Применение средств искусственного интеллекта для защиты авторских прав

Размещено на http://www.allbest.ru/

ПРИМЕНЕНИЕ СРЕДСТВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ЗАЩИТЫ АВТОРСКИХ ПРАВ

Савченко Е.Д., Закирьяева Л.А.

Аннотация

искусственный интеллекта интеллектуальный собственность

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в современной борьбе с нарушениями интеллектуальной собственности, анализируется, как алгоритмы ИИ способствуют обнаружению и пресечению пиратства, ускоряют процесс расследования нарушений и минимизируют человеческий фактор. Освещаются технологические аспекты автоматизации отправки уведомлений и запросов на удаление контента, а также преимущества масштабируемости ИИ для глобального мониторинга. Подчеркивается важность интеграции ИИ в правовые и корпоративные структуры для повышения эффективности защиты авторских прав в цифровую эпоху.

Ключевые слова: машинное обучение, искусственный интеллект, интеллектуальная собственность, авторское право.

Abstract

Savchenko E.D., Zakiryaeva L.A. APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS FOR COPYRIGHT PROTECTION

The article examines the role of artificial intelligence (AI) in the modern fight against intellectual property violations, analyzes how AI algorithms contribute to the detection and suppression of piracy, speed up the process of investigating violations and minimize the human factor. The technological aspects of automating the se nding of notifications and content removal requests are covered, as well as the benefits of AI scalability for global monitoring. Emphasizes the importance of integrating AI into legal and corporate structures to improve the effectiveness of copyright protection in the digital age.

Keywords: machine learning, artificial intelligence, intellectual property, copyright.

Основная часть

В современном мире, где информация легко распространяется через интернет, защита авторских прав становится все более актуальной проблемой. Для борьбы с незаконным использованием интеллектуальной собственности часто применяются различные методы, включая использование средств искусственного интеллекта (далее ИИ).

Согласно Федеральному закону от 24 апреля 2020 г. № 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных»:

Искусственный интеллект - это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений.

Использование алгоритмов ИИ для мониторинга и обнаружения нарушений авторских прав в онлайн пространстве играет важную роль в защите интеллектуальной собственности авторов [1, C. 16]. Эти алгоритмы работают на основе комплексных нейронных сетей и машинного обучения, что позволяет им эффективно сканировать большие объемы контента в поисках потенциальных нарушений.

Когда алгоритмы ИИ анализируют контент, они могут автоматически сравнивать его с оригинальными произведениями, используя различные техники паттерн-распознавания и сравнения текста. Этот процесс позволяет определить степень сходства между контентом, что помогает выявить случаи плагиата или незаконного копирования [2, С. 27].

Благодаря такому подходу правообладатель может гораздо проще и быстрее выявлять нарушения, и принимать соответствующие меры для защиты своих прав. Это позволяет сократить время на реагирование на нарушения, уменьшить финансовые потери от незаконного использования контента и оберегать интеллектуальную собственность авторов.

Одним из основных преимуществ использования ИИ для защиты авторских прав является его способность обрабатывать большие объемы данных за короткое время. Это делает процесс мониторинга более эффективным и позволяет авторам оперативно реагировать на нарушения.

Несколько ключевых аспектов, которые делают ИИ эффективным инструментом в этой области:

1. Обнаружение нарушений: ИИ может сканировать интернет на предмет копий защищённого контента, используя технологии распознавания образов и аудио,

2. Анализ и классификация: Алгоритмы могут классифицировать данные, определяя, является ли контент законным или пиратским,

3. Автоматизация процессов: ИИ может автоматически отправлять уведомления о нарушениях и управлять запросами на удаление контента,

4. Масштабируемость: Способность ИИ обрабатывать большие объёмы информации делает его идеальным для мониторинга на глобальном уровне,

5. Уменьшение человеческого фактора: Сокращение необходимости вручную проверять каждый случай уменьшает вероятность ошибок и предвзятости.

Автоматизация с помощью ИИ не только ускоряет обнаружение и пресечение нарушений, но и позволяет организациям более эффективно распределять ресурсы, сосредотачиваясь на более сложных задачах, требующих человеческого вмешательства. Это важный шаг в направлении усиления защиты интеллектуальной собственности в цифровую эпоху [3, C. 160].

Алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь авторам автоматизировать процесс лицензирования своих работ. Путем создания цифровых платформ и систем управления правами, искусственный интеллект может помочь контролировать распространение интеллектуальной собственности автора и обеспечить соблюдение условий лицензионных соглашений.

Интеграция ИИ в правовые и корпоративные структуры по защите авторского права имеет ключевое значение по нескольким причинам:

1. Ускорение процессов: ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как анализ больших объемов данных на предмет нарушений авторских прав, что значительно ускоряет процесс обнаружения и реагирования на такие нарушения,

2. Точность и снижение ошибок: Алгоритмы ИИ могут обрабатывать информацию с высокой точностью, что снижает вероятность человеческих ошибок и повышает надежность результатов,

3. Масштабируемость: ИИ способен обрабатывать задачи в глобальном масштабе, что особенно важно для крупных корпораций и организаций, работающих в различных юрисдикциях,

4. Снижение затрат: Автоматизация процессов с помощью ИИ может сократить необходимость в большом количестве персонала для выполнения монотонной работы, что ведет к снижению операционных расходов,

5. Прогнозирование и предотвращение нарушений: ИИ может анализировать тенденции и предсказывать потенциальные нарушения, позволяя предпринимать профилактические меры,

6. Поддержка принятия решений: ИИ может предоставлять рекомендации, основанные на данных, что помогает юристам и менеджерам принимать более обоснованные решения,

7. Адаптивность и обучение: системы ИИ способны обучаться и адаптироваться к новым условиям и изменениям в законодательстве, что делает их эффективными в динамичной правовой среде [4, C. 898].

Таким образом, применение средств искусственного интеллекта для защиты авторских прав имеет огромный потенциал в современном мире, где цифровые технологии продолжают развиваться. Это не только способствует защите интеллектуальной собственности авторов, но и способствует созданию справедливой и эффективной среды для инноваций и творчества.

Список литературы

1. Василевская Л.Ю. Цифровизация гражданского оборота: правовая характеристика «искусственного интеллекта» и «цифровых» субъектов (цивилистическое исследование): В 5 т. / Л.Ю. Василевская, Е.Б. Подузова, Ф.А. Тасалов, Отв. ред. Л.Ю. Василевская, Московский государственный юридический университет имени О.Е. Кутафина (МГЮА). Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Проспект», 2021. 288 с. ISBN 978-5-39235438-2;

2. Домовская Е.В. Институт служебных объектов патентного права. Автореферат дисс.... канд. юр. наук. М, 2021;

3. Горохов А.В., Мартынов В.А., Гаврин В.А. Искусственный интеллект // Скиф. Вопросы студенческой науки. 2022. № 4 (68). С. 159-162;

4. Макаров Д.А., Шибанова А.Д. Алгоритмы машинного обучения // Теория и практика современной науки. 2018. № 6 (36). С. 897-900

Размещено на Allbest.ru