Autorskoprávní aspekty trénování generativních modelů umělé inteligence: komparativní analýza přístupů USA, EU a Japonska a perspektivy de lege ferenda

Abstract

Copyright aspects of training generative artificial intelligence models: A comparative analysis of US, EU and Japanese legal approaches and de lege ferenda perspectives Abstract The rigorous thesis entitled "Copyright aspects of machine learning of generative artificial intelligence models: A comparative analysis of US, EU and Japanese legal approaches and de lege ferenda perspectives" addresses critical legal issues arising from the use of copyrighted and other protected content during the machine learning processes of generative artificial intelligence (GenAI) models. Initially, the thesis thoroughly presents fundamental technical principles underlying machine learning, including the collection and processing of training data, algorithmic procedures, and particularities of GenAI model architectures. This introduction aims to provide readers with essential technical context, without which a complete understanding of the subsequent legal analysis would be incomplete. At the same time, the thesis introduces copyright law doctrines relevant to the field of machine learning of GenAI models, with particular focus on reproduction rights, communication to the public, temporary reproduction, and the legal protection of databases. In doing so, the author reflects both on the evolution of Czech national legislation...

Autorskoprávní aspekty trénování generativních modelů umělé inteligence: komparativní analýza přístupů USA, EU a Japonska a perspektivy de lege ferenda Abstrakt Rigorózní práce s názvem "Autorskoprávní aspekty trénování generativních modelů umělé inteligence: komparativní analýza přístupů USA, EU a Japonska a perspektivy de lege ferenda" se zaměřuje na klíčové právní otázky, které vznikají při využívání autorských děl a dalšího obsahu během procesu strojového učení generativních modelů umělé inteligence (GenAI). V úvodní části práce autor nejprve podrobně představuje základní technické principy strojového učení, včetně sběru a zpracování tréninkových dat, algoritmických postupů a specifik architektury GenAI modelů. Cílem této části je přiblížit technické pozadí a poskytnout čtenáři nezbytný kontext, bez něhož nelze plně porozumět následné právní analýze. Současně práce představuje relevantní instituty práva duševního vlastnictví pro oblast strojového učení GenAI modelů, přičemž se zaměřuje zejména na instituty rozmnožování děl, sdělování veřejnosti, dočasného rozmnožení a právní ochrany databází. Autor přitom reflektuje jak vývoj české právní úpravy, tak i vliv mezinárodních dohod a právních norem EU, čímž zdůrazňuje potřebu harmonizace a mezinárodní koordinace v oblasti rychle se vyvíjejících technologií....