Штучний інтелект у суді: GEMA виграла вирок у Мюнхені в історичному судовому процесі проти ChatGPT від OpenAI

Більше, ніж просто дізналися: Чому «пам'ять» ChatGPT тепер стає проблемою для OpenAI

Німецький суд виніс вердикт, відгуки якого лунають від креативних студій по всій Європі до виконавчих кабінетів Кремнієвої долини: у знаковій справі GEMA проти OpenAI Мюнхенський регіональний суд постановив, що ChatGPT порушує авторські права німецьких музикантів. У центрі розгляду були тексти дев'яти знакових німецьких пісень, від "Atemlos" Хелене Фішер до "Über den Wolken" Райнхарда Мея, які чат-бот міг дослівно відтворити на запит. Це рішення — набагато більше, ніж юридична перемога для приблизно 100 000 митців, яких представляє GEMA; це гучна перемога в боротьбі за гідність і цінність творчої праці в епоху штучного інтелекту.

Цей конфлікт викриває економічну логіку нової цифрової експропріації: з одного боку, компанії зі штучним інтелектом, такі як OpenAI, які, з оцінками в сотні мільярдів доларів та швидкозростаючими доходами, створюють гігантську цінність. Їхня бізнес-модель значною мірою базується на сировині, за яку вони ще не заплатили: колективних знаннях та творчості людства, які вони використовують як навчальні дані. З іншого боку, знаходяться художники, музиканти та автори, які бояться масових втрат доходів та засобів до існування через контент, створений штучним інтелектом.

Мюнхенське рішення ставить у центр уваги ключове технічне та юридичне питання: що саме відбувається в «мозку» штучного інтелекту? Хоча OpenAI стверджує, що його моделі вивчають лише абстрактні закономірності, суд доводить існування так званого «запам’ятовування» — здатності штучного інтелекту точно зберігати та відтворювати твори, захищені авторським правом. Це підриває аргументи технологічних гігантів і відкриває шлях до фундаментального перегляду правил гри. Таким чином, Мюнхенське рішення знаменує собою початок глобальних дебатів, які визначать, чи буде людська творчість продовжувати справедливо винагороджуватися в майбутньому, чи буде зведена до безкоштовного палива для наступної промислової революції.

Боротьба за інтелектуальну власність в епоху штучного інтелекту

Коли алгоритми стають безбілетниками: Економічна експропріація креативних індустрій через генеративні системи штучного інтелекту

Рішення, винесене Регіональним судом Мюнхена 11 листопада 2025 року у справі GEMA проти OpenAI, знаменує собою поворотний момент у дебатах щодо економічної експлуатації творчої праці в цифрову епоху. Рішення на користь товариства колективного управління встановлює, що оператор ChatGPT порушив авторські права, використовуючи дев'ять відомих німецьких текстів пісень. Це вперше в Європі, коли найвищий суд підтвердив те, що митці та правовласники стверджували роками: багатомільярдні технологічні компанії Кремнієвої долини систематично привласнюють творчу роботу, не компенсуючи тим, чия праця є основою їхніх бізнес-моделей. Однак це рішення — набагато більше, ніж просто окреме юридичне рішення. Воно розкриває фундаментальну суперечність в економічній системі, в якій цифрове привласнення людської творчості стало основним механізмом нових стратегій накопичення.

Економічні аспекти цього конфлікту є значними. OpenAI, який вже приніс 3,7 мільярда доларів доходу у 2024 році та прогнозує річний дохід у 13 мільярдів доларів на 2025 рік, будує свій успіх на вільному використанні мільйонів творів, захищених авторським правом. Ці твори використовувалися без дозволу чи компенсації для навчання мовної моделі, яку зараз щотижня використовують понад 700 мільйонів людей. Оцінка компанії досягла астрономічних 500 мільярдів доларів у жовтні 2025 року. Це величезне створення вартості різко контрастує зі зростаючим тиском на творчих професіоналів: дослідження прогнозують втрати доходів до 27 відсотків для музикантів через контент, створений штучним інтелектом, тоді як індустрія дубляжу стикається зі збитками до 56 відсотків. Економічний успіх компаній, що займаються штучним інтелектом, безпосередньо корелює з очікуваним занепадом традиційних творчих професій.

Правовий вододіл та його передумови

Мюнхенське рішення знаменує собою кінець юридичної тяжби, яка розпочалася в листопаді 2024 року з подання позову GEMA (Німецьким товариством виконавських прав). В основі справи лежать дев'ять текстів пісень відомих німецьких виконавців, зокрема «Atemlos» Хелене Фішер, «Männer» Герберта Грьонемайєра, «Über den Wolken» Райнхарда Мея та «In der Weihnachtsbäckerei» Рольфа Цуковського. GEMA, яка представляє близько 100 000 музикантів у Німеччині, змогла продемонструвати, що ChatGPT точно або майже ідентично відтворював ці тексти у відповідь на прості запити. Цей висновок вважався доказом того, що тексти не просто використовувалися для навчання моделі, а зберігалися або запам'ятовувалися в системі таким чином, що забезпечувалося безперервне відтворення.

Правова основа провадження зосереджена на тлумаченні Директиви ЄС про текстовий та дата-майнінг, яка була транспонована до німецького законодавства у 2021 році. Розділ 44b Закону про авторське право загалом дозволяє автоматизований аналіз творів за умови, що вони доступні на законних підставах. Це обмеження мало на меті сприяти інноваціям у сфері штучного інтелекту без необхідності для розробників отримувати ліцензії на кожен окремий набір даних. Однак, третій пункт розділу передбачає, що правовласники можуть заперечувати проти такого використання. Для творів, доступних онлайн, це заперечення має бути зроблене у машинозчитуваній формі. GEMA заявила про таке заперечення, обґрунтованість якого оскаржила OpenAI.

Юридична складність полягає в розмежуванні навчання моделі та її подальшого використання. Хоча у вересні 2024 року Регіональний суд Гамбурга у справі щодо фотографій постановив, що створення навчальних наборів даних може бути дозволено за певних умов, Мюнхенський суд зосередився на виводі текстів ChatGPT. OpenAI стверджував, що модель не зберігає дані, а лише відображає те, що вона дізналася з усього навчального набору даних. Вихідні дані генеруються шляхом послідовно-аналітичного, ітеративно-ймовірнісного синтезу, а не шляхом отримання збереженого контенту. GEMA, з іншого боку, посилалася на технічні дослідження, які показують, що великі мовні моделі дійсно можуть запам'ятовувати навчальні дані, особливо якщо вони часто зустрічаються в наборі даних.

Суддя Ельке Швагер вже зазначила під час усного слухання у вересні 2025 року, що вона схильна дотримуватися аргументів GEMA практично з усіх ключових питань. Оголошений вердикт підтверджує цю оцінку та встановлює, що як навчання з використанням захищених творів, так і їх відтворення чат-ботом порушують авторські права. Рішення не має негайних обов'язкових юридичних наслідків, оскільки очікується апеляція. Однак воно чітко сигналізує: у Європі постачальники штучного інтелекту повинні отримувати ліцензії, якщо вони бажають використовувати твори, захищені авторським правом.

Економічна логіка цифрового привласнення

Щоб зрозуміти наслідки рішення Мюнхена, необхідно зрозуміти економічні механізми, які сприяли розвитку гігантів штучного інтелекту. OpenAI працює в рамках економічної структури, яку економіст Філіп Штааб описав як платформний капіталізм. На відміну від класичного промислового капіталізму, де створення вартості відбувається переважно через трансформацію фізичних товарів, платформна економіка базується на контролі потоків даних та прав доступу. Такі платформи, як OpenAI, створюють власні ринки; вони є самим ринком. Їхня влада базується не на виробництві товарів, а на капіталізації ресурсів, які насправді не є дефіцитними.

У випадку ChatGPT цим рясним ресурсом є вільно доступні культурні та інформаційні матеріали в Інтернеті. Завдяки веб-скануванню та систематичному вилученню загальнодоступного контенту, OpenAI та подібні компанії накопичили навчальні набори даних масштабу, який не піддається жодному історичному розумінню. Модель GPT-3 була навчена приблизно на 560 гігабайтах текстових даних, що охоплюють трильйони слів. Отримання цих даних було здебільшого безкоштовним, оскільки матеріал був легкодоступний в Інтернеті. Однак подальша обробка вимагає величезних інвестицій: витрати на навчання для GPT-4 оцінюються від 78 до понад 100 мільйонів доларів США, тоді як очікується, що новіші моделі, такі як Gemini Ultra, матимуть витрати на навчання до 191 мільйона доларів США.

Ця розбіжність у вартості є показовою. Хоча людська праця, необхідна для створення навчальних даних, залишається практично неоплачуваною, інвестиції спрямовуються в обчислювальну потужність, обладнання та висококваліфікований технічний персонал. Дослідження, проведене дослідниками з Університету Торонто та Чапел-Гілл, підрахувало, скільки коштуватиме справедлива компенсація людської праці, що міститься в навчальних даних. Навіть за дуже консервативних припущень гіпотетичні витрати на створення даних перевищують фактичні витрати на навчання в десять-тисячу разів. Таким чином, для GPT-4 вартість використаних даних становитиме понад 30 мільярдів доларів США; для новіших моделей вона може бути значно вищою. Ці цифри ілюструють масштаби зміни цінностей: вся творча та інформаційна праця людства перетворюється на безкоштовний внесок для бізнес-моделей, прибутки яких залишаються зосередженими в руках кількох корпорацій.

Аргумент компаній, що займаються штучним інтелектом, про те, що їхні моделі просто навчаються на даних і не створюють копій, затьмарює цю економічну реальність. Навіть якщо припустити, технічно, що навчена модель не зберігає точні копії, факт залишається фактом: ці моделі не функціонували б без творчого внеску мільйонів авторів. Параметри нейронної мережі є дистильованим результатом обробки цих робіт. Вони представляють собою витягнуту цінність з людської творчості. У цьому відношенні це форма привласнення, яка, хоча й технологічно опосередкована, економічно нагадує класичну експропріацію.

Запам'ятовування як техніко-економічна проблема

Технічні дебати навколо концепції запам'ятовування є центральними для її юридичної та економічної оцінки. Дослідження показали, що великі мовні моделі дійсно здатні дослівно відтворювати навчальні дані, особливо коли використовуються певні методи підказок. Дослідження, проведене Google DeepMind та іншими установами, показало, що ChatGPT, використовуючи простий трюк, коли моделі пропонували повторити слово, раптово виводив кілька мегабайт навчальних даних, хоча модель була розроблена для запобігання цьому. Дослідники витягли кілька мегабайт запам'ятованого контенту, включаючи особисту інформацію, тексти, захищені авторським правом, та інші конфіденційні дані, вартістю приблизно двісті доларів США.

Ці висновки суперечать твердженню OpenAI про те, що модель не зберігає дані. Запам'ятовування відбувається зокрема, коли певні текстові послідовності дуже часто з'являються в навчальному наборі даних. Тексти популярних пісень, які повторюються на незліченних веб-сайтах, практично призначені для цього ефекту. Модель вивчає не лише абстрактні мовні шаблони, але й конкретні послідовності, які вона може отримати, отримавши відповідні вхідні дані. Таким чином, різниця між вивченими шаблонами та збереженими даними розмивається. З юридичної точки зору, ключовим моментом є те, що виводиться контент, захищений авторським правом, незалежно від того, як цей вихід технічно генерується.

З економічної точки зору, запам'ятовування означає, що цінність, створена оригінальними текстами, безпосередньо переноситься в модель. ChatGPT може надавати користувачам тексти пісень, не вимагаючи від них відвідування веб-сайту GEMA чи інших ліцензованих джерел. Це являє собою пряму заміну, яка позбавляє правовласників потенційного доходу. У той час як пошукові системи, такі як Google, перенаправляють користувачів до оригінальних джерел, тим самим генеруючи трафік, який можна монетизувати, ChatGPT розриває цей ланцюжок створення вартості. Користувач отримує інформацію безпосередньо від моделі, залишаючи правовласника з порожніми руками. Ця форма дезінтермедіації є основною рисою багатьох бізнес-моделей платформ, але тут вона виходить на новий рівень, оскільки безпосередньо впливає на сам творчий процес.

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Асиметрія переговорної сили

Суперечка між GEMA та OpenAI пов'язана з фундаментальним дисбалансом сил між технологічним сектором та креативними індустріями. OpenAI володіє практично необмеженими фінансовими ресурсами: лише у 2025 році компанія планує витрати приблизно у розмірі восьми мільярдів доларів США, а до 2030 року очікується, що сукупні інвестиції в інфраструктуру, навчання та персонал досягнуть майже 100 мільярдів доларів США. Ці кошти надходять від таких інвесторів, як Microsoft, SoftBank та інші постачальники капіталу, які очікують п'ятдесятикратного збільшення доходів до 2030 року. На судовому засіданні в Мюнхені OpenAI представляли сім адвокатів та два юрисконсульти — юридичну силу, яка значно перевищує ресурси навіть великих колективних товариств.

З іншого боку, знаходяться професіонали творчої сфери, чиї доходи вже й так значно скорочуються через стрімінгову економіку. Дослідження стрімінгу музики в Німеччині показують, що 68 відсотків артистів заробляють менше одного євро на рік від своїх стрімованих робіт. Доходи надзвичайно концентровані: 75 відсотків заробітку отримують лише 0,1 відсотка артистів. Бізнес-модель стрімінгових платформ, у якій артистам платять не за фактичні стріми, а за їхню частку від загальної кількості стрімів, систематично ставить у невигідне становище малих та середніх артистів. У цю й без того небезпечну ситуацію зараз вторгається генеративний штучний інтелект, який погрожує зайняти навіть ті ринкові ніші, які раніше займали люди.

Переговорна сила креативних індустрій структурно обмежена. На відміну від промислового виробництва, де профспілки та колективні угоди забезпечують певний баланс, у культурному секторі відсутні аналогічні механізми. Товариства колективного управління, такі як GEMA, відіграють важливу роль, але вони покладаються на забезпечення дотримання існуючих прав. Однак, коли правова ситуація незрозуміла, а суди надають роз'яснення лише через роки, виникає фактична ситуація, коли технологічний розвиток створює факти, які практично неможливо вирішити юридично. Може пройти багато років, перш ніж рішення Мюнхенського суду набуде юридичної сили. Протягом цього часу ChatGPT продовжуватиме використовуватися сотнями мільйонів людей, OpenAI розширить свої позиції на ринку, а прийняття контенту, створеного штучним інтелектом, зростатиме.

Ця асиметрія також очевидна на політичній арені. Великі технологічні компанії мають значний вплив на процеси прийняття політичних рішень через лобіювання, загрозу переміщення та наратив про те, що регулювання придушує інновації. Хоча Регламент Європейського Союзу щодо штучного інтелекту, який частково набув чинності у серпні 2025 року, зобов'язує постачальників моделей штучного інтелекту загального призначення бути більш прозорими щодо навчальних даних, які вони використовують, конкретна реалізація цих вимог залишається предметом інтенсивних переговорів, у яких галузь намагається забезпечити якомога ширші винятки та перехідні періоди.

Модель ліцензування GEMA як контрмодель

У відповідь на систематичну несплату, GEMA стала першим у світі товариством колективного управління, яке запровадило модель ліцензування генеративного штучного інтелекту у вересні 2024 року. Ця двоступенева модель спрямована на отримання цінності в обох точках її виникнення: під час навчання моделей та під час використання згенерованого контенту. Перший стовп спрямований на постачальників систем штучного інтелекту та передбачає 30-відсоткову частку всіх чистих доходів, отриманих від моделі. Це включає абонентську плату, ліцензійні збори та інші доходи. Крім того, застосовуватиметься мінімальна плата, яка ґрунтується на обсягу згенерованого контенту, для включення моделей, які генерують невеликий прямий дохід, але, тим не менш, широко використовуються.

Другий напрямок стосується подальшого використання музичного контенту, створеного за допомогою штучного інтелекту. Якщо, наприклад, пісня, створена за допомогою інструменту штучного інтелекту, використовується на стрімінгових платформах, у рекламі або як фонова музика, роялті також повинні надходити творцям оригінальних творів, що використовуються для навчання. Ця модель визнає, що ланцюжок створення вартості не закінчується навчанням, а те, що сам згенерований контент комерційно використовується та конкурує з музикою, створеною людиною.

Варто зазначити обґрунтування GEMA щодо рівня запитуваного внеску. Вони стверджують, що використання оригінальних творів для генеративних цілей ШІ являє собою найінтенсивнішу форму використання, яку тільки можна уявити. На відміну від одноразового відтворення чи виконання, де твір зберігає свою ідентичність, ШІ перетворює його на сировину для створення нового контенту, який може замінити або витіснити оригінал. Творча робота авторів є невід'ємною основою для всього економічного успіху постачальників ШІ. На цьому тлі 30-відсотковий внесок не виглядає надмірним, а радше спробою забезпечити справедливу частку доданої вартості.

Критики цієї моделі, переважно з технологічного сектору, попереджають про стримування інновацій. Вони стверджують, що витрати на ліцензування можуть перешкоджати розвитку нових застосувань штучного інтелекту та відкинути Європу назад у міжнародній конкуренції. Однак цей аргумент не враховує той факт, що інновації не є синонімом вільного привласнення чужої праці. Навіть у фармацевтичній промисловості, де дослідження та розробки надзвичайно дорогі, аргумент не полягає в тому, що тому слід мати право вільно використовувати запатентовані речовини. Справжнє питання полягає в тому, як розподіляються витрати та вигоди від технологічного прогресу та чи є прийнятною економічна система, в якій кілька корпорацій отримують астрономічні прибутки, тоді як творчі особистості, від чиєї роботи все залежить, систематично залишаються з порожніми руками.

Міжнародний вимір та аналогічні конфлікти

Мюнхенський випадок — це не поодинокий інцидент, а частина глобальної суперечки. У США кілька авторських асоціацій, видавців та медіакомпаній подали позови проти OpenAI та інших постачальників штучного інтелекту. Газета «Нью-Йорк Таймс» подала до суду на OpenAI та Microsoft у грудні 2023 року, звинувативши компанії у використанні мільйонів статей для навчальних цілей без дозволу. Інші справи стосуються використання книг, наукових публікацій та програмного коду. У лютому 2025 року федеральний суд США вперше постановив, що використання даних, захищених авторським правом, для навчання штучного інтелекту може становити порушення авторських прав, навіть якщо розробник не знав про конкретне порушення.

У Європі Окружний суд Будапешта направив питання до Європейського Суду ООН (ЄС) щодо використання Google Gemini контенту, захищеного авторським правом. Справа стосується статті про запланований акваріум для дельфінів, яку чат-бот відтворив майже дослівно. Угорський позов стосується як авторського права, так і суміжних прав видавців преси. ЄС має з'ясувати, чи є відтворення контенту чат-ботом відтворенням та наданням публічного доступу у розумінні законодавства ЄС, і яку роль відіграє той факт, що моделі базуються на ймовірнісних прогнозах. Це звернення є першим у своєму роді на тему генеративного штучного інтелекту та створить прецедент для всього Європейського Союзу.

Міжнародний вимір демонструє, що це системний конфлікт, який неможливо вирішити за допомогою окремих національних рішень. Моделі штучного інтелекту навчаються в усьому світі, навчальні дані походять з усього світу, а їх використання є транскордонним. Фрагментована правова база, в якій кожна країна встановлює власні стандарти, призведе до значної невизначеності. Водночас існує ризик того, що великі платформи будуть займатися регуляторним арбітражем, переносячи свою діяльність до юрисдикцій, де забезпечення дотримання авторських прав є найслабшим. GEMA навмисно вирішила подати свій позов до Мюнхена, оскільки має палату, що спеціалізується на авторському праві, що збільшує ймовірність експертного рішення.

Майбутні сценарії та системні рішення

Мюнхенське рішення не буде останнім словом у цій суперечці. Обидві сторони вже оголосили, що очікують передачі справи до Європейського суду, якщо вона буде оскаржена. Лише фундаментальне рішення на європейському рівні може прояснити численні відкриті правові питання, що виникають у зв'язку з використанням штучним інтелектом творів, захищених авторським правом. Центральним у цьому є такі питання, як: чи підпадає навчання моделей ШІ під виняток для інтелектуального аналізу тексту та даних, чи це використання, що вимагає ліцензії? Чи є виведення контенту чат-ботом самостійним порушенням авторських прав? Як слід оцінювати запам'ятовування даних з технічної та юридичної точки зору? І які вимоги повинні бути виконані для ефективного збереження прав?

Відповіді на ці питання матимуть фундаментальний вплив на бізнес-моделі індустрії штучного інтелекту. Якщо суди дійдуть висновку про необхідність ліцензування, компаніям доведеться або зібрати значні суми для отримання прав використання, або навчити свої моделі, використовуючи ліцензовані чи синтетичні дані. Обидва варіанти значно збільшать витрати та можуть змінити структуру ринку. Менші постачальники, яким бракує фінансових ресурсів великих корпорацій, можуть бути витіснені з ринку, що призведе до ще більшої концентрації. З іншого боку, юридично захищене ліцензування також відкриє нові бізнес-можливості, наприклад, для товариств колективного управління, постачальників баз даних та контент-брокерів, які виступають посередниками між правовласниками та розробниками ШІ.

Альтернативний сценарій передбачає пошук політиками регуляторних рішень, які б балансували між просуванням інновацій та захистом авторських прав. Регламент ЄС щодо штучного інтелекту вже накладає зобов'язання щодо прозорості на постачальників послуг зі штучного інтелекту, які повинні розкривати, які дані вони використовували для навчання. Наступним кроком може бути законодавчо встановлена ​​система винагороди, де постачальники послуг зі штучного інтелекту сплачують фіксовану плату, яка потім розподіляється між правовласниками за заздалегідь визначеною формулою. Ця модель зменшить бюрократію та дозволить широко використовувати навчальні дані без необхідності узгоджувати ліцензії в кожному окремому випадку. Однак розмір такої плати та механізми розподілу будуть дуже суперечливими з політичного точки зору.

Третій сценарій – це поява нових структур колективних переговорів. Подібно до профспілок працівників, можуть формуватися асоціації творців, що надасть їм більший вплив на платформи. Деякі ініціативи в цьому напрямку вже існують, такі як Коаліція за походження та автентичність контенту, яка виступає за маркування контенту, або проекти з розробки стандартів відмови, які полегшать правовласникам виключення їхніх творів з навчання. Однак ефективність таких ініціатив залежить від підтримки з боку законодавства та судової практики.

Переоцінка креативного капіталізму

Рішення Мюнхенського регіонального суду – це більше, ніж просто юридичне рішення щодо дев'яти пісень. Воно знаменує собою початок необхідної суспільної дискусії про те, хто заслуговує на плоди цифрової трансформації та за якими принципами слід організовувати створення цінності в епоху штучного інтелекту. В останні роки технологічні компанії створили реальність, у якій вільне привласнення творчої праці стало основою гігантських бізнес-моделей. Ця практика могла б зберігатися доти, доки правова ситуація залишалася неясною, а постраждалі фахівці з творчості не мали ефективних засобів правового захисту.

Мюнхенське рішення змінює цю ситуацію. Воно встановлює, що існуюча правова база, створена для захисту людської творчості, залишається чинною навіть в епоху штучного інтелекту. Аргумент технологічних компаній про те, що їхні моделі лише навчаються, а не створюють копій, розглядається як димова завіса, що приховує справжні економічні реалії. Питання не в тому, чи запам'ятовує штучний інтелект у технічному сенсі, а в тому, чи призводить використання чужих робіт для навчання та подальший випуск цих робіт до зміни вартості на користь платформ і за рахунок власників авторських прав. Відповідь очевидна.

Найближчі роки покажуть, чи це рішення знаменує собою початок перерозподілу динаміки влади, чи воно залишається символічною перемогою, нездатною зупинити реальний розвиток подій. Історія цифровізації рясніє прикладами, коли суди встановлювали права, які потім практично не застосовувалися, оскільки технологічна та економічна динаміка переважували закон. Найголовніше, щоб політики мали сміливість створити чіткі рамки, які забезпечать справедливу участь творчих фахівців, не придушуючи інновації. Це нелегке завдання, але воно є необхідним, якщо ми хочемо запобігти тому, щоб культурне виробництво підпорядковувалося виключно економічним імперативам кількох корпорацій.

У довгостроковій історичній перспективі рішення у Мюнхені є частиною низки інших дебатів щодо привласнення спільного майна. Як і у випадку з обгородженням спільного майна під час переходу до ринкової економіки чи приватизацією суспільних благ за неолібералізму, центральним питанням тут є те, що належить суспільству, а що може бути привласнене приватним підприємництвом. Людська творчість, втілена в мільйонах творів, є колективним благом. Питання про те, чи слід дозволити кільком корпораціям безкоштовно передавати це благо в ексклюзивні бізнес-моделі, торкається основи нашого економічного порядку. Рішення у Мюнхені – це крок до відповіді, яка серйозно ставиться до прав творців. Чи буде цього кроку достатньо, ще належить побачити.

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір

Галузевий фокус: B2B, цифровізація (від штучного інтелекту до XR), машинобудування, логістика, відновлювані джерела енергії та промисловість

Детальніше про це тут:

• Бізнес-центр Xpert

Тематичний центр з аналітичними матеріалами та експертними знаннями:

• Платформа знань про світову та регіональну економіку, інновації та галузеві тенденції
• Збір аналізів, імпульсів та довідкової інформації з наших пріоритетних напрямків
• Місце для експертів та інформації про поточні розробки в бізнесі та технологіях
• Тематичний центр для компаній, які хочуть дізнатися про ринки, цифровізацію та галузеві інновації