1970 के दशक के मध्य में, सोनी कॉर्प ने बीटा मैक्स वीडियो रिकॉर्डर पेश किया, जिससे उपयोगकर्ता टीवी कार्यक्रम रिकॉर्ड कर सकते थे और बाद में उन्हें देख सकते थे। यह तकनीक क्रांतिकारी थी, लेकिन इसने विवाद भी खड़ा कर दिया। यूनिवर्सल स्टूडियो जैसी मीडिया कंपनियों ने सोनी पर मुकदमा दायर किया, यह दावा करते हुए कि टीवी कार्यक्रमों को रिकॉर्ड करना, यहां तक कि व्यक्तिगत उपयोग के लिए भी, कॉपीराइट का उल्लंघन है। सोनी कॉर्प बनाम यूनिवर्सल सिटी स्टूडियो में 1984 के अमेरिकी सुप्रीम कोर्ट के फैसले ने अंततः सोनी का पक्ष लिया। अदालत ने फैसला सुनाया कि ‘टाइम-शिफ्टिंग’ सुविधा का महत्वपूर्ण गैर-उल्लंघनकारी उपयोग था, जो इसे ‘उचित उपयोग’ सिद्धांत के तहत सुरक्षित करता है। यह ऐतिहासिक निर्णय नवाचार के लिए एक जीत थी, लेकिन भविष्य की तकनीकों के लिए कॉपीराइट कानून को कैसे अनुकूलित किया जाना चाहिए, इस बारे में लंबे समय तक चलने वाले प्रश्न छोड़े गए।
आज, जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जेन एआई) मॉडल जैसे ओपनएआई के चैटजीपीटी, गूगल के बार्ड, माइक्रोसॉफ्ट के एज़्योर ओपनएआई, और मेटा के एलएलएएमए, और अन्य के उदय के साथ एक समान लड़ाई चल रही है। ये सिस्टम टेक्स्ट, इमेज और अन्य सामग्री के अरबों पृष्ठों से खुरचे गए विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं – अक्सर बिना अनुमति के। दुनिया भर की अदालतें अब एक महत्वपूर्ण प्रश्न से जूझ रही हैं: क्या एआई युग में ‘उचित उपयोग’ सिद्धांत अभी भी कायम है, या इसे विकसित होना चाहिए? एआई युग में कॉपीराइट मुकदमे अमेरिका से लेकर यूनाइटेड किंगडम और भारत तक, कानूनी चुनौतियां उचित उपयोग की सीमाओं का परीक्षण कर रही हैं – एक सिद्धांत जिसे मूल रूप से शिक्षा, शोध और आलोचना के लिए कॉपीराइट सामग्री के सीमित उपयोग की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किया गया था।
एनवाई टाइम्स बनाम ओपनएआई (यूएस) पिछले साल, न्यूयॉर्क टाइम्स ने ओपनएआई और माइक्रोसॉफ्ट पर बिना अनुमति या मुआवजे के अपनी कॉपीराइट सामग्री का उपयोग करके एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने का आरोप लगाया, जो सीधे अपनी सामग्री के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं। एनवाईटी ने तर्क दिया कि ओपनएआई के एलएलएम ‘परिवर्तनकारी’ नहीं हो सकते हैं, क्योंकि वे ऐसे आउटपुट उत्पन्न करते हैं जो मूल लेखों की नकल करते हैं और उनसे प्रतिस्पर्धा करते हैं, अक्सर पेवॉल के पीछे से सामग्री खींचते हैं। एनवाईटी द्वारा उद्धृत कई उदाहरणों में से एक न्यूयॉर्क के टैक्सी उद्योग में शिकारी ऋण के बारे में प्रकाशन के 18 महीने लंबे पुलित्जर पुरस्कार विजेता जांच का अनधिकृत उपयोग है। एनवाईटी का दावा है कि इसकी कॉपीराइट सामग्री का ऐसा अनधिकृत उपयोग इसके मूल सामग्री से दर्शकों को मोड़कर भारी आर्थिक नुकसान पहुंचाता है।
गेट्टी इमेज बनाम स्टेबिलिटी एआई (यूके) 2023 की शुरुआत में, गेट्टी इमेज ने स्टेबिलिटी एआई पर मुकदमा दायर किया, यह आरोप लगाते हुए कि इसके लाखों लाइसेंस प्राप्त चित्रों को इसके स्टेबल डिफ्यूजन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अवैध रूप से खुरचा गया था। कंपनी ने दावा किया कि इससे न केवल उसके कॉपीराइट का उल्लंघन हुआ, बल्कि उपयोगकर्ताओं को समान कार्य उत्पन्न करने की अनुमति भी मिली, जिससे ‘माध्यमिक उल्लंघन’ हुआ। यह मामला बिना लाइसेंस वाली सामग्री पर प्रशिक्षित एआई मॉडल को विनियमित करने के लिए एक वैश्विक मिसाल कायम कर सकता है।एएनआई बनाम ओपनएआई (भारत)
नवंबर में, समाचार एजेंसी एएनआई ने ओपनएआई को अदालत में ले जाया, ‘एआई भ्रम’ पर चिंता व्यक्त करते हुए, जहां गढ़ी गई जानकारी को गलत तरीके से वैध स्रोतों के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है। एएनआई ने तर्क दिया कि ये अशुद्धियाँ न केवल इसकी प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचाती हैं बल्कि बिना किसी निगरानी के कॉपीराइट सामग्री पर प्रशिक्षित एआई सिस्टम के जोखिमों को भी उजागर करती हैं। लेखक और कलाकार बनाम एआई जुलाई 2023 में, व्यक्तिगत रचनाकारों, जैसे कॉमेडियन और लेखक सारा सिल्वरमैन ने ओपनएआई और मेटा के खिलाफ मुकदमा दायर किया, जिसमें आरोप लगाया गया कि उनकी पुस्तकों का उपयोग भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बिना सहमति के किया गया था। ये मामले रचनाकारों के काम से बिना मुआवजा दिए एआई सिस्टम कैसे लाभ उठाते हैं, इस बारे में व्यापक चिंताओं को उजागर करते हैं।उचित उपयोग का विकास: परिवर्तन या शोषण?
कॉपीराइट कानून की नींव, उचित उपयोग, चार कारकों पर निर्भर करता है: उपयोग का उद्देश्य, काम की प्रकृति, उपयोग की गई राशि और बाजार पर प्रभाव। अदालतों ने लंबे समय से इस सिद्धांत की व्याख्या नई तकनीकों के अनुकूल होने के लिए की है। उदाहरण के लिए, Google v Oracle America में, अमेरिकी सुप्रीम कोर्ट ने फैसला सुनाया कि Google द्वारा जावा एपीआई का उपयोग ‘परिवर्तनकारी’ था क्योंकि यह एंड्रॉइड के निर्माण में एक नए उद्देश्य की सेवा करता था। इसी तरह, Google पुस्तक मामले में, एक खोज योग्य डेटाबेस बनाने के लिए पुस्तकों का डिजिटलीकरण उचित उपयोग माना गया। एआई पर इस सिद्धांत को लागू करना कहीं अधिक जटिल है। एआई कंपनियां तर्क देती हैं कि उनके मॉडल मूल कार्यों की नकल करने के बजाय नए आउटपुट उत्पन्न करते हैं, जिससे वे ‘परिवर्तनकारी’ बन जाते हैं। हालांकि, आलोचकों का तर्क है कि ये सिस्टम अक्सर मूल सामग्री के साथ सीधे प्रतिस्पर्धा करते हैं, जिससे आर्थिक नुकसान होता है। NYT का कहना है कि GenAI आउटपुट इनपुट की नकल करते हैं और उन्हें परिवर्तनकारी नहीं माना जाना चाहिए।
एक नए कॉपीराइट ढाँचे की ओर इन कानूनी लड़ाइयों में दांव व्यक्तिगत मामलों से कहीं आगे तक फैला हुआ है। बीटामाक्स बहस की तरह, GenAI इस बारे में सवाल उठाता है कि नवाचार को बौद्धिक संपदा अधिकारों के साथ कैसे संतुलित किया जाए। वर्तमान कॉपीराइट कानून अक्सर एआई जैसी वैश्विक तकनीकों पर लागू होने पर कम पड़ जाते हैं, जिससे राष्ट्रीय नियमों का एक पैचवर्क बन जाता है।
कुछ देशों ने इस मुद्दे को संबोधित करना शुरू कर दिया है। यूरोपीय संघ का डेटा गवर्नेंस अधिनियम डेटा बाजार बनाने का प्रस्ताव करता है जहाँ उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट को कानूनी रूप से लाइसेंस दिया जा सकता है। कनाडा का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड डेटा एक्ट यह अनिवार्य करता है कि एआई सिस्टम को कानूनी और नैतिक रूप से प्राप्त डेटा पर पूर्ण पारदर्शिता के साथ प्रशिक्षित किया जाए। अमेरिका में, कैलिफ़ोर्निया के प्राइवेसी राइट्स एक्ट जैसे गोपनीयता कानून व्यक्तियों को उनके डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है, इस पर नियंत्रण देते हैं, जो अप्रत्यक्ष रूप से एआई प्रशिक्षण डेटासेट को प्रभावित करता है।
चीन में, साइबरस्पेस प्रशासन को कंपनियों को अपने डेटा स्रोतों की रिपोर्ट करने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होती है कि वे बौद्धिक संपदा और गोपनीयता कानूनों का पालन करें। इस बीच, भारत का डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन एक्ट, 2023, कंपनियों को व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करने से पहले स्पष्ट सहमति प्राप्त करने की आवश्यकता होगी, हालांकि नियमों के अंतिम रूप दिए जाने तक प्रवर्तन लंबित है।एएनआई बनाम ओपनएआई (भारत)
नवंबर में, समाचार एजेंसी एएनआई ने ओपनएआई को अदालत में ले जाया, ‘एआई भ्रम’ पर चिंता व्यक्त करते हुए, जहां गढ़ी गई जानकारी को गलत तरीके से वैध स्रोतों के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है। एएनआई ने तर्क दिया कि ये अशुद्धियाँ न केवल इसकी प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचाती हैं बल्कि कॉपीराइट सामग्री पर बिना किसी निगरानी के एआई सिस्टम के प्रशिक्षण के जोखिमों को भी उजागर करती हैं। लेखक और कलाकार बनाम एआई जुलाई 2023 में, व्यक्तिगत रचनाकारों, जैसे कॉमेडियन और लेखक सारा सिल्वरमैन ने ओपनएआई और मेटा के खिलाफ मुकदमा दायर किया, जिसमें आरोप लगाया गया कि उनकी पुस्तकों का उपयोग भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बिना सहमति के किया गया था। ये मामले रचनाकारों के काम से बिना मुआवजा दिए एआई सिस्टम कैसे लाभ उठाते हैं, इस बारे में व्यापक चिंताओं को उजागर करते हैं।
उचित उपयोग का विकास: परिवर्तन या शोषण? कॉपीराइट कानून की नींव, उचित उपयोग, चार कारकों पर निर्भर करता है: उपयोग का उद्देश्य, काम की प्रकृति, उपयोग की गई राशि और बाजार पर प्रभाव। अदालतों ने लंबे समय से इस सिद्धांत की व्याख्या नई तकनीकों के अनुकूल होने के लिए की है। उदाहरण के लिए, Google v Oracle America में, अमेरिकी सुप्रीम कोर्ट ने फैसला सुनाया कि Google द्वारा जावा एपीआई का उपयोग ‘परिवर्तनकारी’ था क्योंकि यह एंड्रॉइड के निर्माण में एक नए उद्देश्य की सेवा करता था। इसी तरह, Google पुस्तक मामले में, एक खोज योग्य डेटाबेस बनाने के लिए पुस्तकों का डिजिटलीकरण उचित उपयोग माना गया।
एआई पर इस सिद्धांत को लागू करना कहीं अधिक जटिल है। एआई कंपनियां तर्क देती हैं कि उनके मॉडल मूल कार्यों की नकल करने के बजाय नए आउटपुट उत्पन्न करते हैं, जिससे वे ‘परिवर्तनकारी’ बन जाते हैं। हालांकि, आलोचकों का तर्क है कि ये सिस्टम अक्सर मूल सामग्री के साथ सीधे प्रतिस्पर्धा करते हैं, जिससे आर्थिक नुकसान होता है। NYT का कहना है कि GenAI आउटपुट इनपुट की नकल करते हैं और उन्हें परिवर्तनकारी नहीं माना जाना चाहिए। एक नए कॉपीराइट ढाँचे की ओर इन कानूनी लड़ाइयों में दांव व्यक्तिगत मामलों से कहीं आगे तक फैला हुआ है। बीटामाक्स बहस की तरह, GenAI इस बारे में सवाल उठाता है कि नवाचार को बौद्धिक संपदा अधिकारों के साथ कैसे संतुलित किया जाए। वर्तमान कॉपीराइट कानून अक्सर एआई जैसी वैश्विक तकनीकों पर लागू होने पर कम पड़ जाते हैं, जिससे राष्ट्रीय नियमों का एक पैचवर्क बन जाता है।
कुछ देशों ने इस मुद्दे को हल करना शुरू कर दिया है। यूरोपीय संघ का डेटा गवर्नेंस अधिनियम डेटा बाजार बनाने का प्रस्ताव करता है जहाँ उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट को कानूनी रूप से लाइसेंस दिया जा सकता है। कनाडा का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड डेटा एक्ट यह अनिवार्य करता है कि एआई सिस्टम को कानूनी और नैतिक रूप से प्राप्त डेटा पर पूर्ण पारदर्शिता के साथ प्रशिक्षित किया जाए। अमेरिका में, कैलिफ़ोर्निया के प्राइवेसी राइट्स एक्ट जैसे गोपनीयता कानून व्यक्तियों को उनके डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है, इस पर नियंत्रण देते हैं, जो अप्रत्यक्ष रूप से एआई प्रशिक्षण डेटासेट को प्रभावित करता है। चीन में, साइबरस्पेस प्रशासन कंपनियों को अपने डेटा स्रोतों की रिपोर्ट करने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे बौद्धिक संपदा और गोपनीयता कानूनों का पालन करें। इस बीच, भारत का डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन एक्ट, 2023, कंपनियों को व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करने से पहले स्पष्ट सहमति प्राप्त करने की आवश्यकता होगी, हालांकि नियमों के अंतिम रूप दिए जाने तक प्रवर्तन लंबित है।
