В июле 2021 года в Южной Африке появилась интересная патентная заявка на «контейнер для пищевых продуктов, основанный на фрактальной геометрии».¹ Хотя на первый взгляд заявка может показаться немного обыденной, интересная часть — на самом деле, первая в мире — заключалась в тот факт, что один из перечисленных и одобренных изобретателей не был человеком. DABUS, или «устройство для автономной загрузки единого разума», представляет собой искусственный интеллект, созданный доктором Стивеном Талером из Imagination Engines, Inc. и Райаном Эбботтом из Университета Суррея. DABUS, хотя и был создан благодаря человеческой изобретательности, на самом деле разработал дизайн этого контейнера для пищевых продуктов, возможно, с помощью собственных творческих средств. Как показали недавние дебаты во Всемирной организации интеллектуальной собственности, вопрос об ИИ и юридическом лице становится все более повсеместным, и сторонникам всех сторон спора необходимо укрепить и изложить свои опасения.

Некоторые сторонники права на включение ИИ в патентные заявки представляют это как решение проблемы стимулирования: каковы стимулы для разработки ИИ, создающего стоимость, если изобретатели не могут защитить по закону продукты, созданные их изобретениями? Другие утверждают, что включение ИИ в качестве изобретателей в патентные заявки поможет обеспечить ответственность в случае, если технологии, созданные конкретным ИИ, столкнутся с юридическими проблемами, и что средства для арбитража могут быть получены из прибыли, которую приносят технологии, изобретенные ИИ. ² Тем не менее здесь был выдвинут встречный аргумент, что это поможет корпорациям получить больше возможностей, чтобы избежать юридической ответственности за свои творения, позволяя им возлагать вину на свой ИИ. Ноэль Шарки, почетный профессор искусственного интеллекта и робототехники в Университете Шеффилда, соглашается с тем, что «стремясь получить юридическое лицо для роботов, производители просто пытались снять с себя ответственность за действия своих машин».³

Но, что еще более важно, многие аргументы против этих защитников приняли форму опасений по поводу усугубления глобального неравенства. Одна из тем дискуссий, состоявшихся во Всемирной организации интеллектуальной собственности в сентябре этого года, была связана с вопросом о новых наборах правовых положений об ИИ и о том, необходимы ли они для регулирования прав собственности на изобретения, созданные с помощью ИИ. В ответ на проект документа, основанного на этих обсуждениях, организация Research ICT Africa представила целый ряд вопросов. Во-первых, они отметили, что «Хотя системы ИИ могут создавать тексты, изображения, музыку и программное обеспечение, возможность создавать и использовать такие системы доступна только небольшому числу субъектов, базирующихся в основном в развитых странах. Защита авторских прав на продукты ИИ может принести непропорционально большую пользу этим странам, в то время как развивающиеся страны будут вынуждены расходовать скудные государственные ресурсы для обеспечения соблюдения этих авторских прав».

Обеспокоенность Research ICT Africa, безусловно, вполне обоснована. Страны с низким уровнем дохода и развивающиеся страны (НРС) уже сталкиваются с рядом препятствий, связанных с доступом к глобальным производственно-сбытовым цепочкам (ГЦС). Как показывает улыбчивая кривая, построенная Стэном Ши из Acer в 2014 году, доля стоимости, создаваемой производством в глобальных цепочках создания стоимости, постепенно снижалась, в то время как доля НИОКР, знаний и маркетинга существенно увеличивалась.⁵ Доля производства в ГЦС растет. осуществляется в НРС, а действующее торговое законодательство и договоренности о правах интеллектуальной собственности (ПИС) помогают увековечить этот договор. Седрик Дюран и Уильям Мильберг отмечают, что «неравномерное распределение нематериальных активов ограничивает возможности извлечения стоимости производителями материалоемких товаров из развивающихся стран и, таким образом, ограничивает их возможности для «социальной модернизации», то есть повышения заработной платы и стандартов труда».

НРС уже имеют очень мало способов получить выгодный доступ к машинному обучению и цепочкам создания стоимости ИИ. В настоящее время очень ограниченный набор стран имеет законный доступ к большим хранилищам данных, необходимым для обучения ИИ в конкурентоспособном масштабе. Например, с точки зрения сбора данных ключевым показателем объема собранных необработанных данных является количество пользователей мобильных устройств и абонентов широкополосного доступа в каждой стране. В США и Европе рынок почти насыщен.⁷ Регионы Ближнего Востока, Азии и Тихоокеанского региона отстают с уровнем подписки на пользователя около 70%, в то время как Африка значительно отстает. Аналогичным образом, с точки зрения хранения данных, около 40% гипермасштабируемых центров обработки данных расположены в США или принадлежат американским компаниям. На Китай, Японию и Великобританию приходится 20%, в то время как на развивающиеся страны и страны с низким уровнем доходов, как правило, приходится относительно незначительная доля. В настоящее время многие, в том числе Research ICT Africa, обеспокоены тем, что новые договоренности о правах интеллектуальной собственности в отношении ИИ и изобретательства потенциал для добавления к растущему числу юридических прецедентов для удержания НРС в узлах ГЦСС с низкой добавленной стоимостью.

В настоящее время практически нет препятствий для технологических компаний в патентовании программного обеспечения или кода, относящегося к разработке ИИ. По словам Маурица Копа, научного сотрудника TTLF в Стэнфордской школе права, «…ИС может принадлежать самой машине (а не результату), которая затем может быть лицензирована или продана/превращена в товар. Инвестиции также могут быть защищены другими правовыми инструментами, такими как антимонопольное законодательство, закон о недобросовестной конкуренции и закон о товарных знаках».⁹ Напрашивается вопрос: действительно ли нам нужна дополнительная защита данных, сгенерированных ИИ? Якобы аргументы в пользу изобретения ИИ остаются довольно слабыми, в то время как возможности усугубить глобальное неравенство выглядят довольно большими. Поскольку машинное обучение и, следовательно, ИИ продолжают изменять форму технологического поля с экспоненциальной скоростью, может быть интуитивно понятно, что права интеллектуальной собственности на изобретения, созданные ИИ, могут еще больше поднять нематериальные стороны кривой улыбки, что имеет катастрофические последствия для НРС.

Важно отметить, что даже на условиях сторонников рынка дальнейшая приватизация и монополизация прорывных передовых технологий эффективно сдерживает инновации и рост, подавляя конкуренцию. Кроме того, было бы недальновидно рассматривать это обсуждение прав интеллектуальной собственности на творения ИИ как изолированное от экстрактивных аспектов современных глобальных цепочек поставок, основанных на информационных технологиях. Технология сама по себе является нейтральной силой, но слишком часто она используется разрушительным образом, исходя из предположения, что любая степень технического прогресса является чистой выгодой просто в силу своего существования. Разговор о достоинствах технологий следует снова сосредоточить на их способности приносить пользу обществу более или менее повсеместно, иначе мы рискуем увековечить, усилить и усугубить существующее структурное неравенство.

Источники:

  1. Джонс, Александра. Может ли искусственный интеллект быть изобретателем? Знаменитое решение австралийского суда говорит, что это возможно. Новости АВС. ABC News, 2 августа 2021 г. https://www.abc.net.au/news/2021-08-01/historic-decision-allows-ai-to-be-recognised-as-an-inventor/100339264 .
  2. Браун, Рафаэль Дин. Собственность собственности и правосубъектность искусственного интеллекта. Закон об информационных и коммуникационных технологиях 30, no. 2 (2020): 208–34. https://doi.org/10.1080/13600834.2020.1861714.
  3. Делкер, Янош. Европа разделилась из-за «личности роботов». ПОЛИТИКА. POLITICO, 13 апреля 2018 г. https://www.politico.eu/article/europe-divided-over-robot-ai-artificial-intelligence-personhood/.
  4. Исследование ИКТ Африки. Комментарий к проекту «Влияние искусственного интеллекта на политику в области ИС. 14 февраля 2021 г. https://www.wipo.int/export/sites/www/about-ip/en/artificial_intelligence/call_for_comments/pdf/org_research_ict_africa.pdf
  5. Мэн, Бо, Мин Е и Шан-Цзинь Вэй. Измерение кривых улыбки в глобальных цепочках создания стоимости. Оксфордский бюллетень экономики и статистики 82, вып. 5 (2020): 988–1016. https://doi.org/10.1111/obes.12364.
  6. Дюран, Седрик и Вильям Милберг. Интеллектуальная монополия в глобальных цепочках создания стоимости. Обзор международной политической экономии 27, вып. 2 (2019): 404–29. https://doi.org/10.1080/09692290.2019.1660703.
  7. Стэнтон, Шарлотта, Вивьен Лунг, Нэнси (Ханьчжо) Чжан, Минори Ито, Стив Вебер и Кэтрин Шарле. Что означает цепочка создания стоимости машинного обучения для геополитики. Фонд Карнеги за международный мир, 5 августа 2019 г. https://carnegieendowment.org/2019/08/05/what-machine-learning-value-chain-means-for-geopolitics-pub-79631.
  8. Там же
  9. Коп, Мауриц, ИИ и интеллектуальная собственность: на пути к четкому общественному достоянию (12 июня 2019 г.). Юридический факультет Техасского университета, Техасский журнал права интеллектуальной собственности (TIPLJ), Vol. 28, №1, 2020 г. Доступно в SSRN: https://ssrn.com/abstract=3409715 или http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3409715