სარა გლეიზერის, ლეტიცია ჯოლისა და კატია პინკიერის, სტუდენტების მიერ, რომლებიც სწავლობენ გამოყენებითი უცხო ენების მაგისტრი გრენობლ-ალპის უნივერსიტეტში.

I - ხელოვნური ინტელექტის აღზევება თარგმანში 

ხელოვნური ინტელექტის ევოლუცია და მისი ინტეგრაცია თარგმანში

რადგან ხელოვნურმა ინტელექტმა ბოლო რამდენიმე ათწლეულის განმავლობაში მნიშვნელოვანი პროგრესი განიცადა, მან გავლენა მოახდინა რამდენიმე სექტორზე, მათ შორის ენობრივ თარგმანზე. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება თარგმანში 1950-იან წლებში, წესებზე დაფუძნებული მანქანური თარგმანის (RBMT) შექმნით დაიწყო (Vinson, 2025). ტექსტის ერთი ენიდან მეორეზე თარგმნისთვის ის წინასწარ განსაზღვრულ ენობრივ წესებს ეყრდნობოდა. თუმცა, წესები ხელით უნდა შეყვანილიყო, რასაც დიდი დრო დასჭირდა და თარგმანები არც თუ ისე ზუსტი იყო.

შემდეგ, 1980-იან წლებში გაჩნდა სტატისტიკური მანქანური თარგმანი (SMT). მან კომპიუტერებს საშუალება მისცა, სტატისტიკის გამოყენებით გაეანალიზებინათ დიდი ორენოვანი კორპუსები სიტყვებისა და ფრაზების შესატყვისად. თუმცა, რთული იყო ზუსტი თარგმნა ენებს შორის, რომლებსაც ჰქონდათ მნიშვნელოვანი გრამატიკული განსხვავებები, მაგალითად, ინგლისური და იაპონური.

2010-იან წლებში ნეირონული მანქანური თარგმანის (NMT) სფეროში მნიშვნელოვანი ცვლილებები მოხდა. SMT-ის მსგავსად, კომპიუტერი დიდი ორენოვანი კორპუსების გამოყენებით იწვრთნებოდა, მაგრამ ღრმა სწავლების ალგორითმებისა და ნეირონული ქსელების წყალობით, თარგმანები უფრო ზუსტი იყო, ვიდრე ოდესმე („ხელოვნური ინტელექტის თარგმანის ისტორია“, 2022). ამ სიზუსტემ NMT დიდად პოპულარული გახადა, რამაც თარგმანის ინდუსტრიაში მნიშვნელოვანი ცვლილება გამოიწვია.

2020-იანი წლების დასაწყისიდან გაჩნდა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელები. ევროკავშირის ხელოვნური ინტელექტის შესახებ კანონი (2023, მუხლი 28b(4)) გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს განსაზღვრავს, როგორც „ხელოვნური ინტელექტის სისტემებში გამოყენებულ საბაზისო მოდელებს, რომლებიც სპეციალურად განკუთვნილია სხვადასხვა დონის ავტონომიური კონტენტის, როგორიცაა რთული ტექსტი, სურათები, აუდიო ან ვიდეო, გენერირებისთვის“. ის განსხვავდება ტრადიციული ხელოვნური ინტელექტისგან, რომელიც ფოკუსირებულია კონკრეტულ ამოცანებზე, როგორიცაა კლასიფიკაცია, პროგნოზირება ან განსაზღვრული პრობლემების გადაჭრა. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი მიზნად ისახავს ახალი მონაცემების შექმნას, რომლებიც ადამიანის მიერ შექმნილ კონტენტს წააგავს. გენერაციულმა მოდელებმა, როგორიცაა OpenAI-ის ChatGPT, აჩვენეს ენის გაგებისა და თარგმნის უნარი და შეუძლიათ კონტექსტუალურად ზუსტი თარგმანების შექმნა, თუმცა ისინი თავისთავად არ წარმოადგენენ თარგმანის პროგრამულ უზრუნველყოფას.

თარგმანის ინსტრუმენტები და მათი დამოკიდებულება ხელოვნურ ინტელექტზე

თარგმანის ინდუსტრიაში ხელოვნური ინტელექტით აღჭურვილი ინსტრუმენტების ზრდა შეინიშნება, რაც თარგმანის ეფექტურობისა და ხელმისაწვდომობის გაზრდას უწყობს ხელს.

თარგმანის ინსტრუმენტები, როგორიცაა DeepL ან Google Translate, იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს თარგმანების გასაუმჯობესებლად. მიუხედავად იმისა, რომ ამ ინსტრუმენტებს გარკვეული უპირატესობები აქვთ, მათ მაინც აქვთ შეზღუდვები. მაგალითად, კონტექსტის არასწორი ინტერპრეტაცია, კულტურული ნიუანსების არასწორად გაგება და იდიომატური გამოთქმების არაზუსტი თარგმანი ხელოვნური ინტელექტის თარგმანში განმეორებადი პრობლემებია. გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებულ თარგმანებს შეიძლება გაუჭირდეთ მაღალ სპეციალიზებულ ან მგრძნობიარე შინაარსთან მუშაობა, სადაც ადამიანური ექსპერტიზა აუცილებელია.

მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა ღრმად შეცვალა თარგმანის ინდუსტრია, მას ჯერ კიდევ არ შეუძლია ადამიანი მთარგმნელების სრულად ჩანაცვლება. მიუხედავად იმისა, რომ ის წარმატებით ახერხებს დიდი მოცულობის ტექსტის სწრაფად დამუშავებას, ადამიანი მთარგმნელები უზრუნველყოფენ ისეთ კრიტიკულ ელემენტებს, როგორიცაა კულტურული მგრძნობელობა, შემოქმედებითი ადაპტაცია და ღრმა კონტექსტუალური გაგება.

II - მონაცემთა მოპოვება და ეთიკური საკითხები

როგორც ყველა ციფრული სისტემის შემთხვევაში, ხელოვნური ინტელექტი ან თარგმანის მოდელები „განათლებას“ საჭიროებს. ამ კონტექსტში ჩვენ ვსაუბრობთ სისტემის „გაწვრთნაზე“, რაც მოითხოვს გამოსაყენებლად მზა მონაცემების შეგროვებას, სადაც ისინი ხელმისაწვდომია. თუმცა, ჩვენს დიგიტალიზებული ეპოქაში, სადაც ყველაფერი უფრო ეფექტური და სწრაფი უნდა იყოს, ამ სისტემების მუშაობის წესთან დაკავშირებული კანონები, როგორც წესი, უკან რჩება. ხელოვნური ინტელექტის პროგრამისტები და პროვაიდერები შემდეგ ვარაუდობენ, რომ მათ აქვთ კარტ-ბლანში, რათა იმოქმედონ ისე, როგორც სურთ. გადაწყვეტილებების მიღებამდე. ბოლო დროს, უფრო მნიშვნელოვანმა ორგანიზაციებმა სცადეს ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ფუნქციონირებით გამოწვეული ეთიკური საკითხების შესახებ ცნობიერების ამაღლება.

ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგში დიდი მონაცემთა ნაკრებების საჭიროება

როდესაც საქმე ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს ეხება, სათანადო ფუნქციონირებისთვის საჭიროა მონაცემთა დიდი ნაკრები. მოდით, განვიხილოთ მოცემული ახსნა. ვოკ.აი ვებსაიტი (Mohammed et al., 2024), რომელიც სხვადასხვა კომპანიისთვის ხელოვნური ინტელექტის თარგმანის მოდელებს სთავაზობს. მათი თქმით, მათი თარგმანის მოდელი შემდეგი ხუთი ნაბიჯით ივარჯიშება. პირველი ნაბიჯი არის ენობრივი მონაცემების შეგროვება ვებსაიტებიდან, ტერმინოლოგიებიდან, ენობრივი მონაცემთა ბაზებიდან, დოკუმენტებიდან და ა.შ. ეს სისტემას ეხმარება ენობრივი წესების, ტერმინოლოგიებიდან განსაზღვრული ტერმინების, ხმის ტონის ან წერის სტილის ინტეგრირებაში. მეორე ნაბიჯი გულისხმობს შეგროვებული მონაცემებიდან ენობრივი წყვილების ამოღებას წინადადებების წყვილების მოსაძებნად, რაც სისტემას დაეხმარება კონტექსტის უკეთ გაგებაში და თარგმანის შედეგის გაუმჯობესებაში. მესამე ნაბიჯი არის დამუშავება, ანუ ენობრივი მონაცემების ვალიდაცია, გაწმენდა და გაერთიანება ტრენინგისთვის. ეს აუცილებელია, რადგან ზოგიერთი შეგროვებული ტექსტის თარგმანები სხვაგანაც გვხვდება და საჭიროა მათი ერთმანეთთან დაწყვილება. მეოთხე ნაბიჯი არის თავად ხელოვნური ინტელექტის ტრენინგი, როდესაც შეგროვებული მონაცემები გაერთიანებულია ტრენინგის კორპუსში და ტრენინგი გრძელდება მანამ, სანამ ხელოვნური ინტელექტის შედეგი საკმარისად კარგი არ გახდება შეფასებისთვის. მეხუთე და ბოლო ნაბიჯი არის მომხმარებლების, რომლებიც თარგმანის მენეჯერები არიან, შეფასება.

ამ ყველაფრის შემდეგ, ხელოვნური ინტელექტის მოდელი აგრძელებს სწავლას, რის გამოც იგი სხვადასხვა სფეროში სასარგებლოდ ითვლება. ამისათვის კრიტიკულად მნიშვნელოვანია კორექტირება, რათა სისტემას გარკვეული უკუკავშირი მიეცეს და რითაც გაუმჯობესდება. რა თქმა უნდა, კარგი ხელოვნური ინტელექტის თარგმანის მოდელის მიღებას დრო და ფული სჭირდება და ყველა ხელოვნური ინტელექტის პროვაიდერი ცდილობს მიაღწიოს „ადამიანური ხარისხის დონეს“.

თუმცა, მონაცემთა ეს კოლექცია დიდად არის დამოკიდებული სისტემის საბოლოო მომხმარებელზე და ენობრივ წყვილზე. თარგმანში ტონი, ტერმინოლოგია და ფრაზეოლოგია მნიშვნელოვნად განსხვავდება ერთი სფეროდან მეორეში. ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში, ხელოვნური ინტელექტის თარგმანის სისტემები სულ უფრო ხშირად გამოიყენება იურიდიული თარგმანისთვის, ძირითადად ხარჯების შესამცირებლად და ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად. სწორედ ამ დროს ხდება ტრენინგის ფაზა გადამწყვეტი: თარგმანის სისტემის ტრენინგისთვის საჭიროა იურიდიული ტექსტები, მაგრამ მათი პოვნა ან გამოყენება ასე მარტივად არ ხდება. უფრო მეტიც, სამართლებრივი სისტემები განსხვავდება ქვეყნიდან ქვეყანაში, რაც კიდევ ერთი პარამეტრია, რომელიც ტრენინგის ფაზაში უნდა განხორციელდეს. როგორც 2024 წლის მარტში გამოქვეყნებულ კვლევაშია ნათქვამი (Moneus & Sahari, 2024), ასევე არსებობს ენებს შორის განსხვავების საკითხი: ჩინური აბსტრაქტული და მეტაფორულია, ხოლო ინგლისური - წრფივი და ლოგიკური. ეს ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს ჯერ კიდევ სჭირდებათ გარკვეული გაუმჯობესება და მას შეიძლება დაეხმაროს ორენოვანი მონაცემების ხელმისაწვდომობა დამატებითი და იშვიათი ენებისთვის.

მონაცემთა მოძიების ეთიკური შედეგები

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, როგორიცაა ChatGPT, დაფუძნებულია წიგნებიდან, სტატიებიდან, ვებსაიტებიდან, სოციალური მედიის პოსტებიდან და ა.შ. აღებულ მონაცემთა ფართო სპექტრზე. როგორც ადრე ვთქვით, ისინი საჭიროებენ ტრენინგის ფაზას, რომლის დროსაც „ტექსტური მონაცემების უზარმაზარი კორპუსი გამოიყენება მეტყველების დამუშავების ალგორითმების ინსტრუქციისთვის“ (ლუკი, 2024, გვ. 617). ეს იწვევს ინტელექტუალურ საკუთრებასთან დაკავშირებულ მრავალფეროვან საკითხებს, რადგან გამოყენებული წყაროები შეიძლება შეიცავდეს საავტორო უფლებებით დაცულ ნამუშევრებს, ასევე იურიდიულ მოსაზრებებს. ამ კონტექსტში, „ChatGPT-ის შემუშავებასა და ტრენინგზე პასუხისმგებელი პროგრამისტები არიან პასუხისმგებელნი იმის უზრუნველყოფაზე, რომ ტრენინგის მონაცემები თავისუფალი იყოს საავტორო უფლებების ნებისმიერი დარღვევისგან“ (ლუკი, 2024, გვ. 617). სწორედ ამიტომ, უახლესი რეკომენდაციები მოითხოვს მეტ გამჭვირვალობას გამოყენებული წყაროების ან ამ სისტემების მუშაობის წესის შესახებ.  

პროგრამისტის თვალსაზრისით, მისაღებია თავისუფლად ხელმისაწვდომი საავტორო უფლებებით დაცული მონაცემების გამოყენება, რადგან სისტემა იყენებს ინფორმაციას, როგორც შთაგონების წყაროს ახალი მასალისა და გამომგონებლური შედეგების წარმოსადგენად. ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები ძირითადად ეყრდნობიან მონაცემების უზარმაზარ რაოდენობას, რაც აუცილებელია მისი სისტემის მუშაობის გასაუმჯობესებლად, სწორედ ამიტომ პირველი ნაბიჯი იქნება მონაცემთა მიმწოდებლებსა და ხელოვნური ინტელექტის პროგრამისტებს შორის მონაცემთა გაზიარების შესახებ აშკარა შეთანხმებების დადება. ეს საშუალებას მისცემს საავტორო უფლებებით დაცული მონაცემების ლეგალურად გამოყენებას ტრენინგის მიზნით.

მთავარი პრობლემა იმაში მდგომარეობს, რომ ხელოვნურ ინტელექტს არ შეუძლია ავთენტური იდეების გენერირება. პირიქით, ის ეყრდნობა იმ მონაცემებს, რომლებზეც გაწვრთნილია გადამუშავებული ტექსტების გენერირებისთვის. როდესაც ტექსტს ადამიანი წერს, გამოყენებული წყაროების მითითება მორალურ პასუხისმგებლობად ითვლება, ასევე პლაგიატის თავიდან აცილებისა და მათი ნამუშევრის სანდოობის უზრუნველყოფის საშუალებად. თუმცა, თუ მაგალითად ChatGPT-ს ავიღებთ, მიუხედავად იმისა, რომ მისი პასუხი სასწავლო მონაცემების დიდ კორპუსს ეფუძნება, ის ყოველთვის ზუსტი არ არის და შეიძლება „დაავიწყდეს“ წყაროების მითითება. მაშინაც კი, როდესაც მომხმარებელი მათ ითხოვს, ის ზოგჯერ არარსებულ ნაშრომებსაც კი იგონებს, რაც კიდევ უფრო ზრდის სანდოობის ნაკლებობას. სწორედ ამიტომ, არაინფორმირებულმა მომხმარებლებმა შეიძლება არ იცოდნენ, რომ სხვისი ნამუშევარი გამოიყენეს. უფრო მეტიც, ამ სასწავლო მონაცემების თავდაპირველმა შემქმნელებმა არ იციან, რომ მათი ნამუშევარი იპარება!

III - ინტელექტუალური საკუთრება და სამართლებრივი გამოწვევები

როდესაც ვსაუბრობთ შემოქმედის ნამუშევრის უნებართვო გამოყენებაზე, ჩვენ ვგულისხმობთ ინტელექტუალური საკუთრების უფლებების დარღვევას. ინტელექტუალური საკუთრების სამართლის ბირთვს წარმოადგენს საავტორო უფლებების კონცეფცია. ანგლო-საქსური სამართლებრივი ტრადიციიდან გამომდინარე, ეს კონცეფცია შემოქმედებს ანიჭებს ექსკლუზიურ უფლებებს ორიგინალურ ნამუშევარზე, რაც უზრუნველყოფს მათ კონტროლს რეპროდუცირებაზე, გავრცელებასა და ადაპტაციაზე. დღესდღეობით, ის შეესაბამება ევროპულ კონცეფციას... საავტორო უფლებები, საავტორო უფლების ეკვივალენტი, დამატებული „მორალური უფლებების“ განზომილებით. ეს უფლებები ხაზს უსვამს ავტორის პირად კავშირს მის ნაშრომთან, მათ შორის უფლებას, აღიარებულ იქნას შემოქმედად (ბლეზიუსი, 2008). ჩვენ ვნახავთ, თუ როგორ არის ეს რელევანტური თარგმანის კონტექსტში.

თარგმანების საკუთრება: ადამიანის მიერ შესრულებული თარგმანი

თარგმანის საკუთრება მნიშვნელოვან საკითხებს წარმოშობს. საინტერესოა იმის ცოდნა, თუ ვის ეკუთვნის თარგმანზე დამაგრებული საავტორო უფლებები, როგორც ფინანსური, ასევე აღიარების თვალსაზრისით. სინამდვილეში, საკუთრების საკითხი ორმაგია, განსაკუთრებით მაშინ, თუ ისეთი ინსტრუმენტი, როგორიცაა SDL Trados Studio,... გამოყენებული - ვის ეკუთვნის მთარგმნელსა და შემკვეთს შორის საბოლოო თარგმანის სამუშაო? შეიძლება თუ არა საკუთრების უფლებები მივაკუთვნოთ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებულ თარგმანებს? ვის ეკუთვნის მოთხოვნიდან გენერირებული კონტენტი?

თარგმანი არა მხოლოდ გამოხატვის საშუალებაა, არამედ ხელოვნების ფორმაცაა და, შესაბამისად, იგი დაცულია სხვადასხვა სამართლებრივი ჩარჩოებით, რომლებიც იცავს მისი შემქმნელების საავტორო უფლებებს. მაგალითად, ლიტერატურული და მხატვრული ნაწარმოებების დაცვის შესახებ ბერნის კონვენციის (nd, ნაწილი FI, .2) მე-3(2) მუხლის თანახმად, „ლიტერატურული ან მხატვრული ნაწარმოების თარგმანები, ადაპტაციები, მუსიკის არანჟირება და სხვა ცვლილებები დაცულია, როგორც ორიგინალური ნაწარმოებები, ორიგინალური ნაწარმოების საავტორო უფლებების შელახვის გარეშე“. 1994 წლის TRIPS შეთანხმების თანახმად, მე-10(2) მუხლი აცხადებს, რომ „მონაცემთა ან სხვა მასალის კომპილაციები, იქნება ეს მანქანით წაკითხვადი თუ სხვა ფორმით, რომლებიც მათი შინაარსის შერჩევის ან განლაგების გამო წარმოადგენს ინტელექტუალურ ქმნილებებს, დაცულია, როგორც ასეთი“.

როგორც ამ საერთაშორისო კონვენციებშია ნათქვამი, მთარგმნელის მიერ შესრულებული თარგმანი დაცულია ისევე, როგორც ნებისმიერი სხვა მხატვრული ნაწარმოები და, შესაბამისად, საავტორო უფლებების წყაროა. პირველ კითხვაზე პასუხი მარტივი უნდა იყოს. რადგან თარგმანი ორიგინალურ ნაწარმოებად ითვლება და დაცულია საავტორო უფლებებით, ეს საავტორო უფლებები მთარგმნელს ეკუთვნის.

თუმცა, პასუხი ასე მარტივი არ არის. პირველ რიგში, უნდა განვასხვავოთ ფრილანსერი მთარგმნელები და სააგენტოს მიერ დასაქმებული მთარგმნელები. სააგენტოს მიერ დასაქმებული მთარგმნელებისთვის „ბევრი ქვეყნის დასაქმების კანონმდებლობის თანახმად, დასაქმებულები ავტომატურად გადასცემენ ინტელექტუალური საკუთრების უფლებებს მათ მიერ შექმნილ ნაწარმოებებზე დამსაქმებლებს“ (სმიტი, 2009, გვ. 8). ამ სიტუაციაში ცხადია, რომ შექმნილი თარგმანი ეკუთვნის კომპანიას, რომელიც შემდეგ ყიდის მას დამკვეთ კლიენტზე. ეს ასევე ეხება თარგმანის მეხსიერებებს, მიუხედავად იმისა, მოწოდებულია თუ არა ისინი სააგენტოს მიერ თუ კლიენტის მიერ: „ხელფასიანი თანამშრომლების შემთხვევაში, რომლებიც ქმნიან ვადიან ბანკებს ან სავაჭრო ნიშნებს, ეს უფლებები ავტომატურად გადაეცემა იმ ორგანიზაციებს, რომლებშიც ისინი მუშაობენ“ (op.cit.).

ფრილანსერი მთარგმნელებისთვის ეს ყველაფერი კლიენტთან დადებული ხელშეკრულების საკითხია. მთარგმნელი ყოველთვის საავტორო უფლებების პირველი მფლობელია. თავისი ნამუშევრის კლიენტისთვის გაყიდვით, ის ამ საავტორო უფლებებს სხვას აჩუქებს. თუმცა, მაშინაც კი, როდესაც საავტორო უფლებები გადაეცემა, მთარგმნელი არ არის პასუხისმგებელი კლიენტის მიერ შეტანილ არაავტორიზებული ცვლილებებისთვის (ბლეზიუსი, 2008). ეს ასევე ეხება მთარგმნელის მიერ მოცემული ნაშრომისთვის შექმნილ თარგმანის მეხსიერებებსა და ტერმინთა ბანკებს, „თუ საავტორო უფლებები წინასწარ არ არის გადაცემული ხელშეკრულებით, თარგმანის მეხსიერებები ეკუთვნის მათ შემქმნელ მთარგმნელებს“ (სმიტი, 2009, გვ. 8).

მაგრამ რაც შეეხება ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებულ თარგმანს?

თარგმანების საკუთრება: AI Systems

როგორც ამ სტატიაში ადრე იყო აღნიშნული, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სისტემები მუშაობენ მონაცემთა დიდი ნაკრებების ტრენინგითა და მათ ალგორითმებში ინტეგრირებით. ეს მონაცემები ყოველთვის კანონიერად არ არის მოპოვებული და ალგორითმები, უმეტეს შემთხვევაში, არ ასახელებენ წყაროებს მოთხოვნაზე პასუხის გაცემისას. ისეთი სისტემები, როგორიცაა ChatGPT (ამერიკული) ან Mistral (ფრანგული), თითქმის ადამიანის მსგავსი თარგმანის უზრუნველყოფას ახერხებენ და, შესაბამისად, ქმნიან „ადამიანური თარგმანის დასასრულის“ შიშს. ხელოვნური ინტელექტი სწრაფად განვითარებადია. ტექნოლოგია, რომელიც თითქმის ყველა სფეროშია წარმოდგენილი და თარგმანის სამუშაოს განუყოფელი ნაწილი გახდა. ამასთან ერთად, ჩნდება ახალი სამართლებრივი კითხვები, რომლებიც გასათვალისწინებელია - ვის უნდა გადაეცეს ასეთი თარგმანის საკუთრება? ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტის მომხმარებელს, დეველოპერს თუ უბრალოდ თავად სისტემას? 

2022 წელს შეერთებულ შტატებში ვიზუალური მხატვრების მიერ შეტანილ იქნა კოლექტიური სარჩელი Stability AI-ის წინააღმდეგ, რომელშიც აცხადებდნენ, რომ კომპანიამ მათი საავტორო უფლებებით დაცული ნამუშევარი გამოიყენა მათი ხელოვნური ინტელექტის მოდელის წვრთნისთვის მათი თანხმობის გარეშე. სასამართლომ ნაწილობრივ დააკმაყოფილა და ნაწილობრივ უარყო მოპასუხეების შუამდგომლობები. სასამართლომ დააკმაყოფილა საავტორო უფლებების პირდაპირი დარღვევის სარჩელის განხილვა, იმის აღიარებით, რომ საკითხი, არღვევენ თუ არა ხელოვნური ინტელექტის მოდელები საავტორო უფლებებს, დაუზუსტებელია და დამოკიდებულია თითოეული საქმის სპეციფიკაზე (Madigan, 2024). 

ცოტა ხნის წინ, აშშ-ის მთავრობამ 29 წლის 2025 იანვარს ახალი გადაწყვეტილება მიიღო (Dreyfus Law Firm, 2025). იგი ხაზს უსვამს ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტის საავტორო უფლებებით დაცულ ნამუშევრად მიღებისთვის საჭირო მოთხოვნებს. ამ გადაწყვეტილების თანახმად, ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტი შეიძლება საავტორო უფლებებით იყოს დაცული შემდეგი პირობებით: შემოქმედებით პროცესში საკმარისი ადამიანის ჩართულობაა, ანუ მასალა არ გენერირდება მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტის მიერ და ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება, როგორც ადამიანის შემოქმედების განვითარების ინსტრუმენტი. ის ასევე განმარტავს სისტემისთვის მიცემული მითითებების მნიშვნელობას, რომლებიც საკმარისად კრეატიული უნდა იყოს. ამ იდეის თანახმად, თუ მხატვარი ცვლის, აწყობს ან ირჩევს ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტის ელემენტებს, ეს კონტენტი... შესაძლოა, ნაწილობრივი საავტორო უფლებების დაცვის უფლება ჰქონდეს.

გლობალური პერსპექტივიდან გამომდინარე, ყველა ქვეყანა ხელოვნურ ინტელექტთან და საავტორო უფლებების საკითხებს სხვადასხვა გზით წყვეტს. მაგალითად, ევროკავშირის ხელოვნური ინტელექტის შესახებ კანონი, რომელიც 6 წლის 2023 აგვისტოს გამოქვეყნდა, ახსენებს ხელოვნური ინტელექტის სისტემების ვალდებულებას, დაიცვან ინტელექტუალური საკუთრების უფლებები, რაც ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მიმწოდებლები ვალდებულნი არიან „საჯაროდ გააზიარონ თავიანთი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების ტრენინგში გამოყენებული ტექსტისა და მონაცემების დეტალური შეჯამება“ (ფიცპატრიკი, 2025).

ვინაიდან სამართლებრივი ჩარჩო ჯერ კიდევ ვითარდება ამ ახალი ტექნოლოგიების გათვალისწინებით, შესაძლოა ვერ შევძლოთ მკაფიო პასუხის გაცემა ხელოვნებაში ან თარგმანში ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებულ საავტორო უფლებებთან დაკავშირებით. თუმცა, ხელოვნური ინტელექტის შემქმნელებმა უნდა უზრუნველყონ, რომ ისინი იცავენ კანონს იმ მონაცემებთან დაკავშირებით, რომლებსაც ისინი თავიანთი სასწავლო მოდელებისთვის იღებენ. ეს გულისხმობს შესაბამისი ლიცენზიების მოპოვებას და იმ პირებისთვის კომპენსაციის გადახდას, რომლებიც ფლობენ იმ ინტელექტუალურ საკუთრებას, რომლის ინტეგრირებაც მათ სურთ თავიანთ სასწავლო მონაცემთა ნაკრებებში (Deloitte AI Institute, და ა.შ.).

დასკვნა 

ხელოვნური ინტელექტის სამყარო მუდმივად იცვლება. თავად ტექნოლოგია დღითიდღე იხვეწება და ჩვენი ცხოვრების სულ უფრო მეტ სფეროსა და ასპექტშია ინტეგრირებული. სამწუხაროდ, კანონები ასე სწრაფად ვერ განვითარდება - თუნდაც ციფრულ სამყაროში. ხელოვნურ ინტელექტს ნამდვილად აქვს კრეატიულობის ან სამუშაო ამოცანების დაჩქარების პოტენციალი, მაგრამ მისი განვითარების წესის გამო, ის რამდენიმე კანონს არღვევს. როგორც ვნახეთ, ინტელექტუალური საკუთრება დიდ როლს ასრულებს კრეატიულობის სფეროში, მაგრამ ხელოვნური ინტელექტის პროგრამისტებს, როგორც ჩანს, ეს დიდად არ ადარდებთ და უფრო მეტიც, ისინი არ არიან იძულებულნი დაიცვან კანონი, რადგან ხელოვნურ ინტელექტთან და საავტორო უფლებებთან დაკავშირებით რეგულაციები აშკარად არ არსებობს. ამ ტექნოლოგიას მხოლოდ იმით შეუძლია გამოიყენოს, რითაც იკვებება, რაც, ძირითადად, საავტორო უფლებებით დაცული ნამუშევრებია. 

უკვე შემოთავაზებულია რამდენიმე გადაწყვეტა და სულ უფრო მეტი კომპანია, ორგანიზაცია და ქვეყანა ცდილობს გამოკვეთოს ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული სამართლებრივი საკითხები სხვადასხვა სფეროში. პირველი პრეტენზია ეხება ხელოვნური ინტელექტის სისტემების მიერ ტრენინგისთვის ან პასუხების გენერირებისთვის გამოყენებული წყაროების მეტ გამჭვირვალობას და გამჭვირვალობას მისი ფუნქციონირების საერთო წესის თვალსაზრისით, რაც შეიძლება სასიკვდილო იყოს ხელოვნური ინტელექტის პროგრამისტებისთვის. ზოგიერთ ქვეყანას აქვს საკუთარი გადაწყვეტილებები და ევროკავშირი ბრძოლაში ლიდერობს გამჭვირვალობისთვის.

სულ ახლახან, 2025 წლის თებერვალში, პარიზში ხელოვნური ინტელექტის მოქმედების სამიტი გაიმართა. მისი მიზანი იყო „კოლექტიური სამეცნიერო საფუძვლების, გადაწყვეტილებებისა და სტანდარტების შექმნა უფრო მდგრადი ხელოვნური ინტელექტისთვის, რომელიც კოლექტიური პროგრესისა და საზოგადოებრივი ინტერესების დასაცავად იმუშავებს“ (საფრანგეთის დიპლომატია, 2025), რომელსაც 800-ზე მეტი მონაწილე დაესწრო. შედეგებმა აჩვენა შემდეგი: მზადყოფნა, შეიქმნას მდგრადი, უსაფრთხო, სანდო და გამჭვირვალე ხელოვნური ინტელექტი და გონივრულად იქნას გამოყენებული იქ, სადაც ის ყველაზე მეტად არის საჭირო, მაგალითად, ჯანდაცვაში და/ან განათლებაში. მიუხედავად იმისა, რომ საბოლოო შეთანხმებას 62 ქვეყანამ მოაწერა ხელი, აშშ-მ - მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის სფეროში ერთ-ერთი ლიდერია - ეს არ გააკეთა.
 

ბიბლიოგრაფია

ინტელექტუალური საკუთრების უფლებების ვაჭრობასთან დაკავშირებული ასპექტების შესახებ შეთანხმება (TRIPS შეთანხმება). (nd). WIPO-ს ლექსიკონები. ამოღებულია 16 წლის 2025 თებერვალს, ბმულიდან https://www.wipo.int/wipolex/en/treaties/details/231

ხელოვნური ინტელექტის მოქმედების სამიტი (10 წლის 11 და 2025 თებერვალი). (2025). საფრანგეთის დიპლომატია - ევროპისა და საგარეო საქმეთა სამინისტრო. https://www.diplomatie.gouv.fr/en/french-foreign-policy/digital-diplomacy/news/article/ai-action-summit-10-11-feb-2025

ხელოვნური ინტელექტის მოქმედების სამიტის კონფერენცია: ხელოვნური ინტელექტი, მეცნიერება და საზოგადოება. (2025, 6 თებერვალი). პარიზის პოლიტექნიკური ინსტიტუტი. https://www.ip-paris.fr/en/news/ai-action-summit-conference-ai-science-and-society-ip-paris

ხელოვნური ინტელექტი და საავტორო უფლებები: აშშ-ის საავტორო უფლებების ოფისის მეორე ანგარიშის გაგება საავტორო უფლებების დაცვის შესახებ. (2025, 10 თებერვალი). დრეიფუსი. https://www.dreyfus.fr/en/2025/02/10/ai-and-copyright-understanding-the-u-s-copyright-offices-second-report-on-copyrightability/

ხელოვნური ინტელექტი და ინტელექტუალური საკუთრება. (nd). WIPO Pearl. წაკითხვის თარიღი: 16 წლის 2025 თებერვალი, https://www.wipo.int/about-ip/en/frontier_technologies/ai_and_ip.html

ბერნის კონვენცია ლიტერატურული და მხატვრული ნაწარმოებების დაცვის შესახებ. (nd). WIPO Pearl. წაკითხვის თარიღი: 16 წლის 2025 თებერვალი, https://www.wipo.int/treaties/en/ip/berne/index.html

ბჰარატი, რ.კ. (2024). ხელოვნური ინტელექტი და ინტელექტუალური საკუთრება: სამართლებრივი ჩარჩოები და სამომავლო მიმართულებები. სამართლის, მართლმსაჯულებისა და იურისპრუდენციის საერთაშორისო ჟურნალი, 4(2), 207-215. https://doi.org/10.22271/2790-0673.2024.v4.i2c.141

Bird & Bird LLP, თარგმანის გენერალური დირექტორატი (ევროკომისია), დებიუშე, ჯ. და ტრუსელი, ჯ.-კ. (2014). თარგმანი და ინტელექტუალური საკუთრების უფლებები: საბოლოო ანგარიშიევროკავშირის პუბლიკაციების ოფისი. https://data.europa.eu/doi/10.2782/72107

ბლეზიუსი, კ. (და). საავტორო უფლებები და მთარგმნელი. ვის ეკუთვნის თქვენი თარგმანები? აღებულია 16 წლის 2025 თებერვალს, ბმულიდან https://cblesius.co.uk/articles/CopyrightAndTheTranslator-WhoOwnsYourTranslations.html

კრიმერი, ე. (2024, 16 აპრილი). კვლევის თანახმად, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი მთარგმნელების სამუშაოსთვის დიდ საფრთხეს წარმოადგენს. The Guardian. https://www.theguardian.com/books/2024/apr/16/survey-finds-generative-ai-proving-major-threat-to-the-work-of-translators

დევინი, ვ. (2025, 29 იანვარი). წარსულიდან მომავლისკენ: ხელოვნური ინტელექტის გავლენა თარგმანის ტექნოლოგიაზე - სტატიების ლოკალიზაციალოკალიზაცია. https://localizejs.com/articles/the-impact-of-ai-on-translation-technology

ფიცპატრიკი, დ. (2025, 3 თებერვალი). საავტორო უფლებების შესახებ ახალმა გადაწყვეტილებამ ხელოვნური ინტელექტის უნარები უდიდეს უპირატესობად აქციაფორბსი. https://www.forbes.com/sites/danfitzpatrick/2025/02/03/new-copyright-ruling-just-made-ai-skills-the-biggest-advantage/

გილი, ა., ჯულიანა, ნ. და დევიდი, ა.ს. (2023, 7 აპრილი). გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტს ინტელექტუალური საკუთრების პრობლემა აქვსჰარვარდის ბიზნეს მიმოხილვა. https://hbr.org/2023/04/generative-ai-has-an-intellectual-property-problem

გუადამუზი, ა. (2017, 1 ოქტომბერი). L'intelligence artificielle et le droit d'auteurჟურნალი OMPI. https://www.wipo.int/fr/web/wipo-magazine/article-details/?assetRef=40141&title=artificial-intelligence-and-copyright

ჰარტლი, ვ. (და). ხელოვნური ინტელექტის თარგმანი თუ მანქანური თარგმანი: რა განსხვავებაა? Language Wire. წაკითხვის თარიღი: 16 წლის 2025 თებერვალი, https://www.languagewire.com/en/blog/ai-translation-vs-machine-translation

როგორ გამოვიყენოთ ხელოვნური ინტელექტი იურიდიული თარგმანებისთვის: უპირატესობები, შეზღუდვები და საუკეთესო პრაქტიკა. (2024, 1 ივლისი). LegalTranslations.com. https://www.legaltranslations.com/fr/blog/how-to-use-ai-for-legal-translations

ინტელექტუალური საკუთრება ChatGPT-ში. (2023, 20 თებერვალი). ევროკომისია. https://intellectual-property-helpdesk.ec.europa.eu/news-events/news/intellectual-property-chatgpt-2023-02-20_en

ხელოვნური ინტელექტის თარგმანისა და პოპულარული პროგრამული უზრუნველყოფის ისტორიის შესავალი. (2022, 19 დეკემბერი). ჰუმანიტარული მეცნიერებების კომპანია, შპს https://www.science.co.jp/nmt/blog/32553/

კუპფერშმიდი, კ. (2024, 12 დეკემბერი). ხელოვნური ინტელექტის საავტორო უფლებების დარღვევის საქმეებზე სასამართლოს გადაწყვეტილებებიდან მიღებული მოსაზრებები. საავტორო უფლებების ალიანსი. https://copyrightalliance.org/ai-copyright-infringement-cases-insights/

ლაკრუზ მანტეკონი, ML (2023). ავტორობა და უფლებების საკუთრება მანქანური თარგმანის ეპოქაში. ჰ. მონიზისა და კ. პარა ესკარტინის რედაქციით. პასუხისმგებლიანი მანქანური თარგმანისკენ: ეთიკური და სამართლებრივი მოსაზრებები მანქანურ თარგმანში (გვ. 71–92). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14689-3_5

Leschen, S. (2024, 27 სექტემბერი). თარგმანი, ხელოვნება, რომელიც დაცვას იმსახურებსთარგმანისა და ზეპირი თარგმანის ინსტიტუტი. https://www.iti.org.uk/resource/translation-an-art-worth-protecting.html

ლუკი, ნ. (2024, სექტემბერი). ChatGPT: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სისტემებისთვის საავტორო უფლებების გამოწვევების შემთხვევის შესწავლა. კემბრიჯის უნივერსიტეტის პრესა. https://www.cambridge.org/core/journals/european-journal-of-risk-regulation/article/chatgpt-a-case-study-on-copyright-challenges-for-generative-artificial-intelligence-systems/CEDCE34DED599CC4EB201289BB161965

მედიგანი, კ. (2024, 29 აგვისტო). Order-ის მთავარი დასკვნები ანდერსენისა და სტაბილიზაციის ხელოვნური ინტელექტის საავტორო უფლებების საქმეში. საავტორო უფლებების ალიანსი. https://copyrightalliance.org/andersen-v-stability-ai-copyright-case/

მოჰამედი, ი.ა., ხანანი, ა., ბაშირი, მ., მოჰამედი, აჰმ., ადიელი, მაე და ელსადიგი, მაგისტრი (2024ა). ხელოვნური ინტელექტის გავლენა ენის თარგმანზე: მიმოხილვა. IEEE Access, 12, 25553-25579. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3366802

მონეუსი, ა.მ. და საჰარი, ი. (2024). ხელოვნური ინტელექტი და ადამიანის მიერ თარგმნილი: შედარებითი კვლევა, რომელიც დაფუძნებულია იურიდიულ ტექსტებზე. ჰელიონი, 10(6). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e28106

Ong, J., Lo Khai Yi, & Winn Wong, HW (2024, 3 სექტემბერი). ევროკავშირის ხელოვნური ინტელექტის აქტი: ზოგადი დანიშნულების ხელოვნური ინტელექტის მოდელების საავტორო უფლებების დაცვის აუცილებელი სახელმძღვანელოპალატები და პარტნიორები. https://chambers.com/articles/eu-ai-act-the-essential-guide-to-copyright-compliance-for-general-purpose-ai-models

სმიტი, რ. (2009, 19 ნოემბერი). საავტორო უფლებების საკითხები თარგმანის მეხსიერების საკუთრებაში. თარგმანისა და კომპიუტერის შრომები 31TC 2009, ლონდონი, დიდი ბრიტანეთი. https://aclanthology.org/2009.tc-1.13/

განცხადება ინკლუზიური და მდგრადი ხელოვნური ინტელექტის შესახებ ადამიანებისა და პლანეტისთვის. (2025, 11 თებერვალი). ელისე. https://www.elysee.fr/en/emmanuel-macron/2025/02/11/statement-on-inclusive-and-sustainable-artificial-intelligence-for-people-and-the-planet

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სამართლებრივი შედეგები. (nd). Deloitte AI Institute. წაკითხვის თარიღი: 16 წლის 2025 თებერვალი, https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/generative-ai-legal-issues.html

გაწვრთნილი თარგმანის მოდელები. (nd). Wonk.Ai. წაკითხვის თარიღი: 16 წლის 2025 თებერვალი, https://wonk.ai/en/training-of-translation-models/

გაუზიარე ეს სტატია: