AI ir svetimas darbas: ką parodė „Anthropic“ ir „OpenAI“ ginčai

Generatyvinio dirbtinio intelekto bumas remiasi ne tik lustais ir skaičiavimo galia. Jam reikia milžiniškų tekstų, vaizdų, muzikos, programinio kodo ir kitų žmonių sukurtų duomenų kiekių. Būtent čia vis dažniau susiduria technologijų įmonių interesai, autorių teisės ir klausimas, kas apskritai laikoma sąžiningu naudojimu.

Pastarųjų metų bylos rodo, kad paprastas teiginys „AI pavogė turinį“ dažnai per grubus. Vienais atvejais ginčas kyla dėl piratinių kopijų, kitais – dėl teisėtai įsigyto kūrinio panaudojimo mokymui, dar kitais – dėl konkretaus žmogaus balso ar tapatybės imitavimo. O „OpenAI“ ir matematikų konfliktas dėl „Navier–Stokes“ problemos išvis yra labiau apie mokslinį prioritetą, skaidrumą ir duomenų kilmę nei klasikinę autorių teisių bylą.

„Anthropic“ knygų byla: skenavimas ir piratavimas teisiškai nebuvo tas pats

Vienas ryškiausių pavyzdžių – autorių grupės byla prieš „Anthropic“, kuriančią „Claude“ modelius. Teismo medžiaga parodė, kad bendrovė buvo sukaupusi daugiau kaip septynis milijonus piratinių knygų kopijų iš tokių šaltinių kaip „LibGen“ ir kitų vadinamųjų šešėlinių bibliotekų.

Tuo pat metu „Anthropic“ vykdė vadinamąjį „Project Panama“: bendrovė pirko fizines knygas, nupjaudavo jų įrišimus, nuskenuodavo puslapius ir popierinius egzempliorius utilizuodavo. Vidiniuose dokumentuose projektas buvo apibūdintas kaip bandymas destruktyviai nuskenuoti milžinišką knygų kiekį.

Čia ir atsirado svarbus teisinis skirtumas. 2025 m. federalinis teisėjas nusprendė, kad teisėtai nupirktų knygų nuskenavimas ir jų naudojimas modeliams mokyti konkrečiomis bylos aplinkybėmis gali būti laikomas sąžiningu naudojimu. Tačiau piratinių kopijų atsisiuntimas ir laikymas nuolatinėje bibliotekoje tokios apsaugos negavo.

2025 m. „Anthropic“ sutiko sumokėti 1,5 mlrd. JAV dolerių, o 2026 m. liepą susitarimas buvo galutinai patvirtintas. Bendrovė nepripažino neteisėtų veiksmų. Todėl teiginys, kad „Anthropic“ buvo nubausta už patį destruktyvų skenavimą, būtų netikslus: bylos branduolys buvo piratinės kopijos, nors skenavimo projektas atskleidė, kokio masto duomenų rinkimo infrastruktūrą kuria AI laboratorijos.

Muzika ir vaizdai kelia kitokius klausimus

Knygų byla nėra vienintelis frontas. 2026 m. rugsėjį Jason Isbell, David Lowery, Guy Forsyth ir Eduardo Calle pateikė ieškinį AI muzikos platformai „Suno“. Jie teigia, kad sistema komerciškai išnaudoja atlikėjų vardus ir tapatybę, leisdama generuoti su konkrečiais muzikantais siejamą turinį. Tai pirmiausia yra teisės į viešą atvaizdą ir tapatybę, o ne vien klasikinė autorių teisių byla.

Atskirus ginčus su AI bendrovėmis tęsia ir muzikos leidėjai. Jie kaltina „Anthropic“ neteisėtai panaudojus didelius kiekius autorių teisių saugomų dainų tekstų ir kitų kūrinių. Vizualaus meno srityje aktyvi išlieka Sarah Andersen ir kitų menininkų byla prieš „Stability AI“, „Midjourney“, „DeviantArt“ ir „Runway“, kurioje dalis pagrindinių autorių teisių reikalavimų tebesvarstomi.

Bendras vardiklis tas pats – kūrėjai nori žinoti, ar jų darbai buvo kopijuojami, kaip jie pateko į mokymo rinkinius ir kokios teisės išlieka, kai modelis neplatina originalaus failo, bet mokosi iš jo struktūros ar stiliaus.

„Navier–Stokes“ ginčas: faktai dramatiškesni už paprastą „pavogė proofą“ versiją

Rugsėjo 8 d. „OpenAI“ paskelbė, kad jos vidinė sistema parengė analitinį ir „Lean“ formalizuotą rezultatą, kuris, bendrovės teigimu, išsprendžia „Navier–Stokes“ egzistavimo ir glodumo Tūkstantmečio problemą, parodydamas baigtinio laiko singuliarumą su lygiu išoriniu poveikiu. „OpenAI“ teigia, kad darbą pradėjo rugsėjo 1 d., išgirdusi gandus apie pažangą sprendžiant Tūkstantmečio problemas, o rezultatui naudojo maždaug 10 tūkst. lygiagrečiai veikiančių agentų.

Tuo pat metu New York University matematikas Tristan Buckmaster ir „Anthropic“ dirbantis matematikas Levent Alpöge asmeniškai, o ne kaip oficialų „Anthropic“ projektą, tyrė giminingą kryptį. Jie naudojo kelis AI įrankius, tarp jų „Claude“ ir „Codex“, o dalį rezultatų tikrino formaliai su „Lean“. Jų darbas buvo susijęs su lygaus išorinio poveikio sukeliamu baigtinio laiko „blow-up“ reiškiniu Eulerio lygtims ir rėmėsi ankstesnėmis Diego Córdoba ir Luis Martínez-Zoroa idėjomis.

Buckmaster viešame pareiškime rašė, kad jam sukėlė įtarimų tai, jog „OpenAI“ labai greitai nuėjo panašia, gana specifine kryptimi po to, kai informacija apie jų progresą pradėjo sklisti. Jis taip pat nurodė, kad projekto metu su Alpöge kėlė juodraščius ir idėjas į „Codex“, todėl klausė, ar šios privačios sesijos galėjo turėti įtakos „OpenAI“ modeliui.

Tačiau pats Buckmaster pabrėžė nematęs „OpenAI“ sprendimo tuo metu, nežinojęs, kaip jis buvo gautas, ir neturėjęs įrodymų, kad jo duomenys buvo panaudoti. Dabartinėje savo publikacijos versijoje „OpenAI“ teigia, kad problemą sprendę tyrėjai ir agentai nematė Buckmasterio ir Alpöge darbų iki viešo paskelbimo ir kad sprendimui nebuvo pasiekta konkrečių vartotojų duomenų. Tačiau bendrovė taip pat rašo negalinti visiškai atmesti galimybės, jog iš jų naudojimosi produktais gauti nuasmeninti duomenys anksčiau prisidėjo prie modelių tobulinimo.

Tai palieka dvi atskiras istorijas. Viena – mokslinis ir techninis klausimas, ar „OpenAI“ įrodymas iš tikrųjų teisingas. Kita – akademinis ir etinis klausimas, kaip dalijamas prioritetas, kai gandai apie dar nepaskelbtą tyrimų kryptį paskatina didelę laboratoriją mesti milžiniškus skaičiavimo išteklius į tą pačią problemą.

Clay institutas kol kas neskelbia premijos laimėtojo

Clay Mathematics Institute rugsėjo 11 d. pranešė, kad „Navier–Stokes“ problema, panašu, galėjo būti išspręsta, tačiau kartu pabrėžė, kad Tūkstantmečio premijų vertinimo procedūra sąmoningai yra lėta. Institutas nurodė, kad sprendimo ir autorystės klausimai bus vertinami pagal nustatytas taisykles.

Todėl šiuo metu nederėtų nei skelbti, kad „OpenAI“ jau gavo 1 mln. dolerių premiją, nei tvirtinti, kad matematikų darbas buvo pavogtas. Viešai žinoma pakankamai daug, kad būtų galima kalbėti apie neįprastą konkurenciją ir skaidrumo klausimus, bet nepakankamai, kad būtų galima patikimai įrodyti privačių tyrimų duomenų pasisavinimą.

Ką tai reiškia Lietuvoje ir visoje ES

Europos Sąjungoje ši diskusija jau nėra vien etinė. Nuo 2025 m. rugpjūčio 2 d. bendrosios paskirties AI modelių tiekėjams taikomos AI akto prievolės, tarp jų – turėti ES autorių teisę atitinkančią politiką ir viešai skelbti pakankamai išsamią mokymo turinio santrauką.

Modelių tiekėjai taip pat turi atsižvelgti į pagal ES autorių teisių taisykles išreikštus teisių rezervavimus. Tai nereiškia, kad visuomenė gauna pilną kiekvieno mokymui naudoto failo sąrašą, tačiau duomenų kilmės skaidrumas Europoje jau yra reguliacinė pareiga, o ne vien geros valios pažadas.

Lietuvos kūrėjui, programuotojui ar leidėjui svarbiausia atskirti keturis klausimus: ar kūrinys buvo nukopijuotas, ar kopija gauta teisėtai, ar konkrečiam naudojimui taikoma išimtis arba licencija ir ar AI produkto išvestis pažeidžia atskiras teises, pavyzdžiui, į balsą, atvaizdą ar prekės ženklą. Vien to, kad darbas pateko į AI ekosistemą, nepakanka automatiškai nuspręsti, kad įvyko vagystė – bet ir vien žodis „mokymas“ savaime nepadaro visų kopijavimo būdų teisėtų.

Esminė riba – ne vien rezultatas, bet ir jo kilmė

Visų šių istorijų bendras klausimas vis mažiau techninis: ar AI laboratorija gali patikimai paaiškinti, iš kur atsirado jos duomenys, kokiomis teisėmis jie buvo naudojami ir kas prisidėjo prie rezultato.

„Anthropic“ byla parodė, kad net toje pačioje treniravimo grandinėje vienos kopijos gali būti vertinamos kaip teisėtas sąžiningas naudojimas, o kitos – kaip pažeidimas. „Navier–Stokes“ konfliktas rodo kitą ribą: net jei galutinis matematinis rezultatas pasirodys teisingas, pasitikėjimui svarbu ir tai, kaip jis buvo pasiektas, kokia buvo žmonių įtaka ir ar nepriklausomai galima patikrinti pareiškimus apie duomenų kilmę.