В 2022 году случился «нейросетевой бум» – генеративные модели вроде Midjourney вышли из лабораторий и стали доступны широкому кругу людей. Уже несколько лет нейросети являются одной из самых популярных тем для обсуждения в арт-сообществе, вызывая волну споров, страхов и мифов.

В этой статье я хочу разобраться во всем этом и разложить по полочкам – отделить мифы от реальности, обсудить популярные аргументы сторонников ИИ, например, сравнение с фотографией, обсудить возможность охраны промпта авторским правом, а также проанализировать ситуацию с обучением моделей и «добросовестным использованием».

Я старалась углубиться в проблему и разобрать позиции всех сторон, чтобы статья вышла объективной насколько это возможно ^^

Содержание

1. Почему нейросети вызывают столько споров?

2. Положение нейросетей в законе

   • Что является объектом авторского права?

   • Считается ли работа с нейросетью творческим трудом?

   • Аналогия с фотографией: где проходит грань творческого вклада?

   • Промпт – объект авторского права?

   • Выводы и памятка для операторов

3. Этичность обучения

   • Нейросети учатся как люди?

   • Сходства и различия в обучении ИИ и человека

   • Что такое «Добросовестное использование» (Fair Use)?

   • Fair Use и нейросети: в чем проблема?

4. Судебные дела сейчас: текущий статус ИИ

5. Будущее технологии и авторов

Почему нейросети вызывают столько споров?

Изучив мнения в арт-сообществе и проведя опрос на эту тему у себя в группе, я постаралась выделить несколько основных причин, по которым эта новая технология вызывает негативные эмоции:

1. Генеративные модели неэтично обучены.
   
   Многие считают, что использование чужих изображений для обучения моделей без разрешения – это кража.

2. Нейросети могут воспроизводить чужие работы.
   
   Речь не о функции img2img (когда оператор сам загрузил изображение, чтобы изменить стиль), а о нежелательном побочном эффекте – «меморизации». Это когда модель случайно запоминает оригинал из своей обучающей выборки. Такое происходит если оригинал несколько раз повторялся или наоборот он очень редкий и специфичный. Разработчики применяют разные подходы, чтобы свести меморизацию к минимуму, поэтому, если оператор не преследует цели специально получить копию оригинала из обучающего датасета, вероятность того, что это произойдет очень очень мала. Но она не равна нулю :D

3. Работодатели заменяют специалистов нейросетями.
   
   Страх потери работы, компании могут предпочесть быстрый и дешевый ИИ вместо художников. Насколько я знаю в геймдеве нейросети уже активно внедряются, особенно в мобильном.

4. Операторы нейросетей выдают себя за художников.
   
   Люди генерируют изображения и выдают их за рисунки с нуля.

5. Нейро-арт часто выглядит дешево и плохо.
   
   Многие генерации кажутся безыдейными или некачественными.

К этому списку добавляется популярный миф:

• Нейросети – это просто «копировальные аппараты» или «коллажисты», они собирают новую картинку из кусочков работ других художников.
  
  Это не так. Современные диффузионные модели (Stable Diffusion, Midjourney) не хранят и не «нарезают» изображения. Вместо этого, в процессе обучения они просматривают миллионы картинок и «усваивают» понятия: «что такое кошка?», «как выглядит стиль аниме?», «как рисуется закат?». Получается, что внутри нейросети хранится не сборник картинок, а нечто вроде внутреннего набора знаний – параметры (веса). Поэтому, когда оператор дает ей запрос, она не ищет готовую картинку, а рисует свою с нуля, опираясь на эти усвоенные понятия.

Положение нейросетей в законе

Что является объектом авторского права?

Я часто встречаю высказывания о том, что картинки созданные с помощью нейросети не охраняются авторским правом (АП), а значит использовать чужие генерации может кто угодно и ничего за это не будет.

Но действительно ли не охраняются?

Закон говорит (ст. 1259 ГК РФ и Постановление Пленума ВС РФ № 10 от 23.04.2019), что для того, чтобы произведение охранялось авторским правом оно должно соответствовать следующим критериям:

1. Являться самостоятельным результатом творческого труда человека

2. Быть выраженным в объективной форме (т.е. существовать не только в голове у автора)

Если с объективной формой у генераций проблем нет, то с понятием «творческий труд» все сложнее.

Считается ли работа с нейросетью творческим трудом?

Исходя из информации об объектах авторского права, я предполагаю, что все будет зависеть от степени вмешательства оператора.

• Минимальное участие. Если человек ввел простой промпт вроде «кот на диване» и выбрал первый попавшийся результат, его творческий вклад минимален. Основную работу здесь проделал алгоритм. Скорее всего такое изображение не будет являться объектом авторского права оператора.

• Глубокое участие. Если человек вмешивается в процесс создания произведения глубже, например: что-то дорисовывает, комбинирует несколько генераций, делает сложную настройку нейросети для передачи своей идеи, а не просто берет первый более-менее устраивающий результат – то, вероятность, что такая работа будет являться объектом авторского права оператора повышается.

В последнем случае уже трудно утверждать, что картинка появилась сама собой, результат был непредсказуем и от человека ничего не зависело. Особенно, если оператор использует технологии img2img или ControlNet и, например, управляет ходом генерации с помощью собственных набросков.

Аналогия с фотографией: где проходит грань творческого вклада?

В спорах об авторском праве на сгенерированные изображения часто звучит сравнение с фотографией. И я тоже хочу немного подискутировать на эту тему.

Критики ИИ-арта говорят: «Оператор нейросети просто нажимает на кнопку, основную работу делает алгоритм».

Сторонники нейросетей отвечают: «Фотограф тоже просто нажимает на кнопку, но его работы защищены законом».

Я понимаю, почему эту аналогию часто упоминают, ведь в свое время фотография прошла схожий путь неприятия. Художники прошлого заявляли, что простое копирование окружающей реальности не может считаться искусством.

Аргументы были похожи на те, которые сейчас высказывают в отношении нейросетей: камера – это машина, которая лишь фиксирует действительность, в фотографиях нет души (они ведь ее крадут ?) и творческого замысла.

Но, со временем, люди пришли к мнению, что ценность снимка заключается в самом видении фотографа.

Приведу пример. Фотография случайного облака на небе будет защищаться авторским правом, даже если фотограф не создавал это облако и не управлял погодой. Почему? Потому что он совершил ряд творческих выборов:

• Выбор композиции: Он определил, как именно облако будет расположено в кадре.

• Выбор момента: Он нажал на спуск в конкретную секунду, зафиксировав уникальное состояние света и формы.

• Технические настройки: Он выбрал объектив, диафрагму, выдержку, которые повлияли на резкость, глубину и атмосферу снимка.

• Постобработка: Он мог применить фильтры или скорректировать цвета, чтобы усилить свое видение.

Даже в таком простом примере набирается достаточно действий, которые будут считаться творческим вкладом.

Теперь перейдем к оператору нейросети. Его работа строится по схожему принципу – через серию творческих выборов:

• Формулирование идеи и промпта: Он продумывает описание сцены, персонажей, настроения и стиля.

• Выбор модели и настроек: Оператор выбирает конкретную нейросеть и модель, задает технические параметры, которые влияют на результат.

• Курирование и итерации: Он генерирует десятки вариантов, отбирает лучшие, дорабатывает запрос, комбинирует удачные генерации или использует дополнительные инструменты, такие как img2img и ControlNet для большего контроля.

• Финальная обработка: Некоторые авторы дорабатывают изображения в графических редакторах.

В чем же тогда разница?

Главное отличие – в степени контроля и предсказуемости.

Фотограф работает с реальностью, которую видит, и имеет высокий уровень контроля над итоговым изображением. Он полностью управляет своими инструментами и знает, какого результата добьется при определенных настройках.

Оператор нейросети зачастую выступает в роли «соавтора» или «заказчика», который задает направление, но результат всегда содержит элемент случайности, сгенерированный машиной.

Вывод: Авторское право защищает не количество затраченных усилий, а наличие творческого вклада человека, который использует технологию как инструмент для реализации своего замысла.

Например, сейчас популярно мнение, что промпт, даже самый детальный, во многом похож на техническое задание (ТЗ) для художника. Автор ТЗ проделывает интеллектуальную работу, но не становится автором произведения, созданного по этому заданию художником.

Я думаю, что вопрос о защите ИИ-картинок должен смещаться с «Сделала ли это машина?» на «Был ли творческий вклад человека достаточным, чтобы он считался автором?». Чем глубже человек вовлечен в процесс генерации и чем больше он добавляет чего-то от себя – тем больше оснований для признания его авторства.

Промпт – объект авторского права?

Это будет зависеть от его сложности и вида.

Как уже упоминалось ранее, в российском законодательстве одним из ключевых критериев для охраны произведений является наличие творческого труда. Если рассматривать ситуацию с промптами, среди юристов часто встречается следующая позиция:

• Простые промпты, которые представляют из себя набор слов вида: «cat, sofa, high quality, 4k» – не охраняются. Их скорее можно сравнивать со списком тегов под фотографией или списком ингредиентов из рецепта блюда.

• Сложный, детализированный промпт, написанный как литературный текст, описывающий сцену, эмоции, стиль и технические параметры, – может охраняться как самостоятельное литературное произведение.

Я не сильна в литературе, так что попросила Grok сгенерировать мне пример такого промпта:

«В полумраке викторианской гостиной, где пыльные портьеры шепчут секреты забытых любовных писем, стоит одинокая женщина в алом платье, сотканном из теней и шелка. Её глаза — два осколка осеннего неба, полные тоски по утерянному времени, — устремлены в окно, за которым бушует гроза, разрывая небо на лоскуты молний. Стиль: импрессионистский, как у Моне в его туманных садах, с мазками, что тают в воздухе, — высокое разрешение, 8K, мягкий свет свечей, акцент на текстурах ткани и дождевых каплях на стекле.»

Так как я помню, что раньше при работе с нейросетями нужно было выдавать команды в виде отдельных слов через запятую (cat, sofa, high quality и т.д.), мне было любопытно, сможет ли нейросеть сейчас вообще понять такой литературный промпт и насколько точным окажется результат.

Ну, получилось неплохо. И это даже с первого раза! :D

Такой текст сложно назвать просто набором команд. Он обладает авторским слогом, оригинальностью – это уже результат творческой деятельности, и он, вероятнее всего, будет защищаться законом с момента написания (при условии, что он написан человеком, конечно, тексты полностью сгенерированные машиной не охраняются).

Но!

Право на промпт не равно право на картинку

Важно понимать: охрана текста промпта как литературного произведения не означает автоматического получения авторских прав на сгенерированное по нему изображение.

Думаю, здесь уместно сравнение со сценарием фильма. Автор сценария обладает правами на свой текст, но это не делает его правообладателем визуального ряда – готовых кадров и сцен. Права на фильм возникают у режиссера, оператора и других создателей, которые творчески преобразовали текст в аудиовизуальное произведение.

Возвращаясь обратно к нейросетям, на текущий момент получается, что для того, чтобы возникли права на картинку, скорее всего, одного промпта будет недостаточно, даже если бы он был защищен АП.

U.S. Copyright Office (Бюро авторского права США) в своем отчете «Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability Report» опубликованном в январе 2025 года, пришло к следующему выводу – даже сложные промпты не дают достаточного человеческого контроля над ИИ, поскольку в работе с нейросетями всегда есть элемент непредсказуемости. Чтобы сгенерированный контент был защищен авторским правом – нужен дополнительный вклад человека (редактирование, доработки).

Однако пока что судебной практики в России по этому вопросу нет, так что будущие решения могут оказаться разными. А может, скоро появятся нейросети, которые дадут нам этот «достаточный контроль» через промпты :D

Выводы и памятка для операторов

Не стоит бездумно использовать чужие генерации, предполагая, что они никому не принадлежат. Никто не знает сколько творческих усилий вложил автор в их создание, вполне может оказаться, что они охраняются авторским правом наравне с традиционным искусством.

Кроме того, права на сгенерированные изображения всегда регулируются пользовательским соглашением сервиса. Прежде чем использовать генерации стоит обязательно ознакомиться с ним. Отсутствие судебной практики не означает, что разрешено любое использование.

Небольшая памятка для операторов нейросети: как повысить шансы на защиту своих ИИ-работ

1. Всегда читайте Пользовательское соглашение.

   • Выясните, кому принадлежат права на изображения: вам, платформе или это общая собственность.

   • Узнайте, есть ли ограничения на коммерческое использование.

2. Увеличивайте свой творческий вклад.

   • Не ограничивайтесь одним только промптом.

   • Используйте инструменты для большего контроля, такие как img2img, ControlNet и Inpainting.

   • Дорабатывайте в графических редакторах. Финальная постобработка в Photoshop и т.п. – это творческий труд, который охраняется авторским правом.

3. Документируйте весь процесс создания.

   • Сохраняйте историю промптов, seed и технические настройки.

   • Сохраняйте промежуточные варианты и скриншоты рабочего процесса в нейросети и графическом редакторе.

4. Проверяйте контент на правовые риски.

   • Избегайте чужих объектов интеллектуальной собственности: узнаваемых брендов, торговых марок, персонажей и портретов реальных людей без их согласия.

   • Избегайте промптов, прямо ссылающихся на стиль конкретного современного художника. (Хотя по закону копирование стиля не считается нарушением – это относится к людям, на текущий момент неясно, что будет решено в отношении нейросетей.)

Этичность обучения

Пожалуй главная юридическая и этическая проблема заключается в том, что модели учатся на миллиардах изображений из интернета, авторы которых не давали на это согласия. И пока ни в одной стране мира нет однозначного законодательного решения, что с этим делать, но позиции сторон уже более-менее сформировались.

Позиция разработчиков ИИ

• Аналогия с обучением человека: Нейросеть учится подобно студенту-художнику, который просматривает тысячи произведений в музеях и книгах, чтобы понять принципы композиции, цвета и стиля. Модель не хранит копии изображений, а извлекает из них статистические закономерности и паттерны.

• Создание нового, а не копирование: Разработчики утверждают, что обучение модели – это не воровство, а переработка информации для создания совершенно новых произведений, что подпадает под понятие «добросовестного использования» (Fair Use). Модель не копирует чужие картины, а рисует свои.

• Нереальность получения разрешений: Получить разрешение от каждого автора на использование его работы в обучающей выборке практически невозможно. В датасетах миллиарды изображений. Если требовать согласие на каждую картинку, развитие технологии просто остановится.

Позиция художников

• Масштаб и конкуренция: Аналогия со студентом-художником некорректна, так как нейросеть обладает нечеловеческими скоростью и масштабом обработки информации. ИИ за секунды «изучает» больше, чем художник за всю жизнь, и может массово производить контент в похожих стилях, становясь прямым экономическим конкурентом для тех, на чьих работах обучалась.

• Использование без согласия: Нарушается базовый этический и правовой принцип «не бери чужое без спроса». Коммерческие компании извлекают выгоду из труда и таланта художников, не спрашивая их разрешения и не предлагая компенсации.

• Отсутствие «добросовестного использования»: В соответствии с принципом Fair Use, использование произведений без согласия правообладателя возможно для определенных целей, например, для критики, образования или пародии. Обучение коммерческих моделей ИИ под эти критерии не подпадает.

Получается сложная ситуация – с одной стороны нейросети создают новый уникальный контент, которого до этого не было и он сам по себе ничьи права не нарушает. Но само обучение моделей было потенциально незаконным.

Нейросети учатся как люди?

Для начала хочу упомянуть почему вообще все спорят о том учатся нейросети как люди или нет. Ответ на этот вопрос мог бы помочь определить считать ли обучение моделей законным или все же нарушением авторских прав.

1. ИИ учится как человек (аргумент разработчиков).Если суд принимает эту точку зрения, обучение моделей может признаться «добросовестным использованием», не требующим лицензий и не нарушающим авторские права.

2. ИИ – это бездумное комбинирование (аргумент художников).При таком подходе обучение моделей на защищенном контенте является прямым нарушением авторских прав, так как результат ее деятельности может трактоваться как создание производных произведений без разрешения правообладателей.

Сходства и различия в обучении ИИ и человека

Нейросети, создание которых было вдохновлено работой и структурой реальных биологических нейронных сетей мозга, действительно имитируют процесс обучения через анализ паттернов и закономерностей подобно тому, как это делает человек.

И человек, и нейросеть используют существующие данные для генерации чего-то нового.

Сходства:

• Художник смотрит на тысячи картин, чтобы усвоить понятия композиции, теории цвета, анатомии и стиля.

• Диффузионная модель делает то же самое, она просматривает миллионы пар картинка-текст и «усваивает» статистические связи: «что такое кошка?», «как выглядит стиль аниме?» и т.д.

Вообще, каждый раз, когда я слышу фразу «человек создает новое, а нейросеть просто комбинирует то, что ей скормили» я вспоминаю вот эту шпаргалку для художников о том, как пользоваться референсами ?

Создание нового – это всегда комбинация уже существующих элементов. Ни человеческое сознание, ни нейросеть не способны генерировать идеи из абсолютной пустоты – и те и другие ограничены рамками своего опыта и данных.

Хочу привести пример с раком-богомолом, чье зрение устроено сложнее человеческого, и он видит цвета, которые люди не могут представить. Человек не сможет создать такой цвет в своем воображении, потому что у него просто нет для этого сенсорного опыта. Нейросеть находится в схожем положении: она не способна «понять» законы трехмерного физического мира, имея на входе лишь двумерные изображения и текстовые описания.

На этом наше общее с нейросетями, пожалуй, заканчивается.

Различия:

1. Масштаб, скорость и память. Человек не может за неделю изучить сотни миллионов изображений, как это сделала Stable Diffusion. ИИ обладает нечеловеческой скоростью и масштабом . Кроме того, у человека неидеальная память, тогда как у нейросети она почти абсолютна, что приводит к риску меморизации.

2. Опыт и контекст. «База данных» человека содержит в себе больше информации (у нас, можно сказать, «мультимодальный датасет» хаха) – мы живем в реальном 3D-мире, у нас есть слух, осязание, обоняние, понимание физических законов. Художник не нарисует 6 пальцев на руке или объекты перетекающие один в другой, если это не было так задумано, потому что у него есть опыт нахождения в реальности, где он познает ее законы. У нейросети этого опыта нет, ее «база данных» ограничена плоскими картинками и текстом. Поэтому человеческое творчество часто кажется более глубоким и интересным – оно опирается на жизненный опыт, эмоции и сюжеты.

3. Квалиа (осознание). У человека есть самосознание, намерения и субъективный опыт. Художник может хотеть что-то сказать своей работой, выразить эмоции и другие люди смогут это считать и тоже прочувствовать. Нейросеть же – это просто очень сложный инструмент. Она не знает, что такое «тепло» или «боль», она лишь знает, какие пиксели чаще всего ассоциируются с этими словами. Она не «понимает», что она рисует, не испытывает эмоций и не обладает замыслом.

В общем аналогия «ИИ учится как человек» имеет место быть, но она является упрощением. Нейросеть имитирует один аспект человеческого обучения – распознавание паттернов, но делает это иным, машинным способом, лишенным сознания, цели, контекста и смыслового понимания.

Эта технология не «копировальный аппарат», но и не «студент-художник». Это принципиально другой инструмент, который требует создания новых правил.

Что такое «Добросовестное использование» (Fair Use)?

«Добросовестное использование» (Fair Use) – американская правовая доктрина, которая гласит: в некоторых случаях можно использовать защищенный авторским правом материал без разрешения владельца.

Цель Fair Use — найти баланс между защитой прав автора и общественной пользой (например, свободой слова, развитием науки и искусства).

Чтобы решить, было ли использование «добросовестным», суд анализирует четыре фактора:

1. Цель и характер использования. Является ли использование коммерческим? Но главное – насколько оно «трансформационно», т.е. создано ли на основе оригинала нечто новое с другим смыслом или назначением (пародия, критика, научное исследование).

2. Природа оригинального произведения. Закон смотрит не только на то, как вы использовали чужое произведение, но и на то, что это было за произведение. А поскольку целью авторского права является поощрение и защита творческого самовыражения, использование фактических работ (научных статей, справочников) чаще признают добросовестным, чем использование творческих произведений (картин, романов).

3. Объем и существенность использования. Был ли использован небольшой фрагмент или произведение целиком? Затронута ли «суть» работы, ее наиболее значимая часть?

4. Влияние на потенциальный рынок оригинала. Наносит ли новая работа экономический ущерб правообладателю оригинала? Может ли она заменить оригинал на рынке?

Fair Use и нейросети: в чем проблема?

Проблема в том, что практически по каждому из четырех факторов аргументы сторон диаметрально противоположны ?

1. Цель и характер использования (трансформационность)

   • Позиция ИИ-компаний: Использование данных для обучения является трансформационным. Изображения применяются не для их первоначальной цели (просмотра), а для совершенно новой задачи – обучения алгоритма.

   • Позиция художников: Конечный продукт (ИИ-генерация) не является трансформационным в традиционном смысле. Он напрямую конкурирует с оригинальными работами на том же самом рынке, что противоречит одному из основных принципов Fair Use.

2. Природа оригинального произведения

   • Здесь позиции в целом сходятся: нейросети обучаются на творческих, художественных произведениях (арте, фотографиях, книгах), которые по закону имеют самую сильную степень защиты. Этот фактор в большинстве случаев трактуется не в пользу ИИ-компаний.

3. Объем и существенность использования

   • Позиция художников: Нейросети используют все произведение, целиком, и не одно, а миллиарды. Более того, они извлекают из него самые существенные черты – стиль, композицию, манеру – что и составляет главную ценность художественной работы.

   • Позиция ИИ-компаний: Хотя используются 100% данных, они не хранятся и не копируются. Оригиналы преобразуются в абстрактные математические «веса» (параметры модели). Такое использование технически ближе к анализу или чтению, чем к созданию копии.

4. Влияние на потенциальный рынок оригинала

   • Позиция художников: Влияние на рынок оценивается как крайне негативное. ИИ, обученный на стиле конкретного автора, позволяет любому пользователю массово генерировать работы «в его стиле», что лишает художника заказов и обесценивает его труд. Таким образом, ИИ становится прямым экономическим конкурентом художников, созданным на основе их же работ.

   • Позиция ИИ-компаний: Технология создает новый рынок и новые возможности (например, для не-художников), а не просто заменяет существующий.

В итоге люди столкнулись с тем, что доктрина «добросовестного использования», оказалась не готова к появлению такой вещи как машинное обучение. Непонятно, как применять старые законы по отношению к этой новой технологии. Так что остается только ждать – окончательный ответ на все вопросы должны дать суды, которые уже рассматривают дела связанные с нейросетями.

Судебные дела сейчас: текущий статус ИИ

Перечислю несколько дел, которые проходят сейчас (или уже прошли) и которые могут сформировать будущее регулирование.

1. Getty Images против Stability AI
   Страна: США, Великобритания
   Суть дела: Getty Images обвиняет Stability AI в использовании 12 миллионов ее изображений для обучения Stable Diffusion без лицензии.
   Ключевые вопросы: Является ли обучение ИИ на защищенном контенте нарушением авторских прав или подпадает под «добросовестное использование»?
   Текущий статус/Значение: Дело движется медленно; исход может создать важный прецедент для индустрии.

2. Сара Андерсен, Келли МакКернан и Карла Ортис против Stability AI, Midjourney и DeviantArt
   Страна: США
   Суть дела: Художники подали коллективный иск за использование их работ для обучения нейросетей без разрешения.
   Ключевые вопросы: Помимо нарушения прав на этапе обучения, поднимается тема недобросовестной конкуренции и присвоения стиля.
   Текущий статус/Значение: Суд отказался закрывать дело, но и не принял аргументы художников в их первоначальном, очень широком виде, например, отклонив тезис о том, что любые результаты работы ИИ являются нарушением авторских прав. Художникам было разрешено переформулировать и подать исправленный иск в более узких формулировках.

3. Bartz против Anthropic и Kadrey против Meta
   Страна: США
   Суть дела: Авторы книг обвиняют компании в обучении ИИ на их текстах, в том числе скачанных с пиратских сайтов.
   Ключевые вопросы: Распространяется ли «добросовестное использование» на обучение больших языковых моделей (LLM)?
   Текущий статус/Значение: Суды частично встали на сторону ИИ-компаний, признав обучение «добросовестным использованием», но вопросы о пиратском контенте остались. Процесс продолжается.

4. Первое дело о нарушении прав на ИИ-изображение
   Страна: Китай
   Суть дела: Суд признал сгенерированное изображение объектом авторского права, так как человек подбирал промпты и параметры, проявив творческий вклад.
   Ключевые вопросы: Где проходит грань творческого вклада человека при использовании ИИ?
   Текущий статус/Значение: Один из первых прецедентов. Китай стал одной из первых стран, где установили, что авторские права возникают у человека, использующего ИИ как инструмент.

5. GEMA против OpenAI
   Страна: Германия
   Суть дела: Немецкое общество по управлению авторскими правами на музыку обвиняет OpenAI в использовании текстов песен для обучения ChatGPT без лицензии.
   Ключевые вопросы: Является ли использование текстов песен для обучения ИИ без лицензии нарушением авторских прав? Является ли дословное воспроизведение текстов ИИ незаконным копированием?
   Текущий статус/Значение: Решение суда ожидается 11 ноября 2025 года. Исход дела может установить в Европе прецедент о необходимости лицензирования защищенного контента для обучения ИИ и стать основой для будущего регулирования.

6. ООО «Рефейс» против ООО «Бизнес-аналитика»
   Страна: Россия
   Суть дела: Компания «Рефейс» обвинила «Бизнес-аналитику» в использовании своего deepfake-видео без разрешения. Ответчик утверждал, что такой ролик не может считаться объектом авторского права, поскольку был создан не творческим трудом человека, а алгоритмом.
   Ключевые вопросы: Можно ли защитить авторским правом контент, созданный с помощью ИИ? Сохраняется ли творческий вклад человека при использовании ИИ как инструмента?
   Текущий статус/Значение: Арбитражный суд Москвы (№ А40-200471/23) и апелляция встали на сторону истца: было установлено, что технология deepfake в данном случае выступала как дополнительный инструмент обработки (технического монтажа) видеоматериалов. Взыскана компенсация 500 000 руб. Прецедент подтверждает охрану ИИ-контента при человеческом вкладе.

Будущее технологии и авторов

Генеративный ИИ поставил перед обществом и законом вопросы, на которые нет простых ответов.

• С одной стороны, нельзя игнорировать права художников и других творцов, чей труд стал фундаментом для этой технологии.

• С другой – было бы неразумно останавливать технологический прогресс, который открывает новые возможности для творчества и науки.

Лично мне хочется, чтобы и права авторов были защищены, и технологии позволили развиваться.

Нужен какой-то разумный баланс, чтобы мы не оказались в будущем где, например, компания нанимает художника, а затем обучает нейросеть на его работах, получая, по сути, бесплатную версию этого художника, после чего реальный человек уже становится не нужен.

Должны быть созданы новые правила. Возможно, это будет обязательное лицензирование, компенсации, новые формы сотрудничества между разработчиками и авторами или что-то еще.

В общем, очень жду обновлений по делам Getty Images и коллективного иска художников, вроде как они ожидаются в 2026 году ?

На этом все! Спасибо, что прочитали статью, пишите свое мнение в комментариях! ♥

Мои соцсети:
Тгк: t.me/catrinenice
Вк: vk.com/catrinenice
X: x.com/CatrineNice

Источники:

1. Давайте запретим нейронные сети

2. Как работают нейронные генераторы картинок (в формате ELI5)

3. Extracting Training Data from Diffusion Models

4. ИИ-художник без прав: почему промпт — еще не авторство

5. Промпты для ИИ и авторское право

6. Copyright Office Releases Part 2 of Artificial Intelligence Report

7. ГК РФ Статья 1259. Объекты авторских прав

8. Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 23.04.2019 N 10. Авторское право

9. ИИскусство: кому принадлежат авторские права на творчество нейросетей

10. Нейросети и закон: как можно использовать сгенерированный контент

11. Дружинина Александра Александровна. ХУДОЖНИК И НЕЙРОСЕТЬ: КОНФЛИКТ, ДИАЛОГ, СОТРУДНИЧЕСТВО?

12. Early influences of photography on art - Part 1

13. Early influences of photography on art - Part 2

14. Воронцова Екатерина Александровна. Становление фотографии как искусства сквозь призму трансформации мироощущения человека

15. Авторские права на контент нейросетей: вопросы, которые требуют решений

16. Защищены ли ИИ⁠-⁠кар­тинки авторским правом?

17. Animation Jobs In The Age Of AI: Revelations From Luminate Intelligence’s 2025 Special Report

18. Getty Images v Stability AI: a landmark trial for generative AI in UK?

19. В США подали первый иск о нарушении авторских прав нейросетью

20. Status of all 51 copyright lawsuits v. AI (Oct. 8, 2025): no more decisions on fair use in 2025

21. Mid-Year Review: AI Copyright Case Developments in 2025

22. Munich hears first ever case over licences for generative AI in GEMA vs OpenAI

23. Художники подали в суд на создателей нейросетей Midjourney и Stable Diffusion

24. Federal Judge Largely Dismissive of AI Complaint: Anderson v. Stability A

25. Апелляция согласилась с признанием дипфейка объектом авторского права

26. ИИ-контент в бизнесе: как избежать нарушений авторских прав

27. AI art: The end of creativity or the start of a new movement?

28. AI, Copyright, and the Law: The Ongoing Battle Over Intellectual Property Rights

29. Copyright vs fair use in AI: key 2025 court case insights

30. Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version

31. U.S. Copyright Office Releases Part 3 of AI Report: What Authors Should Know

32. U.S. Copyright Office Fair Use Index

33. Andersen v. Stability AI Ltd.