TRAIN Act zielt auf Transparenz in den Trainingspraktiken generativer KI
Vertreter haben ein parteiübergreifendes Gesetz mit dem Titel Transparency and Responsibility for Artificial Intelligence Networks (TRAIN) Act im US-Repräsentantenhaus eingeführt. Ziel der Gesetzgebung ist es, einen Mechanismus zu schaffen, der Musikern, Künstlern, Schriftstellern und anderen Kreativen hilft, festzustellen, ob ihre urheberrechtlich geschützten Werke ohne ihre Erlaubnis zur Schulung generativer künstlicher Intelligenz (KI) verwendet wurden, und gegebenenfalls eine Entschädigung für diese Nutzung zu verlangen.
Das vorgeschlagene Gesetz würde einen neuen rechtlichen Mechanismus schaffen, der es Urheberrechtsinhabern ermöglicht, die Bundesgerichtsbarkeit zu nutzen, um Informationen über die Materialien zu erhalten, die zur Schulung generativer KI-Modelle verwendet wurden. Das Gesetz würde die erste bundesstaatliche gesetzliche Definition von „generativen KI-Modellen“ festlegen. Ein generatives KI-Modell wird definiert als ein KI-Modell, das „die Struktur und die Eigenschaften von Eingabedaten emuliert, um abgeleitete synthetische Inhalte zu erzeugen“, einschließlich Bilder, Videos, Audio, Text und andere digitale Inhalte sowie jede nachfolgende Variation eines solchen Modells.
Rechtlicher Rahmen
Unter dem vorgeschlagenen Rahmen hätte ein Eigentümer eines oder mehrerer urheberrechtlich geschützter Werke das Recht, einen Subpoena zu beantragen, der einen Entwickler generativer KI verpflichtet, Kopien oder Aufzeichnungen bereitzustellen, die ausreichen, um die urheberrechtlich geschützten Werke (oder Teile davon) zu identifizieren, die zur Schulung des Modells verwendet wurden. Um einen Subpoena zu erhalten, müsste der Urheberrechtsinhaber einen Antrag bei einem US-Bezirksgericht einreichen, der einen vorgeschlagenen Subpoena und eine eidesstattliche Erklärung enthält, in der der subjektive gute Glaube des Eigentümers bezeugt wird, dass der Entwickler einige oder alle urheberrechtlich geschützten Werke verwendet hat, um sein generatives KI-Modell zu trainieren.
Durchsetzungsbestimmungen
Der TRAIN Act umfasst auch zwei Durchsetzungsbestimmungen. Erstens, wenn ein Entwickler nicht auf einen Subpoena reagiert, kann das Gericht eine widerlegbare Vermutung anwenden, dass der Entwickler tatsächlich die urheberrechtlich geschützten Werke zur Schulung seines Modells verwendet hat. Zweitens, wenn ein Urheberrechtsinhaber in böser Absicht einen Subpoena beantragt, kann der Empfänger Sanktionen gemäß der Federal Rule of Civil Procedure 11 anstreben.
Schlussfolgerung
Wenn der TRAIN Act verabschiedet wird, würde er die Transparenzpflichten für Entwickler generativer KI-Modelle erheblich erweitern und Urheberrechtsinhabern ein neues Werkzeug an die Hand geben, um potenzielle unbefugte Nutzungen ihrer Werke zu untersuchen.
