LLM에 대한 저작권 책임은 대부분 서비스가 아닌 프롬프터에 있어야 합니다.

2024-01-10 21:10:02

AI 엔지니어와 전문가가 개발한 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 기술적 경이로움은 저작권법 영역에서 독특한 과제를 제기했습니다.이러한 고급 AI 시스템은…

에서책임은 누구에게 있나요?부서

AI 엔지니어와 전문가가 개발한 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 기술적 경이로움은 저작권법 영역에서 독특한 과제를 제기했습니다.저작권이 있는 자료를 포함한 다양한 데이터 세트에 대해 광범위한 교육을 받고 사용자의 프롬프트에 크게 의존하는 출력을 제공하는 이러한 고급 AI 시스템은 공정 사용의 범위와 AI 개발자와 AI 모두의 책임에 대한 의문을 제기했습니다.사용자.

구축소니 독트린실질적으로 침해하지 않는 용도로 이중 용도 기술을 보호하는 , 나는 chatGPT, Claude 및 Bard와 같은 AI LLM을 위한 TAO('Training And Output') 교리를 제안합니다.이 AI 교리는 선의의 AI LLM 엔진이 (1) 원본 저작물이 복제되지 않고 오히려 이해를 발전시키는 데 사용되는 저작물을 사용하여 훈련되고 (2) 생성된 출력이 사용자 프롬프트를 기반으로 하는 경우,잠재적인 저작권 침해에 대한 책임은 AI 시스템이 아닌 사용자에게 있습니다.이 접근 방식은 AI 기술의 '이중 사용 특성'을 인정하고 출력의 특성과 다운스트림 사용을 결정하는 데 있어 사용자 의도와 프롬프트 및 URL과 같은 입력의 중요한 역할을 강조합니다.

LLM 및 교육 메커니즘 이해

LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 분석하고 합성하여 운영됩니다.응답을 생성하고, 창의적으로 작성하고, 심지어 코드를 개발하는 능력도 이 교육에서 비롯됩니다.그러나 전통적인 복사 방법과 달리 ChatGPT와 같은 LLM은 교육 데이터에서 학습한 패턴과 구조를 기반으로 새로운 콘텐츠를 학습하고 생성하는 복잡한 프로세스에 참여합니다.이 과정은 사람이 다양한 소스를 통해 언어를 학습한 다음 해당 언어를 독립적으로 사용하여 새로운 문장을 만드는 것과 유사합니다.AI LLM은 아이디어를 효율적으로 처리하고 공유할 수 있는 '아이디어 엔진'이므로 사회 발전에 중요합니다.

저작권법은 사실, 아이디어를 보호하지 않습니다., 절차, 프로세스, 시스템, 운영 방법, 개념, 원칙 또는 발견은 저작물에 표현되어 있더라도 마찬가지입니다.이 원칙은 LLM 교육 중에 추출된 구문적, 구조적, 언어적 요소가 저작권 보호 범위를 벗어남을 의미합니다.LLM을 교육하기 위해 텍스트를 사용하는 것은 주로 이러한 비저작권 요소를 분석하여 언어 패턴을 이해하고 통계적으로 모델링하는 것을 포함합니다.

LLM 교육은 저작권이 있는 텍스트의 단순한 복제를 넘어 역사적으로 중요한 변형 프로세스를 포함하므로 공정 사용 원칙에 부합합니다.이는 원본 작품의 시장 가치를 떨어뜨리지 않으면서 새롭고 가치 있는 것을 창조하기 위해 저작권이 없는 언어 요소를 활용합니다.LLM 기술은 사회를 아이디어 프로세서 시대로 이끌었습니다.전체적인 상황에서 LLM을 교육하기 위해 텍스트를 사용하는 것은 현행 저작권법에 따라 공정 사용으로 간주될 수 있습니다.

AI LLM에 대해 제안된 Sony 교리 또는 '훈련 및 출력'(...TAO') 교리

저작권이 있는 저작물에 대한 AI 대형 언어 모델(LLM)의 훈련과 사용자 프롬프트의 후속 출력은 이중 용도 기술의 한 형태로 인정받는 설득력 있는 사례를 제시합니다.이러한 인식은 개발자를 저작권 침해 책임으로부터 보호하는 'AI 교육 및 출력'(...TAO') 교리로 요약될 수 있습니다.실질적인 비침해적 사용이 가능하다는 전제 하에 VCR과 같은 이중 용도 기술의 제조를 보호한 Sony Doctrine과 유사점을 도출하는 AI TAO Doctrine은 AI 개발을 보호하고 소송의 수문을 막을 수 있습니다.

VCR과 같은 LLM은 이중 용도 특성을 가지고 있습니다.사용자가 부적절하게 사용하도록 유도하거나 사용할 경우 일시적이고 보통 수준의 침해 활동을 할 수 있지만, 더 중요한 것은 교육 강화, 아이디어 향상, 언어 처리의 발전과 같은 유익하고 침해하지 않는 사용을 위한 막대한 잠재력을 보유하고 있다는 것입니다.AI TAO 교리의 본질은 이러한 이중 용도 특성에 중점을 두고 잠재적인 남용보다 AI의 실질적이고 합법적인 적용을 강조합니다.

이러한 원칙에 따라 LLM 교육 및 자동화된 결과물의 개발자를 보호하는 것은 책임감 있는 사용의 필요성을 인식하면서 혁신과 기술 발전을 촉진하는 것과 일치합니다.AI TAO 교리는 선의의 AI 개발자가 저작권 침해에 대한 강력한 보호 조치를 구현하는 것을 완전히 면제하지는 않지만 AI 기술의 본질적인 이중 사용 특성을 인정하여 AI 개발에서 저작권 고려 사항에 대한 균형 잡힌 접근 방식을 촉진합니다.

사용자 책임과 AI 출력

사용자는 LLM 활용 방식에서 중추적인 역할을 합니다.이제 사용자의 프롬프트, 즉 사용자의 레시피 지시를 고려해보세요.저작권이 있는 기사에 관한 프롬프트가 표시된 LLM은 공정하거나 파울적인 결과를 만들 수 있습니다.사려 깊은 '요약 및 비평'을 통해 즉각적으로 요점을 추출하고 분석을 제공하는 것은 공정 사용에 해당합니다.책을 읽은 후 메모를 하고 의견을 형성하는 것과 같은 것은 학습과 비평의 중요한 측면입니다.이런 식으로 사용되는 LLM은 훌륭한 '아이디어 프로세서'입니다.

그러나 LLM에게 '전체 기사를 단어 그대로 역류'하도록 요구하는 메시지는 선을 넘을 수 있습니다.NY Times 대 OpenAI 소송에 연루된 '사용자' 팀이 공격적인 프롬프트를 만들 때 너무 멀리 나아가서 기술을 조작하거나 불결한 손으로 행동했습니까?법률은 LLM이 제공해야 하는 더 큰 이익을 위해 그러한 일시적이고 드문 게임을 허용해야 합니까?그 사건이 진행되면서 눈길을 끄는 결과가 나온 과정에 대해 많은 것을 알게 될 것 같습니다.AI LLM은 유사한 저작권 '게임' 사건에 대해 계속해서 조정될 가능성이 높습니다.

그러나 그러한 축어적 출력 및 후속 사용이 공정 사용으로 간주될 수 있는 사용자 상황이 여전히 있습니다.공정한 사용과 표현의 자유가 꽃피우려면 어느 정도의 저작권(게임)이 허용되어야 할 수도 있습니다.아이러니한 예를 들자면, NY Times 대 OpenAI 고소에 대한 LLM 지원 법률 분석에는 본질적으로 해당 고소에 포함된 NY Times의 '저작권 보호' 기사를 포함하여 고소의 모든 부분에 대한 공정한 사용이 포함되어야 합니다.법원 문서.LLM 출력에서 이러한 기사 텍스트를 도매로 '차단'하는 것은 특히 법학자의 경우 지나치게 광범위할 수 있습니다.

LLM 출력과 관련된 저작권 침해는 사용자가 사이트 외부에서 또는 다운스트림에서 콘텐츠를 사용하는 방법에 따라 크게 달라집니다.동일한 결과물을 사용하는 학생, 언론사, 변호사와 같은 사용자는 오프사이트 사용 사례에 대해 각기 다른 저작권 침해 분석을 받을 수 있습니다.한 사용자의 공정 사용은 다른 사용자의 침해입니다.사용자가 저작권을 침해하는 방식으로 사용되는 콘텐츠를 생성하도록 LLM에 요청하는 경우, 책임은 LLM이 아닌 사용자에게 있습니다.

핵심은 다음과 같습니다.LLM 자체는 사용자의 의도를 예측할 수 없습니다.단순히 프롬프트에 따라 패턴을 처리합니다.잠재적인 사용자 오용으로 인해 LLM 학습 기계와 아이디어 프로세서가 억제되어서는 안 됩니다.대신, 드물지만 합법적인 저작권 침해가 있는 경우 사용자는 프롬프트 및 후속 사용에 대해 책임을 져야 하며 AI LLM(이중 사용 기술) 개발자에게 VCR 제조업체의 비침해 상태를 제공해야 합니다.소니 독트린.

이 접근 방식은 잠재적으로 침해하는 사용을 표시하고 사용자에게 책임감 있는 사용을 유도할 수 있는 개인정보 보호 지향 AI 시스템을 개발함으로써 디지털 영역에서 인식과 책임의 문화를 조성하는 데 도움이 될 것입니다.건강 관리 문제부터 영업 비밀까지 개인에 대한 가장 민감한 정보를 공개할 수 있는 개인 프롬프트 및 출력을 분석하고 저장함으로써 사용자 개인 정보를 침해하지 않도록 주의해야 합니다.

아이러니하게도 AI LLM은 공정 사용 원칙에 따라 원본 저작물을 보유하고 부분을 해시하고 지문 기술을 강화합니다.더 나은 저작권 침해 필터링을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다., 피드백 및 경고 시스템.저작권 위험과 혁신의 균형을 맞추려면 모든 이해관계자의 전체적인 접근 방식이 필요합니다.위험이 높습니다.너무 많은 마찰과 '기술 우선' 정책을 가진 다른 국가들이 글로벌 AI를 주도하게 될 것입니다.

제안된 AI 내에서 사용자 프롬프트에 대한 응답으로 공정 사용 및 후속 출력의 범위 내에서 저작권이 있는 자료에 대한 LLM 교육TAO 교리, 저작권법을 존중하면서 혁신을 촉진하는 균형 잡힌 접근 방식을 제시합니다.이러한 관점은 AI 훈련의 변형적 성격, 결과 생성에서 사용자 의도의 중요성, 책임감 있는 사용을 지원하는 기술 도구의 필요성을 강조합니다.이러한 접근 방식은 AI 기술의 발전을 지원할 뿐만 아니라 지적재산권 원칙을 지지하여 기술 혁신과 저작권법의 조화로운 공존을 보장합니다.

Ira P. Rothken은 소셜 네트워크, 엔터테인먼트, 인터넷, 클라우드 서비스 및 비디오 게임 산업 분야의 기업을 위한 선도적인 고문이자 법률 고문입니다.