இந்திய காப்புரிமைச் சட்டம் AI பயிற்சிக்குத் தடை: 'நோக்க சோதனை' தோல்வி

பதிப்புரிமை பெற்ற (copyrighted) படைப்புகளில் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பது 'நியாயமான கையாளல்' (fair dealing) என்பதற்கான கூற்றுகள் பெருகிய முறையில் விவாதிக்கப்படுகின்றன. இந்த வாதம், பெரும்பாலும் அமெரிக்க சட்ட விவாதங்களிலிருந்து இறக்குமதி செய்யப்படுகிறது, இந்தியாவின் பதிப்புரிமைச் சட்டம், 1957 இன் கீழ் குறிப்பிடத்தக்க தடைகளை எதிர்கொள்கிறது. சட்டம் ஒரு கடுமையான நோக்க-குறிப்பிட்ட விசாரணையை கட்டாயப்படுத்துகிறது, இதில் எந்தவொரு பயன்பாடும் முதலில் வெளிப்படையாக பட்டியலிடப்பட்ட விதிவிலக்குகளுடன் ஒத்துப்போக வேண்டும், அதன் பின்னரே நியாயத்தன்மை (fairness) பரிசீலிக்கப்படும். அமெரிக்காவின் பரந்த 'நியாயமான பயன்பாடு' (fair use) கொள்கைக்கு மாறாக, இந்தியாவின் 'நியாயமான கையாளல்' என்பது ஒரு குறுகிய பாதுகாப்பாகும், இது குறிப்பிட்ட நோக்கங்களுக்கு மட்டுமே வரையறுக்கப்பட்டுள்ளது: விமர்சனம் அல்லது ஆய்வு, தனிப்பட்ட அல்லது சொந்த பயன்பாடு (ஆராய்ச்சி உட்பட), மற்றும் நடப்பு நிகழ்வுகளின் அறிக்கை. இந்திய நீதிமன்றங்கள் தொடர்ந்து இந்த வகைகளை முழுமையானவை என்று கூறியுள்ளன. ஒரு பயன்பாடு முதலில் இந்த நோக்க சோதனையை பூர்த்தி செய்ய வேண்டும், அதன் பின்னரே நகலெடுப்பின் அளவு அல்லது வணிக நோக்கம் போன்ற நியாயத்தன்மையின் எந்தவொரு அடுத்தடுத்த மதிப்பீடும் நடைபெற முடியும். AI பயிற்சிக்கு, பாதுகாக்கப்பட்ட படைப்புகளின் விரிவான, முறையான நகலெடுப்பு (copying) தேவைப்படுகிறது, இது பெரும்பாலும் இந்த முதன்மை வரம்பில் தோல்வியடைகிறது. உருவாக்கும் AI (Generative AI) மேம்பாட்டிற்கு, உரை, படங்கள், இசை போன்ற பதிப்புரிமை பெற்ற உள்ளடக்கத்தின் பரந்த அளவை எண் தரவுகளாக (numerical data) மாற்றுவது அவசியமாகிறது. இந்த செயல்முறை, அதிநவீன வழிமுறைகளை (algorithms) உருவாக்குவதற்கு, வேண்டுமென்றே மற்றும் தொழில்நுட்ப ரீதியாக அவசியமானதாகும். படைப்புகள் அவற்றின் வெளிப்பாட்டு உள்ளடக்கத்திற்காக (expressive content) பயன்படுத்தப்படுவதில்லை, மாறாக வடிவங்களை அடையாளம் காணும் (pattern recognition) புள்ளியியல் உள்ளீடுகளாக (statistical inputs) பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பதிப்புரிமைச் சட்டத்தின் பிரிவு 14(a)(i) இன் கீழ், ஒரு படைப்பை எந்தவொரு பொருண்மை வடிவத்திலும் (material form) மீண்டும் உருவாக்கும் (reproduce) பிரத்யேக உரிமை பதிப்புரிமை உரிமையாளருக்கு உள்ளது. தெளிவான சட்டப்பூர்வ விதிவிலக்கு இல்லாமல், இந்த அங்கீகரிக்கப்படாத நகலெடுப்பு முதல் பார்வையில் மீறலாகும். AI பயிற்சிக்கு ஆதரவான வாதங்கள் பெரும்பாலும் பிரிவு 52(1)(a) இன் 'ஆராய்ச்சி' (research) என்ற பிரிவை சுட்டிக்காட்டுகின்றன. இருப்பினும், இந்திய நீதித்துறை பாரம்பரியமாக ஆராய்ச்சியை ஒரு படைப்பின் உள்ளடக்கம் அல்லது கருத்துக்களின் மனித-மைய ஆய்வாக வரையறுக்கிறது. AI பயிற்சி இதை தலைகீழாக மாற்றுகிறது, கணிப்பு இயந்திரங்களை (prediction engines) மேம்படுத்துவதற்கான வெறும் உள்ளீடுகளாக படைப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது. 'ஆராய்ச்சி' என்பதை பரந்த அளவில் விளக்குவது, வணிகப் பொருட்களுக்கான தொழில்துறை அளவிலான, தானியங்கு தரவு உள்ளீட்டை (automated data ingestion) உள்ளடக்கும் வகையில், இது ஐரோப்பிய ஒன்றியம் மற்றும் ஜப்பான் போன்ற அதிகார வரம்புகள் விரிவான பரிசீலனைக்குப் பிறகு குறிப்பிட்ட TDM விதிமுறைகளை இயற்றியுள்ளன, இது இந்தியாவின் சட்டரீதியான இடைவெளியை எடுத்துக்காட்டுகிறது. மற்ற 'நியாயமான கையாளல்' நோக்கங்கள் - விமர்சனம், ஆய்வு மற்றும் அறிக்கை - இயல்பிலேயே வெளிப்பாடானவை, பொது நுகர்விற்கான வர்ணனைகளை உள்ளடக்கியவை மற்றும் பேச்சு சுதந்திர மதிப்புகளுடன் ஒத்துப்போகின்றன. AI பயிற்சியின் நகலெடுப்பு வெளிப்பாடற்றது; இது வர்ணனைக்காக படைப்பின் அர்த்தத்துடன் ஈடுபடுவதில்லை, மாறாக அதை ஒரு செயல்பாட்டுக் கருவிக்கான மூலப்பொருளாகக் கருதுகிறது. 'மாற்றியமைக்கும் பயன்பாடு' (transformative use) என்ற கருத்து, சில சமயங்களில் சட்ட விவாதங்களில் குறிப்பிடப்படுகிறது, இது இந்தியாவில் முதன்மையாக பதிப்புரிமை நிலைத்தன்மை (originality) தொடர்பானது, நியாயமான கையாளல் போன்ற விதிவிலக்குகளுக்கு நியாயத்தன்மையின் சுயாதீனமான தீர்மானமாக அல்ல. AI பயிற்சி மற்றும் பதிப்புரிமைக்கு இடையிலான தெளிவின்மை அதிகரித்து வருகிறது. ஆசியன் நியூஸ் இன்டர்நேஷனல் (ANI) நவம்பர் 2024 இல் OpenAI க்கு எதிராக டெல்லி உயர் நீதிமன்றத்தில், AI பயிற்சிக்கு பதிப்புரிமை பெற்ற உள்ளடக்கத்தைப் பயன்படுத்துவதையும், நியாயமான கையாளலின் கிடைப்பதையும் சவால் செய்து வழக்கு தொடர்ந்தது. உரிமம் வழங்கும் வழிமுறைகள் (licensing mechanisms) அல்லது ஒரு குறிப்பிட்ட TDM விதிவிலக்கு போன்ற சாத்தியமான சட்டப்பூர்வ நடவடிக்கைகளுக்கான கொள்கை விவாதங்கள் நடந்து வருகின்றன. இந்த முயற்சிகள், தற்போதுள்ள விதிகள் தொழில்துறை அளவிலான இயந்திர கற்றலுக்கு (machine learning) போதுமானதாக இருக்காது என்பதை ஒப்புக்கொள்வதைக் குறிக்கிறது, மேலும் நியாயமான கையாளலை இயல்பாகவே AI பயிற்சிக்கு பொருந்தும் என்று கருத முடியாது என்பதை வலுப்படுத்துகிறது. தற்போதைய சட்ட விதிகளின் வரம்புகளை அவற்றின் வரம்புகளுக்கு அப்பால் நீட்டிப்பது, சட்டரீதியான நிச்சயமற்ற தன்மையையும் நிறுவப்பட்ட சட்டமியற்றும் செயல்முறைகளையும் சீர்குலைக்கும் அபாயத்தை ஏற்படுத்துகிறது. AI கண்டுபிடிப்புகளை ஊக்குவிக்கும் அதே வேளையில் படைப்பாளர்களின் உரிமைகளைப் பாதுகாக்க, நீதிமன்ற மறு-விளக்கத்தை விட, குறிப்பிட்ட சட்டரீதியான சீர்திருத்தங்கள் தேவைப்படும்.