Kan man beskytte kunstig intelligens?

Maskinlæring, og særlig dyplæring i form av nevrale nettverk, har blitt en teknologisk nøkkelkomponent innenfor applikasjonsdomener som identitetsledelse, finans, bilindustri og helsetjenester for å nevne noen.

Likeså kan intelligente nettverk etter hvert skape både kunstneriske og litterære verk i form av malerier og musikalske komposisjoner. Til tross for at det er automatiserte prosesser som ligger til grunn for teknologien, er det gjerne både menneskelig kreativitet og innovative evner bak utviklingen av systemene. Da både opphavsretten og patentretten har som formål å gi insentiver til kulturell og innovativ produksjon, kan disse beskyttelsesmekanismene bidra til å realisere verdien i det som skapes ved hjelp av kunstig intelligens.

Det finnes per i dag ingen spesifikk lovgivning som regulerer hverken utviklingen, eller bruken av kunstig intelligente systemer som sådan. Kontrakter løser ofte konkrete problemstillinger i praksis, men både opphavsretten og patentretten kan være supplerende rammeverk for beskyttelse av ulike aspekter ved en maskinlæringsprosess. Opphavsrettens vern av databaser kan gi eneretter til dataene som maskinlæringsmodellen skal lære av, og patentretten kan beskytte måten hvorpå det nevrale nettverket behandler og bearbeider dataen på. Slik kan også deler av immaterialretten beskytte to helt essensielle komponenter av maskinlæring – nemlig data og kunstig intelligent programvare.

Opplæringen og utviklingen av en maskinlæringsmodell krever enorme mengder data i form av store og varierte datasett. Åndsverkloven og databasedirektivet gir i denne forbindelse beskyttelse for strukturerte samlinger av data i form av databasevern. Vilkårene for vern gjennom disse regelverkene er harmonisert innenfor EU, og gir beskyttelse for datasamlinger hvor det har gått med vesentlige investeringer (finansielt, menneskelig eller materielt) i opprettelsen av databasen. Dersom slike vesentlige investeringer er gjort, vil fremstilleren av datasamlingen få enerett på databasen i 15 år. Da datagrunnlaget kan være styrende for de resultater en oppnår gjennom maskinlæringsprosessen, kan eneretter til datasettene være en viktig beskyttelsesmekanisme for å verne om de verdier som befinner seg i kunstig intelligente systemer.

I forlengelse av enerettigheter til dataene, er det også mulig å patentere tekniske løsninger som innebærer bruk av kunstig intelligens. Det nevrale nettverket, ofte betegnet som maskinlæringsmodellen, er i seg selv av abstrakt karakter på lik linje med andre former for tekniske algoritmer. I patentlovgivningen, foreligger det i utgangspunktet unntak for slike abstrakte frembringelser som ikke er tekniske i sin natur. Maskinlæringsalgoritmer, som ofte utgjør matematiske beregninger skrevet i et programmeringsspråk, må derfor på samme måte som annen programvare, vise til en teknisk karakter ved oppfinnelsen.

Kravet til teknisk karakter innebærer for det første at oppfinnelsen som anvender maskinlæring, må ta i bruk tekniske midler i form av en datamaskin eller annen maskinvare. Videre må det nevrale nettverket løse en form for teknisk problem som ikke tidligere er kjent på det aktuelle området. I dette ligger det at det må foreligge oppfinnelseshøyde, hvor alle funksjoner som bidrar til oppfinnelsens tekniske karakter kan tas i betraktning. Det er særlig her at det kan være utfordrende grensedragninger, og små nyanseforskjeller som avgjør om programvare som inneholder kunstig intelligens kan patenteres eller ei. Likevel avdekker tall fra WIPOs rapport om teknologitrender fra 2019 mer enn 340 000 patentsøknader relatert til kunstig intelligens. Patentbeskyttelse av kunstig intelligens er derfor ikke lenger en myte, men et faktum.

Både opphavsretten og patentretten kan altså gi beskyttelse til ulike stadier i maskinlæringsprosessen. I mangel av rettslig klarhet og forutsigbarhet, vil gjerne kontraktsretten regulere mange sentrale aspekter ved utviklingen av kunstig intelligens. I denne sammenheng bør vernenes komplementerende funksjon fremheves, på den måte at kontraktsretten, opphavsretten og patentretten kan supplere hverandre, hvorav ingen bør utelukkes i en maskinlæringsstrategi.

Stian Hultin Oddbjørnsen og Silje Strandengen, Kluge advokatfirma