De immaterialretlige risici ved kunstig intelligens (AI)

AI indebærer immaterialretlige risici

AI-teknologi er i dag indført i de fleste brancher, og EU’s strategi er at gøre EU til et knudepunkt for ”kunstig intelligens i verdensklasse” og i øvrigt at sikre, at AI er menneskecentreret og pålidelig, og navnlig høj-risiko AI underlægges visse regulatoriske regler, der sikrer et vist tilsyn og sikker anvendelse af AI, som vi bl.a. kender inden for medicinsk udstyr og maskiner.

Det gælder fx maskinlæring (ML), Natural Language Processing (NLP, som de fleste kender fra ChatGPT), Computer Vision (fx ansigtsgenkendelse), såkaldte ekspertsystemer, der kan assistere menneskelig beslutningstagning, fx inden for diagnose, og såkaldte forudsigende systemer, der kan forudsige udstyrsfejl, optimere vedligeholdelsesplaner mv.  Der findes også omfattende AI-systemer inden for finans, og AI er også kommet til advokatbranchen, bl.a. til dataanalyse i forbindelse med due diligence, konkursboer mv.

Man taler også ofte om såkaldt Generative AI (fx ChatGPT), som har evnen til at genere nyt indhold, såsom ny tekst, syntetisk billedgenerering, forbedring af datakvalitet og meget mere.

Der gøres enorme investeringer i forskning i AI, og industriel kapacitet i relation AI øges kraftigt. Hvis man skal dømme ud fra antallet af patentansøgninger, er AI i øjeblikket mest anvendt inden for life science og telekommunikation, men de fleste er enige om, at teknologien er fuldstændigt banebrydende for samfundet som sådan.

Som virksomhed bør man være opmærksom på de juridiske risici, AI indebærer, fx inden for erstatningsret (hvis et AI-system forvolder skade), ansvar for diskrimination og utilsigtet bias (fx i forbindelse med en ansættelsesproces), datasikkerhed, persondata mv. Også her varsler EU bl.a. en særlig regulering af ansvar for AI-systemer, ligesom AU-systemer benævnes ”produkter” i det kommende opdaterede produktansvarsdirektiv.

De immaterialretlige aspekter af AI giver også anledning til en række juridiske overvejelser. Kan brug af AI medføre utilsigtet krænkelse af immaterielle rettigheder? Må AI anvende patenterede opfindelser eller ophavsretligt beskyttede værker som træningsdata? Hvem ejer de opfindelser og værker, AI skaber eller er med til at skabe? Kan AI generere forretningshemmeligheder, og hvad hvis AI får adgang til forretningshemmeligheder?

Inden for immaterialretten findes foreløbigt meget få regler om AI, og der findes ingen danske afgørelser, men vi vil her gennemgå de mest oplagt immaterialretlige risici ved anvendelse af AI.

Forretningshemmeligheder

AI-systemer vil genere en betydelig mængde værdifulde forretningshemmeligheder.

AI-systemer arbejder ofte med enorme datamængder, og under deres analyse eller træning kan de støde på mønstre, algoritmer eller kombinationer af data, der ikke er offentligt kendte, og som vil kunne give en konkurrencemæssig fordel.

Der kunne også være tale om algoritmiske opdagelser, fx unikke mønstre eller løsninger, der, hvis de holdes fortrolige, måske kan kvalificeres som forretningshemmeligheder, hvis de er afgørende for en virksomheds konkurrenceevne.

AI-systemer vil muligvis også kunne optimere interne processer på en måde, der giver en konkurrencemæssig fordel, og hvis disse optimeringer holdes fortrolige, kan de også betragtes som forretningshemmeligheder.

AI-systemer vil kunne behandle offentligt tilgængelige oplysninger, men vil også kunne fodres med fortrolige oplysninger. Hvis et AI-systemet fodres med fortrolige data, bør brugeren være opmærksom på, om systemet er designet til at håndtere fortrolighed, og om de rette kontraktvilkår er på plads.

Uanset om AI-systemets output er baseret på offentlige eller fortrolige oplysninger, er den juridiske udfordring at opnå anerkendelse af disse hemmeligheder som ”forretningshemmeligheder”.

Efter lov om forretningshemmeligheder kræver beskyttelsen af ”forretningshemmeligheder” nemlig, at oplysningerne forbliver fortrolige, og at virksomheden kan vise, at man har foretaget ”rimelige foranstaltninger til hemmeligholdelse”.

Hvis et AI-system ikke sikrer tilstrækkelig fortrolighed, er der risiko for, at brugeren ikke kan opnå beskyttelse for sin hemmelighed, og man vil således fx ikke kunne undgå, at konkurrenter anvender samme hemmelighed.

Hvis et AI-værktøj genererer hemmeligheden autonomt, vil det i praksis formentligt herudover være komplekst at dokumentere, at oplysningerne er forretningshemmeligheder.

Den omvendte situation er, hvor en medarbejder fodrer et AI-system med en forretningshemmelig, men hvor AI-systemet ikke er underlagt fortrolighed. I den situation er der risiko for, at virksomheden ikke kan håndhæve sin hemmelighed, idet virksomheden da ikke har foretaget rimelige foranstaltninger til hemmeligholdelse. Det kunne fx ske ved en simpel AI-oversættelsesopgave, men naturligvis også i forbindelse med, at AI-værktøj fordres med fortrolige algoritmer eller lignende.

Menneskeskabt

Det er almindeligt anerkendt, at kun menneskeskabte opfindelser kan være genstand for patent, og kun menneskeskabte værker kan være genstand for ophavsret. AI kan derfor ikke være opfinder, og et kunstværk skabt af et AI-system er ikke et beskyttet værk i ophavsretslovens forstand.

AI kan dog naturligvis anvendes som værktøj til at gøre en opfindelse, fx til at verificere et resultat, eller til at foreslå en løsning på et konkret identificeret problem, ligesom AI kan bruges til at give input til tekster eller redigere billeder, og bruges AI alene som værktøj, mens slutresultatet anses som menneskabt, vil opfindelsen eller værket kunne opnå beskyttelse.

Brug af beskyttede træningsdata (tekst og datamining)

Generativ AI analyserer og reproducerer mønstre baseret på data (såkaldte træningsdata). Det har været debatteret, om denne databrug indebærer en krænkelse af ophavsretten, idet træningsdata ofte er ophavsretligt beskyttet materiale.

Efter indførelsen af det nye ophavsretsdirektiv i 2023 (implementeret i ophavsretsloven den 1. juli 2023) er det i Europa dog blevet muligt at høste data fra hjemmesider mv. til brug for tekst- og datamining, hvor ophavsmanden eller hjemmesideindehaveren ikke aktivt har modsat sig dette (foretaget opt out), fx i metadata eller i aftalevilkår for hjemmesiden.

En række verserende amerikanske sager illustrerer problemstillingen vedrørende brug af træningsdata.

I Andersen v Stability AI (2022) sagsøgte tre kunstnere en AI-udvikler, idet man mente, at AI-modellen havde ”skrabet” internettet for at kopiere og gemme et stort antal ophavsretligt beskyttede billeder uden samtykke eller licenser for at træne. Ifølge kunstnerne kunne AI herefter skabe værker i ”kunstneres stilart”, som ikke var tilstrækkeligt forskellige fra kunstnernes originale værker, og AI havde dermed krænket kunsternes ophavsret.

Den 30. oktober 2023 blev de fleste påstande dog afvist. Retten angav bl.a.:

"The other problem for plaintiffs is that it is simply not plausible that every Training Image used to train Stable Diffusion was copyrighted (as opposed to copyrightable), or that all DeviantArt users’ Output Images rely upon (theoretically) copyrighted Training Images, and therefore all Output images are derivative images…

Even if that clarity is provided and even if plaintiffs narrow their allegations to limit them to Output Images that draw upon Training Images based upon copyrighted images, I am not convinced that copyright claims based on a derivative theory can survive absent ‘substantial similarity’ type allegations. The cases plaintiffs rely on appear to recognize that the alleged infringer’s derivative work must still bear some similarity to the original work or contain the protected elements of the original work”

Afgørelsen synes at betyde, at AI-genererede værker ikke indebærer ophavsretskrænkelse, blot fordi der er sket træning på baggrund af ophavsretsbeskyttet materiale, medmindre ejeren af ophavsretten kan bevise, at et AI-genereret værk er en kopi af et konkret originalt værk eller indeholder dele af sådanne værker. En række lignende amerikanske sager verserer, men disse ses ikke at være afgjorte, og spørgsmålet er derfor langt fra afklaret. Det skal også bemærkes, at stilarter, eller bagvedliggende ideer, ikke som sådan beskyttes ophavsretligt.

Uanset ændringen i ophavsretsloven, der som udgangspunkt tillader træning på baggrund af ophavsretligt beskyttede værker, og det foreløbige resultat af Anderson v Stability AI bør man dog som udvikler AI-værktøjer være opmærksom på risiciene ved, at AI anvender beskyttede træningsdata.

Kunder, der anvender AI-værktøjer, der baseres på træningsdata, bør også forholde sig til denne risiko, idet kunden muligvis krænker IP-rettighederne ved at anvende AI-værktøjet, hvis værktøjet anvender eller har anvendt beskyttede data som træningsgrundlag, idet omfang man kan genfinde beskyttede værker i AI-værktøjet evt. i anden form fx som udtrykt i en algoritme. Som kunde bør man fx overveje at spørge leverandøren, om de udbudte AI-modeller er trænet med beskyttet indhold, gennemgå leverandørens vilkår, men afhængig af omstændighederne også ved at forholde sig til, om AI-systemets output reelt svarer til et beskyttet værk eller en patentbeskyttet opfindelse, og i givet fald undlade at anvende værket eller opfindelsen.

AI-forordningen og IPR disclosure obligation

AI-forordningen, som forventes vedtaget til næste år, stiller bl.a. en række krav til AI-systemer, samt forbyder en række AI-systemer, som vurderes at være farlige.

I relation til immaterialret indeholder forordningsudkastet en såkaldt ”IPR disclosure obligation”, hvorefter AI-virksomheder er forpligtede til at offentliggøre resuméer af ophavsretligt beskyttet træningsdata. Formålet er, at rettighedshavere gennem resuméerne nemmere kan kontrollere, hvornår og hvordan deres værker bliver anvendt til træning af AI-systemer. Det er endnu ikke klart, om bestemmelsen bliver vedtaget, eller hvordan resuméerne skal være udformet, og hvordan de skal offentliggøres. Bestemmelsen har skabt voldsom debat, og visse AI-udviklere har udtalt, at bestemmelsen potentielt vil kunne indebære, at man ikke vil kunne anvende visse AI-værktøjer, herunder OpenAI, i Europa. Det må tiden vise.