सृजित मूल्य सीधे मॉडल में स्थानांतरित हो जाता है। चैटजीपीटी उपयोगकर्ताओं को जीईएमए वेबसाइट या अन्य लाइसेंस प्राप्त स्रोतों पर जाने की आवश्यकता के बिना ही गीतों के बोल प्रदान कर सकता है। यह एक प्रत्यक्ष प्रतिस्थापन है जो अधिकार धारकों को संभावित राजस्व से वंचित करता है। जहाँ गूगल जैसे सर्च इंजन उपयोगकर्ताओं को मूल स्रोतों पर पुनर्निर्देशित करते हैं, जिससे मुद्रीकृत ट्रैफ़िक उत्पन्न होता है, वहीं चैटजीपीटी इस मूल्य श्रृंखला को समाप्त कर देता है। उपयोगकर्ता को जानकारी सीधे मॉडल से प्राप्त होती है, जिससे कॉपीराइट धारक खाली हाथ रह जाता है। इस प्रकार का विमध्यस्थीकरण कई प्लेटफ़ॉर्म व्यवसाय मॉडलों की एक मुख्य विशेषता है, लेकिन यहाँ यह एक नए स्तर पर पहुँच जाता है क्योंकि यह सीधे रचनात्मक प्रक्रिया को प्रभावित करता है।

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सौदेबाजी की शक्ति की विषमताएँ

GEMA और OpenAI के बीच विवाद तकनीकी क्षेत्र और रचनात्मक उद्योगों के बीच एक बुनियादी शक्ति असंतुलन में निहित है। OpenAI के पास लगभग असीमित वित्तीय संसाधन हैं: अकेले 2025 में, कंपनी लगभग आठ अरब अमेरिकी डॉलर के व्यय की योजना बना रही है, और 2030 तक, बुनियादी ढाँचे, प्रशिक्षण और कर्मियों में संचयी निवेश लगभग 100 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुँचने की उम्मीद है। ये धन Microsoft, SoftBank और अन्य पूंजी प्रदाताओं जैसे निवेशकों से आता है, जो 2030 तक राजस्व में पचास गुना वृद्धि की उम्मीद करते हैं। म्यूनिख में अदालती सुनवाई में, सात वकीलों और दो कानूनी सलाहकारों ने OpenAI का प्रतिनिधित्व किया—एक ऐसी कानूनी शक्ति जो बड़ी संग्रह समितियों के संसाधनों से भी कहीं अधिक है।

दूसरी ओर रचनात्मक पेशेवर हैं जिनकी आय स्ट्रीमिंग अर्थव्यवस्था के कारण पहले से ही काफी दबाव में है। जर्मनी में संगीत स्ट्रीमिंग पर किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि 68 प्रतिशत कलाकार अपनी स्ट्रीम की गई कृतियों से सालाना एक यूरो से भी कम कमाते हैं। राजस्व अत्यधिक केंद्रित है: 75 प्रतिशत कमाई केवल 0.1 प्रतिशत कलाकारों के पास जाती है। स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म का व्यावसायिक मॉडल, जिसमें कलाकारों को वास्तविक स्ट्रीम के लिए नहीं, बल्कि कुल स्ट्रीम में उनके हिस्से के आधार पर भुगतान किया जाता है, छोटे और मध्यम आकार के कलाकारों को व्यवस्थित रूप से नुकसान पहुँचाता है। इस पहले से ही अनिश्चित स्थिति में, जनरेटिव एआई अब अतिक्रमण कर रहा है, और उन बाज़ारों पर भी कब्ज़ा करने की धमकी दे रहा है जहाँ पहले इंसानों का कब्ज़ा था।

रचनात्मक उद्योगों की सौदेबाजी की शक्ति संरचनात्मक रूप से सीमित होती है। औद्योगिक उत्पादन के विपरीत, जहाँ यूनियनें और सामूहिक सौदेबाजी समझौते एक हद तक संतुलन प्रदान करते हैं, सांस्कृतिक क्षेत्र में तुलनीय तंत्रों का अभाव है। GEMA जैसी संग्रहण संस्थाएँ एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, लेकिन वे मौजूदा अधिकारों को लागू करने पर निर्भर करती हैं। हालाँकि, जब कानूनी स्थिति स्पष्ट नहीं होती है और अदालतें वर्षों बाद ही स्पष्टीकरण देती हैं, तो एक वास्तविक स्थिति उत्पन्न होती है जिसमें तकनीकी विकास ऐसे तथ्य गढ़ता है जिनका कानूनी रूप से समाधान करना लगभग असंभव होता है। म्यूनिख के फैसले को कानूनी रूप से बाध्यकारी बनने में कई साल लग सकते हैं। इस दौरान, ChatGPT का उपयोग करोड़ों लोग करते रहेंगे, OpenAI अपनी बाज़ार स्थिति का विस्तार करेगा, और AI-जनित सामग्री की स्वीकार्यता बढ़ेगी।

यह विषमता राजनीतिक क्षेत्र में भी स्पष्ट है। बड़ी तकनीकी कंपनियाँ लॉबिंग, स्थानांतरण के खतरे और इस कथन के माध्यम से राजनीतिक निर्णय लेने की प्रक्रियाओं पर काफ़ी प्रभाव डालती हैं कि विनियमन नवाचार को बाधित करता है। हालाँकि यूरोपीय संघ का एआई विनियमन, जो अगस्त 2025 में आंशिक रूप से लागू हुआ, सामान्य प्रयोजन वाले एआई मॉडल प्रदाताओं को उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रशिक्षण डेटा के बारे में अधिक पारदर्शी होने के लिए बाध्य करता है, इन आवश्यकताओं का ठोस कार्यान्वयन गहन बातचीत का विषय बना हुआ है, जिसमें उद्योग व्यापकतम संभव छूट और संक्रमणकालीन अवधि सुनिश्चित करने का प्रयास कर रहा है।

एक प्रति-मॉडल के रूप में GEMA लाइसेंसिंग मॉडल

व्यवस्थित भुगतान न करने की समस्या के समाधान के लिए, GEMA सितंबर 2024 में जनरेटिव AI के लिए लाइसेंसिंग मॉडल पेश करने वाली दुनिया की पहली संग्रहकर्ता संस्था बन गई। इस दो-स्तंभ मॉडल का उद्देश्य उन दोनों बिंदुओं पर मूल्य प्राप्त करना है जहाँ यह उत्पन्न होता है: मॉडलों के प्रशिक्षण के दौरान और उत्पन्न सामग्री के उपयोग के दौरान। पहला स्तंभ AI प्रणालियों के प्रदाताओं पर केंद्रित है और मॉडल द्वारा उत्पन्न कुल शुद्ध राजस्व का 30 प्रतिशत हिस्सा प्रदान करता है। इसमें सदस्यता शुल्क, लाइसेंस शुल्क और अन्य आय शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, उत्पन्न सामग्री की मात्रा के आधार पर एक न्यूनतम शुल्क लागू होगा, जिसमें ऐसे मॉडल शामिल होंगे जो कम प्रत्यक्ष राजस्व उत्पन्न करते हैं लेकिन फिर भी व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं।

दूसरा स्तंभ एआई-जनित संगीत सामग्री के बाद के उपयोग से संबंधित है। उदाहरण के लिए, यदि किसी एआई उपकरण से निर्मित गीत का उपयोग स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म पर, विज्ञापनों में, या पृष्ठभूमि संगीत के रूप में किया जाता है, तो रॉयल्टी प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए गए मूल कार्यों के रचनाकारों को भी मिलनी चाहिए। यह मॉडल मानता है कि मूल्य श्रृंखला प्रशिक्षण के साथ समाप्त नहीं होती है, बल्कि उत्पन्न सामग्री का व्यावसायिक रूप से शोषण किया जाता है और वह मानव-निर्मित संगीत के साथ प्रतिस्पर्धा करती है।

अनुरोधित योगदान के स्तर के लिए GEMA का तर्क उल्लेखनीय है। उनका तर्क है कि सृजनात्मक AI उद्देश्यों के लिए मूल कृतियों का उपयोग, कल्पना की जा सकने वाली सबसे गहन उपयोग प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करता है। एकल पुनरुत्पादन या प्रदर्शन के विपरीत, जहाँ कृति अपनी पहचान बनाए रखती है, AI उसे नई सामग्री उत्पन्न करने के लिए कच्चे माल में बदल देता है जो मूल को प्रतिस्थापित या विस्थापित कर सकती है। लेखकों का रचनात्मक कार्य AI प्रदाताओं की संपूर्ण आर्थिक सफलता का अनिवार्य आधार बनता है। इस पृष्ठभूमि में, 30 प्रतिशत का योगदान अत्यधिक नहीं लगता, बल्कि अतिरिक्त मूल्य का उचित हिस्सा प्राप्त करने का एक प्रयास है।

इस मॉडल के आलोचक, मुख्यतः प्रौद्योगिकी क्षेत्र से, नवाचार के दम घोंटने की चेतावनी देते हैं। उनका तर्क है कि लाइसेंसिंग लागत नए एआई अनुप्रयोगों के विकास में बाधा डाल सकती है और यूरोप को अंतर्राष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा में पीछे धकेल सकती है। हालाँकि, यह तर्क इस तथ्य की अनदेखी करता है कि नवाचार दूसरों के काम को मुफ्त में हथियाने का पर्याय नहीं है। यहाँ तक कि दवा उद्योग में भी, जहाँ अनुसंधान और विकास बेहद महँगा है, तर्क यह नहीं है कि इसलिए पेटेंट प्राप्त पदार्थों का उपयोग करने की स्वतंत्रता होनी चाहिए। असली सवाल यह है कि तकनीकी प्रगति की लागत और लाभ कैसे वितरित किए जाते हैं और क्या ऐसी आर्थिक व्यवस्था स्वीकार्य है जिसमें कुछ निगम भारी मुनाफा कमाते हैं जबकि वे रचनात्मक व्यक्ति जिनके काम पर सब कुछ निर्भर करता है, व्यवस्थित रूप से खाली हाथ रह जाते हैं।

अंतर्राष्ट्रीय आयाम और तुलनीय संघर्ष

म्यूनिख मामला कोई अकेली घटना नहीं है, बल्कि एक वैश्विक विवाद का हिस्सा है। अमेरिका में, कई लेखक संघों, प्रकाशकों और मीडिया कंपनियों ने ओपनएआई और अन्य एआई प्रदाताओं के खिलाफ मुकदमे दायर किए हैं। न्यूयॉर्क टाइम्स ने दिसंबर 2023 में ओपनएआई और माइक्रोसॉफ्ट पर मुकदमा दायर किया, जिसमें कंपनियों पर बिना अनुमति के प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए लाखों लेखों का उपयोग करने का आरोप लगाया गया। अन्य मामले पुस्तकों, वैज्ञानिक प्रकाशनों और प्रोग्राम कोड के उपयोग से संबंधित हैं। फरवरी 2025 में, एक अमेरिकी संघीय अदालत ने पहली बार फैसला सुनाया कि एआई को प्रशिक्षित करने के लिए कॉपीराइट डेटा का उपयोग करना कॉपीराइट उल्लंघन माना जा सकता है, भले ही डेवलपर को उस विशिष्ट उल्लंघन के बारे में पता न हो।

यूरोप में, बुडापेस्ट जिला न्यायालय ने गूगल जेमिनी द्वारा कॉपीराइट सामग्री के उपयोग से संबंधित प्रश्नों को यूरोपीय न्यायालय (ईसीजे) को भेज दिया है। यह मामला एक नियोजित डॉल्फिन एक्वेरियम के बारे में एक लेख से संबंधित है, जिसे चैटबॉट ने लगभग हूबहू पुनरुत्पादित किया था। हंगरी का यह मुकदमा कॉपीराइट और प्रेस प्रकाशकों के संबंधित अधिकारों, दोनों से संबंधित है। ईसीजे को यह स्पष्ट करना होगा कि क्या चैटबॉट द्वारा सामग्री का पुनरुत्पादन यूरोपीय संघ के कानून के अंतर्गत पुनरुत्पादन और जनता के लिए उपलब्ध कराना माना जाता है, और यह तथ्य कि मॉडल संभाव्य पूर्वानुमानों पर आधारित हैं, क्या भूमिका निभाता है। यह रेफरल जनरेटिव एआई के विषय पर अपनी तरह का पहला मामला है और पूरे यूरोपीय संघ के लिए एक मिसाल कायम करेगा।

अंतर्राष्ट्रीय आयाम दर्शाता है कि यह एक प्रणालीगत संघर्ष है जिसका समाधान अलग-अलग राष्ट्रीय निर्णयों से नहीं हो सकता। एआई मॉडल वैश्विक स्तर पर प्रशिक्षित होते हैं, प्रशिक्षण डेटा दुनिया भर से आता है, और उनका उपयोग सीमा पार होता है। एक खंडित कानूनी ढाँचा जिसमें प्रत्येक देश अपने मानक स्वयं निर्धारित करता है, काफी अनिश्चितता पैदा करेगा। साथ ही, यह जोखिम भी है कि बड़े प्लेटफ़ॉर्म अपनी गतिविधियों को ऐसे क्षेत्राधिकारों में स्थानांतरित करके नियामक मध्यस्थता में संलग्न हो जाएँगे जहाँ कॉपीराइट प्रवर्तन सबसे कमज़ोर है। GEMA ने जानबूझकर म्यूनिख में अपना मुकदमा दायर करने का विकल्प चुना क्योंकि उसके पास कॉपीराइट कानून में विशेषज्ञता वाला एक चैंबर है, जिससे विशेषज्ञ निर्णय की संभावना बढ़ जाती है।

भविष्य के परिदृश्य और प्रणालीगत निर्णय

म्यूनिख का फैसला इस विवाद में अंतिम फैसला नहीं होगा। दोनों पक्षों ने पहले ही घोषणा कर दी है कि अगर मामला अपील में जाता है तो उन्हें उम्मीद है कि इसे यूरोपीय न्यायालय में भेजा जाएगा। केवल यूरोपीय स्तर पर एक बुनियादी फैसला ही एआई द्वारा कॉपीराइट किए गए कार्यों के उपयोग से उत्पन्न होने वाले कई खुले कानूनी प्रश्नों को स्पष्ट कर सकता है। इसके केंद्र में निम्नलिखित प्रश्न हैं: क्या एआई मॉडल का प्रशिक्षण टेक्स्ट और डेटा माइनिंग अपवाद के अंतर्गत आता है, या क्या यह एक ऐसा उपयोग है जिसके लिए लाइसेंस की आवश्यकता होती है? क्या चैटबॉट द्वारा सामग्री का आउटपुट एक स्वतंत्र कॉपीराइट उल्लंघन है? तकनीकी और कानूनी दृष्टिकोण से डेटा के स्मरण का मूल्यांकन कैसे किया जाना चाहिए? और अधिकारों के प्रभावी आरक्षण के लिए किन आवश्यकताओं को पूरा किया जाना चाहिए?

इन सवालों के जवाब एआई उद्योग के व्यावसायिक मॉडल को मौलिक रूप से प्रभावित करेंगे। अगर अदालतें लाइसेंस की अनिवार्यता पर सहमत होती हैं, तो कंपनियों को या तो उपयोग के अधिकार हासिल करने के लिए पर्याप्त धनराशि जुटानी होगी या लाइसेंस प्राप्त या सिंथेटिक डेटा का उपयोग करके अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करना होगा। दोनों ही विकल्पों से लागत में उल्लेखनीय वृद्धि होगी और बाजार संरचना में बदलाव आ सकता है। बड़े निगमों के वित्तीय संसाधनों के अभाव में छोटे प्रदाताओं को बाजार से बाहर कर दिया जा सकता है, जिससे उनका संकेन्द्रण और भी बढ़ सकता है। दूसरी ओर, कानूनी रूप से सुरक्षित लाइसेंसिंग से नए व्यावसायिक अवसर भी खुलेंगे, उदाहरण के लिए, संग्रह समितियों, डेटाबेस प्रदाताओं और सामग्री दलालों के लिए जो अधिकार धारकों और एआई डेवलपर्स के बीच मध्यस्थ के रूप में कार्य करते हैं।

एक वैकल्पिक परिदृश्य में नीति निर्माताओं को ऐसे नियामक समाधान खोजने होंगे जो नवाचार को बढ़ावा देने और कॉपीराइट की सुरक्षा के बीच संतुलन बनाए रखें। यूरोपीय संघ के एआई विनियमन में पहले से ही एआई प्रदाताओं पर पारदर्शिता संबंधी दायित्व लागू हैं, जिन्हें यह बताना होगा कि उन्होंने प्रशिक्षण के लिए किस डेटा का उपयोग किया। अगला कदम एक कानूनी रूप से अनिवार्य पारिश्रमिक प्रणाली हो सकती है, जहाँ एआई प्रदाता एक निश्चित शुल्क का भुगतान करते हैं जो फिर एक पूर्व निर्धारित सूत्र के अनुसार अधिकार धारकों में वितरित किया जाता है। यह मॉडल नौकरशाही को कम करेगा और प्रशिक्षण डेटा के व्यापक उपयोग को सक्षम करेगा, बिना किसी मामले-दर-मामला आधार पर लाइसेंस पर बातचीत किए। हालाँकि, इस तरह के शुल्क की राशि और वितरण तंत्र राजनीतिक रूप से अत्यधिक विवादास्पद होंगे।

तीसरा परिदृश्य नई सामूहिक सौदेबाजी संरचनाओं का उदय है। श्रमिकों के संघों की तरह, रचनाकारों के संघ भी बन सकते हैं, जिससे उन्हें प्लेटफ़ॉर्म पर अधिक प्रभाव मिलेगा। इस दिशा में कुछ पहल पहले से ही मौजूद हैं, जैसे कि सामग्री की उत्पत्ति और प्रामाणिकता के लिए गठबंधन, जो सामग्री के लेबलिंग की वकालत करता है, या ऐसे ऑप्ट-आउट मानक विकसित करने की परियोजनाएँ जो अधिकार धारकों के लिए अपने कार्यों को प्रशिक्षण से बाहर करना आसान बनाते हैं। हालाँकि, ऐसी पहलों की प्रभावशीलता कानून और न्यायशास्त्र के समर्थन पर निर्भर करती है।

रचनात्मक पूंजीवाद का पुनर्मूल्यांकन

म्यूनिख क्षेत्रीय न्यायालय का फैसला केवल नौ गीतों के बोलों पर आधारित एक कानूनी निर्णय से कहीं अधिक है। यह एक आवश्यक सामाजिक बहस की शुरुआत है कि डिजिटल परिवर्तन के लाभों का हकदार कौन है और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में मूल्य सृजन किन सिद्धांतों के अनुसार आयोजित किया जाना चाहिए। हाल के वर्षों में, प्रौद्योगिकी कंपनियों ने एक ऐसी वास्तविकता का निर्माण किया है जिसमें रचनात्मक कार्यों का मुक्त विनियोजन विशाल व्यावसायिक मॉडलों का आधार बन गया है। यह प्रथा तब तक जारी रह सकती है जब तक कानूनी स्थिति अस्पष्ट बनी रहे और प्रभावित रचनात्मक पेशेवरों के पास निवारण के प्रभावी साधन न हों।

म्यूनिख का फैसला इस स्थिति को बदल देता है। यह स्थापित करता है कि मानवीय रचनात्मकता की रक्षा के लिए बनाया गया मौजूदा कानूनी ढाँचा, एआई के युग में भी मान्य है। प्रौद्योगिकी कंपनियों का यह तर्क कि उनके मॉडल केवल सीखते हैं और उनकी नकल नहीं बनाते, वास्तविक आर्थिक वास्तविकताओं को छिपाने वाला एक धुआँधार पर्दा माना जाता है। सवाल यह नहीं है कि क्या एआई तकनीकी रूप से याद रखता है, बल्कि यह है कि क्या प्रशिक्षण के लिए दूसरों के कार्यों का उपयोग और उसके बाद इन कार्यों के आउटपुट से प्लेटफ़ॉर्म के पक्ष में मूल्य में बदलाव होता है और कॉपीराइट धारकों की कीमत पर। उत्तर स्पष्ट है।

आने वाले वर्ष यह दर्शाएँगे कि क्या यह निर्णय सत्ता के गतिशील संतुलन की शुरुआत है या यह एक प्रतीकात्मक जीत बनकर रह जाएगी जो वास्तविक विकास को रोक नहीं पाएगी। डिजिटलीकरण का इतिहास ऐसे उदाहरणों से भरा पड़ा है जहाँ अदालतों ने ऐसे अधिकार स्थापित किए जो तब व्यावहारिक रूप से लागू नहीं हो पाए क्योंकि तकनीकी और आर्थिक गतिशीलता कानून से ज़्यादा महत्वपूर्ण थी। महत्वपूर्ण बात यह है कि नीति निर्माताओं में स्पष्ट ढाँचे बनाने का साहस होगा जो नवाचार को बाधित किए बिना रचनात्मक पेशेवरों की निष्पक्ष भागीदारी सुनिश्चित करें। यह कोई आसान काम नहीं है, लेकिन अगर हम सांस्कृतिक उत्पादन को केवल कुछ निगमों की आर्थिक अनिवार्यताओं के अधीन होने से रोकना चाहते हैं तो यह आवश्यक है।

लंबे ऐतिहासिक परिप्रेक्ष्य में, म्यूनिख का फैसला कॉमन्स के विनियोग से जुड़ी अन्य बहसों की एक श्रृंखला का हिस्सा है। बाजार अर्थव्यवस्था में परिवर्तन के दौरान कॉमन्स की घेराबंदी या नवउदारवाद के तहत सार्वजनिक वस्तुओं के निजीकरण की तरह, यहाँ भी केंद्रीय प्रश्न यह है कि क्या जनता का है और क्या निजी उद्यम द्वारा विनियोग किया जा सकता है। लाखों कृतियों में सन्निहित मानवता की रचनात्मकता एक सामूहिक भलाई है। यह प्रश्न कि क्या कुछ निगमों को इस भलाई को विशिष्ट व्यावसायिक मॉडलों में निःशुल्क स्थानांतरित करने की अनुमति दी जानी चाहिए, हमारी आर्थिक व्यवस्था के मूल को छूता है। म्यूनिख का फैसला एक ऐसे उत्तर की ओर एक कदम है जो रचनाकारों के अधिकारों को गंभीरता से लेता है। यह कदम पर्याप्त होगा या नहीं, यह देखना बाकी है।

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