Međunarodna autorska kreativna konferencija MAKK 2024 održana je ovoga tjedna u Zagrebu u organizaciji HDS ZAMP-a, organizacije za kolektivnu zaštitu autorskih prava u glazbenoj industriji. Uz njima osnovne i vječne teme, koje se tiču glazbe i glazbenika, trendova u industriji i ostalih stručnih tema, ove se godine dosta govorilo i o tematici bližoj našim čitateljima – glazbi stvorenoj pomoću generativne umjetne inteligencije, treniranju AI glazbenih sustava koje i dalje nije pravno regulirano i tome slično. Bio nam je to dovoljan povod da se pridružimo konferenciji i čujemo kako predstavnici glazbene industrije "dišu" po pitanju umjetne inteligencije i njezinog razvoja, za koji se sve češće čuje da prijeti opstanku glazbene industrije kakvu danas poznajemo.

Predavanje o rudarenju teksta i podataka pri treniranju modela umjetne inteligencija održala je Katarina Radić iz pravnog odjela HDS ZAMP-a. Govorila je o trostupanjskom testu koji se u tom procesu procjenjuje je li upotreba zaštićenog djela dopuštena i predstavlja li povredu autorskog prava. Ključan je to koncept u međunarodnim okvirima kojim se uređuju iznimke i ograničenja u korištenju autorskog prava, koji postaje sve relevantniji u GenAI eri.

Trostupanjski test i pravni okvir

Test se sastoji od tri koraka. U prvom se provjerava je li korištenje prava ograničenog opsega, u drugom se osigurava da korištenje ne ometa normalno (komercijalno) korištenje djela, a treći kaže da ne smije nanositi štetu autoru. U našem je pravu pitanje regulirano Zakonom o autorskom pravu i srodnim pravima (čl. 187. i 188.), koji propisuje i navedena ograničenja te iznimke (kao što su korištenje podataka u svrhe parodije, citata, istraživanja, za osobnu upotrebu i slično).

No, u svijetu rudarenja teksta i podataka za potrebe treniranja generativne umjetne inteligencije dolazi i do novih zapleta – naime, nositelji prava imaju mogućnost "opt outa", dakle povlačenja iz procesa rudarenja podataka bez plaćanja naknade. ZAMP je to učinio, tako da prema tome, pravno gledano, na djela koja oni štite ne primjenjuju se iznimke iz zakonskih propisa.

Sudska praksa u svijetu oko ovog se pitanja tek stvara. Niz procesa tek je započeo, no jedna presuda iz Njemačke dala je za pravo onima koji su (u tom slučaju fotografije) koristili za treniranje AI sustava. Smatralo se da je riječ o "stvaranju skupa podataka" koje nije narušilo interese autora, korištenje je bilo ograničeno, pa je treniranje AI modela na fotografijama dostupnima na Internetu potpalo pod iznimku predviđenu zakonom. (Za one koji žele znati više, opisan je slučaj Knesche vs. LAION, vezan za treniranje modela Stability.ai).

S druge strane, postoje studije koje tvrde da generativni AI modeli mogu "pamtiti" dijelove autorskih djela, treniraju se na semantičkoj i sintaktičkoj razini, a i da su u mogućnosti naknadno reproducirati dijelove zaštićenih djela – pa samim time nisu u skladu sa zakonom i ne prolaze trostupanjski test. Zaključak je da je pravni okvir trenutačno nedovoljan, jer propisima nije predviđeno treniranje AI-ja, odnosno da će zakonodavci morati uhvatiti korak s tehnologijom i dodatno regulirati otvorena pitanja.

AI glazba: plagijat ili kreativnost?

Na okruglom stolu o generativnoj umjetnoj inteligenciji u kreativnim industrijama sudjelovali su odvjetnica i pravnica Martina Arapinac Radičević, Bugov suradnik i izvanredni profesor na pravnom fakultetu Mihael Mišo Mudrić, odvjetnik Dino Gliha te stručnjak za brandiranje i komunikacije Ante Magzan. Domaćin je bio Hrvoje Lisičar s Pravnog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu.

Kad je riječ o aktualnim raspravama vezanima za kreativna djela i AI, pitanje se može podijeliti na dva dijela – ulazne i izlazne informacije. Prvo pitanje bavi se legalnošću pribavljanja podataka za trening, a drugo time koliko rezultati GenAI modela zaista imaju obilježja novih djela ili su tek reprodukcija postojećih. Odgovori na ta pitanja, koje će zakonodavci morati u skorije vrijeme nedvosmisleno donijeti, mogli bi potpuno promijeniti izgled kreativne industrije, istaknuli su govornici.

Spomenuta je i zanimljiva distinkcija o kojoj se često priča – koliko je različito treniranje AI modela na glazbi od običnog ljudskog slušanja glazbe za dobivanje inspiracije pri stvaranju novih skladbi. Pravni pojam "uživanja autorskog djela" može poslužiti kao onaj koji čini razliku, jer se za uživanje, odnosno dobivanje koristi od tuđeg djela, u pravilu mora plaćati naknada (bilo to slušanje albuma, gledanje filma i slično). U novije vrijeme može se govoriti i o tome da se AI modeli "hrane" kroz uživanje u tuđim djelima, bez licenciranja i ili plaćanja izvornim autorima. Strojno učenje na taj način se može poistovjetiti s redovnim uživanjem kreativnih djela i moralo bi se provoditi uz licenciranje izvora podataka.

No, ono što je u djelima stvorenima tim alatima vrlo bitno, jest analizirati ih odrediti što od toga je plagijat, krađa, kopija ili derivat originala, a što je zapravo originalno autorsko djelo – i tu će trebati pronalaziti kriterije za "povući granicu". Jedan od prijedloga je i da se za to koristi umjetna inteligencija, koja bi zahvaljujući svojoj snazi i brzini jedina mogla brzo i na velikoj skali provjeriti autentičnost pojedinog djela.

Glazbeno hranjenje AI-ja

Drugu, nešto masovniju i opsežniju panel raspravu su svojim doprinosom začinili stručnjaci i glazbenici Dario Draštata (Dallas Records), Davorin Penc (HDS ZAMP), Dražen Baljak (Let3, HGU), odvjetnica Kristina Delfin Kanceljak, Maja Vidmar Klarić (ZAPRAF), stručnjak za AI Saša Jovetić, glazbenik i producent Zvonimir Dusper Dus, a moderirao je profesor s Pravnog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu Igor Gliha. Glavna tema rasprave bila je "hranjenje" umjetne inteligencije autorskom glazbom.

Čuli smo tako da je HDS ZAMP, kao što je i ranije spomenuto, donio odluku da se bez njihovog odobrenja ne smije trenirati AI modele na katalogu sadržaja čija autorska prava oni štite. Time se sprječava korištenje ranije navedenih iznimki u rudarenju, a slično su učinile i ostale europske udruge za kolektivnu zaštitu glazbenih autorskih prava. Međutim, AI kompanije na to za sada ni na koji način nisu reagirale.

Nositeljima prava i dalje je nemoguće ili gotovo nemoguće dokazati da su AI alati trenirani na njihovim sadržajima, pa stoga nema mnogo tužbi koje bi išle u tom smjeru. Industrija zato predlaže čak i da se teret dokazivanja prebaci na one koji su trenirali modele, odnosno da se uvede presumpcija da su prava prekršena, pa bi kompanijama bilo potrebno dokazati suprotno.

Glazbenicima, osim prijetnje koju predstavlja, AI pruža i nove prilike. Primjerice, rekao je Dusper, mnogi autori imaju velike količine snimljenih materijala koji nemaju veliku glazbenu vrijednost, no može poslužiti za treniranje AI-ja. Time im "mrtvi katalozi" mogu donijeti zaradu, čak i od one prosječne glazbe, koja ne bi nikada donijela isti komercijalni uspjeh. Rezultat toga, bude li trend prodaje takve glazbe za treniranje proširen, bit će AI sustavi koji stvaraju osrednju glazbu, dok će oni najkvalitetniji ljudski autori morati iskočiti kvalitetom glazbe i tako se istaknuti, kao što je to bilo i ranije.

Tijekom rasprave iz jednog je lapsusa došlo i do zanimljivog zaključka – panelisti su se složili da bi u njihovoj branši, nasuprot umjetnoj inteligenciji, umjesto onoga što obično opisujemo kao "prirodna", mogao biti suprotstavljen pojam "umjetničke inteligencije".

Na neke od pravnih zavrzlama, vezanih uz korištenje sadržaja za treniranje GenAI modela, mogli bi odgovoriti i novi sustavi, osmišljeni kako bi prepoznavali izvore, tj. dokazivali na kojim je sadržajima određeni model treniran, samo na temelju analize njegovih outputa. U svakom slučaju, zaključeno je da zakonodavstvo značajno kaska za tehnologijom, pa i onom u glazbi te da ne može još uvijek dovoljno zaštititi autore od onoga što industrija smatra ilegalnim, tj. nelicenciranim korištenjem autorskih djela.