Sony Music va Warner Chappell Anthropicni tasvirlash orqali qo’lliq huquqlarini buzilishiga qarshi davolayapti

2024-yil oyida Kaliforniyada filialidagi ABQ shaharidagi federal mahkamaqa Sony Music Group va Warner Chappell Music Anthropic kompaniyasiga huquq tugallanishini buzilishiga qarshi dava berdilar. Davalda qo’lliqlarning "minlib ming" nusxasi Anthropicning "Claude" yoshli yapay zeka modellarining o‘qitish ma’lumotlar bazasiga kirgan deb tasvirlanadi. Agar mahkama talab qilingan maksimal to‘lovni tasdiqlasa, har bir qo’lliq uchun 150 000 dollar, qo’lliqdagi identifikator ma’lumotlarni o‘chirish har bir hollari uchun esa 25 000 dollar to‘lanishi mumkin, bu esa jami miliardlar dollarga yetishi mumkin.

Huquq tugallanishining tajribiyliklari

Davalda ifodalangan sabablardan biri, Anthropic xodimlarining ko‘pchiligi torrentlar orqali piratlashgan kitoblarni yuklab olishini, shuningdek, Pirate Library Mirror kabi saytlardan ko‘pchiligi kitoblarni yuklab olishini ifodalash. Iltimos, Davalovchi Benjamin Mannning BitTorrent orqali besh milliondan ortiq piratlashgan kitobni yuklab olganini, boshqa xodimlar esa ikkita milliondan ortiq kitobni yuklab olganini ifodalaydi. Qo‘shimcha ravishda, kompaniya MusixMatch va LyricFind kabi saytlardan qo’lliq matnlarini (lyrics) yig‘ib, ular bilan shu yerda tasvirlash kontraktlari mavjud bo‘lgan label bilan bog‘liq bo‘lmagan usulda olib kelganini deyarli ifodalaydi.

Ushbu yig‘ish usullari, quyidagicha tasvirlanadi:

• Torrent yuklab olish: foydalanuvchilar fayllarni peer‑to‑peer tarmoq orqali yuklab oladi, bu esa hujjatlar nusxasini ruxsatsiz tarqalishga olib keladi.
• Veb‑scratching: avtomatik skriptlar saytlarning HTML sahifalaridan matnni ajratib oladi, bu MusixMatch va LyricFind kabi litsenziyalangan manbalardan foydalanishni chetlab bypass qiladi.
• Massive dataset: yig‘ilgan ma’lumotlar millions of qo’lliq nusxasini o‘z ichiga oladi, shuning uchun model o‘qitishda tavsifiy matn va melodiya strukturalari o‘rganiladi.

Anthropicning «Claude» modeli – yoshli va katta‑o‘lchamli LLM – ushbu matnlar massivini o‘qitishda qo’lliq matnlarining stilistik xususiyatlarini, qo‘shiq so‘zlarini va ritmik strukturani o‘rganadi. Natijada model foydalanuvchilar tomonidan so‘ralgan qo‘shiq matnlarini, parodyalarini yoki qo‘shiq tavsiflarini yasash imkoniyatini beradi.

Qo‘shiq huquqlari davolari – kelajakka o‘xshash precedenslar

Bu dava Anthropicga yo‘naltirilgan birinchi huquq tugallanishini buzilishiga qarshi bo‘lmasa ham, kompaniya avvalgi yillarda ham bir necha muhim dava bilan uchrashgan. 2023‑yilda nashrchi industriyasining qo’lliq egalaridan iborat guruh Anthropicni 1,5 milliard dollarqa to‘lovga majbur etgan dava bo‘ldi. Undan tashqari, Universal Music Group, Concord, ABKCO, BMG va Round Hill Music kabi kompaniyalar ham o‘xsharo talablar bilan Anthropicni dava qilgandir. Har bir dava qo’lliq matnlarining, nota yoki audiolarining ruxsatsiz foydalanishini teshriradi.

Ushbu davolarni taqqoslashda qiziq nuqta aniqlash mumkin: avvalgi dava nashrchi kitoblar va akademik maqolalar haqida bo‘lganda, hozirgi dava musiqa qo’lliqlariga qo‘shniyot qiladi. Bu, yapay zeka kompaniyalari o‘qitish ma’lumotlarini qaysi manbalardan olishlari haqida huquqiy chegaralarni aniq ko‘rsatish imkonini beradi.

Texnik va huquqiy cheklovlar

Yuqoridagi talablarga qarashda, ilmiy va huquqiy ekspertlar bir necha muhim nuqtani ko‘rsatadi:

1. Fair use (munosabatli foydalash) doktrini: AQSH huquqida, qo’lliqlarning o‘qitish ma’lumotlari sifatida foydalanishining "munosabatli foydalash"ga kirish‑kirmasligi hali aniq belgilanmagan. Mahkamat ushbu doktrinni qo’llayotganda, modelning natijasi (misol uchun, qo‘shiq matnini generatsiya qilish) asl qo‘shiqning kommersial qiymatini kamaytirishi‑kamaytirmasligi tekshiriladi.
2. Ma’lumotlar mashqining butunlik: Agar model o‘qitishda ruxsatsiz ma’lumotlar ishlatilsa, uning natijalari ham shu cheklovga bog‘liq bo‘lishi mumkin. Masalan, model qo‘shiq matnini to‘liq nusxalash yoki o‘zgartirib berish imkoniyatini berishi, avtorlik huquqiga ziddiy bo‘lishi mumkin.
3. Identifikator ma’lumotlari o‘chirish: Davalda qo’lliq identifikatorlarini (ISWC, ISBN, hokazo) o‘chirishning har bir hollari uchun qo‘shimcha to‘lov talab qilinadi. Bu, ma’lumotlar bazasida qo’lliq manbasi aniqlashni qiyinlashtiradi va ruxsatsiz foydalanishni aniqlashni murakkablashadi.

Shu sabablardan, huquq tugallanishini buzilishini isbotlash va zarar miqdorini hisoblash sud jarayonida murakkab bo‘lishi mumkin. Mahkama ekspert fikrlari, ma’lumotlar manbasi tizimlari va model o‘qitish jarayonining tekshirilishi talab qilinadi.

Industriya va innovatsiya uchun ta’sirlar

Agar davoda talab qilingan to‘lovlar to‘liq yoki qisman tasdiqlansa, yapay zeka kompaniyalari o‘qitish ma’lumotlarini toplash usullarini radikali o‘zgartirish majburiy bo‘lishadi. Bu quyidagi natijalarni keltirib chiqishi mumkin:

• Litsenziyalash modeli: Kompaniyalar qo’lliq egalari bilan formally litsenziya shartnomalarini tuzishni, ma’lumotlar yig‘ish bosqichida to‘lovlarni amalga oshirishni ijobiy ravishda talab qilishi mumkin.
• Ochiq manbali datasetlar: Ruxsatsiz manbalarga murojaat qilmaydigan, publika domeniga ega yoki Creative Commons litsenziyali qo’lliqlar yig‘ishini tejish.
• Model arquitetсiyasi o‘zgarishi: Matn‑yuqori darajada generatsiya qiladigan modelarni, audio‑signal yoki nota‑kodlari bilan birgalikda o‘qitish (multimodal o‘qitish) orqali matn nusxalashni kamaytirish.

Bundan tashqari, musiqa industriyasi ham o‘z uslubini o‘zgartirishi mumkin. Label va qo’lliq egalarlar yapay zeka kompaniyalari bilan hamkorlikni, qo’lliqlarning avtomatik tanib olish, avtorlik haqini blockchain orqali hisoblash yoki qo‘shiq generatsiya uchun ruxsatsiz foydalanishni bloklash uchun texnik yechimlarni ishlab chiqishni ko‘rishi mumkin.

Yechimga yetishish yo‘lli ochiq savollar

Hozirgi dava hali mahkama karori bera olmaydi, lekin bir necha muhim mavzu hali ochiq qoladi:

• Qo’lliq matnlarining o‘qitish uchun "munosabatli foydalash" doktrinining qo‘llanilishi qanday bo‘lishi kerak?
• Model natijalari (misol uchun, qo‘shiq matnini generatsiya qilish) asl qo‘shiqning kommersial foydasi qanchaga ta’sir qiladi?
• Identifikator ma’lumotlari o‘chirishining huquqiy javobi qanday bo‘lishi? U shunchaki amministrativ xato deb hisoblansinmi yoki intentional buzilish deb hisoblanadi?
• Yapay zeka kompaniyalari uchun qanday standartlar va audit tizimlari qo‘llanshilishi kerak, shu bilan ruxsatsiz ma’lumotlar foydalanishini oldini olish?

Ushbu savollarga javob topilganda, yapay zeka rivojlanishi va muhimmiyotga ega kreativ kontent egalarlar o‘rtasidagi munosabat aniqroq bo‘ladi. Davaning natijasi, faqat Anthropicga emas, balki butun yapay zeka sohasiga qo’llaniladigan precedent bo‘ladi.

Xulosa

Sony Music va Warner Chappell Anthropicga huquq tugallanishini buzilishiga qarshi bergan dava, yapay zeka modellarining o‘qitish ma’lumotlarini qaysi manbalardan olishlari haqida huquqiy chegaralarni aniqlashdagi eng katta urinishlardan biridir. Agar mahkama talab qilingan maksimal to‘lovni tasdiqlasa, kompaniyalar miliardlar dollarga qadrlash zararini talab qilishi mumkin, bu esa yapay zeka kompaniyalari uchun ma’lumotlar toplashning yangi standartlarini tashkil etishi mumkin. Davaning natijasi, innovatsiya va muhimmiyot egalarlar o‘rtasidagi tenglikni topishdagi jarayonni shakllantirishi, shuningdek, kelajakka qo’lliq‑bekor yapay zeka modellarining shaklini ko‘rishni osonlashtirishi mumkin.