Aspekty prawne eksploracji tekstów i danych w zakresie trenowania systemów sztucznej inteligencji

Celem niniejszej pracy jest ukazanie stanu obecnego rozwoju sztucznej inteligencji, aspektów prawnych związanych z tą technologią oraz wskazanie możliwości i zagrożeń wynikających z eksploracji tekstów i danych do trenowania systemów sztucznej inteligencji. Praca analizuje dotychczasowe osiągnięcia legislacyjne, przyszłe wyzwania dla legislatorów oraz istotne orzecznictwo w tym zakresie, zwłaszcza w kontekście amerykańskim, gdzie większość procesów dotyczących naruszeń praw autorskich jest nadal w toku. W rozdziale pierwszym przedstawiono definicję, historię i rozwój sztucznej inteligencji, uwzględniając metody uczenia maszynowego, takie jak uczenie nadzorowane, nienadzorowane oraz przez wzmacnianie. Drugi rozdział koncentruje się na eksploracji tekstów i danych, jej definicjach, znaczeniu oraz szerokich zastosowaniach, szczególnie w działalności komercyjnej, gdzie technologie te są wykorzystywane do analizy ogromnych zbiorów danych w celu uzyskania wartościowych informacji. Kolejne rozdziały analizują zagrożenia związane z naruszeniem praw autorskich przez systemy sztucznej inteligencji oraz proponują możliwe środki prawne i technologiczne zabezpieczające te prawa, podkreślając konieczność ochrony twórców przed nieautoryzowanym wykorzystaniem ich dzieł. Podsumowując, praca ta przedstawia kompleksową analizę aktualnych problemów i wyzwań związanych z dynamicznie rozwijającą się dziedziną sztucznej inteligencji, oferując jednocześnie wnioski de lege ferenda dotyczące przyszłych regulacji prawnych i technologicznych.

The aim of this thesis is to present the current state of development of artificial intelligence, the legal aspects related to this technology, and to highlight the opportunities and threats arising from text and data mining for training artificial intelligence systems. The thesis analyzes the existing legislative achievements, future challenges for legislators, and significant case law in this area, especially in the American context, where most cases concerning copyright infringements are still ongoing. The first chapter presents the definition, history, and development of artificial intelligence, taking into account machine learning methods such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. The second chapter focuses on text and data mining, its definitions, significance, and wide applications, particularly in commercial activities where these technologies are used to analyze large datasets to extract valuable information. Subsequent chapters examine the threats related to copyright infringements by artificial intelligence systems and propose possible legal and technological measures to safeguard these rights, emphasizing the need to protect creators from unauthorized use of their works. In summary, this thesis provides a comprehensive analysis of the current problems and challenges associated with the dynamically developing field of artificial intelligence, while also offering de lege ferenda conclusions regarding future legal and technological regulations.