Training generative artificial intelligence models based on protected intellectual property: a balance of interests

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

сopyright issues are becoming increasingly relevant in relation to artificial intelligence technologies, the scope of which is currently virtually limitless. Enormous data sets, a significant portion of which consists of protected intellectual property, are used to effectively train generative neural networks. With the rapid development of machine learning technologies, the question of the permissibility of using such materials without the consent of copyright holders is becoming particularly pressing, creating a conflict between the interests of innovative development and the protection of intellectual property rights. The study concludes that it is necessary to guarantee fair compensation for the use of intellectual property in the training of generative models. Directions for improving legislation in this area are proposed.

About the authors

K. A Sergeeva

Far Eastern Federal University

Email: sergeeva.kalek@dvfu.ru

A. P Rabets

Far Eastern Federal University

Email: rabets.ap@dvfu.ru

References

  1. Ахметьянова З.А., Ахметьянов А.Р. Искусственный интеллект – объект или субъект права? // Юрист. 2024. № 6. С. 25.
  2. Будылин С.Л. Дело об изобретательной машине, или Охраняются ли результаты интеллектуальной деятельности искусственного интеллекта? Комментарий к решению Апелляционного суда Англии и Уэльса от 21.09.2021 по делу Thaler v. Comptroller General of Patents Trade Marks and Designs (2021) EWCA Civ. 1374 // Вестник экономического правосудия Российской Федерации. 2022. № 5. С. 89.
  3. Васильева А.С. Использование объектов авторских прав для обучения искусственного интеллекта // Журнал Суда по интеллектуальным правам. 2024. № 4 (46). С. 83.
  4. Власова В.Ю., Ястребова А.И. Международно-правовые основы понятий «искусственный интеллект» и «нейросеть» // Современное право. 2024. № 6. С. 89.
  5. Вяткина В.А. Правовая природа генеративных нейросетей через призму права интеллектуальной собственности // ИС. Авторское право и смежные права. 2025. № 3. С. 79.
  6. Гюльбасарова Е.В. Обеспечение охраны интеллектуальных прав в условиях развития передовых технологий // Актуальные проблемы российского права. 2024. № 10. С. 89.
  7. Домовская Е.В. Государственные реестры прав на объекты промышленной собственности: правоприменительные аспекты // Российский судья. 2019. № 4. С. 63.
  8. Ершова И.В., Тарасенко О.А. Изъятия норм федерального законодательства при установлении экспериментального правового режима // Хозяйство и право. 2025. № 7. С. 25.
  9. Зуйков С.А. О проблеме обучения генеративных нейросетей на объектах, охраняемых авторским правом // [Электронный ресурс] URL: http://ipcmagazine.ru/re-views/on-the-problem-training-generative-neural-networks-objects-protected-by-copyright (дата обращения: 30.06.2025)
  10. Покровская А.В. Право собственности на данные и авторское право на торговых площадках электронной коммерции // ИС. Авторское право и смежные права. 2024. № 1. С. 11.
  11. Политика допустимого использования ИИ-сервисов ПАО Сбербанк [Электронный ресурс]. URL: https://developers.sber.ru/docs/ru/policies/gigachat-agreement/permissible-use-ai (дата обращения: 16.07.2025)
  12. Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 23.04.2019 № 10 «О применении части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации» [Электронный ресурс]. Доступ из СПС «КонсультантПлюс».
  13. Андронова Т.А., Апресова Н.Г., Галкин С.С. и др. Правовые режимы экономической деятельности. М.: Проспект, 2023. С. 45.
  14. Самарцева М.В. Использование охраняемых произведений при машинном обучении генеративного искусственного интеллекта // Труды по интеллектуальной собственности (Works on Intellectual Property). 2025. Т. 53. № 2. С. 128.
  15. Харитонова Ю.С., Савина В.С. Правовые вопросы внедрения перспективных технологий межотраслевого назначения в условиях экономики данных // Вестник Пермского университета. Юридические науки. 2024. № 4. С. 587.
  16. Buick А. Copyright and AI training data – transparency to the rescue? // Journal of Intellectual Property Law & Practice. Vol. 20. № 3. 2025. С. 189.
  17. Disney and Universal sue Midjourney, alleging AI-related copyright infringement [Электронный ресурс]. URL: https://techcrunch.com/2025/06/11/disney-and-universal-sue-midjourney-alleging-ai-related-copyright-infringement/ (дата обращения: 19.07.2025)
  18. Du H., Heldweg M.A. An experimental approach to regulating non-military unmanned aircraft systems // International Review of Law, Computers and Technology. 2019. Vol. 33. Iss. 3. P. 292.
  19. GPT-4 Technical Report 04.05.2025 [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/pdf/2303.08774 (дата обращения: 21.07.2025)
  20. The New York Times wants OpenAI and Microsoft to pay for training data [Электронный ресурс]. URL: https://techcrunch.com/2023/12/27/the-new-york-times-wants-openai-and-microsoft-to-pay-for-training-data/ (дата обращения: 19.07.2025)
  21. What is Azure AI Content Safety? // [Электронный ресурс] Microsoft Ignite. 2025. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/content-safety/overview (дата обращения: 18.07.2025)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).