Die Menschen gegen die KI: Wem gehören Ideen im Zeitalter der generativen künstlichen Intelligenz?
Wichtige Erkenntnisse:
Der Aufstieg beeindruckender generativer KI-Modelle wie Sora von OpenAI wirft Fragen darüber auf, wie das Recht des geistigen Eigentums angepasst werden muss. Zu den wichtigsten Bereichen, in denen es zu Umbrüchen kommen wird, gehört die Feststellung der Eigentumsrechte an geistigem Eigentum, das von KI-Systemen geschaffen wurde, da die aktuellen Gesetze nur menschliche „Autoren” und „Erfinder” anerkennen. Sora und ähnliche KI-Modelle liefern zwar hochwertige Ergebnisse, sind jedoch in ihrem tatsächlichen Verständnis noch eingeschränkt und möglicherweise nur hochentwickelte Imitationen.
Aber wie wird sich die KI tatsächlich transformativ auswirken, und welche Folgen könnte dies für das Recht des geistigen Eigentums haben?
Sehen Sie sich unser Video an: Sora und KI: Wem gehören KI-Kreationen wirklich?
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Das disruptive Potenzial generativer KI im Recht des geistigen Eigentums
Die Grenzen generativer KI und ihr wahres disruptives Potenzial
Anpassung der Gesetze zum Schutz geistigen Eigentums an das Zeitalter der KI-getriebenen Innovation
Das disruptive Potenzial generativer KI im Recht des geistigen Eigentums
Die Software „Sora“ von OpenAI, ein generatives KI-Modell zur Umwandlung von Text in Video, sorgte kürzlich für Schlagzeilen, als sie eine Reihe von ein Absatz langen Eingabeaufforderungen und einige hochwertige Filmaufnahmen zeigte, die auf der Grundlage dieser Eingabeaufforderungen generiert wurden. Das ist zu Recht beeindruckend, aber es ist noch zu früh, um zu erkennen, wie das Urheberrecht durch generative KI verändert werden wird.
Der erste Bereich, in dem es zu Störungen kommen könnte, ist die Frage, wer (wenn überhaupt) die Rechte an einem von KI geschaffenen Werk oder einer Erfindung besitzt. Die US-Verfassung behält Urheberrechte und Patente „Autoren und Erfindern“ vor, was bislang so ausgelegt wurde, dass dies nur auf Menschen beschränkt ist. Ähnliche Bestimmungen finden sich beispielsweise im Europäischen Patentübereinkommen. Noch vor kurzem, im Fall des „Affen-Selfies“ (der 2018 endgültig geklärt wurde), bei dem ein Fotograf eine Kamera für einen Affen zum Spielen liegen ließ und dann Interessenverbände versuchten, das Urheberrecht an dem Foto im Namen des Affen geltend zu machen (der Fotograf versuchte ebenfalls erfolglos, das Urheberrecht geltend zu machen), war die Beschränkung der Urheberschaft und Erfinderschaft auf Menschen in der Rechtswelt nicht besonders umstritten. Es gab einfach keinen Grund, die grundlegende Logik des Schutzes geistigen Eigentums zu ändern: Als Gegenleistung für die harte Arbeit, die mit der Schaffung der Erfindung oder des Werks verbunden ist, und um einen Anreiz für diese harte Arbeit zu schaffen, erhält der Schöpfer ein begrenztes Monopol auf die Vermarktung seines Werks.
Mit generativer KI wie Sora ist es nun jedoch möglich, die harte Arbeit einer Person (oder besser gesagt mehrerer Personen) bei der Erstellung des Modells, das die Erfindung oder das Werk hervorgebracht hat, zu belohnen. Beispielsweise benötigte GPT-3 45 Terabyte an Trainingsdaten, was mehrere Millionen Dollar und unzählige Arbeitsstunden und Fachkenntnisse kostete. Dies ist eine erhebliche Investition, die, wenn sie einen ausreichenden Nutzen für die Gesellschaft schafft, durch eine Änderung des Urheberrechts belohnt werden sollte, um Anreize dafür zu schaffen.
Dies ist kein klarer Fall. Sora und andere generative KI sind teure Werkzeuge, die nur begrenzte Ergebnisse liefern. Die Erstellung und der Betrieb einer generativen KI wie Sora ist keine triviale Angelegenheit, da Millionen von Dollar und Arbeitsstunden für das Sammeln, Kuratieren und anschließende Überwachen der Interaktion der KI mit ihren Trainingsdaten aufgewendet werden müssen. KI-gestützte Kreationen sind und bleiben das Privileg großer Unternehmen, die sich diese Kosten leisten können, oder von Diensten wie Patsnap, die ihren Abonnenten speziell KI-Funktionen anbieten. Der klassische Erfinder in seiner Garage oder der unabhängige Filmemacher werden keinen Zugang zu KI haben. Ein moderner George Lucas könnte keine KI verwenden, um Star Wars zu drehen. Außerdem gilt nach wie vor „Garbage in, garbage out“, und die Qualität des Trainings und der Interaktion der KI kann (wie kürzlich von Google gezeigt) selbst bei besten Absichten variieren.
Die Grenzen generativer KI und ihr wahres disruptives Potenzial
Meine eigenen Experimente mit der Generierung von Eingabeaufforderungen zeigen, dass die KI immer etwas zurückgibt, das nicht ganz dem entspricht, was ich mir beim Verfassen der Eingabeaufforderung vorgestellt hatte. Die Technologie steckt noch in den Kinderschuhen und könnte so enden wie die Vorhersagen aus den 1950er Jahren über atomgetriebene Autos und häufige kommerzielle Raumflüge, um nur ein Beispiel zu nennen, bis zum Jahr 2001. Es ist nicht sicher, dass die KI das Qualitätsniveau erreichen wird, das ihre Befürworter suggerieren.
Noch wichtiger ist, dass selbst KI, die ihr Fachgebiet „verstehen“, dies in Wirklichkeit gar nicht tun.
So wie Computer repetitive Aufgaben schnell ausführen, um komplexe Ergebnisse zu erzielen, führt KI iterative Mustervergleiche und Sortierungen durch, um – zugegebenermaßen komplexe – Assoziationen zu ermitteln. Im Sinne des klassischen Syllogismus versteht KI nicht, dass Sokrates sterblich ist, weil Sterblichkeit ein inhärentes Merkmal des Menschen ist, sondern hat lediglich festgestellt, dass es eine Assoziation zwischen Daten mit der Bezeichnung „Mensch” und Daten mit der Bezeichnung „sterblich” gibt. Auf diese Weise leiden KI häufig unter „Halluzinationen”, in denen sie Dinge präsentieren, die einfach nicht wahr sind. Daten, die als „Katze” gekennzeichnet sind, werden auch mit „sterblich” in Verbindung gebracht, selbst wenn es sich um CAT-Kabel, Navy-Katapulte oder andere, nicht mit Katzen zusammenhängende Verwendungen des Wortes handelt.
Darüber hinaus gibt es manchmal keine Assoziation, die reproduziert werden kann, sodass ein normaler Durchlauf einer bildgenerierenden KI wie Stable Diffusion viele Bilder erzeugt, die nach menschlicher Überprüfung nicht beibehalten werden – Figuren haben deformierte Gesichter oder anatomische Unmöglichkeiten, die von der KI erzeugt wurden. In der Welt der Rechtsstreitigkeiten wurden mehrere Anwälte sanktioniert, nachdem sie von ChatGPT entworfene Schriftsätze eingereicht hatten, in denen Fälle zitiert wurden, die es einfach nicht gibt.
Im Fall von Sora sind zwar einige Kommentatoren beeindruckt davon, dass die KI die Sprache des Films „versteht“, doch dies ist nicht wirklich der Fall. KIs wie Sora sind untrennbar mit ihren Trainingsdaten verbunden und reproduzieren mehr oder weniger eine „bestmögliche“ Imitation der in diesen Daten erkannten Assoziationen. Angenommen, Open AI hat Sora anhand von kompetent gedrehten und inszenierten Videos trainiert (und nicht anhand des gesamten Korpus von YouTube oder TikTok), wäre es überraschend, wenn es keine kompetente Kameraführung zeigen würde. Sollte das Urheberrecht seine zugrunde liegenden Annahmen umkehren, um bloße Imitationen zu fördern? Es ist zwar verlockend, sich vorzustellen, dass KI sich auf der Grundlage ihres „Verständnisses“ der Welt weiterentwickeln wird, aber es wäre ein Fehler, KI Fähigkeiten zuzuschreiben, die sie aufgrund ihrer Konzeption einfach nicht hat.
Der zweite und nachhaltigste Bereich der Disruption wird sich ergeben, wenn Erfinder und Praktiker KI nutzen, um ihre eigenen Prozesse zu verbessern. Hier wird die wahre Disruption stattfinden, und sie wird organisch von den Praktikern ausgehen, wenn neue Anwendungsfälle für Mustererkennung und Assoziationen gefunden werden. In den 1940er Jahren war ein „Computer” eine Person, oft eine Frau mit ausgeprägten mathematischen Fähigkeiten, aber wenigen beruflichen Perspektiven, diese zu nutzen. Am Ende des Zweiten Weltkriegs wurden primitive elektronische Computer beispielsweise zur Entschlüsselung deutscher Enigma-Nachrichten eingesetzt. Im Jahr 1976 war der Supercomputer Cray-1 etwa so groß wie ein Schrank und verfügte über einen 80-MHz-Prozessor und etwas mehr als 8 MB RAM (vereinfacht zum Zwecke des Vergleichs). Im Jahr 2024 tragen die meisten Menschen ein Gerät mit mehreren Gigahertz-Prozessoren und RAM in ihrer Tasche mit sich herum, was einer 1000-fachen Verbesserung entspricht. Ein Nutzer, der sich einen Cray ansieht, könnte aufgrund der Miniaturisierung und des Moore'schen Gesetzes einige Anwendungsfälle moderner Smartphones erahnen, aber er könnte sich einfach nicht alle Schnittstellen zwischen Kameras, Videos, Sensoren usw. vorstellen, die inzwischen Realität geworden sind.
Anpassung der Gesetze zum Schutz geistigen Eigentums an das Zeitalter der KI-getriebenen Innovation
Einige Dinge sind jedoch klar: Die Fähigkeit der KI, zu sortieren und zu klassifizieren und dann auf der Grundlage dieser Klassifizierungen zu extrapolieren, um neues Material zu generieren, wird neuen Erfindern und Patentanmeldern die Möglichkeit geben, Hunderte oder sogar Tausende von Alternativen zu durchlaufen, um Neuheiten zu finden oder Erfindungen zu entwickeln, die sich von denen der Konkurrenz unterscheiden. Die Ergänzung bestehender Anwendungsfälle (z. B. Fahrzeugsensoren) durch KI wird ebenfalls zu neuen Erfindungen führen. Es ist durchaus möglich, dass das Patentrecht angesichts der Integration von KI in die Wirtschaft die Alice-Entscheidung überdenken muss.
„Disruption“ wird das Wort des Tages sein. Es wird faszinierend sein, zu beobachten, wie sich die Auswirkungen dieser Disruption auf verschiedene Branchen auswirken und wo genau sie stattfinden wird.
Abschließende Bemerkungen:
Der Weg dorthin mag nicht ganz einfach sein, aber die Reise verspricht spannend zu werden, da die vollständigen Auswirkungen der KI-Disruption auf die IP-Landschaft noch nicht absehbar sind. Während sich Akteure aus allen Bereichen mit diesen neuen Herausforderungen auseinandersetzen, werden die Rechts- und Wirtschaftskreise eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von Innovation und Kreativität spielen.
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Über den Autor
Christopher Klimovski ist ein dynamischer Fachmann, der seinen vielfältigen Bildungshintergrund, darunter einen Bachelor-Abschluss in Medizinwissenschaften und einen Doktor der Rechtswissenschaften mit Spezialisierung auf geistiges Eigentumsrecht, nutzt, um sich mit den Bereichen Futurismus und technologischer Disruption auseinanderzusetzen. Mit seiner Leidenschaft für die Erforschung der Schnittstellen zwischen Wissenschaft, Recht und Technologie erstellt er aufschlussreiche Analysen, die die Auswirkungen bahnbrechender Fortschritte auf die Gesellschaft, die Industrie und darüber hinaus beleuchten. Christophers Arbeit zeichnet sich durch ihre Tiefe, Klarheit und Weitsicht aus, da er sich durch komplexe ethische und rechtliche Landschaften bewegt, um den Lesern einen Einblick in die Möglichkeiten und Herausforderungen einer sich ständig weiterentwickelnden Zukunft zu geben.
