Rozwój narzędzi sztucznej inteligencji opartych na uczeniu maszynowym rodzi nowe pytania nie tylko natury technicznej, ale i prawnej. Jednym z kluczowych zagadnień jest granica legalności korzystania z cudzych utworów w procesie trenowania modeli AI. Czy kopiowanie plików do analizy jest zgodne z prawem? Czy twórca może żądać odszkodowania, gdy AI „nauczy się” jego stylu? Czy zachodzi różnica między treningiem na danych z domeny publicznej a utworami objętymi ochroną?
W tym artykule przyjrzymy się konkretnym sytuacjom, w których trenowanie AI może prowadzić do naruszenia prawa autorskiego, oraz wskażemy praktyczne zasady minimalizowania ryzyka.
Reprodukcja danych w uczeniu maszynowym – kiedy to problem? 📄
Z punktu widzenia prawa autorskiego kluczowe znaczenie ma moment reprodukcji utworu – czyli jego technicznego skopiowania. W procesie trenowania AI może to mieć miejsce:
- Podczas tworzenia zestawu danych treningowych (datasetu) – utwory są pobierane, katalogowane i przechowywane, by mogły być analizowane przez algorytm.
- W trakcie przekształcania plików na format zrozumiały dla systemu AI – np. konwersja grafiki do wektorów numerycznych.
- W przypadku testowania modelu AI na danych weryfikacyjnych – utwory mogą być ponownie załadowane do systemu, by sprawdzić jakość działania.
W każdym z tych przypadków może dojść do zwielokrotnienia chronionych treści, które nie mieści się w definicji dozwolonego użytku, jeśli:
- dane pochodzą z zasobów objętych prawem autorskim,
- brak jest zgody autora lub podstawy prawnej (np. licencji, wyjątku naukowego),
- dane są przechowywane w trwałej formie (np. na serwerze firmy prowadzącej trening).
🧩 Przykład praktyczny: Start-up technologiczny z Wrocławia tworzy model do generowania grafik. Aby osiągnąć wysoką jakość, pracownicy pobierają z sieci kilka tysięcy ilustracji, w tym współczesnych okładek książek. Tworzą z nich dataset i zapisują na serwerze. Nawet jeśli obrazy te nie są publikowane, ich techniczne zwielokrotnienie bez zgody właścicieli praw może być kwalifikowane jako naruszenie prawa autorskiego.
Dataset jako „mapa drogowa” dla algorytmu – czy to legalne? 🗺️
Część datasetów wykorzystywanych przez duże modele językowe (LLM) to zbiory linków do materiałów dostępnych w sieci – np. grafiki indeksowane przez wyszukiwarki. Przykładem jest znany projekt LAION, który stworzył zbiór ponad 5 miliardów odesłań do zdjęć z internetu.
📌 Ważna różnica:
- Link do utworu to nie to samo, co jego kopia. Samo zestawienie linków nie stanowi naruszenia prawa.
- Ale pobranie i lokalne przechowanie treści w celu analizy – już tak, jeśli utwór jest chroniony i brak jest zgody lub wyjątku.
W praktyce oznacza to, że jeśli twórcy modelu AI:
- sami ściągają pliki i przygotowują własny dataset,
- nie ograniczają się do metadanych lub odnośników, to powinni uzyskać odpowiednie licencje lub sprawdzić status prawny danych.
⚠️ Nieznajomość statusu prawnego utworu nie chroni przed odpowiedzialnością.
Problem „zapamiętywania” treści przez AI – kiedy dochodzi do naruszenia? 🧠
Choć proces uczenia maszynowego ma na celu analizę i uogólnienie informacji, w niektórych przypadkach może dojść do reprodukowania konkretnych fragmentów utworów, np. w odpowiedzi na pytanie użytkownika.
📌 Taka sytuacja miała miejsce w głośnym pozwie z grudnia 2023 r., złożonym przez New York Times Company przeciwko OpenAI i Microsoft. Powodem było generowanie przez ChatGPT-4 fragmentów artykułów publikowanych przez „NYT”, mimo że użytkownik nie cytował ich treści w promcie. W pozwie wskazano, że model „zapamiętał” oryginalne teksty i odtwarzał je niemal dosłownie.
🔍 Czy to oznacza, że każda reprodukcja to naruszenie? Nie zawsze. Odpowiedź zależy od:
- rozmiaru powielonego fragmentu,
- rozpoznawalności treści,
- celu i kontekstu użycia (np. cytat, parodia, analiza).
Jeśli jednak AI generuje obszerny, identyfikowalny fragment utworu bez podstawy prawnej – może dojść do naruszenia prawa autorskiego.
Czy styl twórcy podlega ochronie? ⚠️
Inspiracja stylem artysty nie narusza prawa autorskiego. Styl to zbiór cech estetycznych – nie podlega ochronie jako forma wyrażenia, chyba że dochodzi do wiernego kopiowania konkretnych utworów.
🧩 Przykład: AI, które po przetrenowaniu na grafikach ilustratora książek dziecięcych generuje obrazy „w jego stylu”, ale nie powiela żadnego konkretnego dzieła, działa legalnie. Inaczej byłoby, gdyby system wygenerował grafikę niemal identyczną z ilustracją z konkretnej książki.
W kolejnej części artykułu poruszę:
- granice dozwolonego użytku i wyjątki prawne (data mining),
- przypadki szczególnie ryzykowne (np. szkice robocze, nieopublikowane utwory),
- zasady bezpiecznego trenowania AI i praktyczne rekomendacje.
Kiedy dozwolony użytek chroni trenowanie AI? 📜
Jednym z kluczowych przepisów pozwalających legalnie analizować cudze utwory w ramach treningu AI jest tzw. dozwolony użytek dla eksploracji danych (text and data mining, TDM). Wynika on z dyrektywy 2019/790/UE i przewiduje dwa odrębne mechanizmy:
1. Eksploracja danych dla celów naukowych (art. 3 dyrektywy)
➡️ Dotyczy instytucji badawczych i instytucji dziedzictwa kulturowego.
✅ Umożliwia kopiowanie i analizowanie utworów, do których instytucja ma legalny dostęp (np. subskrypcje naukowe), bez potrzeby uzyskania zgody twórcy, o ile działanie to:
- ma cel badawczy,
- jest zgodne z bezpieczeństwem danych,
- nie narusza zabezpieczeń technicznych przekraczających niezbędność.
⚠️ Nie dotyczy firm komercyjnych – nawet jeśli współpracują z uczelniami. Jeżeli efekt badań ma trafić na rynek, nie można powołać się na ten wyjątek.
2. Eksploracja danych do innych celów (art. 4 dyrektywy)
➡️ Obejmuje także podmioty komercyjne, ale z istotnym ograniczeniem:
✅ Dozwolona, jeśli właściciel praw autorskich nie zastrzegł utworu przed takim użyciem. Może to zrobić poprzez:
- stosowne oznaczenie (np. metadane w pliku graficznym),
- ustawienia strony internetowej (np. nagłówki HTTP),
- komunikat licencyjny (np. „zakaz wykorzystywania do treningu AI”).
📌 Przykład: Strona internetowa zamieszcza fotografie i zastrzega, że nie mogą być wykorzystywane w ramach uczenia maszynowego. AI, które mimo to pobiera te grafiki, narusza prawo, mimo że utwory były publicznie dostępne.
Szczególnie ryzykowne przypadki – uwaga na „szkice”, „robocze wersje” i dane niepubliczne ⚠️
W praktyce najbardziej drażliwe są przypadki, gdy trenowanie AI odbywa się na podstawie:
- materiałów nieprzeznaczonych do publikacji (np. szkiców, draftów, notatek),
- prac jeszcze nieukończonych, ale już opublikowanych w sieci (np. fragmenty komiksów),
- nieopublikowanych treści udostępnionych przez osoby trzecie, bez zgody twórcy.
🧩 Przykład praktyczny: Rysownik z Rzeszowa publikuje na swoim blogu szkice koncepcyjne do nowego komiksu. AI trenowana na tych grafikach zaczyna generować ilustracje w bardzo zbliżonym stylu i tematyce, zanim komiks ukaże się na rynku. W efekcie twórca traci unikalność swojego projektu – i potencjalne zyski. Choć styl nie jest chroniony, wykorzystanie nieukończonych materiałów może stanowić naruszenie prawa, zwłaszcza jeśli były objęte zastrzeżeniem lub nie były publicznie dostępne.
Jak trenować AI zgodnie z prawem? Praktyczne zasady 🧩
Poniżej zestaw 6 praktycznych zasad, które pomagają minimalizować ryzyko naruszeń:
- Weryfikuj źródła danych – unikaj wykorzystywania materiałów bez jasnego statusu prawnego.
- Nie kopiuj „ręcznie” zasobów z portali, blogów czy galerii bez zgody właściciela.
- Sprawdzaj oznaczenia prawne – metadane, licencje, komunikaty „opt-out”.
- Korzystaj z danych z domeny publicznej lub na licencjach CC0/CC-BY.
- Zachowuj dokumentację użytych materiałów – to może być ważne przy ewentualnym sporze.
- Nie udostępniaj wygenerowanych treści jako własnych „dzieł”, jeśli bazują na danych treningowych pochodzących z cudzych utworów – szczególnie jeśli są rozpoznawalne.
Podsumowanie i wskazówki 💡
✅ Nie każde trenowanie AI jest nielegalne – ale nie każda forma eksploracji danych jest dozwolona.
✅ Reprodukcja treści w celu treningu bez zgody twórcy może stanowić naruszenie, zwłaszcza jeśli dane są przechowywane i wykorzystywane komercyjnie.
✅ Styl nie podlega ochronie, ale zbyt bliska imitacja konkretnego dzieła – już tak.
✅ Zgodność z przepisami dyrektywy 2019/790 pozwala na wiele – ale tylko w określonych warunkach.
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 🔖
- naruszenie prawa autorskiego przez AI
- legalne trenowanie modeli AI
- dozwolony użytek data mining
- szkolenie AI na cudzych treściach
- ryzyko prawne generatywnej AI