Skip to content

Lov&Data

3/2024: Artikler
30/09/2024

Fra åndsverk til algoritme: Navigering av opphavsrett i KI-alderen

Av Veronika Lundqvist, juridisk rådgiver i BONO, den norske kollektive forvaltningsorganisasjonen for visuelle verk, har særskilt kunnskap om skjæringspunktet mellom opphavsrett og teknologi, og utfordringer for rettighetshavere i møte med teknologiselskaper bak plattformtjenester, KI-tjenester, o.l. og Haakon Dahl Føyen, advokat Advokatfirmaet Føyen AS, arbeider hovedsakelig med problemstillinger knyttet til teknologirett, IT-avtaler, immaterialrett og personvern, og har en lidenskapelig interesse for kunstig intelligens og legal tech.

1. Innledning

Et tema som fortsetter å være aktuelt er diskusjonene rundt rettighetene til data som de nye kunstig intelligens (KI) modellene er trent på. KI-tjenester som ChatGPT, Midjourney, Sora og Suno kan etter noen enkle ledetekster, gjerne omtalt som «prompts», generere større mengder nytt innhold av tekst, bilder, video og lyd. Dette er muliggjort ved at KI-modeller har blitt trent på enorme mengder data, som i mange tilfeller inneholder opphavsrettsbeskyttede verk som ligger offentlig tilgjengelig på internet

Bruk av slike verk har startet en rekke søksmål fra rettighetshavere mot teknologiselskaper bak KI-tjenester over hele verden. Et illustrativt eksempel er den pågående tvisten mellom New York Times, OpenAI og Microsoft som angår hvorvidt OpenAI hadde rett til å trene KI-modellene sine på innholdet i artiklene til New York Times, og deretter selge KI-tjenester basert på disse.

I denne artikkelen vil vi først gi et kort innblikk i diskusjonen mellom KI-selskaper og rettighetshavere internasjonalt. Deretter vil vi vurdere hvorvidt norsk opphavsrett tillater bruk av beskyttede verk i opptreningen av KI-modeller. Rettsområdet vil bli preget av ny lovgivning, noe vi også vil gå inn på før vi ser på det «opphavsrettslige markedet» og kommer med noen avsluttende refleksjoner.

En robot med utslåtte armer, omgitt av natur og ulike ikoner, digital illustrasjon.

Illustrasjon: Colourbox.com

2. Det internasjonale bildet

2.1 Overordnet

Det pågår i dag en rekke større tvister internasjonalt mellom rettighetshavere og KI-selskaper.(1)https://chatgptiseatingtheworld.com/2023/12/27/master-list-of-lawsuits-v-ai-chatgpt-openai-microsoft-meta-midjourney-other-ai-cos/ Et av de største og mest kjente søksmålene, er tvisten som pågår i USA mellom The New York Times (NYT) og OpenAI samt Microsoft. I begynnelsen av 2023 klagde NYT på at deres innhold ble brukt i KI-trening uten godkjenning eller kompensasjon. Etter mislykkede forhandlinger saksøkte NYT begge selskapene for opphavsrettskrenkelser, med påstander om tap på milliarder av dollar. NYT krever at KI-selskapene stenger sine chatbot-tilbud og destruerer treningsdata som bruker deres opphavsrettsbeskyttede materiale. Saken symboliserer spenningen mellom rettighetshavere og KI-utviklere, og kan sette en viktig presedens i det juridiske landskapet fremover.

Etter at NYT saksøkte OpenAI, fulgte i april 2024 åtte andre større avisforlag eid av investeringsgiganten Alden Global Capital etter, med søksmål mot Microsoft og OpenAI for krenkelse av deres rettigheter. I motsetning til NYT, prøvde avisene eid av Alden Global Capital ikke å forhandle med OpenAI og Microsoft før søksmål ble inngitt.(2)https://www.axios.com/2024/04/30/microsoft-openai-lawsuit-copyright-newspapers-alden-global?utm_source=tldrai Andre rettighetshavere, som Financial Times, Associated Press og Axel Springer, har i stedet gått veien om forhandlinger og inngått lisensieringsavtaler med KI-selskaper for noen millioner av dollar årlig. Lisensverdien står i kontrast til NYTs påstand om tap på milliarder av dollar.(3)https://www.ft.com/content/33328743-ba3b-470f-a2e3-f41c3a366613 Om det lønner seg for rettighetshavere å velge forhandlingsveien eller søksmålsveien, gjenstår å se.

Spørsmålet som kan få store økonomiske konsekvenser for både teknologiselskaper og rettighetshavere er: Hvordan reguleres bruk av åndsverk til KI-utvikling?

2.2 Internasjonale forskjeller

Opphavsretten i Norge, USA og flertallet av andre land i verden er bygget på felles internasjonale avtaler som Bernkonvensjonen om vern av litterære og kunstneriske verk (1886), og andre komplementerende konvensjoner. Et felles utgangspunkt internasjonalt, er at rettighetshavere har eksklusive rettigheter til sine åndsverk med mindre det foreligger unntak eller andre begrensninger i rettigheten. Det eksisterer imidlertid en rekke større forskjeller i opphavsrettslovgivingen mellom de ulike landene.

I USA finnes det et «fair use»-unntak,som begrenser opphavsretten og åpner for fri bruk til blant annet kommentar, kritikk, nyhetsformidling, undervisning og forskning. Unntaket har historisk gitt en del spillerom for utviklere av ny teknologi i USA.(4)https://southerncalifornialawreview.com/wp-content/uploads/2018/01/83_797.pdf Tilsvarende generelt unntak finnes ikke i Norge eller i EU. OpenAI og Microsoft vil under amerikansk rett kunne argumentere for at transformasjon av innhold gjort av KI-modeller som ChatGPT er «fair use».

Følgene av søksmålet anlagt av NYT kan få større praktiske konsekvenser. En avgjørelse til fordel for NYT vil kunne utløse en bølge av lignende søksmål i USA. Dette kan medføre at KI-selskaper undersøker kildene til sine treningsdata nærmere og mer aktivt søker lisenser for bruk av treningsdata. Dette kan bremse tempoet i KI-utviklingen og skifte fokus mot modeller trent på andre datasett. Saken kan også påvirke hvordan KI oppfattes i samfunnet. Hvis KI anses som et verktøy som krenker rettighetene til innholdsskapere, kan det føre til strengere reguleringer og en mer forsiktig tilnærming fra investorer og interessenter i KI-industrien. Nye lisensmodeller er også en sannsynlig konsekvens.

Søksmålet mellom NYT, OpenAI og Microsoft blir derfor en lakmustest for fremtiden til KI-utvikling og sameksistens med rettighetshaverne. De største KI-selskapene er i dag basert i USA, og en rettsavklaring der vil følgelig kunne få betydning for hvordan KI tilbys i resten av verden.

3. Relevante regler for bruk av verk i opptreningen av KI-modeller i Norge

3.1. Åndsverkloven

I Norge reguleres opphavsretten av åndsverkloven, som gjennomfører EUs direktiver om opphavsrett, herunder Infosoc-direktivet. Spørsmålet om bruk av åndsverk i opptreningen av generative KI-modeller er tillatt, vil derfor langt på vei måtte løses likt i Norge og i EU.

Det er kun åndsverk som er beskyttet av opphavsrett, jf. åvl. § 2. Utviklingen av generative KI-modeller som f.eks. språkmodeller og bildegenereringsprogrammer, krever prosessering av enorme mengder relevante data (tekst, bilde, video og lyd). Innholdet skrapes gjerne opp fra internett via automatiserte prosesser kalt «crawling»(5)https://anifieai.medium.com/overview-of-web-crawling-technologies-for-generative-ai-2315953c2b0c, hvilket betyr at KI-modeller kan være trent på åndsverk fra hele verden som ligger offentlig tilgjengelige på internett.(6)OpenAI hevder f.eks. at det ville være umulig å trene KI uten bruk av opphavsrettslig beskyttet materiale: https://www.euronews.com/next/2024/01/09/openai-says-its-impossible-to-train-ai-without-copyrighted-materials

Videre må det vurderes om KI-selskapene bruker åndsverkene på en måte som faller innenfor rettighetshaverens enerett. Det følger av åvl. § 3 at eksemplarfremstilling og tilgjengeliggjøring for allmennheten av verk som faller innenfor eneretten. Prosessen med å skrape opp verk fra internett og behandle disse til å trene opp algoritmer, innebærer som hovedregel at det på et tidspunkt tas en kopi av verket. I så fall vil det foreligge en eksemplarfremstilling i lovens forstand.

Innholdet skrapes gjerne opp fra internett via automatiserte prosesser kalt «crawling», hvilket betyr at KI-modeller kan være trent på åndsverk fra hele verden som ligger offentlig tilgjengelige på internett.

Til slutt må det vurderes om bruken likevel kan være tillatt iht. en av unntaksbestemmelsene i åndsverkloven. Det finnes ingen unntaksbestemmelser som eksplisitt hjemler bruk av åndsverk til opptrening av generative KI-modeller, og hvert tilfelle må vurderes konkret. For eksempel kan det tenkes at unntaket for midlertidige kopier kan være relevant i forbindelse med denne typen bruk. Med mindre bruken er dekket av en unntaksbestemmelse, må i utgangspunktet utviklere av generative KI-modeller innhente forhåndssamtykke fra rettighetshaverne. Det har imidlertid kommet nytt regelverk fra EU som gjør rettskildesituasjonen mer sammensatt.

3.2. Digitalmarkedsdirektivet

Digitalmarkedsdirektivet fra EU (2019/790) («DSM-direktivet») er i ferd med å bli gjennomført i norsk rett. Direktivet inneholder to opphavsrettslige unntak for tekst- og datautvinning, som har blitt mye diskutert etter utviklingen av de store generative KI-modellene i 2022. Den mest omdiskuterte bestemmelsen er DSM-direktivets art. 4, som foreslås innført av KUD i ny §§ 50 e) i åndsverkloven. I henhold til den nye bestemmelsen er det tillatt å bruke verk i tekst- og datautvinning, så lenge rettighetshaveren ikke eksplisitt reserverer seg mot dette.

Med mindre bruken er dekket av en unntaksbestemmelse, må i utgangspunktet utviklere av generative KI-modeller innhente forhåndssamtykke fra rettighetshaverne.

«Tekst- og datautvinning» (ofte omtalt som Text and Data Mining eller «TDM») betegner den tekniske prosessen med å samle inn og analysere store mengder data, for å fremskaffe informasjon. Teknologien gjør det mulig å analysere større mengder data, mer effektivt enn et menneske hadde kunnet gjøre. Derfor spiller tekst- og datautvinning en viktig rolle innenfor blant annet forskning og innovasjon.(7)Se DSM-direktivets fortale pkt. 8 og 18

Overordnet innebærer reguleringen i DSM-direktivet en anerkjennelse av at det burde være forholdsmessig enkelt å gjennomføre tekst- og datautvinning, da det er en viktig teknisk komponent for kunnskapsutvikling og innovasjon. Samtidig legger regelverket opp til at de rettighetshaverne som ønsker det, kan unnta verkene sine fra slik bruk.

3.3. Om trening av KI-modeller omfattes av unntakene for tekst- og datautvinning

Definisjonen av tekst- og datautvinning omfatter etter sin ordlyd innsamling og analysering av data til også å utvikle generative KI-modeller. I norsk sammenheng ser det også ut til at departementet legger til grunn en tolkning om at art. 4 regulerer generativ KI.(8)Se KUD sitt høringsnotat s. 37: https://www.regjeringen.no/contentassets/449f5b4495644cf2af1df7680d1649e5/horingsnotat-221123.pdf Standpunktet er forståelig, da EU-lovgiver selv anerkjenner tilknytningen mellom tekst- og datautvinning og KI i KI-forordningen (mer om dette senere). Standpunktet har samtidig vist seg å være kontroversielt, da bestemmelsen har blitt kritisert særlig av representanter for rettighetshavere.(9)Se f.eks. høringssvaret til Kunstnernettverket s. 1

Det mest omdiskuterte aspektet ved art. 4 er hvordan rettighetshaverne skal kunne reservere seg iht. bestemmelsens tredje ledd. Reservasjonen skal iht. direktivteksten gjøres «in an appropriate manner, such as machine-readable means in the case of content made publicly available online». Slik begrenses rettighetshavernes valgfrihet når det gjelder metode å reservere seg på, men i mangel av en felles standard er det flere ulike oppfatninger om hvilke metoder som er tilstrekkelig for å ha oppnådd en gyldig reservasjon iht. direktivet.(10)https://openfuture.eu/wp-content/uploads/2023/09/Best-_practices_for_optout_ML_training.pdf

Fra teknologiselskapenes side er det viktig at reservasjonene er maskinleselige og kan gjenkjennes automatisk. En måte å reservere seg på er ved bruk av robots.txt (robots exclusion standard) i nettsidens kode. En slik løsning tilbys av de fleste teknologiselskaper, og innebærer at de automatiserte web-crawlerne ikke skraper opp innholdet på den aktuelle nettsiden. Andre måter innebærer tekniske tilgangssperrer på nettsider, vannmerking av filer, o.l.(11)Les mer om ulike metoder https://www.theverge.com/24063327/ai-art-protect-images-copyright-generators Fordelen med disse metodene, og særlig robots.txt, er at de kan gjenkjennes av maskiner og dermed automatisk hindrer at nettsiden blir kopiert og brukt til trening av KI. Disse metodene har imidlertid blitt kritisert av rettighetshavere, fordi vedkommende må ha kontroll over samtlige nettsider som inneholder verket og samtlige verkskopier som finnes tilgjengelig på nett.

Fra teknologiselskapenes side er det viktig at reservasjonene er maskinleselige og kan gjenkjennes automatisk.

En annen utfordring er at en stor mengde bruk skjer utenfor rettighetshavernes kontroll, for eksempel lovlige parodier eller sitater. Noen KI-selskaper har tilgjengeliggjort en såkalt «opt-out»-funksjon som gjør det mulig for rettighetshaveren å melde ifra om verk som de ikke ønsker at skal brukes i fremtidige oppdateringer av KI-modellen.(12)F.eks. OpenAI, se https://techcrunch.com/2024/05/07/openai-says-its-building-a-tool-to-let-content-creators-opt-out-of-ai-training/ Spesifikke verk kan dermed lukes ut av treningsmaterialet, uavhengig av hvilken nettside det kommer fra. Også denne funksjonen har blitt kritisert av rettighetshavere for å være lite brukervennlige, da rettighetshaverne må laste opp ett og ett verk om gangen, og prosessen må gjentas for hver KI-modell som til enhver tid finnes.(13)https://www.businessinsider.com/openai-dalle-opt-out-process-artists-enraging-2023-9?amp

Rettighetshavere er på sin side opptatt av at de på en enkel måte skal kunne formidle til KI-selskapene hvilke verk de ønsker å reservere mot bruk til tekst- og datautvinning. De ønsker brukervennlige reservasjonsmetoder som vil fungere for samtlige verk, herunder mer generelle reservasjoner via nettsiders brukervilkår,(14)https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2024/07/22/machine-readable-or-not-notes-on-the-hearing-in-laion-e-v-vs-kneschke/ eller i form av erklæring til omverdenen om at «ingen verk av rettighetshaver X skal brukes». Flere kollektive forvaltningsorganisasjoner har derfor publisert såkalte «kollektive reservasjoner» på sine nettsider, som er ment å dekke alle verkene de forvalter opphavsretten til.(15)https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2024/01/25/ai-data-mining-french-music-collecting-society-sacem-opts-out-with-what-consequences/ Utfordringen med denne typen reservasjoner er at de ikke nødvendigvis gjenkjennes av maskiner.

Fordi det råder usikkerhet og uenighet om hvordan det kan være mulig å reservere verkene sine iht. art. 4 – og dermed hvilke verk som kan brukes – er det vanskelig for både KI-selskaper og rettighetshavere å innrette seg på måter som ivaretar de motstridende interessene. Tekst- og datautvinningsunntakene ble vedtatt i EU før utviklingen av generative KI-modeller slik vi kjenner dem i dag. Det ser ikke ut til at lovgiver i tilstrekkelig grad har vurdert hvordan interessene knyttet til utviklingen av KI og opphavsrett skal balanseres opp mot hverandre i denne konteksten. Som følge av dette foreligger det for øyeblikket usikkerhet rundt hva som utgjør – og bør utgjøre – gjeldende rett.

4. Den kommende KI-forordningen

Den kommende forordningen for kunstig intelligens (KI-forordningen, også kjent som EU AI Act) skal adressere utfordringene og mulighetene som følger med utvikling og bruk av KI-teknologier. Den endelige teksten er vedtatt og forordningen vil etter all sannsynlighet komme til å bli innlemmet i EØS-avtalen og bli en del av norsk rett.

Overordnet adresserer forordningen risikostyring, transparens og etiske hensyn rundt KI, og stiller særlig strenge krav til høyrisiko KI-systemer. KI-forordningen vil imidlertid også få følger for såkalte «general-purpose» (heretter ‘generelle’) KI-modeller slik disse er definert i artikkel 3(1) avsnitt 63. Definisjonen omfatter modellene som populære KI-tjenester som ChatGPT, Gemini og Copilot er trent på. Selv om det står eksplisitt i KI-forordningen at den ikke påvirker håndhevelsen av opphavsrettsreglene fastsatt i Unionsretten(16)Jf. fortalepunkt 108., så vil særlig transparensreglene ha relevans for rettighetshavere.

Fordi det råder usikkerhet og uenighet om hvordan det kan være mulig å reservere verkene sine iht. art. 4 – og dermed hvilke verk som kan brukes – er det vanskelig for både KI-selskaper og rettighetshavere å innrette seg på måter som ivaretar de motstridende interessene.

Under den kommende KI-forordningen kan ikke KI-selskaper lenger nekte å informere om treningsdata er opphavsbeskyttet eller ikke. KI-forordningen artikkel 53(1)(d) pålegger tilbydere av generelle KI-systemer å utarbeide og gjøre offentlig tilgjengelig et tilstrekkelig detaljert sammendrag om innholdet som blir brukt til opplæring av KI-modeller for generell bruk. Sammendraget av innholdet skal skje i henhold til en standard som skal utarbeides og håndheves av AI Office.

KI-forordningens bestemmelser regulerer ikke nøyaktig hvilke krav som AI Office vil legge til grunn, men forordningens fortalepunkter inneholder veiledning som AI Office etter all sannsynlighet vil rette seg etter. Det spesifiseres i fortalepunkt 108 at tilbydere av generelle KI-modeller skal offentliggjøre en erklæring med sammendrag av innholdet til dataene som er brukt til treningen av modellen. Det følger av fortalepunkt 107 at sammendraget skal være omfattende i sin rekkevidde for å gjøre det lettere for parter med legitime interesser, som rettighetshavere, å utøve og håndheve sine rettigheter under europeisk rett.

Det fremgår også at AI Office bør føre tilsyn med om tilbydere av generelle KI-modeller oppfyller disse forpliktelsene. Merk likevel at fortalepunkt 108 ikke legger opp til at AI Office skal gjøre en verk-for-verk-vurdering av treningsdata med tanke på overholdelse av opphavsrett.

KI-forordningen legger også opp til et samspill med de nye reglene i DSM-direktivet ved at leverandører av generelle KI-modeller blir oppfordret til å ha på plass retningslinjer for å overholde opphavsrett. Det blir spesifikt fremhevet i fortalepunkt 106 at leverandører av generelle KI-modeller skal ha på plass rutiner for å sørge for at generelle KI-modeller klarer å identifisere og etterkomme de nye reglene til reservasjon for tekst- og datautvinning etter DSM direktivet artikkel 4(3) omtalt tidligere i denne artikkelen.

Under den kommende KI-forordningen kan ikke KI-selskaper lenger nekte å informere om treningsdata er opphavsbeskyttet eller ikke.

Det antas at KI-forordningens regler om transparens rundt treningsmateriale både vil medføre bedre etterrettelighet og tilrettelegge for at rettighetshavere kan ivareta sine rettigheter.

5. «Det opphavsrettslige markedet» og lisensavtaler

På tross av mye uklarhet rundt detaljene i gjeldende rett for bruk av åndsverk i KI-utvikling, er det klart at rettighetshaverne skal ha muligheten til å forhindre at verkene deres brukes til å utvikle KI. Samtidig ligger det store verdier i data som kan brukes til KI-trening, noe som åpner for nye lisensieringsmuligheter. Det har vokst frem flere slike initiativer internasjonalt. Spørsmålet som oppstår er hvordan bruken eventuelt kan klareres.

Opphavsretten er en individuell rettighet, og utgangspunktet er at de som ønsker å bruke verk, må innhente tillatelse hos hver enkelt rettighetshaver. Individuell klarering vil ofte være lite hensiktsmessig der det skal brukes en stor mengde verk, som f.eks. ved KI-utvikling. Enkelte aktører eier et stort sett med rettigheter, som f.eks. forlag og nyhetsutgivere. Derfor ser vi eksempler på lisensiering med aktører som Financial Times, Associated Press og Axel Springer (som nevnt i punkt 2).

For enkeltstående rettighetshavere som billedskapere, forfattere og komponister, har det utviklet seg en praksis for kollektiv klarering via organisasjoner som representerer et større antall rettighetshavere. Slike organisasjoner kan etter omstendighetene regnes som en kollektiv forvaltningsorganisasjon.(17)Se Lov om kollektiv forvaltning av opphavsrett mv. § 3 (a) Kollektive forvaltningsorganisasjoner har som sitt hovedformål å inngå lisensavtaler på vegne av rettighetshaverne de representerer. Disse utgjør viktige aktører i lisensieringsmarkedet i Europa, inkl. i Norge. I Norge finnes det 6 kollektive forvaltningsorganisasjoner, Norwaco, Kopinor, TONO, BONO, Gramo og Music Nest Norway.

Løsninger basert på avtaleinngåelse kan gi en fleksibel måte å balansere de motstridende interessene på. Den sterke tradisjonen med kollektiv forvaltning i Norden gir KI-utviklere mulighet til å søke lokale løsninger basert på avtaler med respektive rettighetshaverorganisasjoner/kollektive forvaltningsorganisasjoner.(18)Flere av de norske kollektive forvaltningsorganisasjonene, Kopinor, Norwaco og BONO, nevner lisensavtaler som mulig løsning i sine høringssvar til KUD ifm. gjennomføringen av DSM-direktivet

Et annet forslag som har blitt diskutert i juridiske fagmiljøer er tvungen kollektiv forvaltning.(19)Se f.eks. https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2023/10/19/generative-ai-digital-constitutionalism-and-copyright-towards-a-statutory-remuneration-right-grounded-in-fundamental-rights-part-2 Eksempler på tvungen kollektiv forvaltning er bestemmelser om tvangslisens og andre vederlagsordninger, f.eks. vederlag for offentlig fremføring og overføring til allmennheten av lydopptak jf. åvl. § 21 og privatkopieringskompensasjonsordningen jf. åvl. § 26. Felles for slike ordninger er at de ved lov gir rett til å bruke opphavsrettslig beskyttede verk på visse måter, mot oppfyllelse av en tilhørende betalingsplikt. Da slike ordninger krever eksplisitt lovhjemmel, vil en eventuell løsning basert på tvungen kollektiv forvaltning kreve stor grad av nasjonal og internasjonal koordinering, og sannsynligvis flere år med lovgivningsarbeid.

6. Avslutning

Den rettslige situasjonen for bruk av opphavsrettslig beskyttede verk i utviklingen av KI er uavklart, både i Norge og internasjonalt. I Norge ligger flere av problemstillingene nå på Kultur- og likestillingsdepartementet sitt bord i forbindelse med gjennomføringen av DSM-direktivet. Departementet har imidlertid begrenset med spillerom, og det er først og fremst utviklingen som skjer i EU, herunder rettspraksis fra EU-domstolen, som vil få betydning. Da de største KI-selskapene er amerikanske og for øvrig opererer internasjonalt, vil også lover og rettspraksis fra land som USA forme bransjepraksis for større og mindre KI-aktører.

Hvordan regelsettene i de ulike landene vil forholde seg til hverandre til slutt, gjenstår å se. Store forskjeller vil være lite hensiktsmessig av forutberegnelighetshensyn, og gi ulike spilleregler i det internasjonale KI-kappløpet.

I mellomtiden er det sannsynlig at det vil vokse frem nasjonale forskjeller. I land som Norge hvor det er en sterk tradisjon for kollektiv forvaltning av opphavsrett, og tilsynelatende en politisk vilje for å tilrettelegge for løsninger som ivaretar rettighetshaverne,(20)Se f.eks. «Mímir-prosjektet»: https://www.nb.no/content/uploads/2024/08/Mimirprosjektet_teknisk-rapport.pdf kan det være rom for sentraliserte initiativer som sikrer de motstridende interessene ved forhandlinger og enighet.

Hvordan regelsettene i de ulike landene vil forholde seg til hverandre til slutt, gjenstår å se. Store forskjeller vil være lite hensiktsmessig av forutberegnelighetshensyn, og gi ulike spilleregler i det internasjonale KI-kappløpet. Muligens vil «Brussel-effekten», og det at EU har vært tidlig ute med å markere seg i KI-sammenheng med KI-forordningen, bidra til at EU-retten får betydning for de store selskapene. I Norge blir det viktig å følge med på den internasjonale regelutviklingen så vel som nasjonale initiativer.

Kildeliste

  1. Åndsverloven

  2. Infosoc-direktivet

  3. Digitalmarkedsdirektivet

  4. AI-forordningen

  5. Lov om kollektiv forvaltning av opphavsrett mv.

  6. Høringsnotater innsendt til KUD i forbindelse med implementeringen av DSM-direktivet: Kunstnernettverket, Kopinor, Norwaco, BONO

  7. https://chatgptiseatingtheworld.com/2023/12/27/master-list-of-lawsuits-v-ai-chatgpt-openai-microsoft-meta-midjourney-other-ai-cos/

  8. https://www.axios.com/2024/04/30/microsoft-openai-lawsuit-copyright-newspapers-alden-global?utm_source=tldrai

  9. https://www.ft.com/content/33328743-ba3b-470f-a2e3-f41c3a366613

  10. https://southerncalifornialawreview.com/wp-content/uploads/2018/01/83_797.pdf

  11. https://anifieai.medium.com/overview-of-web-crawling-technologies-for-generative-ai-2315953c2b0c

  12. https://www.euronews.com/next/2024/01/09/openai-says-its-impossible-to-train-ai-without-copyrighted-materials

  13. https://www.regjeringen.no/contentassets/449f5b4495644cf2af1df7680d1649e5/horingsnotat-221123.pdf

  14. https://openfuture.eu/wp-content/uploads/2023/09/Best-_practices_for_optout_ML_training.pdf

  15. https://www.theverge.com/24063327/ai-art-protect-images-copyright-generators

  16. https://techcrunch.com/2024/05/07/openai-says-its-building-a-tool-to-let-content-creators-opt-out-of-ai-training/

  17. https://www.businessinsider.com/openai-dalle-opt-out-process-artists-enraging-2023-9?amp

  18. https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2024/07/22/machine-readable-or-not-notes-on-the-hearing-in-laion-e-v-vs-kneschke/

  19. https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2024/01/25/ai-data-mining-french-music-collecting-society-sacem-opts-out-with-what-consequences/

  20. https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2023/10/19/generative-ai-digital-constitutionalism-and-copyright-towards-a-statutory-remuneration-right-grounded-in-fundamental-rights-part-2

  21. https://www.nb.no/content/uploads/2024/08/Mimirprosjektet_teknisk-rapport.pdf

Noter

  1. https://chatgptiseatingtheworld.com/2023/12/27/master-list-of-lawsuits-v-ai-chatgpt-openai-microsoft-meta-midjourney-other-ai-cos/
  2. https://www.axios.com/2024/04/30/microsoft-openai-lawsuit-copyright-newspapers-alden-global?utm_source=tldrai
  3. https://www.ft.com/content/33328743-ba3b-470f-a2e3-f41c3a366613
  4. https://southerncalifornialawreview.com/wp-content/uploads/2018/01/83_797.pdf
  5. https://anifieai.medium.com/overview-of-web-crawling-technologies-for-generative-ai-2315953c2b0c
  6. OpenAI hevder f.eks. at det ville være umulig å trene KI uten bruk av opphavsrettslig beskyttet materiale: https://www.euronews.com/next/2024/01/09/openai-says-its-impossible-to-train-ai-without-copyrighted-materials
  7. Se DSM-direktivets fortale pkt. 8 og 18
  8. Se KUD sitt høringsnotat s. 37: https://www.regjeringen.no/contentassets/449f5b4495644cf2af1df7680d1649e5/horingsnotat-221123.pdf
  9. Se f.eks. høringssvaret til Kunstnernettverket s. 1
  10. https://openfuture.eu/wp-content/uploads/2023/09/Best-_practices_for_optout_ML_training.pdf
  11. Les mer om ulike metoder https://www.theverge.com/24063327/ai-art-protect-images-copyright-generators
  12. F.eks. OpenAI, se https://techcrunch.com/2024/05/07/openai-says-its-building-a-tool-to-let-content-creators-opt-out-of-ai-training/
  13. https://www.businessinsider.com/openai-dalle-opt-out-process-artists-enraging-2023-9?amp
  14. https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2024/07/22/machine-readable-or-not-notes-on-the-hearing-in-laion-e-v-vs-kneschke/
  15. https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2024/01/25/ai-data-mining-french-music-collecting-society-sacem-opts-out-with-what-consequences/
  16. Jf. fortalepunkt 108.
  17. Se Lov om kollektiv forvaltning av opphavsrett mv. § 3 (a)
  18. Flere av de norske kollektive forvaltningsorganisasjonene, Kopinor, Norwaco og BONO, nevner lisensavtaler som mulig løsning i sine høringssvar til KUD ifm. gjennomføringen av DSM-direktivet
  19. Se f.eks. https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2023/10/19/generative-ai-digital-constitutionalism-and-copyright-towards-a-statutory-remuneration-right-grounded-in-fundamental-rights-part-2
  20. Se f.eks. «Mímir-prosjektet»: https://www.nb.no/content/uploads/2024/08/Mimirprosjektet_teknisk-rapport.pdf
Veronika Lundqvist
Portrett av Veronica Lundquist
Haakon Føyen
Portrett av Haakon Foyen