Text and Data Mining як ключовий інструмент для машинного навчання: європейський досвід правового регулювання

Анотація

Стаття присвячена дослідженню теоретичних та практичних аспектів застосування інтелектуального аналізу тексту та даних (TDM).
Відмічається, що у технологічному аспекті якість, точність та ефективність АІ значною мірою визначаються алгоритмами та методами TDM, які призначені для пошуку у великих обсягах цифрових джерел неочевидних і корисних на практиці кореляцій та інших закономірностей. TDM виступає сполучною ланкою між інформацією (даними), вилученої з цифрових джерел, та алгоритмічними процесами машинного навчання. Машинне навчання, АІ та TDM органічно взаємопов’язані: TDM забезпечує обробку, підготовку та поєднання даних, які придатні для аналізу, у набори даних, на основі яких відбувається безпосереднє навчання нейронних мереж (машинне навчання); машинне навчання забезпечує аналітичне опрацювання даних й виявлення певних закономірностей, а штучний інтелект – застосовує отримані знання на практиці.
Звертається увага, що застосування TDM безпосередньо пов’язане з використанням об’єктів авторського права як джерела даних (інформації), тому з ухваленням Директиви ЄС 2019/790 про авторське право і суміжні права на Єдиному цифровому ринку були регламентовані винятки з легальної монополії правоволодільців у разі використання TDM у наукових та комерційних цілях; встановлені вимоги щодо суб’єктного складу осіб, які застосовують TDM, режиму законного доступу до контенту, строків зберігання копій творів, механізму «відмови від TDM» (opt-out), який дозволяє правоволодільцю заборонити використання творів як вихідних даних для навчання штучного інтелекту.
Окрема увага приділена аналізу судового рішення у справі Robert Kneschke v. LAION e.V., у якій Суд тлумачив положення законодавства ФРН, в якому іплементовані положення Директиви ЄС 2019/790, зокрема, щодо суб’єктів, які можуть послуговуватись винятками для TDM, та характеру досліджень, які ними проводяться.
У зв’язку з тим, що в Україні TDM ще не отримав нормативного закріплення, звертається увага на необхідність вивчення європейського досвіду в цій площині з метою розробки й впровадження аналогічної національної моделі правового регулювання TDM як ключового інструменту машинного навчання.