هل يمكنني تسجيل براءة اختراع لنظام الذكاء الاصطناعي الخاص بي؟
يمكن اعتبار معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي برامج. وفي العديد من الولايات القضائية، لا يمكن حماية البرامج بموجب براءات الاختراع. لفهم الفروق الدقيقة هنا، نحتاج إلى تحليل المصطلحات الرئيسية في هذا المجال.
البرمجيات هي برنامج حاسوبي يُصدر تعليمات إلى الأجهزة (أي المعدات المادية للكمبيوتر) لتنفيذ مهام محددة. برنامج الحاسوب هو خوارزمية، وهي سلسلة من التعليمات التي تُستخدم لإجراء عملية حسابية.
الخوارزميات تُكتب عادةً بلغة برمجة، مثل جافا أو سي++ أو بايثون، وهي لغة تشبه اللغة الطبيعية. وهذا ما يُسمى بـ الكود المصدري. وعادةً ما يُترجم كود المصدر بعد ذلك إلى لغة الآلة (الكود الموضوعي)، والتي تتكون من قيم ثنائية (أصفار وواحدات) توفر العمليات التي يمكن للكمبيوتر تنفيذها مباشرةً.
لا يعتبر المكتب الأوروبي للبراءات (EPO) برنامج الحاسوب موضوعًا مؤهلاً للحصول على براءة اختراع (ويعتبر مصطلح "البرمجيات" غامضًا). وعلى وجه التحديد، يشير المكتب الأوروبي للبراءات، في التحديث السنوي لعام 2018 لـ"إرشادات الفحص" الخاصة به، إلى أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يستندان إلى خوارزميات ذات طبيعة "مجردة" (وبالتالي غير قابلة للتسجيل كبراءة اختراع)، ولا يمكن تسجيلهما كبراءة اختراع بغض النظر عن التدريب الذي يخضعان له. ومع ذلك، قد يسمح المكتب الأوروبي للبراءات (EPO) بمنح براءات اختراع لـ الاختراعات المنفذة حاسوبياً (CII)، وهو ما يتيح عملياً منح براءات اختراع لبعض البرامج، بما في ذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
الاختراع (CII) "ينطوي على استخدام جهاز كمبيوتر أو شبكة كمبيوتر أو أي جهاز آخر قابل للبرمجة، حيث يتم تنفيذ ميزة واحدة أو أكثر، كليًّا أو جزئيًّا، عن طريق برنامج كمبيوتر." يجب أن تتسم مطالبات براءات الاختراع المؤهلة بطابع تقني، وقد يشمل ذلك المطالبة بطريقة تُنفَّذ بواسطة الحاسوب بدلاً من خوارزمية. كما يجب أن تقدم المطالبات مساهمة تقنية في الخطوة الابتكارية.
على سبيل المثال، لن تكون الطريقة التي تجعل الكمبيوتر يولد أرقامًا عشوائية من تلقاء نفسه قابلة للحصول على براءة اختراع، لكن المكتب الأوروبي للبراءات (EPO) وجد أن نفس الطريقة قابلة للحصول على براءة اختراع عند استخدامها لمحاكاة دائرة كهربائية بطريقة معينة. تقدم المبادئ التوجيهية للمكتب الأوروبي للبراءات أمثلة أخرى على التطبيقات التقنية للذكاء الاصطناعي القابلة للتسجيل كبراءات: مثل استخدام شبكة عصبية في جهاز مراقبة القلب للكشف عن عدم انتظام ضربات القلب، أو تصنيف البيانات استنادًا إلى سمات من المستوى الأدنى (مثل الحواف أو خصائص البكسل في الصور). قد يكون الذكاء الاصطناعي قابلاً للحماية أيضًا عندما يكون مكيّفًا خصيصًا للتشغيل على جهاز كمبيوتر، حيث "يكون تصميم الطريقة الرياضية مدفوعًا باعتبارات تقنية تتعلق بالتشغيل الداخلي للكمبيوتر".
وكما هو الحال بالنسبة لجميع براءات الاختراع، يجب أن يستوفي الاختراع القائم على الذكاء الاصطناعي (CII) معايير الأهلية العامة للحصول على براءة الاختراع:
كما تسمح الولايات المتحدة ببعض براءات اختراع البرمجيات. قبل عصر الذكاء الاصطناعي، قضت المحكمة العليا للولايات المتحدة بأن براءات اختراع برمجيات معينة هي "أفكار مجردة" غير مؤهلة للحصول على براءة اختراع يتم تنفيذها على جهاز كمبيوتر. وفي وقت لاحق، أيدت المحاكم الأدنى درجة عددًا محدودًا من براءات اختراع البرمجيات، ولكن لا توجد قاعدة واضحة تميز بين ما هو قابل للتسجيل وما هو غير قابل للتسجيل. تنص إرشادات مكتب براءات الاختراع والعلامات التجارية الأمريكي على أنه لرفض براءة اختراع كمفهوم مجرد، يجب على فاحصي البراءات أن يثبتوا فعليًا أن المطالبات "مفهومة جيدًا، وروتينية، وتقليدية".
وعندما يتم الحصول على براءات الاختراع بنجاح، أو حتى في بعض الأحيان كطلبات قيد النظر، يمكن أن توفر قيمة كبيرة للشركات. ومع ذلك، ونظرًا للتكلفة المرتفعة نسبيًا للحصول على براءات الاختراع، عادةً ما يتم السعي للحصول على الحماية بشكل انتقائي في الولايات القضائية الرئيسية. وهذا يعني أن حاملي براءات الاختراع لا يمكنهم منع الأطراف الثالثة من استخدام اختراعاتهم إلا في ولايات قضائية معينة. وحتى بالنسبة للشركات الكبيرة، عادةً ما تكون الحماية "العالمية" لبراءات الاختراع باهظة التكلفة وغير ضرورية. في الوقت الحالي، وبالنظر إلى الدول التي تتنافس لتصبح رائدة عالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن أهم الولايات القضائية هي الولايات المتحدة وفرنسا وألمانيا والمملكة المتحدة واليابان وجمهورية كوريا والصين.
هل يمكنني استخدام حق المؤلف لحماية نموذج أو نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بي؟
تعد حق المؤلف مصدرًا أساسيًا لحماية البرمجيات، التي تُحظى بالحماية باعتبارها "عملاً أدبيًّا" بموجب المادة 4 من معاهدة المنظمة العالمية للملكية الفكرية (WIPO) بشأن حق المؤلف (WCT) والمادة 10 من اتفاق جوانب حقوق الملكية الفكرية المتصلة بالتجارة (TRIPS). وعندما يتعلق الأمر بالتعلم الآلي والشبكات العصبية، فإن حق المؤلف يحمي الكود البرمجي فقط. أما النموذج فسيتم حمايته من خلال مزيج من قانون حق المؤلف وقانون براءات الاختراع، وربما من خلال الأسرار التجارية.
يختلف ما يؤهل للحصول على حماية حق المؤلف بالضبط باختلاف الولاية القضائية. في المملكة المتحدة، تؤهل أعمال التصميم التحضيرية للحصول على الحماية إذا كان من الممكن أن ينتج عنها برنامج حاسوبي في مرحلة لاحقة.
في الاتحاد الأوروبي، تنظم حماية البرمجيات بموجب توجيه البرمجيات، الذي ينص على أن الحماية تستمر كلما كان العمل "إبداعًا فكريًا خاصًا بالمؤلف".
يحمي حق المؤلف التعبير ولا يمتد ليشمل الأفكار أو الإجراءات أو طرق التشغيل أو المفاهيم الرياضية. وهذا يعني أن حق المؤلف لا يمنع المنافسين من إنشاء كود خاص بهم يمكن أن يعمل مثل الكود المحمي. إذا تمكن أحد المنافسين من الوصول إلى الكود المحمي، فقد يتمكن من إعادة كتابة الكود بحيث لا يشكل انتهاكًا بعد ذلك ولكنه يحتفظ بنفس الوظائف. وحتى بدون الوصول المباشر إلى الكود، قد يكون من الممكن لأحد المنافسين إنشاء برنامج مشابه من خلال مراقبة كيفية عمل البرنامج. إذا قاموا بكتابة كود خاص بهم، ولم يتضمن الكود المصدر أو الكود الموضوعي المحمي، فلن يكون هناك انتهاك بشكل عام. في الواقع، سيصبح كود المنافس عندئذٍ محميًا بموجب حق المؤلف الخاصة به.
هل يمكنني استخدام الأسرار التجارية لحماية ابتكاراتي في مجال الذكاء الاصطناعي؟
قد يستفيد البرنامج من حماية الأسرار التجارية أو المعلومات السرية. إذا لم يتمكن المنافس من الوصول إلى الكود المصدري أو تحديد كيفية إعادة إنشاء وظائف البرنامج بأي طريقة أخرى، فقد تكون حماية الأسرار التجارية فعالة. بالنسبة للذكاء الاصطناعي، قد يكون هذا فعالاً بشكل خاص إذا لم يكن لدى الأطراف الثالثة وصول مباشر إلى نظام الذكاء الاصطناعي، ولم يتم مشاركة سوى مخرجات الذكاء الاصطناعي خارج المؤسسة. على سبيل المثال، يمكن حماية الأوزان والمعلمات الخاصة بنموذج الذكاء الاصطناعي باعتبارها معلومات سرية.
تتطلب حماية الأسرار التجارية يقظة مستمرة لأنها تعتمد على السرية. لكي يُعتبر شيء ما "سرًا تجاريًا" بموجب قانون الملكية الفكرية (مع ملاحظة أن القواعد تختلف باختلاف الولايات القضائية):
قد يتعين أن تكون للمعلومات قيمة اقتصادية بحكم أنها غير معروفة عمومًا؛ و
يجب على المالك اتخاذ خطوات معقولة للحفاظ على سرية المعلومات.
وهذا أحد الأسباب التي تجعل اتفاقيات عدم الإفصاح (NDAs) شائعة وضرورية، لا سيما كجزء من العقود المبرمة مع الموظفين والمتعاقدين المستقلين. وإذا فشلت الشركة في اتخاذ خطوات معقولة لحماية المعلومات (بما في ذلك التدابير التقنية) وقامت بالإفصاح عنها دون وجود أي اتفاقية سرية سارية، فإن تلك المعلومات لا تحظى عمومًا بحماية السر التجاري منذ البداية أو تفقد تلك الحماية.
وإذا اتخذت الشركة خطوات معقولة لتقييد الكشف عن المعلومات التي تخضع لسيطرتها بشكل قانوني، وكانت تلك المعلومات ذات قيمة بسبب سريتها، فقد يكون من الممكن منع الكشف عن تلك المعلومات أو الحصول عليها أو استخدامها دون موافقتها بطريقة تتعارض مع الممارسات التجارية النزيهة. وفي الممارسة العملية، يعني هذا أنه في حالة تسرب المعلومات، على سبيل المثال، من خلال هجوم قراصنة أو خرق للعقد، قد تتوفر سبل انتصاف قانونية لتقييد استخدام المعلومات أو المطالبة بتعويضات.
ما هو دور ترخيص البرمجيات مفتوحة المصدر في مجال الملكية الفكرية والذكاء الاصطناعي؟
تنطبق اعتبارات خاصة على استخدام البرمجيات مفتوحة المصدر (OSS). يشير مصطلح "OSS" عادةً إلى شفرة المصدر المتاحة للجمهور، والتي يمكن لأطراف ثالثة استخدامها مجانًا. يشير مصطلح OSS عادةً إلى شفرة المصدر المتاحة للجمهور، والتي يمكن لأطراف ثالثة استخدامها دون تكلفة.
ومع ذلك، في حين أن البرمجيات مفتوحة المصدر عادةً ما تكون خالية من التكلفة المالية، فإنها تأتي عمومًا مع قيود على كيفية استخدام الشفرة. قد تقيد تراخيص البرمجيات مفتوحة المصدر أيضًا أي شخص يقوم بدمج شفرة المصدر في برمجيات أخرى، ما لم يوافق على جعل البرنامج بأكمله مفتوح المصدر، مما يؤدي فعليًّا إلى إلغاء صفة الملكية الخاصة به.
توجد آلاف الأنواع المختلفة من تراخيص البرمجيات مفتوحة المصدر، ويحد العديد منها من حماية الملكية الفكرية المتاحة لأي منتج يدمج البرمجيات مفتوحة المصدر. وينطبق هذا على كل من استخدام مكتبات الشفرات والمقتطفات التي قد يتم دمجها في قاعدة شفرات أوسع نطاقًا.
لا تزال المناقشة حول الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في مهدها. وفقًا لمبادرة البرمجيات مفتوحة المصدر (Open Source Initiative)، فإن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر هو نظام يتم إتاحته بموجب شروط تمنح المستخدمين حرية استخدام النظام ودراسته وتعديله ومشاركته.
في الوضع الحالي، يتراوح الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر بين كونه مفتوحًا بالكامل ومغلقًا بالكامل، اعتمادًا على المكونات المتاحة للجمهور بموجب تراخيص مفتوحة المصدر. ويمكن أن تشمل هذه المكونات الوثائق، ورموز البرامج، وبيانات التدريب، وعوامل الترجيح، وبنية النموذج. يُعرّف قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي "الذكاء الاصطناعي الحر والمفتوح المصدر" على أنه مكونات الذكاء الاصطناعي التي يتم إتاحتها بموجب تراخيص مفتوحة المصدر، على الرغم من أن هذا التعريف ينطوي على قيود ولا يحدد عدد المكونات التي يجب أن تكون مفتوحة. وهذا أمر مهم، لأن قانون الذكاء الاصطناعي ينص على متطلبات أقل صرامة للأطراف المعنية التي تطلق "الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر" (على الرغم من أن هذا يستثني الأنظمة عالية المخاطر والخدمات التي يتم تحقيق أرباح منها). وقد جادل بعض النقاد بأن هذا يخلق حوافز لـ"غسل مفتوح المصدر" لتجنب التزامات الشفافية.
باختصار، يتطلب الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر مفاهيم مختلفة عن البرمجيات مفتوحة المصدر التقليدية نظرًا لتعقيده وطبيعته متعددة المكونات. ولا تزال التعريفات والأطر القانونية الأكثر وضوحًا لما يشكل "الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر" في طور الظهور. وفي المستقبل، قد يشكل الاعتماد على الأطر مفتوحة المصدر مصدرًا رئيسيًّا للشفافية في مجال الذكاء الاصطناعي، شريطة أن يتم أخذ النظام مفتوح المصدر بأكمله في الاعتبار واعتماد المعايير المفتوحة بشكل أفقي. يجب أن يدرك المستخدمون أن تراخيص برمجيات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المختلفة قد تأتي بشروطها وقيودها الخاصة.
هل يمكنني استخدام مواد محمية بحق المؤلف لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي؟
كما هو موضح في الفصل الأول، أصبح التقدم السريع الذي شهده التعلم الآلي مؤخرًا ممكنًا بفضل التوافر الواسع النطاق لكميات كبيرة من البيانات الرقمية، التي يُشار إليها غالبًا باسم "مواد الإدخال". ويمكن أن يتخذ ذلك أشكالاً متنوعة: بدءاً من المعلومات الإحصائية مثل الأرقام، التي لا تثير أي مخاوف تتعلق بحق المؤلف، وصولاً إلى النصوص والصور ومقاطع الفيديو والتسجيلات الصوتية، حيث أصبحت قضايا حق المؤلف نقطة خلاف ونقاش رئيسية.
في بعض الحالات، يتم جمع المواد المدخلة لتستخدم كمواد تدريبية لنظام الذكاء الاصطناعي من خلال "استخراج النصوص والبيانات" (TDM)، وهو عملية معالجة آلية بدرجة عالية لكميات ضخمة من البيانات بهدف التوصل إلى معرفة جديدة. (مرة أخرى، فكر في المثال الوارد في الفصل الأول: هناك عشرات الملايين من سجلات الشراء الخاصة بسلسلة متاجر التجزئة التي يصعب على البشر فهمها بسبب الحجم الهائل للبيانات، لكن يمكن استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بدقة باتجاهات المبيعات.)
في بعض الحالات، يتم جمع المواد المدخلة كمواد تدريب لنظام الذكاء الاصطناعي من خلال استخراج النصوص والبيانات (TDM)، وهو معالجة آلية بدرجة عالية لكميات كبيرة من البيانات للوصول إلى معرفة جديدة.
استخراج المعلومات من المصادر المتاحة عبر الإنترنت باستخدام الروبوتات أو الأنظمة الآلية الأخرى. بشكل عام، تتضمن عملية استخراج النصوص والبيانات (TDM) المراحل التالية:
تنسيق البيانات التي تم جمعها.
فحص المواد المدخلة للكشف عن الارتباطات والاتجاهات والأنماط.
معالجة البيانات وتحليلها.
تخزين البيانات لأغراض التحقق من صحتها.
وتكمن النقطة الرئيسية الخلافية هنا في أن كل مرحلة من هذه المراحل قد تنطوي على نوع مختلف من التكاثر، وهو أحد الحقوق الاقتصادية الحصرية المخصصة لأصحاب حق المؤلف في جميع الولايات القضائية، والحق الرئيسي المعني في هذه العمليات.
ومع ذلك، ترى العديد من الولايات القضائية قيمة مجتمعية واقتصادية كبيرة في أنشطة معالجة البيانات (TDM)، ولذلك يسعى المشرعون إلى تحقيق التوازن بين حقوق أصحاب حق المؤلف ومصالح المستخدمين من خلال السماح باستثناءات لمعالجة البيانات (TDM). كما ورد في الفصل الثاني، كانت اليابان أول دولة في العالم تعفي صراحةً معالجة البيانات (TDM) من المسؤولية المتعلقة بحق المؤلف في كل من الحالات التجارية وغير التجارية.
في الولايات المتحدة، هناك عدد قليل من القضايا التي تم البت فيها (وعدة قضايا معلقة) بشأن ما إذا كان "الاستخدام العادل" يمثل دفاعًا ضد انتهاك حق المؤلف في الحالات التي تُستخدم فيها مواد محمية بحق المؤلف لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي.
عند البت في ما إذا كان "الاستخدام العادل" ينطبق على الحالة، يجب مراعاة العوامل الأربعة الواردة في المادة 107 من قانون حق المؤلف الأمريكي:
الغرض من الاستخدام وطبيعته، بما في ذلك ما إذا كان هذا الاستخدام ذا طبيعة تجارية أم لأغراض تعليمية غير ربحية؛
طبيعة العمل المحمي بحق المؤلف؛
كمية وجوهر الجزء المستخدم مقارنةً بالعمل المحمي بحق المؤلف ككل؛ و
تأثير الاستخدام على السوق المحتملة للعمل المحمي بحق المؤلف أو قيمته.
في قرارين صدرا مؤخرًا، Bartz ضد. أنثروبيك و كادري ضد ميتا، قضت المحاكم بأن استخدام المواد المحمية بحق المؤلف في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يُعد استخدامًا عادلًا. واستندت هذه الأحكام إلى حد كبير على العامل الأول، وهو "الغرض من الاستخدام وطبيعته"، حيث تتمثل المسألة الرئيسية في تحليل ما إذا كان استخدام المواد المحمية بحق المؤلف "تحويليًا" أم لا. وفي كلتا القضيتين، قررت المحاكم أن تدريب الذكاء الاصطناعي هو بالفعل عملية تحويلية، وبالتالي يُعتبر "استخدامًا عادلًا". في قضية Kadrey ضد Meta، نظرت المحكمة أيضًا في العامل الرابع: التأثير على السوق وقيمة الأعمال المحمية بحق المؤلف. وكان الاستنتاج أنه نظرًا لأن نظام الذكاء الاصطناعي لا يمكنه إعادة إنتاج الأعمال المحمية بحق المؤلف بالكامل أو استبدالها في السوق، فإن التدريب يُعد استخدامًا عادلًا.
ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن هذه القرارات ترتبط بوقائع القضايا المحددة، ولا يزال مكتب حق المؤلف الأمريكي يوصي، في الوقت الحالي، بتطبيق مبدأ الاستخدام العادل على أساس كل حالة على حدة. وفي غياب مزيد من الوضوح، من الأفضل تجنب استخدام المحتوى المحمي بحق المؤلف لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، أو الحصول على إذن من صاحب (أصحاب) الحقوق عند الضرورة.
وتطبق ولايات قضائية أخرى، مثل إسرائيل، مبدأً مشابهاً للاستخدام العادل مفتوح النطاق. وقد أعربت وزارة العدل الإسرائيلية صراحةً عن موقفها بشأن التقاطع بين الذكاء الاصطناعي وحق المؤلف، مشيرةً علناً إلى أن تدريب تقنيات معالجة البيانات (TDM) يندرج ضمن استثناء الاستخدام العادل أو استثناء النسخ المؤقت.
على مستوى الاتحاد الأوروبي، تم إدخال استثناءات تتعلق بمعالجة البيانات (TDM) من خلال استثناءين إلزاميين واردين في المادتين 3 و4 من التوجيه المتعلق بحق المؤلف والحقوق المرتبطة بها في السوق الرقمية الموحدة (توجيه CDSM): أحدهما يتعلق بالأغراض العلمية، والآخر يتعلق بأغراض معالجة البيانات (TDM)، بما في ذلك تدريب الذكاء الاصطناعي. ينص الإطار القانوني للاتحاد الأوروبي على أنه، فيما يتعلق بالاستثناء الثاني، يُسمح لأصحاب الحقوق بفرض قيود تعاقدية تحد من استخدام تقنية معالجة البيانات (TDM) من خلال "شروط وأحكام" أو "شروط الخدمة" الخاصة بهم. كان على جميع الدول الأعضاء تنفيذ كلا الاستثناءين بحلول 7 يونيو 2021، وستُحمَّل المسؤولية في حالة عدم الامتثال إذا فشلت في إدخالهما في قوانين حق المؤلف الوطنية الخاصة بها.
في الختام، لا توجد إجابة بسيطة على السؤال العام حول ما إذا كان يمكن استخدام المواد المحمية بحق المؤلف لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. وقد انخرط ممثلو الصناعات الإبداعية في حملات ضغط واسعة النطاق للدفاع عن موقفهم وضمان حصول المؤلفين والفنانين والموسيقيين والمصورين وأصحاب الحقوق الآخرين على أجر مقابل استخدام أعمالهم المحمية بحق المؤلف. ويؤكدون أن استخدام تقنية معالجة البيانات (TDM) على الأعمال المحمية بحق المؤلف لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي قد يشكل انتهاكًا لحق المؤلف، وأنه يجب التواصل مع أصحاب الحقوق للحصول على تراخيص، مع إتاحة الفرصة لهم لرفض المشاركة تمامًا، إذا رغبوا في ذلك.