Học thuyết “Work made for hire” được vận dụng vào việc giải quyết vấn đề bảo hộ tác phẩm tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo

31/07/2023

TS. LÊ THỊ MINH

Trường Đại học Thủ Dầu Một,

Tóm tắt: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng trong quá trình sáng tạo theo những cách khác nhau và ở các giai đoạn khác nhau. Nó có thể được sử dụng để tạo ra một tác phẩm nghệ thuật hoàn toàn mới, với rất ít hoặc không có sự can thiệp của con người. Việc AI có khả năng tạo ra các tác phẩm là điều không thể phủ nhận. Tuy nhiên, pháp luật quyền tác giả nói chung vẫn còn khoảng trống trong việc giải quyết vấn đề liệu một tác phẩm do AI tạo ra có được bảo hộ hay không. Trong bài viết này, tác giả phân tích khả năng áp dụng học thuyết “Work Made for Hire” (tác phẩm được thuê làm) trong việc ghi nhận quyền tác giả đối với tác phẩm do AI tạo ra.
Từ khóa: Học thuyết “Work Made for Hire”, trí tuệ nhân tạo, quyền tác giả.
Abstract: Artificial Intelligence (AI) can be used in the creative process in different ways and stages. It can be used to create a whole new work with little or no human intervention. The fact that AI is capable of creating work is undeniable. However, there is still a gap in copyright law in addressing the issue of whether AI-generated work is protected. Within this article, the author provides an analysis of the applicability of the doctrine of "Work Made for Hire" in attributing copyright to works created by AI.
Keywords: The “Work Made for Hire” doctrine; artificial intelligence; copyright.
 TRÍ-TUỆ-NHÂN-TẠO.png
Ảnh minh họa: Nguồn internet
Cuộc cách mạng công nghệ trong thời đại ngày nay đòi hỏi con người phải suy nghĩ lại về sự tương tác giữa máy móc và quá trình sáng tạo ra một tác phẩm. Cuộc cách mạng này được củng cố bởi sự phát triển nhanh chóng của phần mềm học máy (Machine Learning). Học máy được coi như một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo, tạo ra các hệ thống tự trị có khả năng học hỏi mà không cần con người can thiệp cụ thể. Một chương trình máy tính phát triển cho mục đích học máy được tích hợp những thuật toán, cho phép nó học hỏi từ dữ liệu đầu vào, sau đó phát triển và đưa ra các quyết định trong tương lai một cách độc lập. Khi áp dụng cho các tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc và văn học, các thuật toán học máy thực sự đang “học” từ đầu vào do các lập trình viên cung cấp. Sau khi học hỏi từ những dữ liệu này, nó tạo ra một tác phẩm mới, đưa ra các quyết định độc lập trong suốt quá trình để xác định tác phẩm mới như thế nào. Một tính năng quan trọng đối với loại trí tuệ nhân tạo này là mặc dù các lập trình viên có thể thiết lập các tham số, nhưng tác phẩm thực sự được tạo ra bởi chính chương trình máy tính - được gọi là mạng lưới thần kinh - trong một quá trình tương tự như quá trình suy nghĩ của con người.
Vào năm 2016, một nhóm các viện bảo tàng và nhà nghiên cứu ở Hà Lan đã công bố bức chân dung mang tên Rembrandt, một tác phẩm nghệ thuật mới được tạo ra bởi một máy tính. Một tiểu thuyết ngắn viết bằng chương trình máy tính của Nhật Bản năm 2016 lọt vào vòng 2 giải thưởng văn học quốc gia. Và công ty trí tuệ nhân tạo Deep Mind thuộc sở hữu của Google đã tạo ra phần mềm có thể tạo nhạc bằng cách nghe các bản ghi âm. Các dự án khác đã chứng kiến máy tính viết thơ, chỉnh sửa ảnh và thậm chí sáng tác một vở nhạc kịch[1]. Điều này đặt ra vấn đề liệu rằng các tác phẩm được tạo ra bởi AI có được bảo hộ quyền tác giả hay không.
1.    Khái quát về AI và vấn đề AI đặt ra cho pháp luật quyền tác giả
1.1.                 Khái quát về AI
Hiện chưa có một định nghĩa nào được chấp nhận toàn cầu về trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, có thể hiểu AI là một “công nghệ thực hiện một số nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người”[2], một thuật ngữ chung bao gồm nhiều hệ thống kỹ thuật dựa trên máy tính được phát triển để “bắt chước hành vi của con người”[3]. Điều này bao gồm các vấn đề nhận thức trực quan, nhận dạng giọng nói, ra quyết định, dịch giữa các ngôn ngữ và tạo ra các kết quả mới. AI đề cập đến các hệ thống hiển thị hành vi thông minh, bằng cách phân tích môi trường của chúng và thực hiện các hành động, với một số mức độ tự chủ, để đạt được các mục tiêu cụ thể. Dựa trên AI, các hệ thống có thể hoàn toàn dựa trên phần mềm, hoạt động trong thế giới ảo (ví dụ trợ lý giọng nói, phần mềm phân tích hình ảnh, công cụ tìm kiếm, hệ thống nhận dạng giọng nói và khuôn mặt). AI cũng có thể được nhúng trong các thiết bị phần cứng (ví dụ như robot tiên tiến, ô tô tự lái, máy bay không người lái hoặc ứng dụng Internet of Things)[4]. Các hệ thống AI có thể tự thể hiện theo những cách rất khác nhau, vì một số hệ thống hẹp hơn và cũng có những hệ thống AI tổng quát hơn[5].
Có nhiều loại AI khác nhau và học máy là một trong những loại phổ biến nhất. Trên thực tế, khái niệm học máy có thể được định nghĩa là việc sử dụng các thuật toán để “phân tích dữ liệu, tìm hiểu từ đó, và sau đó đưa ra quyết định hoặc dự đoán về một cái gì đó trên thế giới”[6]. Học máy vận hành bằng cách sử dụng dữ liệu đầu vào để tạo một số đầu ra nhất định (ví dụ dự đoán, quyết định hoặc một tác phẩm) mà không được lập trình chi tiết để làm như vậy. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau. Chẳng hạn, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, học máy có thể giúp chẩn đoán bệnh hoặc khám phá các loại thuốc mới. Trong lĩnh vực truyền thông, các hệ thống học máy được sử dụng để tự động tạo các bài viết.
Một hệ thống AI nhìn chung được cấu thành bởi ba yếu tố quan trọng sau:
Thứ nhất, thuật toán là yếu tố đầu tiên tạo thành cơ sở của bất kỳ chương trình AI nào. Thuật toán được định nghĩa là “… bất kỳ bộ hướng dẫn toán học để thao tác dữ liệu hoặc suy luận thông qua vấn đề”[7]. Thuật toán có thể tồn tại mà không nhất thiết phải được liên kết với máy tính hoặc thiết bị điện tử khác. Có thể lấy ví dụ như một công thức làm bánh có thể được coi là một thuật toán trong thế giới vật chất, vì nó là một loạt các hướng dẫn để đạt được một mục đích nhất định (làm ra những chiếc bánh).
Thứ hai, phần cứng để chạy ứng dụng. Thuật toán AI, mặc dù có tiềm năng to lớn, nhưng không thể tự hoạt động mà không có đủ máy móc để vận hành. Phần cứng là nơi mà tốc độ tính toán của các máy chạy ứng dụng AI trở nên phù hợp. Đã có so sánh về việc AI cần sức mạnh tính toán của phần cứng giống như máy bay cần có mã lực[8]. Các ứng dụng AI phụ thuộc phần lớn vào sự phát triển của hệ thống phần cứng – là các máy tính được sử dụng để chạy các loại chương trình AI. Phần cứng cần phải đủ năng lực và tốc độ để xử lý lượng dữ liệu cần thiết, thực hiện các tính toán phức tạp để tạo ra một kết quả khả quan từ giá trị đầu vào[9].
Thứ ba, dữ liệu thông tin đầu vào. Dữ liệu thông tin là bất kỳ biểu tượng nào (hình ảnh, âm thanh, v.v..) cần được giải thích để trở thành thông tin, và chức năng của một ứng dụng AI chính là sự chuyển đổi một giá trị đầu vào đã cho thành một giá trị đầu ra. Dữ liệu lớn (Big Data)[10] có thể được định nghĩa là “đại diện của thông tin được đặc trưng bởi khối lượng lớn, tốc độ và sự đa dạng mà chúng yêu cầu công nghệ cụ thể và phương pháp phân tích để chuyển đổi chúng thành giá trị”[11].
Vai trò của thuật toán, phần cứng và dữ liệu đầu vào được đánh giá khác nhau qua các thời kỳ. Trong suốt 60 năm lịch sử khoa học máy tính, từ khoảng năm 1950 đến khoảng năm 2010, người ta nhấn mạnh và lấy thuật toán làm đối tượng nghiên cứu chính[12]. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây trong lĩnh vực AI cho thấy rằng, đối với nhiều vấn đề, sẽ hợp lý hơn nếu quan tâm về dữ liệu đầu vào. Sự phát triển của Internet đã cho phép mọi người dùng tạo dữ liệu và thông tin như ảnh, văn bản, video,… có thể được nhóm thành các tập dữ liệu lớn để phân tích bằng phần mềm chuyên dụng. Hệ thống website trên toàn thế giới ngày nay không chỉ đơn giản là phương tiện truyền thông, nơi chỉ có một bên sản xuất nội dung và bên còn lại tiếp nhận một cách thụ động. Thay vào đó, hệ thống website chính là một phương tiện tương tác của giao tiếp, vì internet là một không gian của nhiều mẫu giao tiếp, thông tin đủ loại luân chuyển trong môi trường này. Một phần dữ liệu này được kết hợp thành giá trị đầu vào của Dữ liệu lớn trong phần mềm AI[13]. Vì vậy, ở giai đoạn hiện nay, dữ liệu đầu vào được đánh giá là một thành tố rất quan trọng trong sự phát triển của AI.
1.2.                 Vấn đề AI đặt ra cho pháp luật quyền tác giả
Theo truyền thống, vấn đề bản quyền đối với các tác phẩm do máy tính tạo ra không gặp quá nhiều khó khăn. Với công nghệ lạc hậu đã qua, chương trình máy tính cũng chỉ là một công cụ hỗ trợ quá trình sáng tạo cho tác giả, giống như bút và giấy hỗ trợ cho nhà văn khi sáng tác. Nhưng với các loại trí tuệ nhân tạo mới nhất, chương trình máy tính không còn là một công cụ đơn thuần nữa; nó thực sự đưa ra nhiều quyết định liên quan đến quá trình sáng tạo mà không cần, hoặc hạn chế ít nhất sự can thiệp của con người. Đây được xem là những tác phẩm được tạo ra mà có rất ít hoặc không tồn tại sự tương tác của con người vào quá trình sáng tạo. Pháp luật sở hữu trí tuệ, một lần nữa trước sự phát triển của công nghệ, lại phải đối diện với lựa chọn, hoặc là từ chối bảo vệ bản quyền cho các tác phẩm AI tạo ra, hoặc gán quyền tác giả của tác phẩm đó cho những người tạo ra hoặc sử dụng chương trình AI.
Lựa chọn thứ nhất, từ chối bảo vệ bản quyền do AI tạo ra. Luật pháp ở nhiều quốc gia không chấp nhận vấn đề bản quyền phi con người. Ví dụ, tại Hoa Kỳ, Văn phòng Bản quyền đã tuyên bố rằng họ sẽ “đăng ký quyền tác giả cho tác phẩm gốc, với điều kiện là tác phẩm đó được tạo ra bởi con người”[14]. Lập trường này xuất phát từ các án lệ, ví dụ Án lệ Feist Publications v Rural Telephone Service Company, Inc. 499 U.S. 340 (1991)[15] quy định rằng, luật bản quyền chỉ bảo vệ “thành quả lao động trí óc”, “được hình thành từ năng lực sáng tạo của trí óc”. Tương tự như vậy, trong một vụ kiện năm 2012 của Úc (Acohs Pty Ltd kiện Ucorp Pty Ltd)[16], một tòa án đã tuyên bố rằng tác phẩm được tạo ra với sự can thiệp của máy tính không thể được bảo vệ bản quyền vì tác phẩm đó không phải do con người tạo ra. Ở Châu Âu, Tòa án Công lý của Liên minh Châu Âu (CJEU) cũng đã nhiều lần tuyên bố, đặc biệt là trong quyết định mang tính bước ngoặt về Infopaq (C-5/08 Infopaq International A/S v Danske Dagbaldes Forening), rằng bản quyền chỉ áp dụng cho tác phẩm gốc và sự độc đáo đó phải thể hiện “sáng tạo trí tuệ của chính tác giả”. Điều này thường được hiểu là tác phẩm gốc phải phản ánh cá tính của tác giả, có nghĩa rằng một tác giả cụ thể là cần thiết để tồn tại một tác phẩm có bản quyền[17].
Lựa chọn thứ hai, trao quyền tác giả cho người tạo ra hoặc sử dụng AI. Cách tiếp cận này được thể hiện rõ ràng nhất khi Điều 9(3) Đạo luật Bản quyền, Kiểu dáng và Bằng sáng chế (CDPA) của Vương quốc Anh nêu rõ: “trong trường hợp tác phẩm văn học, kịch, âm nhạc hoặc nghệ thuật được tạo ra bằng máy tính, tác giả sẽ được coi là người thực hiện các sắp xếp cần thiết cho việc tạo ra tác phẩm”. Bên cạnh đó, mục 178 của CDPA định nghĩa tác phẩm do máy tính tạo ra là tác phẩm “được tạo ra bởi máy tính trong những trường hợp không có tác giả là con người của tác phẩm”. Điều khoản này tạo ra một ngoại lệ đối với tất cả các yêu cầu về quyền tác giả của con người bằng cách công nhận một tác phẩm được tạo ra bởi máy tính, ngay cả khi quá trình sáng tạo do máy tính đảm nhận[18].
Pháp luật bản quyền luôn cố gắng cân bằng hai mục tiêu riêng biệt. Đầu tiên là khuyến khích sự sáng tạo ra các tác phẩm. Thứ hai là duy trì một tiêu chuẩn pháp lý nhất định, xác định xem tác phẩm có được bảo vệ bản quyền hay không. Việc AI có khả năng tạo ra các tác phẩm là điều không thể phủ nhận. WIPO đã đưa ra nhiều câu hỏi về chủ đề này trong Tài liệu dự thảo các vấn đề liên quan đến sở hữu trí tuệ và trí tuệ nhân tạo[19].
Một trong những học thuyết được nhiều học giả sử dụng để xem xét giải quyết vấn đề quyền tác giả cho tác phẩm tạo ra bởi AI là học thuyết “work made for hire” (tạm dịch là Tác phẩm tạo ra từ việc thuê). Trong đó, người sử dụng lao động sẽ được coi là chủ sở hữu bản quyền của những tác phẩm được tạo ra bởi người lao động – những người được người sử dụng lao động thuê để làm ra tác phẩm[20]. Lý thuyết này đã từng được sử dụng để trao quyền khai thác kinh tế cho các nhà xuất bản tác phẩm tập thể và đầu ra của tác phẩm điện ảnh, kể cả khi tác giả là người biên tập hay người phụ trách tổ chức sản xuất. Học thuyết này là sự mô tả của một quá trình trực tiếp trao bản quyền cho một người không phải là tác giả trên thực tế. Và vì vậy, học thuyết này có thể được coi là nền tảng phù hợp để giải quyết khó khăn về quyền tác giả đối với tác phẩm tạo ra bởi AI[21].
2.    Khái quát về học thuyết “work made for hire” và sự vận dụng trong việc giải quyết quyền tác giả cho tác phẩm tạo ra bởi AI
2.1.                 Khái quát về học thuyết “work made for hire”
Học thuyết “work made for hire” nhìn chung nói rằng, pháp luật sẽ coi người sử dụng lao động của người thực sự tạo ra tác phẩm là “tác giả” của tác phẩm. Hệ quả của học thuyết nằm ở chỗ người sử dụng lao động có tất cả các quyền sở hữu tác phẩm, và người thực sự tạo ra tác phẩm không thể lấy lại các quyền đó. Một tác phẩm thuộc khái niệm này có thể là “một tác phẩm được chuẩn bị bởi một nhân viên trong phạm vi công việc của họ”[22] hoặc “một tác phẩm đặc biệt được đặt hàng để sử dụng”[23].
Học thuyết “work made for hire” được hình thành từ pháp luật bản quyền của Hoa Kỳ, định nghĩa theo luật định (17 U.S.C. § 101). Nếu một tác phẩm được “tạo ra từ việc thuê”, thì người sử dụng lao động được xem là tác giả hợp pháp, chứ không phải nhân viên – người lao động. Thực thể đóng vai trò người sử dụng lao động có thể là một pháp nhân hoặc cá nhân[24].
Các trường hợp trong đó tác phẩm được coi là “được tạo ra từ việc thuê” được xác định bởi Đạo luật Bản quyền Hoa Kỳ năm 1976 là: (i) một tác phẩm được chuẩn bị bởi một nhân viên trong phạm vi công việc của mình; hoặc (ii) một tác phẩm được đặt hàng hoặc ủy thác đặc biệt để sử dụng như một phần đóng góp cho tác phẩm tập thể, như một phần của tác phẩm điện ảnh hoặc tác phẩm nghe nhìn khác, như một bản dịch, như một tác phẩm bổ sung, như một bản tổng hợp, như một văn bản hướng dẫn, như một bài kiểm tra, làm tài liệu trả lời cho một bài kiểm tra, hoặc như một tập bản đồ, nếu các bên đồng ý rõ ràng bằng văn bản có chữ ký của họ rằng tác phẩm sẽ được coi là tác phẩm được làm cho thuê (17 U.S.C. § 101).
Tình huống đầu tiên chỉ áp dụng khi tác giả của tác phẩm là nhân viên, không phải người sáng tác độc lập. Việc xác định xem một cá nhân có phải là nhân viên được xác định theo nhiều yếu tố, trong đó có việc xem xét liệu có tồn tại mối quan hệ giữa chủ và nhân viên hay không. Mặt khác, nếu tác phẩm được tạo ra bởi một người làm việc tự do thì phải có một thỏa thuận bằng văn bản giữa các bên xác định rằng tác phẩm được tạo ra từ việc thuê, bằng cách sử dụng cụm từ “work made for hire”[25]. Một thỏa thuận làm thuê để tạo ra tác phẩm khác hoàn toàn với một thỏa thuận chuyển nhượng bản quyền. Theo thỏa thuận thuê, bên ủy quyền (bên thuê) sở hữu tất cả các quyền ngay từ đầu, trong khi đối với thỏa thuận chuyển nhượng bản quyền, người sáng tạo mới là người trước tiên sở hữu tác phẩm.
Năm 1999, một bản sửa đổi liên quan đến học thuyết đã được đưa vào Đạo luật cải tiến chương trình xem tại nhà qua vệ tinh năm 1999 (Satellite Home Viewer Improvement Act of 1999). Nó quy định rằng, các bản ghi âm của các nghệ sĩ âm nhạc ở các phòng thu âm có thể được phân loại là tác phẩm làm ra từ việc thuê[26].
2.2.                  Vận dụng học thuyết “work made for hire” trong việc giải quyết vấn đề bản quyền đối với tác phẩm được tạo ra bởi AI
Học thuyết “work made for hire” được giải thích tương đối có nghĩa là một người sử dụng lao động sẽ sử dụng dịch vụ của người lao động để đạt được một mục tiêu cụ thể, ở đây là tạo ra một tác phẩm. Trong trường hợp này, chủ sở hữu tác phẩm là người sử dụng lao động, không phải là người lao động, mặc dù chính người lao động là người sáng tạo ra tác phẩm. Áp dụng cách giải thích tương đối này vào quá trình tạo ra tác phẩm của AI, thì một máy AI có thể được coi là một nhân viên (người lao động). Và khi đó, một lập trình viên hoặc chủ sở hữu của một máy AI sẽ là người sử dụng lao động, bằng cách chính họ sử dụng dịch vụ của thiết bị AI để tạo ra các tác phẩm. Cách giải thích mới này trong học thuyết “work made for hire” có thể chứng minh sự cần thiết cho sự phát triển trong tương lai của AI bằng cách khuyến khích bảo vệ bản quyền cho các nhà phát triển AI. Như vậy, mấu chốt của việc vận dụng này là xem AI như một người lao động, một người nhân viên, hoạt động theo yêu cầu của người thuê nó, là người sử dụng lao động. Kết quả đầu ra do AI tạo ra có thể được coi là một tác phẩm nằm trong khái niệm “work made for hire”.
AI bị giới hạn trong phạm vi lập trình của nó. Để AI tạo ra kết quả mong muốn, chức năng của AI phải được phát triển theo một cách cụ thể, nguồn dữ liệu phải được lựa chọn cẩn thận và việc đào tạo AI phải được định hướng để AI tạo ra kết quả như mong đợi. Như vậy, tạo ra các tác phẩm bằng AI đòi hỏi phải có ý định tạo ra kết quả cụ thể và thu thập tất cả các yếu tố tài nguyên cần thiết cho nhiệm vụ đó. Nói cách khác, chủ thể chủ động và chịu rủi ro đầu tư chính được xem như một người sử dụng lao động - người làm cho kết quả của việc sử dụng AI trở nên khả thi[27]. Giải pháp này sẽ giúp giải quyết vấn đề liên quan đến quyền tác giả của các tác phẩm do AI tạo ra. Người ta có thể xem xét khái niệm AI với tư cách là một nhân viên, sản xuất các tác phẩm cho người sử dụng lao động.
Ý tưởng này được khai sinh đầu tiên vào năm 2017, bởi Schlomit Yanisky-Ravid trong một bài báo đạt giải thưởng liên quan đến sở hữu trí tuệ[28]. Theo những điều đã đề cập ở trên, các hệ thống AI nên được coi là “làm việc cho người dùng”[29] và không hoạt động độc lập như một “cá nhân”. Học thuyết “work made for hire” áp dụng cho các hệ thống AI có thể được coi là chưa sẵn sàng ở hiện tại, nhưng không phải là không thể. Học thuyết này tương đối phù hợp với khái niệm AI tạo ra các tác phẩm, và người dùng AI và/hoặc người tạo ra nó sẽ có quyền “sở hữu cũng như trách nhiệm liên quan đến tác phẩm”[30]. Giải pháp này sẽ lấp đầy lỗ hổng về mặt pháp lý đang tồn tại ngày nay liên quan đến các tác phẩm do AI tạo ra. Các khái niệm như “người sử dụng lao động” và “nhân viên” nên được xem xét một cách tương đối trong phạm vi của học thuyết này.
2.3. Các vấn đề cần được giải quyết
Học thuyết “work made for hire” đặt ra câu hỏi tiếp theo rằng, pháp luật sẽ coi ai là người sắp xếp để tác phẩm được tạo ra. Trong số rất nhiều khó khăn nảy sinh khi AI và con người tham gia vào việc tạo ra một tác phẩm nghệ thuật, câu hỏi ai là người sở hữu tác phẩm là câu hỏi nằm ở trung tâm. Nó có thể là một trong những đối tượng nào sau đây: (i) Người đã tạo ra phần mềm; (ii) Người đã dạy cách sử dụng phần mềm; (iii) Người dùng, thông qua các đầu vào miễn phí và sáng tạo của họ vào phần mềm. Theo Schlomit Yanisky-Ravid, các quyền nên được được quy cho “đơn vị hiệu quả hơn trong việc kiểm soát các công trình này”[31]. Và như vậy, học thuyết đặt ra vấn đề làm thế nào để xác định ai là người có vai trò hiệu quả nhất trong việc tạo ra tác phẩm, trong số các đối tượng nêu trên.
Bên cạnh đó, việc chuyển giao quyền tác giả cho người sử dụng lao động đều phải thể hiện qua một hợp đồng bằng văn bản giữa người sử dụng lao động và người lao động, người thuê và người được thuê. Ví dụ, tại Hoa Kỳ, các bên phải ký một văn bản mà họ phải đề cập một cách rõ ràng rằng tác phẩm “sẽ được coi là một tác phẩm làm ra từ việc thuê”[32]. Điều này đưa ra một vấn đề trọng tâm là làm thế nào một chương trình AI có thể đồng ý với việc chuyển quyền tác giả của nó cho người sử dụng lao động? Điều này dường làm ảnh hưởng đến tính khả thi của học thuyết vì khó có thể coi AI là một nhân viên thực tế.
Ngoài ra, cần phải giải quyết vấn đề về thời hạn bảo hộ và quyền nhân thân. Theo Giáo sư Lionel Bentl, theo chế độ bản quyền cụ thể này, quyền sở hữu tác phẩm theo học thuyết thuộc về “người thực hiện các sắp xếp cần thiết cho việc tạo ra nó, thời hạn của sự bảo hộ chỉ giới hạn trong 50 năm và không có quyền nhân thân nào được công nhận”[33]. Nội dung này đã được ghi nhận trong luật bản quyền của Vương quốc Anh (CDPA203), trong đó nêu rõ rằng “trong trường hợp của một tác phẩm văn học, kịch, âm nhạc hoặc nghệ thuật do máy tính tạo ra, tác giả sẽ được coi là người chịu sự sắp xếp cần thiết cho việc thực hiện tạo ra tác phẩm”[34].
3.    Nhận xét và kết luận
Lý thuyết về việc chuyển giao quyền tác giả cho người sử dụng lao động có thể giải quyết vấn đề liên quan đến việc bảo vệ các tác phẩm do AI tạo ra. Mặc dù còn những tồn tại phải giải quyết, đây vẫn là một giải pháp khả thi, nếu các ngưỡng bảo vệ được thiết kế dành riêng cho tác phẩm do AI tạo ra.
Mục đích của pháp luật bản quyền là tạo động lực cho các tác giả sáng tạo nghệ thuật. Một tác phẩm do AI sáng tạo, nếu không được bảo hộ, sẽ rơi vào phạm vi sử dụng của công chúng. Đây chính là một bất lợi đáng kể đối với sự phát triển của AI. Các thiết bị AI không phải là có sẵn; nó là kết quả của quá trình đầu tư thời gian, kỹ năng, tài chính của các lập trình viên AI và công ty nơi họ làm việc. Do đó, thiếu vắng cơ chế bảo hộ tác phẩm do AI tạo ra sẽ dẫn đến việc thiếu động cơ cho các nhà phát triển AI trong việc tiếp tục cải tạo chương trình của họ. Điều này sẽ hạn chế sự đổi mới bằng cách ngăn cản các nhà phát triển đầu tư vào nghiên cứu AI, dẫn đến sự suy giảm không chỉ trong công nghệ AI mà còn trong quá trình đổi mới của một số lĩnh vực liên quan đến AI.
Việc cung cấp các ưu đãi tài chính để khuyến khích sự tăng trưởng và phát triển của ngành công nghiệp AI, thông qua việc đảm bảo quyền tác giả của các tác phẩm do AI tạo ra, chính là  mục tiêu cuối cùng của việc gán bản quyền cho các tác giả con người. Việc cấp bản quyền cho người đã tạo ra hoạt động của trí tuệ nhân tạo dường như là cách tiếp cận hợp lý nhất và khả thi nhất./.
 

 


[1] WIPO magazine (2017), Artificial intelligence and copyright, https://www.wipo.int/wipo_magazine/en/2017/05/article_0003.html, truy cập gần nhất ngày 06/02/2023.
[2] Benedict Dellot and Fabian Wallace-Stephens (2017), What is the Difference Between AI & Robotics?, https://medium.com/@thersa/what-is-the-difference-between-ai-robotics-d93715b4ba7f, truy cập gần nhất ngày 06/02/2023.
[3] Josef Drexl và cộng sự (2019), “Technical Aspects Of Artificial Intelligence: An Understanding From An Intellectual Property Law Perspective”, 1st edn Max Planck Institute for Innovation and Competition Research Paper, 19-13.
[4] European Commission (2018), Communication from the Commission to the European Parliament, the European Council, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions on Artificial Intelligence for Europe, 237, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=COM%3A2018%3A237%3AFIN, truy cập gần nhất ngày 06/02/2023.
[5] European Commission (2019), High-Level Expert Group on Artificial Intelligence: A Definition Of AI: Main Capabilities and Disciplines, 5, https://ec.europa.eu/futurium/en/system/files/ged/ai_hleg_definition_of_ai_18_december_1.pdf, truy cập gần nhất ngày 06/02/2023.
[6] Michael Copeland (2016), What’s The Difference Between AI, Machine Learning, And Deep Learning?”, đường dẫn https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/, truy cập gần nhất ngày 06/02/2023.
[7] FINN, Ed (2017), What Algorithms Want: Imagination in the age of computing, Nxb. MIT Press, 17.
[8] Marcos Wachowicz và Lukas Ruthes Gonçalves (2019), “Artificial Intelligence and Creativity: New Concepts in Intellectual Property”, International Cataloguing in Publication Data (CIP), 57.
[9] Marcos Wachowicz và Lukas Ruthes Gonçalves (2019), “Artificial Intelligence and Creativity: New Concepts in Intellectual Property”, International Cataloguing in Publication Data (CIP), 57.
[10] Nguồn gốc của thuật ngữ này bắt nguồn từ một bài báo năm 1997 của Michael Cox và David Ellsworth, người đầu tiên giải quyết những thách thức của Dữ liệu lớn đối với công nghệ và sức mạnh tính toán của thời gian. Thuật ngữ này sau đó đã được phổ biến rộng rã vào năm 1998 bởi John Mashey, nhà khoa học tại Silicon Graphics từ năm 1992 đến 2000, trong một bài báo có tên Dữ liệu lớn.
[11] De Mauro, Andrea; Greco, Marco; Grimaldi, Michele (2016), “A Formal definition of Big Data based on its essential Features”, Library Review, 65, 122–135.
[12] Stuart RussellPeter Norvig (2016), Artificial Intelligence: A Modern Approach, Nxb. Pearson, tái bản lần thứ 3, 27.
[13] Marcos Wachowicz và Lukas Ruthes Gonçalves (2019), “Artificial Intelligence and Creativity: New Concepts in Intellectual Property”, International Cataloguing in Publication Data (CIP), 63.
[14] US Copyright Office (2021), Copyrightable Authorship: What Can Be Registered, https://copyright.gov/comp3/chap300/ch300-copyrightable-authorship.pdf, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[15] US Supreme Court (1991), Feist Publications, Inc. v. Rural Tel. Serv. Co., 499 U.S. 340 (1991), https://supreme.justia.com/cases/federal/us/499/340/, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[16] FederalCourt of Australia - Full Court (2012), Acohs Pty Ltd v Ucorp Pty Ltd [2012] FCAFC 16 (2 March 2012), http://www6.austlii.edu.au/cgi-bin/viewdoc/au/cases/cth/FCAFC/2012/16.html, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[17] WIPO Magazine (2017), Artificial intelligence and copyright, https://www.wipo.int/wipo_magazine/en/2017/05/article_0003.html, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[18] WIPO Magazine (2017), Artificial intelligence and copyright, https://www.wipo.int/wipo_magazine/en/2017/05/article_0003.html, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[19] WIPO (2019), WIPO Conversation On Intellectual Property (IP) And Artificial Intelligence, https://www.wipo.int/edocs/mdocs/mdocs/en/wipo_ip_ai_ge_20/wipo_ip_ai_2_ge_20_1.pdf, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[20] Ramalho, A (2017), “Will Robots Rule the (Artistic) World? A Proposed Model for the Legal Status of Creations by Artificial Intelligence Systems”, Forthcoming in the Journal of Internet Law, 1-20.
[21] Gerald (2019), “Copyright Law and Artificial Intelligence”, International Review of Intellectual Property and Competition Law, 50, 1049–1051.
[22] United State Copyright Act, Section 101 a, bản tiếng Anh tại https://law.justia.com/codes/us/1996/title17/chap1/sec101/#:~:text=A%20work%20is%20%E2%80%9Cfixed%E2%80%9D%20in,of%20more%20than%20transitory%20duration, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[23] United State Copyright Act, Section 101 b, point 1, 4, 7, 8, bản tiếng Anh tại https://law.justia.com/codes/us/1996/title17/chap1/sec101/#:~:text=A%20work%20is%20%E2%80%9Cfixed%E2%80%9D%20in,of%20more%20than%20transitory%20duration, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[24] United State Copyright Office (2003), Circular 9: Works Made for Hire Under the 1976 Copyright Act, https://global.oup.com/us/companion.websites/fdscontent/uscompanion/us/pdf/houp/7_5.pdf, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[25]  United State Copyright Office (2003), Circular 9: Works Made for Hire Under the 1976 Copyright Act, https://global.oup.com/us/companion.websites/fdscontent/uscompanion/us/pdf/houp/7_5.pdf, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[26] United States House of Representatives (2000), Statement of Marybeth Peters The Register of Copyrights before the Subcommittee on Courts and Intellectual Property Committee on the Judiciary: Sound Recordings as Works Made for Hirehttps://www.copyright.gov/docs/regstat52500.html, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[27] Kiseleva, A (2019), What is artificial intelligence and why does it matter for Copyright, 4iP Council, https://www.4ipcouncil.com/application/files/6815/4876/6908/What_is_artificial_intelligence_and_why_does_it_matter_for_Copyright.pdf, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[28] Yanisky-Ravid, Shlomit (2017), “Generating Rembrandt: Artificial Intelligence, Copyright, and Accountability in the 3A Era — The Human-Like Authors Are Already Here — A New Model”, Michigan State Law Review, Award Winning: The 2017 Visionary Article in Intellectual Property Law, Forthcoming, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2957722, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[29] Yanisky-Ravid, Shlomit (2017), “Generating Rembrandt: Artificial Intelligence, Copyright, and Accountability in the 3A Era — The Human-Like Authors Are Already Here — A New Model”, Michigan State Law Review, Award Winning: The 2017 Visionary Article in Intellectual Property Law, Forthcoming, 707, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2957722, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[30] Yanisky-Ravid, Shlomit (2017), “Generating Rembrandt: Artificial Intelligence, Copyright, and Accountability in the 3A Era — The Human-Like Authors Are Already Here — A New Model”, Michigan State Law Review, Award Winning: The 2017 Visionary Article in Intellectual Property Law, Forthcoming, 712, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2957722, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[31] Yanisky-Ravid, Shlomit (2017), “Generating Rembrandt: Artificial Intelligence, Copyright, and Accountability in the 3A Era — The Human-Like Authors Are Already Here — A New Model”, Michigan State Law Review, Award Winning: The 2017 Visionary Article in Intellectual Property Law, Forthcoming, 715, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2957722, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.
[32] United State Copyright Office (2003), Circular 9: Works Made for Hire Under the 1976 Copyright Act,
[33] González Otero, B.; Quintais, J.P. (2018), Before The Singularity: Copyright And The Challenges Of Artificial Intelligence, University of Amsterdam, 15, đường dẫn.
[34] UK Copyright, Designs and Patents Act 1988, Section 9 (3), bản tiếng Anh tại https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/contents, truy cập gần nhất ngày 07/02/2023.

(Nguồn tin: Bài viết được đăng tải trên Ấn phẩm Tạp chí Nghiên cứu Lập pháp số 06 (478), tháng 03/2023.)


Thống kê truy cập

34089041

Tổng truy cập