Navigare nella Proprietà Intellettuale nella Due Diligence dell’AI
La due diligence nella tecnologia dell’AI è un processo complesso che richiede attenzione particolare alla proprietà intellettuale. A differenza delle soluzioni software tradizionali, i modelli di AI evolvono nel tempo, integrando dati di terzi e facendo affidamento su meccanismi di training dinamici. Perciò, è fondamentale adottare un approccio specifico rispetto ai componenti di AI.
Determinare la Struttura di Proprietà dell’AI
Un passo fondamentale nella due diligence è determinare la struttura di proprietà della soluzione di AI, inclusi software, modelli e dati di training.
Domande Chiave per la Valutazione dei Titoli IP
- Il fornitore ha sviluppato il software e il modello internamente o ha commissionato a una terza parte?
- Il software o il modello incorpora, o è costruito utilizzando, codice di terzi, modelli di base o altra proprietà intellettuale di terzi?
- L’algoritmo, il modello o qualsiasi componente sfrutta componenti open-source?
I fornitori devono fornire risposte complete per confermare i diritti di proprietà o di licenza sui componenti critici.
Domande Chiave per le Soluzioni in Licenza
- Il fornitore ha la capacità di concedere una licenza con il diritto di sublicenziare la soluzione ai clienti?
- Questo diritto di sublicenza soddisfa le intenzioni dei clienti?
- La licenza consente la personalizzazione della soluzione per il cliente?
Le risposte possono influenzare la struttura del contratto. Quando il fornitore offre la propria soluzione su base software-as-a-service (SaaS), è importante esaminare attentamente l’ambito della licenza, soprattutto se si prevede una modifica o personalizzazione.
Considerazioni Chiave sui Dati di Training
Nel caso in cui la soluzione di AI sia stata pre-addestrata, dovrebbe essere condotto un processo di due diligence approfondito per valutare:
- Il tipo di dati utilizzati per scopi di pre-addestramento.
- Le fonti e i metodi di ottenimento dei dati di training, ad esempio dati di proprietà del fornitore, dati concessi in licenza di terzi, set di dati aperti o dati ottenuti tramite web scraping.
Particolare attenzione deve essere prestata ai dati ottenuti tramite web scraping, poiché in alcune giurisdizioni il fornitore può fare affidamento su eccezioni di copyright.
Gestire i Dati di Input e Output
La natura e i diritti sui dati di input devono essere valutati, inclusa la questione se siano di proprietà del cliente o di terzi. Ulteriori valutazioni devono essere condotte in relazione alle politiche e procedure del fornitore riguardo all’input dei dati.
- Come il fornitore elabora e memorizza i dati di input?
- Quali sono le politiche di conservazione e distruzione dei dati di input?
Inoltre, è necessario anticipare le aspettative riguardo all’uso dei dati di input da parte del fornitore.
Rischi di Insolvenza del Fornitore
Il rischio di insolvenza del fornitore è significativo, poiché potrebbe lasciare i clienti senza accesso alla soluzione. Per mitigare questo rischio, la due diligence dovrebbe esplorare se sia in atto un accordo di escrow che garantisca l’accesso continuo in caso di fallimento del fornitore.
Conclusione
La due diligence sulla proprietà intellettuale mira a mappare i diritti IP esistenti e quelli creati attraverso l’uso della soluzione, garantendo una chiara comprensione di chi possiede cosa e quali sono i rispettivi diritti delle parti coinvolte.
