Rozwój sztucznej inteligencji, a zwłaszcza narzędzi generatywnych takich jak ChatGPT czy Midjourney, budzi wiele emocji – od fascynacji po obawy. Jednym z najgorętszych tematów jest kwestia zgodności procesu trenowania AI z przepisami prawa autorskiego. Czy systemy uczące się na bazie dostępnych w internecie utworów rzeczywiście naruszają prawa twórców? Czy każde przetwarzanie chronionych treści przez algorytm to plagiat? A może prawo nie nadąża za technologią?
W tym artykule przeanalizujemy, jak naprawdę działa proces uczenia maszynowego (machine learning), co się dzieje z danymi podczas treningu modelu AI oraz kiedy dochodzi do faktycznego wykorzystania cudzych utworów w sposób mogący naruszać prawo. To nie jest kolejny tekst o „strasznym AI” – to rzeczowa analiza dla przedsiębiorców, twórców i prawników.
Czym jest uczenie maszynowe i jak przebiega? 🧠
Uczenie maszynowe to proces, dzięki któremu system AI zdobywa zdolność do generowania odpowiedzi, grafik, dźwięków czy innych treści. W przeciwieństwie do tradycyjnego programowania, które opiera się na sztywnych regułach, machine learning polega na analizie ogromnych zbiorów danych (datasetów), w celu odkrycia wzorców i zależności.
Proces ten składa się z kilku etapów:
- Zebranie danych treningowych (dataset) – najczęściej są to publicznie dostępne dane z internetu, w tym utwory objęte prawem autorskim.
- Wstępne przetwarzanie danych – usunięcie zbędnych informacji, normalizacja formatu, adnotacje.
- Uczenie modelu – algorytm analizuje dane i uczy się rozpoznawać wzorce (np. styl językowy, kompozycję obrazu).
- Wytworzenie tzw. wytrenowanego modelu – czyli gotowego systemu zdolnego do generowania nowych treści.
- Korzystanie z modelu przez użytkowników – bez potrzeby ponownego dostępu do danych treningowych.
⚠️ Ważne: Po zakończeniu treningu model nie przechowuje oryginalnych danych. Zachowuje jedynie abstrakcyjne reguły i wzorce, nie kopie utworów.
Czy AI „kopiuje” utwory? Analiza prawna 🔍
To jedno z najczęściej powtarzanych nieporozumień. AI nie „czyta” ani nie „rozumie” utworów jak człowiek. Przetwarzanie danych w procesie treningu to wyłącznie operacje matematyczne. Algorytm „widzi” tekst lub obraz jako ciąg liczb, który ma przeanalizować pod kątem statystycznym. Nie przyswaja sensu ani formy twórczej w ludzki sposób.
Pojawia się więc pytanie – czy taka analiza może być traktowana jako korzystanie z utworu w rozumieniu prawa autorskiego? Odpowiedź nie jest jednoznaczna, ale kluczowe są dwa aspekty:
- Czy dochodzi do zwielokrotnienia utworu?
- Czy korzystanie z utworu mieści się w ramach dozwolonego użytku lub wyjątku prawnego?
W typowym scenariuszu treningu AI, dane są tymczasowo kopiowane do pamięci systemu. W kontekście prawa autorskiego może to zostać uznane za techniczne zwielokrotnienie, ale nie zawsze oznacza to naruszenie prawa – zwłaszcza gdy mieści się w granicach tzw. „data mining” lub „dozwolonego użytku”.
Jakie dane są używane do treningu AI? 📊
Nie wszystkie materiały używane w procesie treningu są chronione prawem autorskim. W praktyce systemy AI korzystają z trzech typów danych:
- Domeny publicznej – utwory, do których prawa autorskie wygasły (np. dzieła z XIX wieku).
- Licencjonowanych danych – np. baza zdjęć, do której AI ma dostęp na podstawie umowy.
- Danych powszechnie dostępnych w internecie – tutaj pojawia się najwięcej kontrowersji.
Przykład:
🔎 Narzędzie AI trenujące na tekstach prasowych może analizować setki tysięcy artykułów z różnych stron internetowych, nawet jeśli są chronione prawem autorskim. Nie tworzy jednak ich kopii, lecz analizuje strukturę języka, styl, układ tekstu – a to mieści się w granicach dozwolonego użytku w wielu jurysdykcjach.
Przykład praktyczny 🧩
📌 Firma technologiczna z Gdańska tworzy system AI do tłumaczenia tekstów literackich. Do treningu wykorzystuje korpus tekstów z domeny publicznej oraz próbki nowoczesnych przekładów dostępnych online. Po przeszkoleniu modelu nie ma już potrzeby korzystania z konkretnych utworów – tłumaczenia są tworzone na bazie ogólnych wzorców językowych. Firma nie przechowuje tekstów źródłowych, a sam model nie odtwarza żadnych konkretnych fragmentów.
Czy doszło do naruszenia prawa autorskiego? W ocenie wielu specjalistów – nie, o ile model nie zapamiętuje i nie odtwarza konkretnych fragmentów utworów. Sama analiza nie jest zakazana, a nawet mieści się w ramach prawa do eksploracji danych (data mining).
Czy da się „oduczyć” model AI? Techniczne i prawne ograniczenia ⚠️
W przestrzeni publicznej coraz częściej pojawiają się postulaty umożliwienia „wycofania” danych utworu z wytrenowanego już modelu AI – analogicznie do tzw. „prawa do bycia zapomnianym” znanego z RODO. Niestety, aktualnie takie rozwiązanie jest bardzo trudne technicznie – i to z kilku powodów:
- Model nie przechowuje danych w klasycznym sensie, lecz wyodrębnione wzorce, zależności i schematy.
- Nie istnieje sposób, by zidentyfikować konkretny wkład danego utworu w finalną strukturę modelu, ponieważ trening obejmuje miliony danych.
- Tzw. „oduczanie” (unlearning) to proces eksperymentalny – może osłabić lub nawet uszkodzić działanie modelu.
📌 Z punktu widzenia prawa autorskiego, ta cecha modelu AI oznacza, że po zakończeniu treningu twórca nie ma realnych narzędzi, by żądać „usunięcia” swojego utworu z systemu.
Styl twórczy vs forma wyrażenia idei – granica ochrony 📜
Zgodnie z podstawową zasadą prawa autorskiego, ochronie podlega forma wyrażenia, nie sama idea czy styl. To kluczowe dla zrozumienia, dlaczego AI może uczyć się stylu danego artysty, nie naruszając jego praw – o ile nie kopiuje konkretnych utworów.
🔍 Art. 1 ust. 1 ustawy o prawie autorskim i prawach pokrewnych stanowi:
„Przedmiotem prawa autorskiego jest każdy przejaw działalności twórczej o indywidualnym charakterze, ustalony w jakiejkolwiek postaci, niezależnie od wartości, przeznaczenia i sposobu wyrażenia.”
Co to oznacza w praktyce?
- Styl (np. „mroczne, neonowe grafiki w estetyce cyberpunk”) nie podlega ochronie.
- Ale konkretny obraz, tekst czy melodia – tak.
🧩 Przykład praktyczny: Projektant graficzny z Krakowa publikuje w sieci setki plakatów w swoim charakterystycznym stylu. Narzędzie AI, trenowane na dużych zbiorach grafik, uczy się, jak komponować kolory, typografię i układ elementów. Użytkownik AI wpisuje komendę „stwórz plakat w stylu jak z plakatów Piotra z Krakowa” i otrzymuje zbliżony wizualnie efekt. Czy to naruszenie prawa?
➡ Jeśli system nie kopiuje konkretnego dzieła, ale jedynie naśladuje styl – to nie jest naruszenie prawa autorskiego, choć może budzić kontrowersje etyczne i ekonomiczne.
Czy model może zapamiętać cudze dzieło? Zdarzają się wyjątki… ⚠️
Choć modele AI z założenia nie powinny „zapamiętywać” treści, w praktyce może dojść do niezamierzonej reprodukcji:
- W przypadku zbyt małego zbioru danych, model może nauczyć się na pamięć konkretnych fragmentów.
- Błędy w algorytmie mogą sprawić, że fragment utworu zostanie utrwalony w modelu.
- Czasem testy systemu ujawniają fragmenty tekstów z danych treningowych.
⚖️ Przykład realny:
W grudniu 2023 r. „New York Times” pozwał OpenAI i Microsoft, wskazując, że model GPT-4 potrafił odtwarzać fragmenty artykułów publikowanych przez gazetę. W pozwie zawarto konkretne przykłady rzekomych „kopii” treści prasowych wytworzonych przez AI po zadaniu określonego prompta.
Choć takie przypadki są rzadkie, mogą skutkować odpowiedzialnością prawną – zwłaszcza jeśli doszło do trwałego przechowywania fragmentu utworu bez zgody autora.
Kiedy trenowanie AI faktycznie narusza prawo autorskie? ⚖️
Poniżej zestawienie sytuacji, w których może dojść do naruszenia:
| Sytuacja | Ryzyko naruszenia prawa autorskiego |
|---|---|
| Tymczasowe kopiowanie utworu do pamięci systemu na potrzeby analizy | ❌ Niskie (często objęte wyjątkiem „data mining”) |
| Reprodukcja i zapisanie utworu lub jego fragmentu w modelu | ⚠️ Wysokie |
| Generowanie nowych treści „w stylu” konkretnego twórcy | ⚠️ Znikome prawne, ale możliwe kontrowersje etyczne |
| Wywoływanie konkretnych fragmentów utworu przez prompt | ✅ Naruszenie prawa, jeśli fragment jest rozpoznawalny i nie objęty dozwolonym użytkiem |
| Tworzenie datasetu z materiałami bez licencji lub zgody | ✅ Wysokie ryzyko, szczególnie gdy dochodzi do ich trwałej reprodukcji |
Podsumowanie i wskazówki 💡
- Uczenie maszynowe to proces techniczny, nie artystyczny – algorytmy analizują dane matematycznie, bez ludzkiego rozumienia treści.
- AI nie zapamiętuje oryginałów – ale może je nieświadomie powtórzyć w rzadkich przypadkach.
- Styl nie podlega ochronie prawnoautorskiej, o ile nie prowadzi do wiernego kopiowania konkretnych dzieł.
- Zagrożenia prawne istnieją głównie wtedy, gdy dochodzi do trwałego kopiowania utworów, nie zaś przy samym treningu.
Podstawa prawna 📚
- art. 1 ust. 1 – Ustawa z dnia 4 lutego 1994 r. o prawie autorskim i prawach pokrewnych
- art. 2 pkt 2, art. 3–4, art. 7 – Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2019/790 z dnia 17 kwietnia 2019 r. w sprawie prawa autorskiego i praw pokrewnych na jednolitym rynku cyfrowym
- art. 6 ust. 4 – Dyrektywa 2001/29/WE
Tematy artykułu 🔖
- trenowanie AI a prawo autorskie
- uczenie maszynowe i dane chronione
- AI a styl artystyczny
- odpowiedzialność prawna AI
- data mining dozwolony użytek