जनरेटिव ए.आई. और कॉपीराइट के मुद्दे

पाठ्यक्रम: GS3/विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी

सन्दर्भ 

• जनरेटिव ए.आई. केवल कॉपीराइट किए गए कार्यों का पुनरुत्पादन ही नहीं करता है, बल्कि उन पर प्रशिक्षण भी देता है, जिससे पिछली प्रौद्योगिकियों के विपरीत, अनधिकृत उपयोग के बारे में चिंताएँ उत्पन्न होती हैं।

जनरेटिव ए.आई. के बारे में

• यह AI सिस्टम को संदर्भित करता है जो नया डेटा बनाने में सक्षम है, चाहे वह टेक्स्ट हो, इमेज हो या कोड।
•  यह वृहद् भाषा मॉडल (LLM) में प्रगति से प्रेरित है, जिसमें नया डेटा बनाने की क्षमता है, चाहे वह टेक्स्ट हो, इमेज हो या कोड।
• जेनरेटिव AI मॉडल वृहद् डेटासेट पर प्रशिक्षित किए जाते हैं, जिन्हें प्रायः ओपन इंटरनेट से स्क्रैप किया जाता है।
•  इन डेटासेट में प्रायः कॉपीराइट की गई सामग्री शामिल होती है, कभी-कभी कॉपीराइट धारकों की स्पष्ट सहमति के बिना।
• GenAI टूल अब मुख्यधारा की पत्रकारिता, विज्ञापन, मनोरंजन और शिक्षा में उपयोग किए जा रहे हैं।
• इसने इस बात पर नैतिक और कानूनी चिंताएँ जताई हैं कि AI को प्रशिक्षित करने में इस तरह के डेटा का उपयोग उचित उपयोग है या कॉपीराइट कानून का उल्लंघन है।

कॉपीराइट कानून का विकास

• ऐन का क़ानून (1710): यह इंग्लैंड में लागू किया गया विश्व का पहला कॉपीराइट कानून था, जिसने किसी काम के लेखक को उसके कॉपीराइट का मालिक होने की अवधारणा पेश की और सुरक्षा की निश्चित शर्तें रखीं।
  • इसने सुरक्षा की निश्चित शर्तें तय कीं और स्टेशनर्स हॉल में पंजीकरण की आवश्यकता बताई।
  • इसने संयुक्त राज्य अमेरिका में 1790 के कॉपीराइट अधिनियम को भी जन्म दिया।
•  बर्न कन्वेंशन (1886): इसने अंतर्राष्ट्रीय कॉपीराइट मानक बनाए, जिससे राष्ट्रों में कॉपीराइट की पारस्परिक मान्यता सुनिश्चित हुई और विभिन्न देशों में अलग-अलग पंजीकरण की आवश्यकता समाप्त हो गई।
  • यह आज भी लागू है और अंतर्राष्ट्रीय कॉपीराइट कानून के लिए आधार प्रदान करता है। भारत बर्न कन्वेंशन का हिस्सा है। 
• कॉपीराइट पंजीकरण प्रणाली: पंजीकरण प्रणाली विभिन्न देशों में अलग-अलग होती है, जबकि बर्न कन्वेंशन अप्रकाशित कार्यों की सुरक्षा करता है।
  • कुछ राष्ट्र वैकल्पिक पंजीकरण प्रदान करते हैं, जबकि अन्य स्वचालित कॉपीराइट सुरक्षा पर निर्भर करते हैं।

जनरेटिव ए.आई. में कॉपीराइट संबंधी मुद्दे

• कॉपीराइट सामग्री का अनधिकृत उपयोग: AI कंपनियाँ अपने LLM को सार्वजनिक और कॉपीराइट सामग्री दोनों सहित डेटा की एक विशाल सरणी पर प्रशिक्षित करने के लिए वेब स्क्रैपिंग विधियों का उपयोग करती हैं। 
• उचित उपयोग की बहस:  यू.एस.ए. में, OpenAI को इसी तरह के मुकदमों का सामना करना पड़ रहा है, जहाँ इसने अमेरिकी कॉपीराइट कानून के तहत बचाव के रूप में ‘उचित उपयोग’ और ‘शिक्षा में उचित शिक्षा’ का आह्वान किया है।
  • हालाँकि, OpenAI ने भविष्य के प्रशिक्षण के लिए एक ऑप्ट-आउट तंत्र पेश किया है, लेकिन यह पिछले उपयोग को संबोधित नहीं करता है।
• भारत में कानूनी चुनौतियाँ: फेडरेशन ऑफ़ इंडियन पब्लिशर्स और एशियन न्यूज़ इंटरनेशनल ने दिल्ली उच्च न्यायालय में OpenAI के विरुद्ध मुकदमा दायर किया है, जिसमें उनके कार्यों के अनधिकृत उपयोग का आरोप लगाया गया है।
• संगीत उद्योग की चिंताएँ: बॉलीवुड संगीत लेबल AI प्लेटफ़ॉर्म के विरुद्ध कॉपीराइट मुकदमों में शामिल हो गए हैं, जिसमें AI प्रशिक्षण के लिए ध्वनि रिकॉर्डिंग के अनधिकृत उपयोग का हवाला दिया गया है।
•  वैश्विक कानूनी अस्पष्टता संयुक्त राज्य अमेरिका: इसने स्पष्ट किया है कि विशुद्ध रूप से AI-जनित कार्य कॉपीराइट सुरक्षा के लिए पात्र नहीं हैं।
  •  इसने रचनाकारों को कॉपीराइट सुनिश्चित करने के लिए AI-सहायता प्राप्त कार्यों में ‘पर्याप्त मानव लेखन’ को शामिल करने के लिए प्रेरित किया है। 
• जापान: इसने स्पष्ट रूप से कहा है कि कॉपीराइट किए गए डेटा का उपयोग करके AI प्रशिक्षण कॉपीराइट का उल्लंघन नहीं करता है, जब तक कि यह गैर-उपभोग्य हो और मशीन लर्निंग उद्देश्यों के लिए हो।

भारत में प्रमुख कानून

• कॉपीराइट अधिनियम, 1957: कॉपीराइट अधिनियम 1957 सीधे तौर पर AI-जनरेटेड कार्यों को संबोधित नहीं करता है।
  • अधिनियम की धारा 2(d) मानवीय शब्दों में ‘लेखक’ को परिभाषित करती है, जिससे गैर-मानव एजेंट को लेखकत्व का श्रेय देना मुश्किल हो जाता है।
• AI और कॉपीराइट पर पैनल समीक्षा: भारत सरकार ने यह आकलन करने के लिए एक पैनल का गठन किया है कि क्या मौजूदा कॉपीराइट कानून AI से संबंधित विवादों को विनियमित करने के लिए पर्याप्त हैं।
• AI सामग्री के लिए कोई अलग IPR नहीं: सरकार ने स्पष्ट किया है कि मौजूदा कॉपीराइट और पेटेंट कानूनों पर भरोसा करते हुए AI-जनरेटेड सामग्री के लिए अलग बौद्धिक संपदा अधिकार (IPR) बनाने का कोई प्रस्ताव नहीं है।

भारत में कानूनी जटिलताएँ

• भारत का कॉपीराइट ढाँचा अमेरिकी मॉडल से काफी अलग है, क्योंकि:
  • भारत लोचशील अमेरिकी ‘उचित उपयोग’ परीक्षण के बजाय एक गणना अपवाद दृष्टिकोण का पालन करता है।
  • भारत में शैक्षिक अपवादों को संकीर्ण रूप से परिभाषित किया गया है, जो कक्षा में उपयोग तक ही सीमित हैं।
  • दिल्ली उच्च न्यायालय ने इस बात पर विचार करने का आग्रह किया कि क्या AI के लिए पहले से अवशोषित कॉपीराइट किए गए डेटा को ‘अनलर्न’ करना तकनीकी रूप से संभव है।
  • यह AI डेवलपर्स के लिए गतिशीलता को सीमित करता है और मुकदमेबाजी में अधिकार धारकों को लाभ पहुँचा सकता है।

आगे की राह: नैतिक AI निर्माण की ओर

• विनियामक ढाँचों को विकसित करने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि मूल मानव रचनाकारों का सम्मान किया जाए, उन्हें श्रेय दिया जाए और जहाँ उचित हो, उन्हें मुआवजा दिया जाए।
• नवाचार और संरक्षण को संतुलित करना: AI क्षेत्र में निष्पक्ष प्रतिस्पर्धा सुनिश्चित करने के लिए समान अवसर की आवश्यकता है।

गति प्राप्त करने वाले प्रस्तावों में शामिल हैं:

• AI पारदर्शिता कानून, जिसके तहत कंपनियों को प्रशिक्षण में उपयोग किए जाने वाले डेटासेट का प्रकटीकरण करना आवश्यक है।
• उन रचनाकारों के लिए ऑप्ट-आउट रजिस्ट्री जो अपनी सामग्री का उपयोग नहीं करना चाहते हैं।
• निष्पक्ष लाइसेंसिंग योजनाएँ जो AI कंपनियों को पारिश्रमिक के साथ कॉपीराइट किए गए डेटा का उपयोग करने की अनुमति देती हैं।

निष्कर्ष

• कॉपीराइट कानून एक निर्णायक क्षण में है। जनरेटिव AI पारंपरिक कानूनी व्याख्याओं को चुनौती देता है, लेकिन इसके विनियमन को रचनात्मकता और ज्ञान तक पहुँच में बाधा नहीं डालनी चाहिए।
• कॉपीराइट के मूल सिद्धांतों की पुष्टि करके और ए.आई. पारिस्थितिकी तंत्र में सभी अभिकर्त्ताओं के साथ निष्पक्ष व्यवहार सुनिश्चित करके, कानून अपने दोहरे उद्देश्य को पूरा करना जारी रख सकता है – सीखने और नवाचार को बढ़ावा देते हुए रचनाकारों की सुरक्षा करना। 

Source: TH