Захист натренованих нейронних мереж авторським правом та правом особливого роду
DOI:
https://doi.org/10.37750/2616-6798.2024.1(48).300791Ключові слова:
нейронна мережа, штучний інтелект, авторське право, sui generis, база данихАнотація
У статті здійснено правовий аналіз на предмет можливості захисту авторським правом та правом особливого роду (sui generis) натренованих (навчених) нейронних мереж в їх об’єктивному вираженні з урахуванням новел законодавства, зокрема Закону України від 15.04.23 р. № 2811-ІХ. Проаналізовано складові частини натренованої нейронної мережі в контексті їх можливої правової кваліфікації як об’єктів авторського права та права особливого роду з метою визначення ефективних способів захисту таким об’єктам як окремо, так і натренованій нейронній мережі в цілому.
Посилання
Зеров К. Чи мріють системи генеративного штучного інтелекту про електричних овець? Поняття та умови охороноздатності об’єктів, згенерованих системами генеративного штучного інтелекту в Україні. Теорія і практика інтелектуальної власності. № 4-5/2023. URL: https:// doi.org/10.33731/4-52023.289803
Дорошенко О., Тарасенко Л. Право sui generis на неоригінальні об’єкти, згенеровані комп’ютерною програмою: новели правового регулювання. Теорія і практика інтелектуальної власності. № 3/2023. URL: https://doi.org/10.33731/32023.282325
Баранов. О.А. Визначення терміну “штучний інтелект”. Інформація і право. № 1(44)/2023. С. 32-49. URL: https://ippi.org.ua/sites/default/files/5_28.pdf
Про авторське право і суміжні права: Закон України від 15.04.23 р. № 2811-IX. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2811-20#n855
Піжук О.І. Штучний інтелект як один із ключових драйверів цифрової трансформації економіки. Економіка, управління та адміністрування, 2019. № 3(89). С. 41-46. URL: https://doi. org/10.26642/ema-2019-3(89)-41-46
Бусол О.Ю. Потенційна небезпека штучного інтелекту. Інформація і право. № 2(14)/2015. С. 121-127. URL: https://doi.org/10.37750/2616-6798.2015.2(14).272708
Про схвалення Концепції розвитку штучного інтелекту в Україні: Розпорядження Кабінету Міністрів України від 02.12.20 р. № 1556-р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/ 1556-2020-%D1%80#Text
McCulloch W.S., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The bulletin of mathematical biophysics. Vol. 5. № 4. 1943. P. 115-133.
Маєтний М.І. Штучні нейронні мережі: перспективи використання в правоохоронній діяльності. Інформація і право. № 3(38)/2021. URL: http://il.ippi.org.ua/article/view/243809
Могильний С.Б. Машинне навчання з використанням мікрокомп’ютерів: навч.-метод. посіб. / за ред. О.В. Лісового та ін. Київ, 2019. 226 с. URL: https://api.man.gov.ua/api/assets/man/ 54c0ee59-b490-4ff3-a346-90a89fd67e30
Шарапов О.Д., Матвійчук А.В. Розвиток алгоритму зворотного поширення помилки в задачах оптимізації параметрів нейронних мереж. Київ: ДВНЗ “Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана”. URL: https://ir.kneu.edu.ua/server/api/core/bit streams/d31589ad-62ba-4fdb-a641-af6fbd3c6746/content
Кравченко С.М, Гришкун Є.О., Власенко О.В. Методи класифікації машинного навчання з використанням бібліотеки Scikit-Learn. Інформатика, обчислювальна техніка та автоматизація. URL: https://doi.org/10.32838/TNU-2663-5941/2020.3-1/19
Ніколаюк Д. Реалізація та порівняння методів навчання нейронних мереж: курсова робота. URL: https://ekmair.ukma.edu.ua/server/api/core/bitstreams/f3a5296a-3117-4a64-a106-45af0b 4e9f6b/content
Мальцев А.Ю. Огляд принципів глибокого навчання як динамічної теорії штучного інтелекту. Інформатика, обчислювальна техніка та автоматизація. URL: https://doi.org/10.32 838/2663-5941/2021.6/16
Domenico Stefani, Simone Peroni, Luca Turchet. Proceedings of the 25-th Int. Conf. on Digital Audio Effects (DAFx20in22). URL: https://iris.unitn.it/handle/11572/364734
Jordanand M.I., Mitchell T.M. Machine learning: trends, perspectives, and prospects. Science. 2015. Vol. 349. №. 6245. Pp. 255-260. URL: https://doi.org/10.1126/science.aaa8415
Нейромережа – що це таке, як працює та навіщо потрібна. URL: https://termin.in.ua/ney romerezha
Інформації про машинне навчання. – (веб-сайт). URL: https://www.tensorflow.org
Текст ліцензії Apache 2.0: документ. URL: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob /master/LICENSE
Fkirin, Alaa & Attiya, Gamal & El-Sayed, Ayman & Shouman, Marwa. (2022). Copyright protection of deep neural network models using digital watermarking: a comparative study. Multimedia Tools and Applications. 81.10.1007/s11042-022-12566-z. URL: https://www.research gate. net/publication/358952210_Copyright_protection_of_deep_neural_network_models_using_digital_watermarking_a_comparative_study
