Ai Licensing: 교육 자료 권리 및 상업 사용 계약

미국 저작권 사무소 생성됨 AI 정책 성명(March 16, 2023, 88 Fed. Reg. 16190)은 순수하게 인공지능 생성 작업이 인간적인 권한 부족으로 인해 저작권을 받지 못했으며 등록 응용 프로그램에 대한 AI 참여를 요구하는 평행한 지도와 함께 사용할 수 없습니다. 다녀간 등록 결정의 Zarya (2 월 2023)는 인간의 오존 텍스트 및 배열에 대한 보호 방지를 보존하면서 그래픽 소설 내 AI 생성 된 이미지에 저작권을 취소했습니다. 미국 저작권 사무실 보고서 2 부 (AI-Generated Works의저작권성, 1 월 2025) AI 보조 작품에 대한 충분한 인간 창조적 인 기여 테스트와 인간의 권위 요구 사항을 다시확인. Thaler v. Perlmutter, 130 F.4th 1093 (D.C. Cir. March 2025) affirmed 저작권 보호에 대한 인간 감사를 필요로하는 AI가 지명 될 수없는 저작권 사무실 위치. 제품 정보 인공 지능 법 AI-진행된 작업 저작권 분석, 저작권 사무실 등록 조정 및 AI-assisted Creative 프로젝트 전반에 걸쳐 병렬 저자 문서를 처리합니다.

저작권 소재의 AI 모델 교육은 17 U.S.C. 107 § 4 요소에서 공정 사용 방어 분석과 함께 저작권 재생산 (§ 106(1)) 및 파생 작품 (§106(2)) 질문을 제기합니다. 저자 Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202 (2D Cir. 2015)는 AI 교육 케이스와 더불어 책 스캐닝에 있는 저작권이 있는 자료의 변형 사용을 위한 기초 공정한 사용 기구를 시장에 대변하는 변조적 목적을 구별합니다. Andy Warhol Foundation v. Goldsmith (May 2023)는 단순한 새로운 표현보다 의미있는 목적을 필요로하는 변형적 인 사용을 축소하여 AI 교육 공정 사용 방어에 실질적인 불확실성을 창출합니다. Hachette Book Group, Inc. .. Internet Archive, 115 F.4th 163 (2d Cir. Sept. 2024)는 공정한 사용으로 디지털 대출을 거부하여 기술 중심의 저작권 변혁 방어를 통해 두 번째 회로 골격을 민주화했습니다. 제품 정보 인공 지능 및 관련 분야 AI 교육 공정 사용 분석, 포스트-Warhol 변환적 인 사용 위치 및 AI 침해 주장에 걸쳐 병렬 폐 소송 전략을 처리.

Foundation model licenses (OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini, Meta Llama)는 3개의 주요 권리 번들을 할당합니다. (1) 비율 제한 및 허용가능한 사용 정책 제한을 가진 이용권, (2) 산출 권한과 유사한 출력 불평인에 대한 고객 소유권 주제, (3) 고객의 입력 취급 및 훈련 데이터 사용을 포함하는 자료권을 덮습니다. 의약한 사용 정책은 일반적으로 유해한 콘텐츠 생성, 자동화된 의사결정을 위한 높은-흡입 상황, 대량 자동적인 내용 발생 및 모델 아키텍처 또는 무게를 역설계하는 역동적 인 역할을 합니다. 기업 계층 계약은 일반적으로 향상된 기밀성 (고객 데이터에 대한 교육 없음), 지역 정보 거주 약속, 전용 인프라 옵션 및 소비자 또는 개발자 층과 비교하여 높은 비율 제한을 포함합니다. 출력 indemnification 규정 (Microsoft Copilot 저작권 약속, OpenAI Copyright Shield, Anthropic Customer저작권 보호) 모델 산출에 따라 사용자의 저작권 주장을 위한 방어 및 손상 적용. 제품 정보 기술 라이센스 연습은 기초 모델 라이센스 검토, 허용 가능한 사용 정책 분석 및 AI 배포 프로그램에 걸쳐 병렬 기업 계층 협상을 처리합니다.

뉴욕 타임스 (주) v. 마이크로 소프트 Corp. & OpenAI, No. 1:23-cv-11195 (S.D.N.Y. .iled December 27, 2023) alleges OpenAI trained ChatGPT 및 GPT-4 권한없이 NYT 기사의 수백만에 표면 출력 동사 또는 실질적으로 기사와 유사한. 저자 Guild v. OpenAI, 통합 멀티 디제트 소송 (S.D.N.Y. 2024-ongoing)은 George R.R. Martin, John Grisham, Jonathan Franzen 및 OpenAI 교육 데이터 관행에 대한 다른 저자를 결합합니다. Andersen v. 안정성 AI Ltd., No. 3:23-cv-00201 (N.D. Cal. 2023) 모든 대상의 극장 저작권 이미지 공개 재생산 및 파생 작품 권리에 대한 안정적인 확산 훈련을 허용하고 직접 침해와 DMCA가 진행하는 것을 주장합니다. Doe v. GitHub, Inc., No. 22-cv-06823 (N.D. Cal. 2022) 공개 소스 코드에 대한 Alleges Copilot 훈련 violated DMCA § 1202 본질 및 실질적인 회로 호소 권유와 라이센스 기여 요건. 제품 정보 기술 라이센스 및 IP 거래 AI의 상용화에 따른 교육 데이터 라이센스 감사, Pending AI 소송 영향 분석 및 병렬 고객 통합 전략을 처리합니다.

Apache 2.0 (permissive)는 상업적 사용, 수정, 배포 및 기여자로부터 명시된 특허 부여를 가진 특허 사용을 허용하고, attribution 통지와 미정 상태 선언을 필요로 합니다. MIT 및 BSD 라이센스 (permissive)는 최소의 attribution 요구 사항과 광범위한 상업적 사용을 허용하지만 명시 적 특허 보조금이 부족하여 다운스트림 사용자를위한 잠재적 인 특허 침수 위험을 창출합니다. GPL v2 및 V3 (copyleft)는 파생물이 외부적으로 동일한 라이센스 조건에서 출시 될 것을 요구하며, 소스 코드 가용성과 수정 문서 의무가 상업적 사용 제한을 생성하는. Llama 3 사용 정책 및 기타 AI 특정 라이센스에는 사용자 임계 값 제한 (예 : 700 백만 월간 활성 사용자에게 제한된 상업적 사용), 군사 용도 금지 및 다운 스트림 라이선스 준수 의무가 포함됩니다. 제품 정보 소프트웨어 라이센스 AI 개발 프로젝트 전반에 걸쳐 열린 소스 라이센스 감사, 복사 왼쪽 준수 분석 및 평행한 AI-specific license 협상을 처리합니다.

AI API 라이센스 계약에는 분당/시간, 토큰 처리량 제한, 동시 연결 캡 당 비율 한계 (요구 보증, 응답 시간 약속, 오류율 임계값) 및 허용 사용 정책 위반에 대한 종료 규정이 포함됩니다. SaaS Master Service Agreements 주소 구독 가격 계층, 자동 갱신 조건, 데이터 보안 의무 (SOC 2, ISO 27001 인증), 종료 지원 및 포스트 종료 자료 반환 / 삭제 요구 사항. GDPR 제28조 및 CCPA 서비스 제공업체의 데이터 처리 부가가치세는 AI 공급업체와 고객 간의 개인 정보 취급을 하위 프로세스 승인 요건과 감사 권리를 준수합니다. 공급 위험 관리는 모델 성능 공개, 교육 데이터 소스, 보안 인증, 비즈니스 연속성 계획 및 병렬 계약적 구제 권리를 평가해야합니다. 제품 정보 SaaS 계약 연습은 API 라이센스 약관 검토, SaaS 종료 협상 및 병렬 데이터 처리 애드엔 텀을 AI 공급 업체 구매에 걸쳐 초안.

EU AI 법 (제 2024/1689, 효과적인 8 월 1, 2024, 전체 응용 프로그램 8월 2, 2026) 4 위험 계층으로 AI 시스템을 분류 : (1) 불허한 위험을 방지하기 위해 (2) 높은 위험 (적용 의무) (3) 제한 위험 (지속적인 의무) 및 (4) 최소 위험 (진단 코드). 고위험 AI 시스템(employment, Education, Lawforce)은 적합성 평가, 기술 문서, 포스트 마켓 모니터링 및 실질적인 처벌으로 CE 마킹을 요구한다 (최대 € 35 만 또는 전세계 연간 매출액의 7%는 금지 AI를 위해). EU AI Act 제 53 조의 일반적 인 AI (GPAI) 모델 의무는 기술 문서, 교육 데이터 요약 공개, 유럽 저작권 준수 및 고 영향 모델에 대한 정책 구현을 요구합니다 (>10^25 FLOPs 훈련 계산). Extraterritorial application 도달 비 EU 시장에 AI 시스템을 배치하는 공급자, 유럽 연합 (EU)에서 출력이 EU에 사용되는 공급 업체 및 EU 근로자의 고위험 AI를 사용하여 고용주. 제품 정보 AI 클라우드 인프라 연습은 유럽 AI 법의 위험 분류, GPAI 규정 준수 문서 및 글로벌 AI 배포를 통한 병렬화 적법 응용 분석 처리.

Microsoft Copilot 저작권 약속은 제 3 자 저작권 주장에 직면 유료 코파이로 서비스 고객을위한 방어 및 손상을 제공합니다, 가드 레일과 허용 사용으로 고객의 준수를 위해 조절. OpenAI 저작권 보호막 (11월 2023)는 모델 출력을 기반으로 저작권 청구에 대한 방어 및 손상 범위를 가진 ChatGPT Enterprise와 OpenAI API 고객을위한 유사한 통합 기능을 제공합니다. Anthropic Customer Copyright Protection (announced 2024)은 Claude 출력을 기반으로 IP 청구에 대한 유사한 방어 및 손상 프레임 워크와 함께 AnthROpic API 및 Claude.ai Enterprise를 사용하여 고객을 커버합니다. Google Vertex AI는 출력 Indemnity, Adobe Firefly Indemanification 및 기타 공급 업체의 약속은 범위, 조건 및 주의적인 고객 측면 검토를 요구하는 예외로 실질적으로 변화와 경쟁적 인 풍경을 만듭니다. 관련 기사 클라우드 컴퓨팅 방어는 통합 정량 협상, 공급 업체의 약속 비교 및 다중 벤더 AI 배포에 걸쳐 병렬 고객 측면 적용 전략을 관리합니다.

순수 AI-진화 된 내용은 미국 저작권 사무소 안내 (March 2023, 1 월 2025) 및 Thaler v. Perlmutter (D.C. Cir. March 2025) 확인 인간의 저자 요구 사항입니다. AI-assisted는 충분한 인간 창조적 인 기여를 가진 일, 등록 신청에 있는 AI 참여의 필수 공개와 더불어 인간 사용한 성분을 덮는 저작권 보호를 자격이 할 수 있습니다. 영국을 포함한 미국 외곽은 특정 통계 프레임워크의 컴퓨터 생성 작업에 대한 제한 저작권 보호를 제공합니다.

Foundation model Provider (OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft)는 일반적으로 상업 라이센스 기간에 모델 출력의 고객 소유권을 부여하고 허용 가능한 사용 정책 준수 및 유사한 산출 불평성을 인정합니다. 그러나 AI 출력의 소유권은 순수하게 인공지능화 콘텐츠가 저작권이 부족한 이후로 저작권법에 따라 불확실히 남아 있습니다. 고객 "내가" 따라서 주로 공급 업체와 고객의 계약 권리를 해결합니다. 독립적 인 저작권이 출력보다는 교육 데이터 또는 유사한 사전 작업을 기반으로 잠재적 타사 권리가있는 경우.

공개 소송 (NYT v. OpenAI, Authors Guild v.OpenAI, Andersen v. Stability AI, Doe V. GitHub)는 허가없이 저작권 소재에 대한 교육을위한 AI 회사 책임을 주소, 공정 사용 방어 범위를 포함하여 주요 문제와 직접 대 보조 책임 및 통계 피해. Outcomes는 실질적으로 AI 훈련 자료 면허 시장 및 고객 indemnification 투입을 형성할 것입니다. 현재 공급 업체 인demnification (Microsoft Copilot, OpenAI 저작권 보호막, Anthropic)은 아래에서 교육 책임으로 고객 노출을 해결합니다.