Strojové užití autorských děl a aplikace výjimky pro vytěžování textů a dat

894 0
894 0

1. Vztah umělé inteligence a autorského práva

V nedávné době došlo k zásadnímu průlomu v rámci diskuze týkající se dopadu umělé inteligence na stávající právní úpravu a potřeby právní regulace umělé inteligence.[1] V této souvislosti je také diskutován střet autorského práva a umělé inteligence. Současně se otázkou vhodnosti a připravenosti autorského práva na umělou inteligenci zabývá i odborná veřejnost.[2] Je proto zřejmé, že s rozvojem umělé inteligence dochází k přehodnocování stávající právní úpravy a její schopnosti regulovat technologický vývoj. Pochopitelně mají jednotlivé právní obory svá specifika, a proto i kolize s umělou inteligencí v daných oborech přináší specifické výzvy. Následující text bude přibližovat právě kolizi autorského práva a umělé inteligence.

Autorské právo lze obecně definovat jako právní obor, který se zabývá zejména právem autora k autorskému dílu a právy souvisejícími s právem autorským k ostatním předmětům, které podléhají právní ochraně.[3] Již z tohoto základního vymezení předmětu autorského práva je zjevné, že primární pozornost je zaměřena na člověka, který je subjektem autorského práva. Současná právní úprava v autorském zákoně výslovně stanoví, že „autorem je fyzická osoba, která dílo vytvořila“[4], na základě čehož se hovoří o objektivní pravdivosti autorství. Česká právní úprava neumožňuje odchylku od tohoto režimu, tedy není možné přiznat autorství jinému subjektu než fyzické osobě, tedy člověku.[5] Toto mimo jiné také vyplývá i z požadavku tvůrčí činnosti autora, jakožto jednoho z pojmových znaků autorského díla.[6] Oproti tomuto striktnímu požadavku na osobu autora je unijní úprava odlišná, když v čl. 2 směrnice o ochraně počítačových programů[7] umožňuje, aby autorem byla i právnická osoba. Je tak možné, aby předpisy jednotlivých členských států umožnily autorství právnické osoby ve vztahu k počítačovým programům. Obecně však pojem autora není na EU úrovni definován a tedy harmonizován.[8] Z výše uvedeného vyplývá, že se český zákonodárce rozhodl nevyužít této možnosti, a tedy rozšířit počet subjektů, kterým může být přiznáno autorství. Lze polemizovat, zdali tento přístup zákonodárce jenom potvrzuje jeho vůli přiznat a vyhradit autorské právo pouze člověku jakožto jedinému subjektu, který je schopen tvůrčí činnosti a vytvoření autorského dílo.

S výše uvedeným pak souvisí problém přiznání autorství umělé inteligenci k výtvorům, které generuje. Problematika přiznání autorství umělé inteligenci společně s ochranou, potažmo statusem, takto vytvořených výtvorů se stala ústřední otázkou kolize autorského práva a této technologie.[9] Schopnost umělé inteligence generovat výtvory srovnatelné s výtvory vytvořenými člověkem byla demonstrována nespočtem projektů z nedávné doby, z nichž lze jmenovat např. projekt DeepCoder[10], Shelley[11] nebo projekt Vincent[12]. Autorskoprávní ochrana těchto výtvorů však zůstává doposud nezodpovězená. V literatuře se objevuje řada přístupů k alokaci autorských práv k těmto výtvorům mezi jedince, kteří s danou umělou inteligencí interagovali. Mezi tyto přístupy se řadí aplikace zaměstnaneckého díla[13], úprava počítačově generovaných děl[14] nebo odvozená díla[15]. Avšak jednotlivé přístupy jsou založeny na premise umělé inteligence, jakožto nástroje v rukou člověka, který jako takový nemůže být subjektem autorského práva, ale pouze jeho předmětem. Nadto není jasné, zda lze stávající úpravu takto analogicky aplikovat, a tedy extenzivně rozšířit i výklad jednotlivých pojmových znaků autorského díla. Odpověď na tuto otázku bude ještě komplikovanější v případech, kdy bude lidský vnos do vytvoření finálního výtvoru výrazně minimalizován nebo bude zcela chybět.[16]

Pokud budeme nadále zkoumat činnost umělé inteligence, musíme se zákonitě zabývat otázkou užití autorských děl ze strany umělé inteligence. Umělá inteligence nejen potřebuje rozsáhlý dataset pro potřeby strojového učení, ale zároveň i ve své finální fázi často data zpracovává pro potřeby vytvoření daného výsledku. Právě zpracování datasetu ve vývoji umělé inteligence a zpracování dat poskytnutých uživatelem umělé inteligence představuje další třecí plochu mezi autorským právem a umělou inteligencí. V této souvislosti vyvstává předně otázka, zda můžeme považovat umělou inteligenci za uživatele a její činnost za užití autorského díla ve smyslu platné právní úpravy či nikoliv. Opět se vracíme k otázce statusu umělé inteligence, jakožto subjektu práva a zhodnocení její činnosti z pohledu autorského práva: je tedy možné extenzivně aplikovat pojem uživatele a užití na umělou inteligenci? Pojem uživatel není v samotném textu autorského zákona nijak definován až na výjimku v § 95 odst. 4 autorského zákona, kde je uživatel pro potřeby kolektivní správy definován jako „osoba, která užívá předmět ochrany nebo která je povinna platit odměnu“. Pojem užití díla je definován v souvislosti s majetkovými právy autorskými.[17] Ustanovení § 12 odst. 4 autorského zákona demonstrativně uvádí rozličné způsoby užití autorského díla. V následující části se příspěvek bude podrobně zabírat výše předestřenou problematikou uživatele a užití díla dle stávající právní úpravy.

 

2. Užití autorského díla umělou inteligencí – fáze trénování

Předmětem této části příspěvku je především analýza činnosti umělé inteligence a její možné autorskoprávní důsledky. Vyvstává otázka, jestli při činnosti umělé inteligence dochází k pořízení rozmnoženiny, uložení do paměti nebo sdělování veřejnosti? Je možné považovat činnost umělé inteligence za užití děl dle autorského práva či nikoliv? Níže bude demonstrována činnost umělé inteligence, a to na příkladu užití děl v rámci fáze vývoje umělé inteligence. Tento příklad je vybrán s ohledem, že se jedná o nejčastější situaci, kdy potenciálně dochází ke střetu autorského práva a činnosti umělé inteligence.

Vytvoření funkční umělé inteligence zahrnuje několik fázi, které se mohou lišit dle dané metody, která má být implementována. V rámci výše uvedených platforem se jedná o aplikace, které operují v rámci oblasti tzv. computational creativity, která se zaměřuje na technologie schopné generovat výsledky, jež mají obvykle formu textu, hudby nebo videa, a které lze považovat za tvůrčí.[18] Cílem v této oblasti je vytvoření technologie, která by byla tvůrčí v obdobné míře jako člověk, nebo která by případně mohla posunout hranice lidské kreativity.[19] V současné době jsou dostupné různé platformy (viz výše), které je možné zařadit do oblasti computational creativity, kdy tyto aplikace jsou ve velké míře založeny na metodě strojového učení a využívají různých druhů neuronových sítí. Zároveň je pro potřeby computational creativity možné užít metodu vytěžování dat.

S ohledem na možné přístupy k dosažení tvůrčí činnosti u stroje je možné použít různých metod a technologií. Tvůrčí činnost jako taková může být z pohledu umělé inteligence definována mnoha způsoby.[20] Nejznámějším přístupem je definice dle Boden[21], která pak rozlišuje mezi a) kombinační kreativitou, b) explorativní kreativitou a c) transformační kreativitou. Kombinační kreativita je založena na postupu vytváření neznámých kombinací za použití existujících nápadů, myšlenek, výtvorů.[22] Naopak explorativní kreativity a transformační kreativita jsou založeny na operacích v určitých koncepčních rámcích, již existujících stylů myšlení (např. různé způsoby psaní poezie), které jsou v určité podobě standardní pro určitou skupinu osob.[23] Explorativní kreativita se zaměřuje na zkoumání vybraného koncepčního rámce a objevování nových myšlenek a nápadů.[24] Transformační kreativita je pak založena na modifikaci těchto koncepčních rámců.

Z uvedených přístupů pak vychází i Toivonen, který detailně přibližuje použití metod strojového učení a vytěžování dat právě pro potřeby dosažení těchto druhů kreativity.[25] Strojové učení je možné využít jakožto metodu, jak pro rozeznávání, resp. vyhodnocování obsahu generovaného umělou inteligencí, tak i pro samotné generování obsahu. V prvním případě se jedná o užití strojového učení pro funkci hodnocení (a), kdy právě na základě této funkce je hodnoceno, zdali daný výstup splňuje předem daná kritéria.[26] Příkladem této metody je systém DARCI[27], který má generovat obrázky, jež můžou být popsány přídavným jménem (př. obrázek, který působí na diváka vesele).[28] V tomto případě je daná funkce hodnocení (a), tedy zdali vygenerovaný obraz splňuje kritéria (veselost), založen na neuronové síti.[29] Systém DARCI v rámci trénování a zdokonalování funkce hodnocení (a) mimo jiné získával zpětnou vazbu od uživatelů a zároveň byl založen na příkladech, již existujících obrazů a jejich spojení s danými přídavnými jmény.[30] Je tedy zřejmé, že daný systém potřeboval mít pro vývoj funkce přístup k již existujícím obrazům a datům, které následně zpracovával.

Za druhé lze užít strojového učení v případě generování samotného obsahu, kdy Toivonen demonstruje jednotlivé příklady za užití prediktivních a generativních modelů.[31] Prediktivní modely jsou zejména používány pro doplnění částečných výstupů na základě tréninkových příkladů již existujících kompletních výstupů.[32] Tyto prediktivní modely mohou fungovat i tak, že doplní částečný výstup z určitého omezené množství variant (např. výběr z více rýmů, které mohou v rámci výstupu, tj. celého textu, následovat).[33] V případě generativních modelů se jedná o situaci, kdy zaprvé je nutné vytvořit generativní model na základě dat, a následně takto vytvořený model použít pro vygenerování určitého výstupu.[34] Za tímto účelem může být právě použita neuronová síť.[35] V souvislosti s vytvářením generativních modelů je často používáno vytěžování, kdy je jako hlavní výsledek této činnosti vytvořen právě určitý model nebo vzorec.[36] Je otázkou jakou povahu mají tyto jednotlivé vzorce nebo modely ve vztahu k výtvorům, které k jejich získání byly použity a zdali mohou být např. chráněny autorským právem.

Je zřejmé, že strojové učení a vytěžování dat je hojně používáno v oblasti computational creativity a za účelem vytvoření „kreativních“ systémů. Obecně se jedná hlavně o využití pro účely: a) učení funkce hodnocení (a) na základě existujících výtvorů; b) kombinace existujících výtvorů pro vytvoření nových výstupů; c) vytváření modelů na základě existujících výtvorů a generování nových výstupů za užití těchto modelů; d) vytěžování vzorců pro vytváření nových výstupů.[37] Demonstrované příklady mají určité limity, a to zejména v otázce, zda se jedná o skutečně tvůrčí činnost nebo nikoliv. Právě výše uvedenou transformační kreativitu je možné považovat za bližší lidské kreativitě. Jennings pak dále rozpracovává kontext strojové kreativity, která by mohla dosahovat vyššího stupně nezávislosti a autonomie v rámci generování výtvorů než kombinační nebo explorativní kreativita.[38] Z tohoto důvodu je vhodné v konkrétních případech vždy zvážit mírou autonomie s jakou daný systém nebo platforma operují i pro potřeby stanovení případného porušení autorského práva.

 

3. Užití díla dle autorského zákona

V předchozích odstavcích došlo k popsání procesu a techniky, která je použita za účelem vytvoření systému, který je schopen generovat obsah. V rámci dalšího textu je nutné analyzovat, zdali v dané souvislosti dochází i k užití předmětů, které jsou chráněny autorským zákonem tak, jak je definováno autorským zákonem. Česká právní úprava užití děl má svůj základ v § 12 autorského zákoníků. Jedná se o ustanovení, které primárně upravuje autorská práva majetková, jež mají pro autora hlavně ekonomický význam. Tato úprava pak koresponduje s částečnou úpravou obsaženou na úrovni EU.[39]

Telec obecně k pojmu užití uvádí, že se jedná o pojem, který není v rámci české právní úpravy definován a v § 12 je pouze uveden demonstrativní výčet možných způsobů užití díla.[40] Demonstrativní výčet § 12 odst. 4 autorského zákona zakotvuje mimo jiné rozmnožování, rozšiřování, pronájem, půjčování, vystavování a sdělování díla. Demonstrativní výčet jako takový nestaví překážky v případě vývoje technologie, protože pojem užití je možné za tímto účelem adaptovat. Právě strojové užití díla s ohledem na současný vývoj může tuto flexibilitu právní úpravy uvítat. Jedná se však zároveň o určitou právní nejistotu, co do rozsahu majetkových práv autora.

Užití díla je tak exkluzivní pozitivní právo autora, které omezuje ostatní osoby v nakládání s daným dílem.[41] Ostatní osoby se z hlediska autorského práva můžou stát tzv. uživateli díla. Avšak ani v případě uživatele díla nám autorský zákon neposkytuje zákonné vymezení tohoto pojmu.[42] Uživatelem díla bude právě osoba, která svým jednáním naplní znaky užití díla vymezené v autorském zákoně.[43] Od tohoto pojmu je pak nutné odlišit pojem konzument díla, kdy se jedná o osobu, která užívá dílo ve smyslu jeho duševního vnímání prostřednictvím svých smyslů (např. poslech hudby), a tedy se nejedná o užití díla ve smyslu § 12 autorského zákona.[44] Konzumování díla je nicméně podmíněno právě užitím díla prostřednictvím jeho zpřístupnění, sdělení veřejnosti či jiného šíření.[45]

Z pohledu výše popsané činnosti umělé inteligence, bude nejvýznamnější se mimo jiné vypořádat s otázkou statusu umělé inteligence a dále posoudit, zda umělá inteligence užívá dílo ve smyslu § 12 autorského zákona. Na základě uvedeného výkladu vyplývá, že i přes absenci vymezení pojmu uživatel v autorském zákoně se primárně jedná o osoby. Pojem osoba je obecně upraven § 18 občanského zákoníku, který osoby dělí na fyzické a právnické, a ty pak následně dále vymezuje. Z dikce občanského zákoníku výslovně vyplývá, že není připuštěno, aby osobou byl i neživý subjekt, který zároveň nenaplňuje znaky dle § 20 občanského zákoníku. Zibner se rozsáhle zabývá otázkou právní osobnosti v případě umělé inteligence obdobně ve vztahu jak k obecné úpravě v občanském zákoníku, tak ve vztahu k autorskému právu.[46] Umělá inteligence tak v současné době nemá přiznán žádný právně relevantní status na základě, kterého by ji bylo možné považovat za uživatele ve smyslu autorského zákona.[47] Pokud se jedná o případy konzumentů díla, Grimmelmann tuto variantu logicky vyloučil a jako takovou ji považuje za absurdní, neboť umělá inteligence není nadaná smysly a vnímáním jako lidé, a z tohoto důvodu nemůže díla konzumovat.[48]

Činnost umělé inteligence může být tedy posuzována jakožto činnost nástroje v rukou jejího vývojáře. Jak bylo demonstrováno, vývoj umělé inteligence v oblasti computational creativity vyžaduje přístup k velkému množství dat za účelem dosažení jejich schopností vytvářet obsah. Z výše uvedeného demonstrativního výčtu způsobu užití díla bude v této souvislosti nejpodstatnější pořízení rozmnoženiny díla. Rozmnožování díla je podrobně upraveno v § 13 autorského zákona, který stanoví, že „rozmnožováním díla se rozumí zhotovování dočasných nebo trvalých, přímých nebo nepřímých rozmnoženin díla nebo jeho části, a to jakýmikoli prostředky a v jakékoli formě“. Toto znění odpovídá paralelní úpravě ve směrnici 2001/29/ES.[49] Telec uvádí, že rozmnožení díla je spjato s jeho zachycením na hmotný nosič, který umožňuje jeho vyjádření.[50] Výsledkem takového rozmnožení díla je pak jeho rozmnoženina, která může mít různé vlastnosti. V případě metody strojového užití a vytěžování dat lze konstatovat, že jednotlivý systém s velkou pravděpodobností bude pořizovat dočasné, přímé rozmnoženiny celých i části děl, a to primárně v digitální formě.[51] Dočasná rozmnoženina je omezena ve své existenci, kdy toto omezení může mimo jiné vyplývat z trvání účelu, pro který je tato rozmnoženina pořízena.[52] Tento účel bude v souvislosti s postupy uvedenými v předchozí části obvykle naplněn vytvořením funkcí nebo modelů daného systému v rámci strojového učení a v případě vytěžování dat především získáním vzorců a vztahů mezi danými daty. Přímou rozmnoženinou je pak rozmnoženina, která vznikla zreprodukováním originálu nebo kopie.[53]

V zahraniční literatuře se však objevují pochybnosti, zda se jedná pořízení rozmnoženiny, pokud je to pro účely strojového učení.[54] Hugenholtz konstatuje, že pořízení rozmnoženiny je toliko právní pojem, který nemá automaticky zahrnovat každé pouze technické pořízení kopie.[55] Dusollier pak spojuje pořízení rozmnoženiny ve smyslu autorského práva primárně s pořízením pro ekonomické užití.[56] V souvislosti se zaváděním výjimky pro vytěžování textů a dat rovněž britská vláda uvedla, že případné pořízení rozmnoženiny v rámci vytěžování je pouze součást technického procesu, jehož výsledek nemůže nahradit dané dílo. Závěrem britská vláda uvedla, že umožnění výjimky pro potřeby výzkumu nebude mít negativní dopad na trh nebo hodnotu autorských děl.[57]

Dalším možným řešením problému rozmnoženin v rámci strojového učení je výjimka z užití takového díla. Výjimka z pořízení kopie díla je zakotvena na úrovni EU v čl. 5 odst. 1 směrnice 2001/29/ES. Tato výjimka pro dočasné rozmnoženiny je pak transponována v § 38a autorského zákona. Proto, aby mohlo být dílo užito na základě této výjimky, musí být naplněno současně několik podmínek. Zaprvé se musí jednat o rozmnoženiny, které jsou pomíjivé nebo podružné.[58] Dále tyto rozmnoženiny tvoří nedílnou a nezbytnou část technologického procesu a nemají žádný samostatný hospodářský význam.[59] Zároveň musí být naplněn účel, za kterým jsou pořízeny, a tím je buď přenos díla počítačovou nebo obdobnou sítí uskutečněný zprostředkovatelem anebo oprávněné užití díla. Je otázkou, zda v případě pořízení rozmnoženin v rámci strojového učení dojde k naplnění všech výše uvedených podmínek. Předně otázka nahodilosti dané rozmnoženiny a naplnění účelu oprávněného užití je sporná. Pokud budeme vycházet z konstrukce, kdy je umělá inteligence vnímána pouze jako nástroj, bude se otázka nahodilosti vytvoření daných kopií odvíjet od nastavení daného systému, tedy zdali je autonomní a zcela samostatně pořizuje případné rozmnožení. Druhá situace může zahrnovat případy, kdy daný systém je nastaven tak, aby si pořídil kopie všech dat v datasetu. V této chvíli již lze pochybovat, jestli je taky zachován prvek nahodilosti. Kritérium oprávněného užití díla bude posuzováno v souvislosti s titulem, na základě kterého daný vývojář určité dílo pro potřeby umělé inteligence používá, jestli se jedná o užití na základě výjimky nebo se svolením autora. Je však nutné, aby zde byl platný právní titul k takovému užití. Obecně bude naplnění jednotlivých podmínek posuzovat v konkrétních případech soud a bude muset odpovědět na otázku, zda v rámci strojového učení nebo vytěžování dat dochází k užití díla ve smyslu autorského zákona. Zároveň je možné, že soud dojde k závěru, že se jedná o jiné užití díla než pořízení rozmnoženiny. Závěrem lze poznamenat, že současná nová úprava přijatá na úrovni EU týkající se výjimky pro vytěžování textů a dat implicitně naznačuje nejistotu v otázce strojového užití děl.

 

4. Vytěžování textů a dat v návrhu směrnice o autorském právu

V současné době se dostává výrazné pozornosti legislativní činnosti na úrovni EU v oblasti autorského práva. Jedná se předně o úpravu obsaženou ve směrnici DSM v roce 2019. Kromě kontroverzních ustanovení, týkající se zejména čl. 11 a 17 DSM směrnice, si zaslouží pozornost i čl. 4 a 5 DSM směrnice. Základem pro přijaté právní úpravy je mimo jiné právní nejistota jednotlivých výzkumných organizací, co do povoleného rozsahu vytěžování.[60] Oproti navrhovaného textu směrnice, která obsahovala primární úpravu vytěžování textů a dat pouze v čl. 3, došlo ve schváleném znění k rozšíření úpravy o další ustanovení.  Článek 2 odst. 2 definuje, co se vytěžováním textů a dat rozumí, že jde o „jakoukoli automatizovanou techniku analýzy, jejímž cílem je analyzovat text a data v digitální podobě za účelem získání informací, jako jsou vzory, tendence a souvztažnosti“. Přijatá směrnice v čl. 3 odst. 1 stanovuje, že „členské státy stanoví výjimku z práv stanovených v čl. 5 písm. a) a čl. 7 odst. 1 směrnice 96/9//ES, v článku 2 směrnice 2001/29/ES a v čl. 15 odst. 1 této směrnice s ohledem na rozmnoženiny a extrakce zhotovené výzkumnými organizacemi a institucemi kulturního dědictví za účelem vytěžování textů a dat z děl nebo jiných předmětů ochrany, k nimž mají zákonný přístup, pro účely vědeckého výzkumu“. Následující ustanovení čl. 4 obsahuje obdobnou úpravu, která však výslovně nestanovuje subjekty, které mohou činit rozmnoženiny a extrakce pouze jejich aktivitu podmiňují zákonným přístupem k těmto dílům nebo jiným předmětům ochrany. Z výše uvedených příkladů, v dané souvislosti vyplývá, že vytěžování dat a textů lze užít pro potřeby vytvoření systému, které mohou generovat obsah. Dalšími příklady technologie vytěžování dat a textů může být Treemetrics[61] nebo Rapidminer[62].

S uvedenou výjimkou se pojí řada kritiky. Prvotně lze poznamenat, že často diskutován soulad nové výjimky s již existující úpravou ve směrnici 2001/29/ES, která jakožto hlavní cíl stanovila harmonizaci autorského práva v rámci EU. Recitál 32 směrnice 2001/29/ES výslovně zakotvuje, že výjimky a omezení stanovené v rámci této směrnice jsou taxativním výčtem všech dovolených výjimek v rámci unijního práva. Jedná se tedy o konečný výčet jednotlivých výjimek z práva na rozmnoženiny, které mohou být jednotlivými členskými státy v rámci jejich legislativy upraveny. Přesto samotný text DSM směrnice výslovně prohlašuje v čl. 1 odst. 2, že se navrhovaná úprava nedotýká a nijak neovlivňuje stávající právní úpravu. Avšak právě skutečnost, že DSM směrnice zavádí novou výjimku z práva na rozmnoženiny je zcela v rozporu s ustanovením recitálu 32 směrnice 2001/29/ES. Směrnice DSM ve svém čl. 7 odst. 2 pouze stanoví, že se na výjimku v čl. 3 použije ustanovení směrnice 2001/29/ES, které zakotvuje tzv. třístupňový test[63] a ustanovení upravující technologické prostředky ochrany.[64] Dále je nutné podotknout, že přijatá úprava nadále počítá s existencí povinné výjimky dle čl. 5 odst. 1 směrnici 2001/29/ES.[65] Směrnice DSM rozlišuje mezi případy vytěžování textů a dat, které nevyžadují žádné úkony rozmnožení a případy, u nichž se na rozmnoženiny vztahuje povinná výjimka dle čl. 5 odst. 1 směrnice 2001/29/ES, která by se měla i nadále vztahovat na techniky vytěžování textů a dat, jež nezahrnují pořizování kopií nad rámec nově zakotvené výjimky. Z tohoto je možné dovodit, že může dojít k vytěžování textů a dat a pořizování rozmnoženin, které svou povahou odlišné, od již existující výjimky. Logicky pak půjde o činnost rozsáhlejší a časově trvalejší než výjimka dle čl. 5 odst. 1 směrnici 2001/29/ES. Nově zakotvená výjimka tak obecně připouští závěr, že využití umělé inteligence a její činnosti lze z pohledu autorského práva klasifikovat jako užití děl.[66]

Hlavní vlna kritiky se strhla v souvislosti s původní předkládanou verzí ohledně vymezení okruhu subjektů, které mohou chráněná díla a jiné předměty na základě této výjimky užít.[67] Těmito subjekty mohou být dle textu návrhu pouze výzkumné organizace, které provádějí vytěžování dat a textu za účelem vědeckého výzkumu.[68] Výzkumnými institucemi se pro účely této směrnice pak rozumí univerzity, výzkumné ústavy, nebo jakékoli jiné organizace, jejímž hlavním cílem je provádět vědecký výzkum, případně provádět vědecký výzkum a poskytovat vzdělávací služby. Zároveň musí být dle návrhu splněna podmínka, že tyto výzkumné instituce provádějí výzkum na neziskovém základě nebo tak, že zpětně navracejí získané příjmy do svého vědeckého výzkumu.[69] Toto vymezení bylo kritizováno s ohledem, že zcela vylučuje využití výjimky pro vytěžování dat a textů v rámci komerčních aktivit.[70] V rámci legislativního procesu pak došlo k řadě připomínek ze strany jednotlivých výborů a dalších subjektů týkajících se předmětného ustanovení. Evropský hospodářský a sociální výbor ve svém stanovisku[71] uvedl, že výjimka má být užita i v případě subjektů, které provádějí výzkum za účelem zisku. Zároveň tento výbor stanovil, že by text DSM směrnice měl přímo zakotvit, že pouhá fakta a data nemohou být předmětem autorských práv. Obdobně Evropský výbor regionů ve svém stanovisku[72] rozšiřoval aplikaci výjimky i na partnerství a spolupráci mezi veřejným a soukromým sektorem a dále nepřímý prospěch této výjimky i pro soukromé subjekty. Naopak Výbor stálých zástupců rady EU ve svém stanovisku nadále trval na stanovení okruhu subjektů, kteří budou oprávněni danou výjimku využít.[73] Zároveň v rámci navrhované výjimky došlo k problému již existující národních úprav, které přijaly výjimku pro vytěžování textu a dat na základě ustanovení čl. 5 odst. 3 písm. a) směrnice 2001/29/ES.[74] Příkladem může být úprava obsažena v autorském zákoně[75] Velké Británie nebo návrh novely irského autorského zákona[76].

Oproti tomu přijatá úprava reagovala na výtky učiněné v rámci legislativního procesu. Nově reflektuje úprava i spolupráci vysokých škol a výzkumných ústavů se soukromým sektorem, kdy se tato výjimka vztahuje i na výzkumné organizace, jež vykonávají výzkumnou činnost v rámci partnerství veřejného a soukromého sektoru.[77] Jak již bylo uvedeno výše, byla v čl. 4 směrnice DSM rovněž zakotvena výjimka pro vytěžování a extrakci pod podmínkou zákonného přístupu k obsahu. Zároveň však bude nadále nositelům práv umožněno, aby si také vyhradili práva k pořizování rozmnoženiny a extrakci dat.[78] Nositelé práv si musí tato práva vyhradit vhodným způsobem, kdy přijatá směrnice za vhodné považuje např. strojově čitelné prostředky nebo ustanovení smluvních podmínek. Právě na základě možnosti autorů vyhradit si možnost extrakce dat a pořizování rozmnoženiny vyvstává otázka nakolik bude tato výjimka v rozsahu čl. 7 směrnice DSM aplikovatelná. Přestože je oproti původnímu návrhu výjimka rozšířena i na ostatní subjekty a pro jiné účely než vědecký výzkum, je její aplikace omezena dle volby nositelů práv.[79] Zároveň zakotvením této výjimky dal evropský zákonodárce výslovně najevo, že úkony vytěžování textů a dat bez svolení autora, které nespadá pod rozsah zakotvených výjimek, je porušením autorského práva.[80]

Dalším problémem navrhované úpravy, je podmínění výjimky zákonným přístupem k předmětům, které mají být vytěžovány. Recitál 14 směrnice DSM k otázce oprávněnosti přístupu příkladem stanoví, že se jedná o přístup na základě licence nebo předplatného publikace. Je však zřejmé, že tento přístup může být umožněn i na základě jiné existující výjimky z autorských práv. Ovšem právě požadavek zákonného přístupu výrazně omezuje užití dané výjimky. V této situaci lze opětovně srovnat danou výjimkou se situací nastíněnou v předchozí části, týkající se výslovné vyloučení činností prováděných strojem zcela z rámce autorského práva. Na základě takového postupu by nedošlo k zásahu do autorských práv třetích osob, neboť by daná strojová činnost vůbec nebyla posuzována jako užití ve smyslu autorského zákona.

 

5. Závěr

Vývoj umělé inteligence sebou přináší řadu nových úskalí pro existující právní rámec. Autorské právo v této souvislosti nezůstává mimo dosah této technologie a rozsah jednotlivých konfliktů mezi technologickým vývojem a tradičními koncepty autorského práva se nadále rozrůstá.

Tento příspěvek se zaměřil na oblast strojového užití děl, kdy přiblížil jednotlivé aspekty užití děl v souvislosti s vývojem jednotlivých aplikací umělé inteligence. Na základě demonstrace jednotlivých příkladů v druhé části příspěvku byla následně činnost umělé inteligence analyzována dle stávající právní úpravy. Každá aplikace umělé inteligence bude nezbytně vyžadovat vlastní přezkum případné kolize s autorským právem s ohledem na její nastavení i na míru autonomie. Lze však obecně uvažovat, že stávající právní úprava může být na činnost umělé inteligence aplikována pouze skrze osobu jejího vývojáře, neboť umělá inteligence jako taková nemá status uživatele ani konzumenta díla ve smyslu autorského zákona. Zároveň právě na základě tohoto přístupu lze konstatovat, že v rámci fáze trénování, potenciálně dochází k užití díla podle § 12 autorského práva, zejména pořizování rozmnoženiny, a to, pokud nebudou naplněny podmínky podle § 38a autorského zákona.

Pokud se daná činnost umělé inteligence, dle stávající úpravy zasadí do širších souvislostí s přijatou legislativou na úrovni EU, je právě aplikace výjimky dle § 38a autorského zákona limitována. Lze dovodit, že právě omezený rozsah aplikace výjimky dle § 38a autorského zákona (obdobně čl. 5 odst. 1 směrnice 2001/29/ES) na činnost umělé inteligence, vede ke zmíněné zákonodárné iniciativě za účelem zajištění právní jistoty jednotlivých subjektů. Jak z textu dále vyplývá, přijatá úprava byla podrobena kritice odborné veřejnosti i kritice v rámci legislativního procesu.

 


[1] Na úrovni ČR došlo ke zpracování studie „Výzkum potenciálu rozvoje umělé inteligence“ v rámci programu Beta 2 Technologické agentury ČR. Tato studie byla vypracována v souvislosti s podnětem EU učiněným ve sděleních „Koordinovaným plánem pro UI“ a „Umělá inteligence pro Evropu. Srov. Výzkum potenciálu rozvoje umělé inteligence v České republice. Souhrnná zpráva [online]. Úřad vlády ČR, 2018 [cit. 8.3.2019]. Dostupné z: https://www.vlada.cz/cz/evropske-zalezitosti/aktualne/jaky-je-potencial-umele-inteligence-v-ceske-republice–170808/; Communication from the Commission to the European Parliament, the European Council, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions – Coordinated Plan on Artificial Intelligence (COM(2018) 795 final) [online]. European Commission [cit. 8.3.2019]. Dostupné z: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/coordinated-plan-artificial-intelligence; Communication from the Commission to the European Parliament, the European Council, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions on Artificial Intelligence for Europe. Artificial Intelligence for Europe. COM(2018) 237 final [online]. European Commission [cit. 8.3.2019]. Dostupné z: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/communication-artificial-intelligence-europe.

[2] Autoři publikující v této oblasti např. Guadamuz, Birdy, Samuelson, Denicola, Grimmelman.

[3] Srov. § 1 zákona č. 121/2000 Sb., autorský zákon.

[4] Srov. § 5 odst. 1 zákona č. 121/2000 Sb., autorský zákon.

[5] Srov. ZIBNER, Jan. Akceptace právní osobnosti v případě umělé inteligence. Revue pro právo a technologie, 2018, roč. 9, č. 17, str. 19-49.

[6] Podrobně se tvůrčí činností jakožto pojmovým znakem autorského díla zabývá ve své rigorózní práci Zibner. Srov. ZIBNER, Jan. Tvůrčí činnost autora v kontextu technologického vývoje. Rigorózní práce. Masarykova univerzita, 2018.

[7] Směrnice Evropského parlamentu a Rady 2009/24/ES ze dne 23. dubna 2009 o právní ochraně počítačových programů. In EUR-lex [právní informační systém]. Úřad pro publikace Evropské unie. Dostupné z: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/cs/TXT/?uri=CELEX:32009L0024.

[8] Srov. GINSBURG, Jane C. The concept of authorship in comparative copyright law. DePaul Law Review. 2002, roč. 52, č. 4, s. 1063.

[9] Na úrovni EU se tato problematika mimo jiné zmiňuje dokumentu Výboru pro právní záležitosti v části označené Vysvětlující prohlášení v Doporučení Komisi o občanskoprávních pravidlech pro robotiku; Doporučení Komisi o občanskoprávních pravidlech pro robotiku. Výbor pro právní záležitosti. Dostupné online na: http://www.europarl.europa.eu/doceo/document/A-8-2017-0005_CS.html. Obdobně se o nutnosti řešení tohoto problému zmiňuje studie „Výzkum potenciálu rozvoje umělé inteligence“; Výzkum potenciálu rozvoje umělé inteligence v České republice. Analýza právně-etických aspektů rozvoje umělé inteligence a jejích aplikací v ČR. Úřad vlády ČR, 2018, str. 40. Dostupné online na: https://www.vlada.cz/cz/evropske-zalezitosti/aktualne/jaky-je-potencial-umele-inteligence-v-ceske-republice–170808/.

[10] Srov. BALOG, Matěj, GAUNT, A., BROCKSCHMIDT, M., NOWOZIN, S., TARLOW, D. Deep Coder: Learning to Write Programs. In ICLR proceedings. 2017. Citováno dne 8.3.2019. Dostupné online na: https://arxiv.org/abs/1611.01989.

[11] Viz BARNETT, David. Horror fiction by numbers: my not-so-shocking AI collaboration. The Guardian 31.10.2017. Dostupné online na: https://www.theguardian.com/books/booksblog/2017/oct/31/horror-fiction-ai-collaboration-shelley-mit. Platforma Shelley je dostupná online na: http://shelley.ai/.

[12] Viz PRADO, Guia Marie Del. A new program can recreate how Vincent van Gogh painted the world. Business Insider 16.9.2015. Dostupné online na: https://www.businessinsider.com/the-science-how-vincent-van-gogh-saw-the-world-2015-9. Platforma Vincent je dostupná online na: https://www.vincent.ai/.

[13] BRIDY, Annemarie. Coding creativity: copyright and the artificially intelligent author. Stan. Tech. L. Rev., 2012, roč. 5.

[14] HRISTOV, Kalin. Artificial intelligence and the copyright dilemma. IDEA, 2016, roč. 57, str. 431.

[15] ABBOTT, Ryan. I Think, Therefore I Invent: Creative Computers and the Future of Patent Law. BCL Rev., 2016, roč. 57, str. 1079.

[16] WU, Andrew J. From video games to artificial intelligence: Assigning copyright ownership to works generated by increasingly sophisticated computer programs. AIPLA QJ, 1997, roč. 25, str. 131.

[17] Srov. § 12 zákona č. 121/2000 Sb., autorský zákon.

[18] Srov. definici užívánou Colton a Wiggins [anglický originál]: „Computational creativity is the philosophy, science and engineering of computational systems which, by taking on particular responsibilities, exhibit behaviours that unbiased observers would deem to be creative.“; viz COLTON, Simon, et al. Computational creativity: The final frontier?. In: Ecai. 2012. s. 21-26.

[19] SING, Goh Ong, et al. Towards a more natural and intelligent interface with embodied conversation agent. In: Proceedings of the 2006 international conference on Game research and development. Murdoch University, 2006. s. 177-183.

[20] Tamtéž; COLTON. Computational creativity…,s. 21-26.; MCALPINE, Kenneth; MIRANDA, Eduardo; HOGGAR, Stuart. Making music with algorithms: A case-study system. Computer Music Journal, 1999, roč. 23 č. 2, str. 19-30.

[21] BODEN, Margaret A. The creative mind: Myths and mechanisms. New York: Routledge, 2004.

[22] Tamtéž, s. 3.

[23] Tamtéž, s. 4-5.

[24] Tamtéž.

[25] TOIVONEN, Hannu; GROSS, Oskar. Data mining and machine learning in computational creativity. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 2015, roč. 5, č. 6 str. 265-275.

[26] Tamtéž, s. 5

[27] NORTON, David; HEATH, Derrall; VENTURA, Dan. Autonomously Creating Quality Images. In: ICCC. 2011. str. 10-15.

[28] Tamtéž.

[29] Tamtéž.

[30] Tamtéž.

[31] TOIVONEN, Hannu; GROSS, Oskar. Data mining…

[32] Tamtéž.

[33] MALMI, Eric, et al. Dopelearning: A computational approach to rap lyrics generation. In: Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM, 2016. str. 195-204.

[34] TOIVONEN, Hannu; GROSS, Oskar. Data mining…

[35] THALER, Stephen. Neural nets that create and discover. PC AI Intelligent Solutions for Today’s Computers, 1996, roč. 10 č. 3, str. 4.

[36] Srov. VEALE, Tony; HAO, Yanfen. Comprehending and generating apt metaphors: a web-driven, case-based approach to figurative language. In: AAAI. 2007. str. 1471-1476.

[37] TOIVONEN, Hannu; GROSS, Oskar. Data mining…

[38] JENNINGS, Kyle E. Developing creativity: Artificial barriers in artificial intelligence. Minds and Machines, 2010, roč. 20 č. 4, str. 489-501.

[39] Směrnice Evropského parlamentu a Rady 2001/29/ES ze dne 22. května 2001 o harmonizaci určitých aspektů práva autorského a práv s ním souvisejících v Informační společnosti (dále jen „směrnice 2001/29/ES“).

[40] TELEC, Ivo; TŮMA, Pavel. Autorský zákon. Komentář. Verlag CH Beck, 2007, s. 165.

[41] Tamtéž.

[42] Srov. § 95 odst. 4 autorského zákona.

[43] TELEC, TŮMA. Autorský zákon…, s. 168.

[44] SRSTKA, Jiří, et al. Autorské právo a práva související: vysokoškolská učebnice. Praha: Leges, 2017, s. 96.

[45] RYŠÁNEK, Martin. Neoprávněné užití autorského díla. Diplomová práce. Univerzita Karlova v Praze, Právnická fakulta, 2015.

[46] ZIBNER. Akceptace právní …, str. 19-49.

[47] Toto mimo jiné vyplývá i z reakce EU týkající se navrhované regulace umělé inteligence a statusu elektronické osoby. Viz op. cit. pozn. 9.

[48] GRIMMELMANN, James. Copyright for literate robots. Iowa L. Rev., 2015, roč. 101, str. 659-660.

[49] Srov. čl. 5 odst. 1 směrnici 2001/29/ES.

[50] TELEC, TŮMA. Autorský zákon…, s. 180.

[51] SCHÖNBERGER, Daniel. Deep Copyright: Up-and Downstream Questions Related to Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). Zeitschrift fuer Geistiges Eigentum/Intellectual Property Journal, 2018, roč. 10 č.1, str. 35-58.

[52] Tamtéž.

[53] TELEC, TŮMA. Autorský zákon…, s. 180.

[54] Srov. např. SAG, Matthew. Copyright and copy-reliant technology. Nw. UL Rev., 2009, roč. 103, str. 1607; op. cit. 53.

[55] HUGENHOLTZ, P. Bernt, et al. Caching and Copyright. The Right of Temporary Copying. European Intellectual Property Review, 2000, 11.

[56] DUSOLLIER, Séverine, L’exploitation des œuvres : une notion centrale en droit d’auteur. In Les Mélanges en l’honneur du professeur André Lucas. LexisNexis. 2014, s. 265.

[57] Vládní dokument Velká Británie, Modernising Copyright: A Modern, Robust and Flexible Framework. Government Response to Consultation on Copyright Exceptions and Clarifying Copyright Law (2012). Dostupné online na: https://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20140603094128/http://www.ipo.gov.uk/response-2011-copyrightfinal.pdf.

[58] Telec k tomuto mimo jiné uvádí, že se bude jednat o tzv. rozmnoženiny incidentní, tedy vzniklé bez záměru zhotoveninu vůbec zhotovit. TELEC, TŮMA. Autorský zákon…, s. 180.

[59] Telec k tomuto uvádí, že rozmnoženiny bez samostatného hospodářského významu jsou právě rozmnoženiny, které mají důvod pouze jako součást technologického procesu zpřístupnění díla. TELEC, TŮMA. Autorský zákon…, s. 180.

[60] Srov. recitál 8 DSM směrnice; dále srov. Commission Staff Working Document – Impact Assessment on the Modernisation of EU Copyright Rules Accompanying the Document Proposal for a Directive of the European Parliament and of the Council on Copyright in the Digital Single Market and Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council laying down Rules on the Exercise of Copyright and Related Rights Applicable to Certain Online Transmissions of Broadcasting Organisations and Retransmissions of Television and Radio Programmes, SWD(2016) 301 final, Part 1/3, §4.3.1. Dostupné online na: https://ec.europa.eu/transparency/regdoc/rep/10102/2016/EN/SWD-2016-301-F1-EN-MAIN-PART-1.PDF.

[61] Systém Treemetrics je dostupný z: http://www.treemetrics.com/.

[62] Systém Rapidminer je dostupný z: https://rapidminer.com/data-mining-tools-try-rapidminer/?fbclid=IwAR2LL6EqIeM0Bo98jdf2eQH23tHDvuQ0XQjmxr3aCV8k7gEtiLqaWdhXJF4.

[63] Srov. čl. 5 odst. 5 směrnice 2001/29/ES.

[64] Srov. čl. 6 odst. 4 směrnice 2001/29/ES.

[65] Srov. recitál 9 směrnice DSM.

[66] Srov. recitál 8 DSM směrnice: „…V některých případech může vytěžování textů a dat zahrnovat úkony chráněné autorským právem nebo zvláštním právem na ochranu databází, zejména rozmnožování děl nebo jiných předmětů ochrany nebo vytěžování obsahu databáze, k čemuž dochází například tehdy, kdy jsou data při vytěžování textů a dat normalizována.“; srov. dále „Whereas some scholars have advocated a normative interpretation of the reproduction right, which would restrict its scope to exploitative uses “of the work as the work”, and would rule out non-exploitative uses such as mining, the EU legislature assumed that an express TDM exception was required for reasons of legal certainty“ viz Impact Assessment on the modernisation of EU copyright rules, str. 104-105. Dostupné online na: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/impact-assessment-modernisation-eu-copyright-rules.

[67] ROSATI, Eleanor. An EU text and data mining exception: will it deliver what the Digital Single Market Strategy promised?. Ipkitten.blogspot.com, 2017, Citováno dne 8.3.2019. Dostupné online na: http://ipkitten.blogspot.com/2017/05/an-eu-text-and-data-mining-exception.html.

[68] Srov. čl. 3 odst. 1 návrhu směrnice Evropského Parlamentu a Rady ze dne 14.9.2016 o autorském právu na jednotném digitálním trhu.

[69] Srov. čl. 2 odst. 1 návrhu DSM směrnice návrhu směrnice Evropského Parlamentu a Rady ze dne 14.9.2016 o autorském právu na jednotném digitálním trhu.

[70] Tamtéž.

[71] Opinion of the European Economic and Social Committee on the ‘Proposal for a Directive of the European Parliament and of the Council on copyright in the Digital Single Market’ (COM(2016) 593 final — 2016/0280 (COD)), on the ‘Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council laying down rules on the exercise of copyright and related rights applicable to certain online transmissions of broadcasting organisations and retransmissions of television and radio programmes’ (COM(2016) 594 final — 2016/0284 (COD)) and on the ‘Proposal for a Directive of the European Parliament and of the Council on certain permitted uses of works and other subject-matter protected by copyright and related rights for the benefit of persons who are blind, visually impaired or otherwise print disabled and amending Directive 2001/29/EC on the harmonisation of certain aspects of copyright and related rights in the information society’ (COM(2016) 596 final — 2016/0278 (COD)) OJ C 125, 21.4.2017, s. 27–33. Dostupné online na: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52016AE5382.

[72] Opinion of the European Committee of the Regions — Copyright in the Digital Single Market, OJ C 207, 30.6.2017, p. 80–86. Dostupné online na: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52016IR5114.

[73] ROSATI, Eleanor. Coreper agrees common position on text of draft DSM Directive. Ipkitten.blogspot.com, 2018. Citováno dne 8.3.2019. Dostupné online na: http://ipkitten.blogspot.com/2018/05/coreper-agrees-common-position-on-text.html.

[74] ROSATI, Eleanor. National and EU text and data mining exceptions: room for coexistence?. Ipkitten.blogspot.com. 2018, Citováno dne 8.3.2019. Dostupné online na: http://ipkitten.blogspot.com/2018/03/national-and-eu-text-and-data-mining.html.

[75] Srov. ustanovení 29A, Copyright, Designs and Patents Act 1988. [online]. In Legislation.gov.uk [právní informační systém]. Britská národní databáze. Dostupné z: https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/contents.

[76] ROSATI, Eleanor. Irish Government proposes introduction of Irish text and data mining exception. Ipkitten.blogspot.com. 2018, Citováno dne 8.3.2019. Dostupné online na: http://ipkitten.blogspot.com/2018/03/irish-government-proposes-introduction.html.

[77] Srov. recitál 11 směrnice DSM.

[78] Srov. recitál 18 a čl. 4 odst. 4 směrnice DSM.

[79] Rosati, Eleonora, Copyright as an Obstacle or an Enabler? A European Perspective on Text and Data Mining and Its Role in the Development of AI Creativity. Asia Pacific Law Review. 2019, Citováno dne 13.9.2019. Dostupné online na: https://ssrn.com/abstract=3452376.

[80] Tamtéž.

In this article

Join the Conversation