यह लेख Nagesh Karale द्वारा लिखा गया है, जो लॉसीखो से अमेरिकी बौद्धिक संपदा कानून और पैरालीगल अध्ययन में डिप्लोमा कर रहे है। यह लेख कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टफिशल इन्टेलिजेन्स) और बौद्धिक संपदा (इनलेक्चूअल प्रॉपर्टी) अधिकारों के दायरे को आज के बढ़ते हुए युग मे कैसे कानूनी रूप से सुलझाए इसे समझता है। इसका अनुवाद Pradyumn Singh द्वारा किया गया है।
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परिचय
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एक कंप्यूटर विज्ञान क्षेत्र है जो बुद्धिमान मशीनों का अध्ययन और विकास करता है। ये मशीनें इंसानों की तरह ही सोचने, सीखने और समस्याओं का समाधान करने में सक्षम हैं। एआई के लक्ष्यों में कंप्यूटर-संवर्धित शिक्षण, तर्क और धारणा शामिल है। एआई तंत्र सूचनाओं को संसाधित (प्रोसेस) कर सकते हैं, पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और स्वायत्त (औटोनोमौसली) रूप से निर्णय ले सकते हैं। डाटा विज्ञान और कंप्यूटिंग की प्रगति ने निर्णय लेने की प्रक्रिया को सरल बना दिया है। इसका उपयोग वित्त से लेकर स्वास्थ्य सेवा तक विभिन्न उद्योगों में किया जाता है। डीप लर्निंग एआई में एक ऐसी विधि है जो कंप्यूटर को मानव मस्तिष्क से प्रेरित तरीके से डाटा संसाधित करना सिखाती है।
एआई तकनीक का विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक अनुप्रयोग है, जिसमें वाक् पहचान, सर्जिकल रोबोट, छवि विश्लेषण, स्वायत्त वाहन और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण शामिल हैं। यह व्यवसाय, वित्त, चैट बॉट, रोबोटिक्स, साइबर सुरक्षा, विनिर्माण (मैन्युफैक्चरिंग), स्वास्थ्य, शिक्षा, परिवहन, खेती और सार्वजनिक प्रशासन जैसे उद्योगों को नया आकार दे रहा है।
एआई द्वारा उत्पन्न आविष्कार और पेटेंट योग्यता
एआई द्वारा उत्पन्न आविष्कारों की पेटेंट योग्यता कानून और नीति में जटिल प्रश्न उठाती है। एआई-निर्मित आविष्कार, जैसे स्मार्ट कंप्यूटर द्वारा बनाए गए एप्लिकेशन या डिवाइस, कठिन कार्यों को स्वायत्त रूप से कर सकते हैं। वे समय के साथ सीखते रहते हैं और खुद में सुधार करते रहते हैं। न्यायालयों और पेटेंट कार्यालयों ने कुछ अपवादों को छोड़कर, एआई द्वारा उत्पन्न आविष्कारों के आवेदनों को खारिज कर दिया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि पेटेंट कानून इस धारणा पर आधारित है कि आविष्कारक इंसान हैं। कुछ सरकारी संस्थाओं और अदालतों ने भी कहा है कि एआई की मदद से किए गए आविष्कारों का पेटेंट नहीं कराया जा सकता है।
एआई द्वारा उत्पन्न आविष्कारों के आविष्कारक मुद्दे ने पेटेंट योग्यता के लिए समस्याएं पैदा कर दी है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा “स्वायत्त रूप से उत्पन्न” आविष्कारों को तय करने के लिए कोई स्पष्ट मापदंड नहीं है। एआई प्रणाली नवाचार में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। यह सवाल पूछा गया है कि पेटेंट प्रणाली एआई द्वारा उत्पन्न आविष्कारों की सुरक्षा कैसे करेगी। पारंपरिक पेटेंट कानून एक उपकरण के रूप में एआई और आविष्कारों के प्राथमिक विकासकर्ता के रूप में एआई के बीच अंतर करने में विफल रहे हैं। बड़ी कंपनियां एआई विकास में निवेश के लिए तैयार हैं। लेकिन एआई आविष्कारों के पेटेंट के बारे में अनिश्चितता नवाचार और आर्थिक विकास को प्रभावित कर सकती है।
यदि एआई आविष्कारों का पेटेंट नहीं कराया जा सकता है, तो एआई प्रौद्योगिकी में निवेश कम हो सकता है। कुछ लोग खुली पहुंच और साझा लाभों के लिए एआई द्वारा उत्पन्न रचनाओं को सार्वजनिक डोमेन में रखने का प्रस्ताव करते हैं। दूसरी ओर, पेटेंट के माध्यम से एआई कार्य की सुरक्षा के पक्ष में तर्क हैं, जो निवेश और नवाचार को प्रोत्साहित करते हैं। कुछ लोगों ने चिंता जताई है कि एआई आविष्कारों के लिए अत्यधिक संख्या में पेटेंट संभावित रूप से अनुसंधान (रिसर्च) और विकास को बुरी तरह प्रभावित कर सकते हैं। नवाचार में एआई का उपयोग व्यापार रहस्यों के लिए जोखिम लाता है।
हालाँकि, ऑस्ट्रेलियाई संघीय न्यायालय की पूर्ण अदालत ने प्रासंगिक पेटेंट के आविष्कार के संबंध में कई विकल्प सुझाए, अर्थात्:
- उस मशीन का मालिक जिस पर एआई सॉफ्टवेयर चलता है;
- एआई सॉफ्टवेयर डेवलपर;
- इसके स्रोत कोड में कॉपीराइट का मालिक; और
- वह व्यक्ति जो एआई द्वारा अपना आउटपुट विकसित करने के लिए उपयोग किए गए डाटा को इनपुट करता है।
यूके बौद्धिक संपदा कार्यालय परामर्श रिपोर्ट, वर्ष 2022, ने पेटेंट कानून सुधार के लिए कई विकल्पों की पहचान की, जिनमें शामिल हैं:
- आविष्कार उत्पन्न करने वाली एआई प्रणाली के लिए जिम्मेदार मनुष्यों को शामिल करने के लिए ‘आविष्कारक’ की परिभाषा का विस्तार करना;
- एआई को आविष्कारक के रूप में पहचाने जाने की अनुमति देना; या
- पेटेंट प्रणाली के अलावा अन्य तरीकों से एआई-विकसित आविष्कारों की सुरक्षा करना।
एआई निर्मित कार्यों के लिए कॉपीराइट सुरक्षा
चैटजीपीटी, बार्ड, डीएएल-ई, मिडजर्नी और स्टेबल डिफ्यूजन जैसे एआई द्वारा उत्पन्न किए गए तंत्र का उदय हुआ है, जो लोगों को साहित्यिक, नाटकीय और कलात्मक कार्यों को बनाने के लिए एआई को प्रेरित करने की अनुमति देता है। एआई, इंसानों की तरह, अब डाटा और पैटर्न से सीखकर कला और संगीत बना सकता है। मौजूदा कॉपीराइट कानूनों के अनुसार, केवल मनुष्यों को ही निर्माता माना जाता है। एक प्रसिद्ध मामले (नारुतो बनाम स्लेटर) में एक बंदर ने सेल्फी ली और पेटा ने उन पर कॉपीराइट का दावा किया, यूएस नौवीं सर्किट कोर्ट ऑफ अपील्स ने निर्माता के रूप में बंदर के दावे को खारिज कर दिया। इसलिए जानवरों के पास कॉपीराइट नहीं हो सकता। किसी कार्य का लेखकत्व (ऑथरशिप) मौलिकता और रचनात्मक इनपुट की परीक्षा से जुड़ा होता है। एआई-निर्मित कार्यों के लिए कॉपीराइट प्राप्त करने में भी यही बाधा है।
जहां तक ईयू कॉपीराइट का सवाल है, काम मौलिक होना चाहिए। इसमें लेखक की बौद्धिक रचना और व्यक्तित्व अवश्य दिखना चाहिए। कानून मौलिकता की सीमा के बारे में चुप है लेकिन लेखक की स्वतंत्रता और रचनात्मक विकल्पों पर जोर देता है। इसमें व्यक्तिगत स्पर्श होना चाहिए। अधिकांश यूरोपीय देशों में मानव निर्मित कृति को कॉपीराइट प्राप्त होता है। केवल एआई द्वारा उत्पन्न कार्य जिसके परिणाम पर मानव लेखक का प्रभाव पड़ता है, कॉपीराइट है। यदि एआई-निर्मित कार्य मौलिकता की पर्याप्त सीमा को पूरा नहीं करता है तो इसे कॉपीराइट नहीं किया जा सकता है।
यदि एआई को एक उपकरण के रूप में उपयोग किया जाता है, तो मनुष्य रचनात्मक स्वतंत्रता बरकरार रख सकते हैं। इसलिए एआई-निर्मित कार्य कॉपीराइट योग्य हो जाता है। यदि निर्मित कार्य एआई द्वारा स्वतंत्र रूप से किया जाता है, तो एआई द्वारा निर्मित कार्य को कॉपीराइट के लिए चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। एआई द्वारा उत्पन्न कार्य के कानूनी पहलू के बारे में स्पष्टता होनी चाहिए। अमेरिका में, कॉपीराइट कार्यालय मार्गदर्शन में कहा गया है कि एआई द्वारा उत्पन्न सामग्री वाले कार्यों के लिए मानव लेखक के रचनात्मक योगदान के प्रमाण की आवश्यकता होती है।
मिडजॉर्नी, एक एआई उपकरण, प्राकृतिक भाषा विवरणों से छवियां उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाने वाले जेनरेटिव एआई के उदाहरण के रूप में कार्य करता है। मिडजॉर्नी कॉपीराइट और उचित उपयोग के बारे में नए प्रश्न उठाता है। जेनरेटिव एआई (जीएआई) विविध सामग्री बनाने के लिए मुख्य रूप से टेक्स्ट-आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है। जीएआई मॉडल सीखने के लिए विशाल पाठ्य इनपुट डाटा का उपयोग करते हैं। यह उपयोगकर्ता के प्रश्नों का उत्तर देने के लिए इनपुट डाटा पैटर्न का विश्लेषण करता है। डाटा की अनधिकृत प्रतिलिपि और उपयोग को कॉपीराइट का उल्लंघन माना जाता है। प्रशिक्षण के लिए जीएआई द्वारा इनपुट कार्यों का उपयोग इस बारे में सवाल उठाता है कि क्या इसकी अनुमति है या यह कार्य के व्युत्पन्न (डेरिवेटिव) की तैयारी का गठन करता है।
गेटी इमेजेज बनाम स्टेबिलिटी एआई उचित उपयोग रक्षा का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। जीएआई से संबंधित आईपी मुद्दों के लिए कानूनी ढांचा अस्पष्ट है। यह इस उभरते परिदृश्य में जेनेरिक एआई उद्योग और बौद्धिक संपदा कानून के विकास पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है। यह उभरता हुआ परिदृश्य इस बात की व्यापक कानूनी समझ की आवश्यकता को रेखांकित करता है कि जीएआई कॉपीराइट कानून के साथ कैसे संपर्क करता है।
एआई और ट्रेडमार्क
एआई एल्गोरिदम निम्नलिखित प्राथमिक उद्देश्यों को पूरा करता है।
- ट्रेडमार्क में एआई अनुप्रयोगों को बेहतर बनाने के तरीके सुझाकर आवेदकों को ट्रेडमार्क अधिक आसानी से पंजीकृत करने में मदद करता है।
- यह संभावित कानूनी मुद्दों को रोकने के लिए नए ट्रेडमार्क और मौजूदा अधिकारों के बीच टकराव की पहचान करता है।
- ट्रेडमार्क प्रक्रियाओं को सरल बनाने और सफल पंजीकरण सुनिश्चित करने में एआई महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।
- ट्रेडमार्क कानून प्रवर्तन (एनफोर्समेंट) में, एआई सोशल मीडिया उल्लंघन सहित अनधिकृत ऑनलाइन उपयोग का पता लगाने में सहायक है।
अब तक, एआई और ट्रेडमार्क के बीच अंतर्संबंध से जुड़ा एक प्रसिद्ध मामला है, जिसे लश बनाम अमेज़ॅन नाम से जाना जाता है। इस मामले में, अमेज़ॅन को लश के खिलाफ ट्रेडमार्क उल्लंघन का दोषी पाया गया था। अमेज़ॅन ने गूगल पर “लश” कीवर्ड पर बोली लगाई थी। इसने “लश” की खोज करने वाले लोगों को अमेज़ॅन की ओर निर्देशित किया। अमेज़ॅन ने वास्तविक लश उत्पाद नहीं बेचे। अमेज़ॅन के एआई प्रणाली ने समान उत्पादों का सुझाव दिया, जिसके कारण अदालत ने फैसला सुनाया कि अमेज़ॅन उल्लंघन के लिए जिम्मेदार था।
ई-कॉमर्स में, अमेज़ॅन का बढ़ता उपयोग ब्रांड हेरफेर के बारे में चिंता पैदा करता है। जैसे-जैसे एआई अधिक उपभोक्ता-जैसी भूमिका निभाएगा, कानूनी लड़ाई तेज हो सकती है। अदालतों को एआई भागीदारी के लिए “औसत उपभोक्ता” और “भ्रम की संभावना” जैसी पारंपरिक अवधारणाओं को अपनाने की आवश्यकता हो सकती है। ऑनलाइन उत्पाद खरीद में एआई की भागीदारी के कारण, खुदरा (रिटेल) मॉडल पूर्वानुमानित मॉडल में परिवर्तित हो रहा है। फिर भी, उपभोक्ताओं और ब्रांडों के बीच एक मजबूत भावनात्मक संबंध है।
एआई और व्यापार रहस्य
जेनरेटिव एआई (जीएआई) डाटा विश्लेषण और सामग्री निर्माण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। लेकिन प्रशिक्षण और सीखने के उद्देश्यों के लिए इसे व्यापक इनपुट डाटा की आवश्यकता होती है। हालाँकि, बड़ी मात्रा में जानकारी संग्रहीत करने की इसकी क्षमता निजी और संवेदनशील डाटा के संभावित जोखिम के बारे में चिंता पैदा करती है। व्यापार रहस्य जो कंपनियों को प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त प्रदान करते हैं, उन्हें गोपनीयता की आवश्यकता होती है। अमेरिका के 2016 के व्यापार रहस्य अधिनियम (डीटीएसए) ऐसी जानकारी को गुप्त रखने के लिए “उचित उपाय” अनिवार्य करता है। कई उद्योगों द्वारा स्वायत्त रूप से सामग्री बनाने के लिए जीएआई का उपयोग करने के कारण, इससे व्यापार रहस्य का खतरा बढ़ जाता है। “उचित” माने जाने वाले विशिष्ट उपाय प्रत्येक मामले की परिस्थितियों के आधार पर अलग-अलग होंगे, लेकिन इसमें निम्नलिखित शामिल हो सकते हैं:
- व्यापार रहस्यों तक पहुंच सीमित करना: व्यवसायों को उन कर्मचारियों और अन्य व्यक्तियों तक व्यापार रहस्यों की पहुंच को प्रतिबंधित करना चाहिए जिन्हें अपना काम करने के लिए जानकारी जानने की आवश्यकता है। इसमें पासवर्ड या बायोमेट्रिक पहचान जैसे एक्सेस कंट्रोल प्रणाली का उपयोग करना और कर्मचारियों को गैर-प्रकटीकरण समझौतों पर हस्ताक्षर करने की आवश्यकता शामिल हो सकती है।
- कर्मचारियों को व्यापार रहस्यों के बारे में शिक्षित करना: व्यवसायों को अपने कर्मचारियों को व्यापार रहस्यों की सुरक्षा के महत्व और दुरुपयोग के परिणामों के बारे में शिक्षित करना चाहिए। इस शिक्षा में व्यापार रहस्य की कानूनी परिभाषा, कंपनी की व्यापार रहस्य नीतियों और व्यापार रहस्यों के दुरुपयोग के लिए संभावित दंड के बारे में जानकारी शामिल होनी चाहिए।
- भौतिक सुरक्षा उपाय लागू करना: व्यवसायों को अपने व्यापार रहस्यों को अनधिकृत पहुंच से बचाने के लिए भौतिक सुरक्षा उपायों को लागू करना चाहिए। इन उपायों में सुरक्षा कैमरे स्थापित करना, इमारतों और कार्यालयों तक पहुंच को नियंत्रित करना और अलार्म और अन्य सुरक्षा उपकरणों का उपयोग करना शामिल हो सकता है।
- हेराफेरी की निगरानी: व्यवसायों को व्यापार रहस्यों के दुरुपयोग के किसी भी संकेत पर नजर रखनी चाहिए। इसमें नियमित रूप से कर्मचारी ईमेल और कंप्यूटर फ़ाइलों की समीक्षा करना, कर्मचारियों और ठेकेदारों की पृष्ठभूमि की जांच करना और किसी भी संदिग्ध गतिविधि की जांच करना शामिल हो सकता है।
जेनेरिक एआई का उपयोग करने वाली कंपनियों को मालिकाना जानकारी और संवेदनशील डाटा की सुरक्षा में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। यह लीक के प्रति संवेदनशील हो सकता है। जवाब में, कुछ व्यवसाय जोखिमों को कम करने के लिए एआई के उपयोग पर प्रतिबंध का विकल्प चुनते हैं। हालाँकि, जीएआई के उपयोग पर पूर्ण प्रतिबंध से महत्वपूर्ण लागत और संभावित प्रतिस्पर्धी नुकसान हो सकते हैं। इसलिए जेनरेटिव एआई के सुरक्षित उपयोग के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों और स्पष्ट नीतियों के कार्यान्वयन (इंप्लीमेंटेशन) की आवश्यकता है। जेनरेटिव एआई से जुड़े जोखिमों को कम करने के लिए, संगठन के भीतर जागरूकता की संस्कृति पैदा करने की आवश्यकता है।
व्यवसाय में जेनेरिक एआई के सुरक्षित कार्यान्वयन के लिए सर्वोत्तम अभ्यास निम्नलिखित हैं
- मालिकाना जानकारी और संवेदनशील डाटा की सुरक्षा के लिए पहुंच पर सीमाएं लागू करना और डाटा इनपुट के प्रकारों को सावधानीपूर्वक नियंत्रित करना आवश्यक है।
- जेनेरिक एआई अनुप्रयोगों के एंटरप्राइज़ संस्करण (वर्ज़न) अच्छी तरह से तैयार किए गए एंड-यूज़र लाइसेंस समझौते (ईयूएलए) के साथ मिलकर, अतिरिक्त सुरक्षा उपाय प्रदान कर सकते हैं। इन समझौतों में एआई द्वारा एकत्र किए गए किसी भी डाटा की सुरक्षा या हटाने का उल्लेख होना चाहिए।
- यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि कर्मचारी, ठेकेदार और तीसरे पक्ष जेनरेटर एआई पर नीतियों का पालन करें। जनरेटिव एआई से संबंधित जोखिमों को कम करने के लिए कर्मचारी शिक्षा और जागरूकता आवश्यक है।
- जेनरेटिव एआई से संबंधित जोखिम को कम करने के लिए सक्रिय उपाय करना और सुरक्षा उपायों को नियमित रूप से अद्यतन (अपडेट) और समीक्षा करना आवश्यक चरण है।
- डाटा सुरक्षा के लिए एन्क्रिप्शन और सुरक्षित डाटा प्रसारण तरीकों को लागू किया जाना चाहिए। संभावित उल्लंघनों को तुरंत संबोधित करने के लिए एक व्यापक घटना प्रतिक्रिया योजना होनी चाहिए।
- डाटा सुरक्षा कानूनों और विनियमों (एक्सचेंज) का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए कानूनी विशेषज्ञों की मदद से सुरक्षा नीतियां तैयार की जानी चाहिए। किसी भी विसंगति या अनधिकृत पहुंच का पता लगाने के लिए जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों की नियमित रूप से निगरानी और लेखा-परीक्षा की जानी चाहिए।
- संगठन के भीतर नैतिक एआई उपयोग और जिम्मेदार डाटा प्रबंधन की संस्कृति को प्रोत्साहित किया जाना चाहिए। जेनेरिक एआई के उपयोग से जुड़े जोखिमों का व्यावसायिक संदर्भ में नियमित रूप से मूल्यांकन किया जाना चाहिए।
- जेनेरिक एआई प्रणाली की सुरक्षा और अनुपालन को मान्य करने के लिए, संगठनों को बाहरी प्रमाणपत्रों या लेखा-परीक्षा पर विचार करना चाहिए। संगठन को सर्वोत्तम प्रथाओं को साझा करने और उभरते खतरों के बारे में सूचित रहने के लिए उद्योग सहयोग में संलग्न होना चाहिए।
डाटा स्वामित्व और एआई विकास
डिजिटल युग में, डाटा और एआई विभिन्न क्षेत्रों में केंद्रीय भूमिका निभाते हैं। निर्णय लेने और नवाचार में डाटा के मूल्य के लिए इसकी तुलना अक्सर तेल से की जाती है। कच्चे डाटा को सार्थक अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए एआई को व्यापक डाटासेट की आवश्यकता है। व्यावसायिक सफलता प्राप्त करने के लिए डाटा की गुणवत्ता और सटीकता महत्वपूर्ण है। एआई मॉडल विश्वसनीय आउटपुट उत्पन्न करने के लिए इनपुट डाटा की अखंडता पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। व्यवस्थित और खोजने योग्य संरचित डाटा उभरते रुझानों की भविष्यवाणी का आधार बन जाता है। असंरचित डाटा मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो नवाचार और प्रतिस्पर्धी लाभ को प्रेरित करता है। एआई प्रणाली में डाटा उपयोग में गोपनीयता संबंधी चिंताएं और नैतिक विचार महत्वपूर्ण मुद्दे हैं।
विकसित होते डाटा पैटर्न को अपनाना और प्रासंगिकता बनाए रखना, एआई एल्गोरिदम की निरंतर निगरानी और अद्यतन आवश्यक हैं। डाटा साझा करने वाले संगठनों के सामूहिक प्रयासों से उद्योग-व्यापी नवाचार को बढ़ावा मिल सकता है। साइबर खतरों के जोखिम को कम करने के लिए, संवेदनशील डाटा की सुरक्षा के लिए साइबर सुरक्षा उपाय मजबूत होने चाहिए।
जिपीटी -4 जैसे जीएआई मॉडल डाटा स्वामित्व और गोपनीयता के मामले में चुनौतियां पेश करते हैं। गोपनीयता संबंधी मुद्दों में डाटा पूर्वाग्रह, गलत प्रबंधन जोखिम और संभावित पहचान की चोरी शामिल हैं। यथार्थवादी (रीयलिस्टिक) छवियां उत्पन्न करने और भ्रामक सामग्री में हेरफेर करने की एआई की क्षमता से गोपनीयता पर हमला किया जा सकता है। उन्नत एआई वॉयस तकनीक से प्रतिरूपण (इंपरसोनेशन) और धोखे का खतरा बढ़ जाता है। स्पष्ट सहमति तंत्र और पारदर्शिता की कमी के कारण गोपनीयता अधिकारों से समझौता किया जा सकता है। गोपनीयता की सुरक्षा के लिए मजबूत नियमों और कानूनी ढांचे की आवश्यकता है।
एआई सटीकता के लिए सावधानीपूर्वक चयनित डाटा सेटों पर बहुत अधिक निर्भर करता है, विशेष रूप से मशीन लर्निंग (एमएल), लार्ज लर्निंग मॉडल (एलएलएम), और डीप लर्निंग (डीएल) में। बड़ी मात्रा में इनपुट डाटा के विश्लेषण के कारण, एआई प्रणाली गोपनीयता और कॉपीराइट जोखिम पैदा करते हैं।
एआई की “ब्लैक बॉक्स” प्रकृति बौद्धिक संपदा के उल्लंघन को साबित करना चुनौतीपूर्ण बनाती है। एआई प्रणाली की महत्वपूर्ण डाटा आवश्यकताओं के कारण, यह संभावित रूप से कानूनी मुद्दों और गोपनीयता संबंधी चिंताओं को जन्म दे सकता है। सामग्री निर्माण के लिए जिम्मेदार एआई उपयोग के लिए गोपनीयता कानूनों का अनुपालन महत्वपूर्ण है।
एआई और आईपीआर में नैतिक और कानूनी विचार
एआई और आईपीआर में नैतिक विचार
एआई और आईपीआर में नैतिक विचार निम्नलिखित हैं:
- लिंग, नस्ल आदि जैसे कारकों के आधार पर एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह और भेदभाव तब हो सकता है जब कंप्यूटर तंत्र में व्यवस्थित त्रुटियों के परिणामस्वरूप भेदभावपूर्ण परिणाम होते हैं, जो संरक्षित विशेषताओं के आधार पर व्यक्तियों को प्रभावित करते हैं।
- एआई द्वारा उत्पन्न सामग्री के लिए आईपी अधिकारों पर एआई के उल्लंघन की जिम्मेदारी कानूनों द्वारा स्पष्ट रूप से तय नहीं की गई है।
- नैतिक चिंताओं से बचने और एआई कार्य में भेदभाव को रोकने के लिए मानव नियंत्रण आवश्यक है।
- निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए देशों के बीच प्रौद्योगिकी अंतराल को ध्यान में रखते हुए एआई प्रणाली को अनुकूलित किया जाना चाहिए।
- वर्तमान एआई प्रणाली उत्पन्न कार्यों में भावनात्मक गहराई और सांस्कृतिक संदर्भ को समझने और शामिल करने में असमर्थ हैं।
- एआई प्रौद्योगिकी को नियंत्रित करने वाले कुछ लोगों के हाथों में सत्ता केंद्रित होने का जोखिम है। इससे समानता और पहुंच के बारे में नैतिक चिंताएं बढ़ सकती हैं।
- रचनात्मकता में एआई की भूमिका पर बहस चल रही है, जिससे सवाल उठता है कि क्या एआई मानव नवाचार और कलात्मक अभिव्यक्ति को पूरी तरह से प्रतिस्थापित कर सकता है। कुछ लोगों को डर है कि एआई प्रणाली का अत्यधिक उपयोग इंसानों को नई चीजों का आविष्कार करने के लिए हतोत्साहित कर सकता है।
एआई और आईपीआर में कानूनी विचार
एआई और आईपीआर में कानूनी विचार निम्नलिखित हैं:
- एआई के तेजी से मूल्यांकन के कारण, पारंपरिक पेटेंट कानूनों को आविष्कारक, स्वामित्व और कानून प्रवर्तन का निर्धारण करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है।
- एआई प्रौद्योगिकियों के लिए कानूनी ढांचे और मानक स्थापित करने के लिए संगठनों के लिए सहयोग की आवश्यकता के बारे में अलग-अलग वैश्विक विचार हैं।
- बौद्धिक संपदा कार्यालयों (आईपीओ) में एआई के विश्वव्यापी उपयोग से परीक्षकों का समय बच रहा है, प्रक्रियाओं में तेजी आ रही है और ट्रेडमार्क आवेदन प्रक्रियाओं में सुधार हो रहा है।
- विश्व स्तर पर एआई को अपनाने के लिए, प्रौद्योगिकी अंतराल, ऊर्जा खपत और रोजगार सृजन चुनौतियों को संबोधित करने वाले कानूनी ढांचे की आवश्यकता है। एआई द्वारा उत्पन्न सामग्री और आविष्कारों की विकसित प्रकृति को समायोजित करने के लिए बौद्धिक संपदा कानूनों की आवश्यकता है।
- एआई तंत्र को विशाल डाटा सेट की आवश्यकता होती है, इसलिए डाटा साझाकरण, जिम्मेदार उपयोग को विनियमित करने और दुरुपयोग को रोकने के लिए कानूनी ढांचे की आवश्यकता होती है।
भविष्य के निहितार्थ और नीति सिफारिशें
एआई और बौद्धिक संपदा का बदलता परिदृश्य रचनाकारों, उपयोगकर्ताओं और जनता के लिए निष्पक्ष, जिम्मेदार और लाभकारी परिणाम सुनिश्चित करने के लिए सक्रिय नीति उपायों की मांग करता है।
एआई द्वारा उत्पन्न कृतियों का स्वामित्व
इस बात पर बहस चल रही है कि क्या एआई विकसित करने वाला या उपयोगकर्ताओं को एआई द्वारा उत्पन्न सामग्री के लिए बौद्धिक संपदा अधिकार रखना चाहिए। मौजूदा कानून केवल मानव कौशल द्वारा बनाए गए कार्यों को ही कॉपीराइट की अनुमति देते हैं। पेटेंट कानून केवल मनुष्यों को आविष्कारक बनने की अनुमति देता है। एआई सहायता प्राप्त या एआई निर्मित कार्य के बारे में कानून मौन है और स्पष्ट नहीं है।
एआई के लिए आईपी कानूनों का अनुकूलन
एक निर्माता के रूप में एआई की क्षमता को पहचानने के लिए बौद्धिक संपदा कानूनों में अनुकूलन की आवश्यकता हो सकती है। प्रस्तावों में से एक व्यापक उपयोगकर्ता समझौतों को शामिल करना है जो विकसित करने वाले को एआई रचनाओं के स्वामित्व को परिभाषित करने और बातचीत करने की अनुमति देता है। केवल एआई द्वारा बनाए गए कार्यों को विनियमित करने के लिए आईपी कानूनों को अद्यतन की आवश्यकता है।
एआई विकास में दायित्व चुनौतियाँ
एआई तंत्र विविध कार्यों में शामिल हैं। एआई निर्मित कार्य का दायित्व चुनौतियां खड़ी करता है। कॉपीराइट उल्लंघन या गोपनीयता उल्लंघन जैसे कानूनी दावों के लिए जिम्मेदारी तय करना मुश्किल हो गया है।
मानव नियंत्रण और जिम्मेदारी
एआई द्वारा हानिकारक कार्यों की जिम्मेदारी के संबंध में एक स्पष्ट कानून होना चाहिए, खासकर जब स्वायत्त रूप से काम कर रहा हो। यह स्पष्ट कानूनी स्थिति की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है। कानून को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि मनुष्य एआई निर्णयों को नियंत्रित कर सकें। इसलिए रचनाकारों को जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए और एआई गलतियों के लिए जुर्माना देना चाहिए।
एआई के लिए मान्यता और नागरिकता
सऊदी अरब में सोफिया की नागरिकता जैसे उदाहरण एआई की मान्यता और कानूनी स्थिति पर सवाल उठाते हैं। आईपी कानूनों और देनदारी संबंधी चिंताओं पर विचार करते हुए व्यवसायीकरण और सार्वजनिक लाभ के बीच संतुलन होना चाहिए।
एआई विकास में नैतिक विचार
एआई द्वारा उत्पन्न सामग्री से संबंधित पूर्वाग्रह और निष्पक्षता जैसे नैतिक मुद्दों को नीतिगत ढांचे में संबोधित किया जाना चाहिए। एआई विकास प्रथाओं को सकारात्मक सामाजिक प्रभावों पर केंद्रित किया जाना चाहिए।
एआई नीतियों पर अंतर्राष्ट्रीय सहयोग
एआई सृजन के संबंध में नीतियों और मानकों के निर्माण के लिए राष्ट्रों के बीच सहयोग की आवश्यकता है। एआई द्वारा उत्पन्न सामग्री के लिए अंतरराष्ट्रीय मानक स्थापित करने की आवश्यकता है।
निष्कर्ष
एआई और बौद्धिक संपदा अधिकार (आईपीआर) आविष्कारों, कॉपीराइट, ट्रेडमार्क और व्यापार रहस्यों में चुनौतियां और अवसर पेश करते हैं। यह एआई कृतियों के पेटेंट, कॉपीराइट सुरक्षा और ट्रेडमार्क प्रभावों पर प्रमुख प्रश्नों पर प्रकाश डालता है। डाटा स्वामित्व, नैतिकता और नीति ढांचे जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों को उठाकर उचित तरीके से हल किया जाना चाहिए। एआई को एक निर्माता के रूप में मान्यता देने के लिए स्पष्ट नियमों की बहुत आवश्यकता है। नवाचार और बौद्धिक संपदा संरक्षण के लिए संतुलित दृष्टिकोण के लिए वैश्विक सहयोग की आवश्यकता है। इस विकसित एआई परिदृश्य में, एआई निर्णयों पर मानव नियंत्रण सुनिश्चित करने के लिए प्रभावी कानून आवश्यक हैं।
संदर्भ
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- https://www.jonesday.com/en/insights/2023/06/trade-secrets-and-generative-ai#:~:text=To%20avoid%20the%20consequences%20of,uses%20of%20generative%20AI%20application
- https://www.herbertsmithfreehills.com/insights/2023-09/the-ip-in-ai-can-patents-protect-ai-generated-inventions
