Старовойтова Анна Сергеевна - старший преподаватель кафедры гражданского права МГЮА; старший научный сотрудник ФИПС.
Садовая-Кудринская ул., д. 9, Москва, 125993
Anna S. Starovoytova - Senior Lecturer, Department of Civil Law, Kutafin Moscow State Law University (MSAL); Senior Research Fellow, Federal Institute of Industrial Property.
Moscow
В статье рассмотрены критерии оригинальности и творческого характера сгенерированного нейронными сетями результата как необходимые и достаточные условия для признания его охраноспособным объектом авторского права. Обосновано, что промпт имеет юридическое значение как особая форма выражения воли автора и доказательство его творческого вклада. Подробно раскрыты способы записи и фиксации промпта. В качестве примеров проанализированы отдельные судебные акты России, Китая, США и Италии, где ставился вопрос о возможности охраны сгенерированных результатов авторским правом. Выявлены две модели договорного регулирования отношений при использовании генеративных платформ: «нейросеть — инструмент», при которой исключительные права возникают у пользователя и впоследствии ему принадлежат, и «нейросеть — сервис», предполагающая отчуждение имущественных прав в пользу субъекта исключительных прав на программный комплекс (генеративную платформу) с последующим предоставлением пользователю ограниченной лицензии. Сделан вывод о том, что при локальной установке генеративной модели отношения квалифицируются как лицензионный договор, а при облачной архитектуре — как смешанный договор, включающий элементы лицензионного договора и договора возмездного оказания услуг.
The paper examines the criteria of originality and creative character of outputs generated by neural networks as necessary and sufficient conditions for their recognition as copyrightable objects. The study substantiates the conclusion that a prompt possesses legal significance as a special form of expression of the author’s intent and as evidence of the author’s creative contribution. The methods of recording and preserving prompts are analyzed in detail. By way of illustration, the paper reviews selected judicial decisions from Russia, China, the United States, and Italy where the possibility of copyright protection for AI-generated outputs was at issue. Two models of contractual regulation governing the use of generative platforms are identified: the «neural network as tool» model, under which exclusive rights initially vest in and subsequently belong to the user; and the «neural network as service» model, which предусматривает the transfer of proprietary rights to the holder of exclusive rights in the software complex (the generative platform), followed by the grant to the user of a limited license. The author concludes that, where a generative model is installed locally, the relationship should be characterized as a license agreement, whereas in the case of a cloud-based architecture it should be classified as a mixed contract incorporating elements of both a license agreement and a contract for compensated services.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.