AI-träning och upphovsrätt - En analys av exemplarframställning, text- och datautvinning och transparenskrav

Sammanfattning

I takt med att Artificiell intelligens (AI) tagit en allt större roll i vårt samhälle har behovet av att träna generativa språkmodeller och AI på stora mängder data blivit en allt mer central fråga, vilket i sin tur lett till upphovsrättsliga frågor när datan som AI:n tränas på är skyddat material. Uppsatsen syftar till att analysera hur användningen av upphovsrättsligt skyddat material som träningsdata kan bedömas enligt svensk rätt och EU-rätt samt hur AI-förordningens transparenskrav spelar in. Studien bygger på en rättsdogmatisk metod och behandlar därmed lagtext, EU-direktiv, EU-domstolens praxis, förarbeten och relevant doktrin. AI-träning förutsätter vanligtvis kopiering, vilket aktualiserar exemplarframställningsrätten enligt 2 § i Lag (1960:729) om upphovsrätt till litterära och konstnärliga verk (URL) och även motsvarande bestämmelser i Infosoc-direktivet. Den centrala rättsfrågan blir därav inte nödvändigtvis om själva ensamrätten påverkas, utan under vilka förutsättningar som kopiering kan tänkas vara tillåten. Uppsatsen presenterar även hur bestämmelserna om text- och datautvinning enligt 15 a-c §§ URL i vissa fall kan vara tillämpliga vid AI-träning, men då genom villkor så som krav på lovlig tillgång och möjligheten för rättighetshavare att förbehålla sig rätten genom opt-out. Kopior kan dock enligt undantagen tillåtas i viss mån, men då ska de vara nödvändiga eller analysinriktade, men kan i vissa fall falla utanför tillämpningsområdet när verket genom memorering blir reproducerbart i AI-modellen. Analysen visar att de materiella upphovsrättsliga reglerna haft en begränsad effekt i praktiken eftersom rättighetshavarna i många fall saknat möjlighet att upptäcka och kontrollera användningen av deras verk i syfte att träna en AI.