10 Января, 2019 Новости компании

25 октября 2018 г. на аукционе Christie’s за 432 500 дол продан портрет «Эдмонд де Белами». Эта картина создана нейросетью, код для которой написал Робби Баррат, 19-летний программист из Стэнфордского университета. Однако слава досталась троим французским студентам, которые получили портрет «Эдмонд де Белами» с помощью кода Робби на GitHub’е.

Автор кода публично обиделся, а The Verge расследовал ситуацию вокруг появления произведения, созданного генеративно-состязательной нейросетью (generative adversarial network – GAN/ГСН).

Нейросети способны не только рисовать картины (работы Марио Клингеманна), но и сочинять музыку (об успехах ИИ в сочинении музыки). Проблема возникает, когда между создателем кода и пользователем кода возникает спор – у кого права на то, что сгенерировала нейросеть (кто получит доход от использования новых произведений)?

Вместо того чтобы ждать, пока развитые правопорядки обкатают варианты, давайте сами подумаем, как урегулировать ситуацию.

Как минимум есть два варианта: (1) приспособить критерии автора к творчеству нейросети; или (2) предложить альтернативную модель охраны.

Исходные данные (возьмём за основу кейс вокруг портрета «Эдмонд де Белами»):

  • 1 человек, творческим трудом которого написан код (генеративно-состязательная нейросеть);
  • 1 GAN/ГСН – компьютерная программа, которая охраняется как литературное произведение во всех странах Бернской конвенции (спасибо ст. 10 Соглашения ТРИПС 1994 и ст. 4 Договора ВОИС об авторском праве 1996);
  • 3 пользователя нейросети (литературного произведения);
  • 1 картина (допустим, оригинальная), которая появилась в результате работы нейросети, благодаря участию трех пользователей.

В одном углу ринга – автор нейросети, в другом – три пользователя. В идеале судья должен определить вклад каждого из них в создание произведения и разобраться: это производное от чужого либо самостоятельное произведение трех соавторов. А если невозможно определить вклад каждого человека-претендента?

Предпосылки авторства в континентальном авторском праве

Авторское право возникает после создания произведения, а создание – это творческий труд автора. Раз творческий труд происходит от человека, надо договориться, что мы будем оценивать: творчество как процесс или как результат. Согласитесь, крайне сложно оценивать в суде процесс создания произведения – слишком много субъективных факторов. Я исхожу из того, что оценивать нужно только результат творчества – само произведение.

Континентальное авторское право признает связь между человеком и произведением, поскольку оно несет на себе отпечаток неповторимой личности автора. Это первая предпосылка.

Произведения «… должны иметь своим источником личность автора, способную не только воспроизводить существующее, но в силу своего уникального опыта, мировоззрения, способностей имеющую возможность творческого создания интеллектуальных продуктов «из ничего», либо «из самой себя» (А.В. Кашанин Признаки новизны и оригинальности произведения в авторском праве 2010).

Если вы подумали, что «отпечаток неповторимой личности автора» — это выдуманный мною образ, то ошибаетесь. Романтическая концепция, которой 200 лет, нашла развитие в решении CJEU C-145/10 Painer 2011 «if the author was able to express his creative abilities in the production of the work by making free and creative choices… By making those various choices, the author of a portrait photograph can stamp the work created with his ‘personal touch’».

То самое фото, вокруг которого спор в деле Eva-Maria Painer v Standard Verlags GmbH — видите в нем «personal touch» автора?

painerKampusch

В чем конкретно должна проявляться взаимосвязь произведения с личностью автора? Задача найти в произведении отражение личности автора далеко не всегда выполнима по отношению к авторам-людям. Чем проще форма произведения, тем менее применим критерий «personal touch», чтобы отделить охраняемые произведения от неохраняемых.

Современное авторское право одновременно противится тому, чтобы охранять произведения, у которых нет автора-человека (дело о селфи шимпанзе), но признает юридическое лицо первым владельцем авторских прав на произведение (работодателя – в США и Нидерландах). Другими словами, отрицая одну фикцию, применяет другую.

Вторая предпосылка – самостоятельность творческой деятельности автора, отсутствие сознательного копирования чужих произведений. Принцип обучения нейросети основан на поглощении чужого контента. Также и человек, сначала изучает чужие произведения, копирует их, чтобы потом создавать свои. Применительно к автору-человеку право допускает разные степени заимствования чужих произведений.

По аналогии мы должны допустить, что нейросеть создает картины «вдохновившись» или наследуя стиль и другие элементы формы более ранних произведений. Это не мешает найти в произведении достаточную выразительную силу, которая способна заменить искомую индивидуальность автора-человека.

«Эдмонд де Белами» прямо не копирует более раннее произведение, скорее речь о стиле эпохи в живописи. Создан ли портрет самостоятельно, независимо в условиях достаточной свободы самовыражения? Ответить на это очень сложно.

Третья предпосылка (она нашла поддержку далеко не во всех странах Европы) – (не)возможность параллельного творчества. Произведение может быть объективно оригинальным, но представлять собой результата механической работы (например, бухгалтерский баланс). Такое произведение может быть создано любым специалистом в соответствующей сфере.

Повторимые произведения – это когда для автора заданы узкие границы творчества, автор использует общедоступные факты, знания и идеи.

Если портрет принципиально повторим другой нейросетью, которой разработчик «скормит» те же самые исходные данные для обучения – значит форма такого произведения лишена оригинальности.

Варианты авторства нейросети GAN

два рабочих варианта:

(1) не охранять их вообще (по аналогии с произведениями народного творчества, когда автор неизвестен);

(2) назначить кого-то первичным субъектом авторских прав на произведения, созданные софтом.

Автор нейросети – это всего лишь ремесленник, изготовивший холст, кисти и краски? Давайте чуть углубимся в особенности той самой нейросети – как она рисует?

Фишка генеративно-состязательной нейросети в том, что её архитектура состоит из генератора и дискриминатора, настроенных на работу друг против друга. Генератор генерирует образцы, используя набор переменных скрытого пространства. Дискриминатор оценивает отличие сгенерированных образцов от образцов тренировочного набора.

Конечная их цель – создать образец, в котором не будут угадываться черты тренировочных образцов, но при этом он будет выглядеть как один из них. Весьма творческая задача: быть одновременно похожим и непохожим.

Основные характеристики GAN — это качество созданного образца (насколько он похож на тренировочные) и вариативность (отличие его особенностей от образцов тренировочного датасета). Цель заключается в максимизации обоих этих параметров.

Вот как Робби Баррат обучал свою GAN: «Создание хороших картин высокого разрешения занимает около двух недель. Дискриминатор снова и снова просматривал 30 000 картин. Вероятно, он просмотрел весь набор данных, как минимум, по 10 000 раз. А значит, для обучения нейросети понадобилось несколько миллионов образцов».

Автор кода отобрал первичный материал для обучения и запрограммировал соревнующихся генератор и дискриминатор. При этом он не знал, что получит в итоге, а значит у него отсутствовала задумка финального произведения.

Каков же творческий вклад трех пользователей?

Том Уайт, ИИ художник из Новой Зеландии, говорит, что работа французов очень похожа на заданные возможности нейросети, даже если выполнить код Баррата с нулевыми настройками. Приведенные ниже варианты, «безусловно, выглядят подозрительно близко к изображениям, которые эта модель способна создать», говорит Уайт.

whiteqix7f7vgs5ryf8dnshcy6wytqvy

Знатоки нейросетей нашли ряд технических недостатков в портрете «Эдмонд де Белами» (низкое разрешение и размазанные текстуры), а значит его создатели далеко не мастера кисти GAN. Один из них подтвердил, что элементы заимствованы у Баррата: «если говорить о коде, то он не потерпел больших изменений, но на саму работу с нейросетью мы потратили много сил».

Вывод: похоже, что критерий «personal touch» не подходит для computer generated works и лиц, которые причастны к их появлению на свет. Не ясно, как установить отсутствие сознательного копирования чужих произведений. Классические предпосылки авторства не работают для автора кода и пользователей кода нейросети.