Новый закон об искусственном интеллекте в России не дает правовой определенности по части защиты авторских прав музыкантов, на творчестве которых обучаются нейросети, однако эту проблему нужно решать не запретами на использование песен для этих целей, а многоуровневым лицензированием, объяснила НСН доктор юридических наук, профессор Елена Гринь.

В открытых зарубежных базах для обучения нейросетей нашлись сотни песен российских исполнителей, выяснила Национальная федерация музыкальной индустрии. Чаще всего там встречаются песни Басты, Feduk, Сергея Лазарева, Димы Билана и группы «Звери». Точных данных, что эти треки использовались для обучения ИИ, нет, однако к российским правообладателям никто не обращался.

За рубежом уже формируется практика лицензирования контента для ИИ, но в России регулирующий ИИ закон позволяет разработчикам нейросетей брать авторские материалы без разрешения владельцев прав. Гринь отметила, что правовой механизм пока окончательно не сформирован.

«В нашей стране согласно новому закону об ИИ сейчас корректнее говорить не о полноценном разрешении разработчикам брать любой контент, а больше о правовой неопределенности, так как специальный режим для обучения генеративных моделей практически не сформирован. Разработчики используют общие нормы об авторском праве, договоры с площадками и аргументы о технической обработке данных, а правообладатели не всегда имеют эффективный механизм заранее запретить сбор», — сказала собеседница НСН.

Однако разделение на «дружественные» и «недружественные» площадки и разрешать использование песен российских исполнителей только для отечественных моделей она считает неэффективной и нелогичной.

«Это возможно только в виде юридически проверяемых критериев, а не по стране происхождения компании. В целом в IP практике такое деление не использовалось и по другим нарушениям. Запрещать следует не зарубежные или отечественные модели как таковые, а конкретные способы использования, например, обучение без разрешения, клонирование голоса без согласия, коммерческое копирование манеры исполнения и выпуск треков, которые вводят слушателя в заблуждение относительно участия реального артиста. Полностью контролировать открытые зарубежные или локально размещенные модели практически невозможно. Однако контролировать крупные облачные сервисы, магазины приложений, платежи, площадки распространения и коммерческую рекламу вполне возможно», — считает Гринь.

По мнению эксперта, в данной сфере не должно быть как полного запрета, так и абсолютной свободны использования треков артистов. Баланс интересов эффективнее всего обеспечивается многоуровневой системой лицензирования.

«Для исследовательских и некоммерческих проектов обычно это более мягкий режим, для коммерческих сервисов уже обязательное разрешение или коллективная лицензия, для клонирования голоса, лица, аватара и узнаваемой манеры исполнения отдельное согласие артиста. В договоре нужно разделять права на музыкальное произведение, текст, фонограмму, исполнение и голос, поскольку ими могут владеть разные лица: автор, издатель, артист, продюсер или лейбл. Правообладатель также должен понимать, какие именно треки попадают радиус использования, для какой модели они используются, можно ли применять их для генерации коммерческой музыки и получает ли он вознаграждение за каждое такое использование», — пояснила юрист.

Она добавила, что разрешение на использование треков можно предоставлять сервисам, которые работают открыто: раскрывают состав обучающих наборов, заключают лицензии, ведут журнал использования, проходят аудит и обеспечивают удаление или ограничение спорного контента.

Ранее медиаменеджер Сергей Балдин рассказывал НСН, что стриминговым сервисам стоит удалять из рекомендаций ИИ-музыку, так как это позволит музыкальному бизнесу работать с реальными пользователями и удерживать уровень своих доходов.