दिल्ली हाई कोर्ट ने AI मॉडल के कॉपीराइट पर बड़ा फैसला सुनाया

दिल्ली हाई कोर्ट ने हाल ही में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पर कॉपीराइट कानून कैसे लागू होता है, खासकर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के मामले में, इस पर जटिल सवालों पर गौर किया। कानूनी मुद्दों को समझने के लिए कोर्ट को इन AI सिस्टम की बारीक तकनीकी कार्यप्रणाली को समझना पड़ा।

यह मामला महत्वपूर्ण है क्योंकि यह बौद्धिक संपदा अधिकारों और तेजी से विकसित हो रही AI तकनीक के संगम की पड़ताल करता है, जिसकी कल्पना मौजूदा कॉपीराइट कानून बनाते समय नहीं की गई थी।

पृष्ठभूमि

कॉपीराइट कानून पारंपरिक रूप से मूल कृतियों को उनकी नकल, भंडारण और पुनरुत्पादन जैसे कार्यों को संबोधित करके सुरक्षित रखता है। हालाँकि, AI मॉडल, विशेष रूप से LLMs, तकनीकी रूप से भिन्न प्रक्रियाओं के माध्यम से काम करते हैं जो इन पारंपरिक अवधारणाओं से अलग हैं।

कोर्ट से एक मीडिया कंपनी और एक AI डेवलपर से जुड़े मामले में अंतरिम निषेधाज्ञा (interim injunction) के लिए एक आवेदन पर विचार करने के लिए कहा गया था। इसे तय करने के लिए, कोर्ट को LLM संचालन के विशिष्ट तकनीकी चरणों को समझने की आवश्यकता थी।

इन चरणों में प्रशिक्षण डेटा का संग्रह और तैयारी, मॉडल की सीखने की प्रक्रिया और यह प्रतिक्रियाएँ कैसे उत्पन्न करता है, शामिल हैं। कोर्ट ने टोकनाइजेशन (tokenisation), एम्बेडिंग (embeddings), और रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation - RAG) जैसी अवधारणाओं की जांच की।

कोर्ट ने क्या कहा

कोर्ट ने माना कि मामले का फैसला करने के लिए LLMs के कामकाज को समझना आवश्यक था। इसने पार्टियों, amici curiae (अदालत के सहायक) और सामान्य ज्ञान द्वारा प्रदान की गई जानकारी के आधार पर प्रक्रिया की रूपरेखा तैयार की।

कोर्ट ने समझाया कि LLMs को भारी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें इंटरनेट सामग्री और लाइसेंस प्राप्त सामग्री शामिल हो सकती है। इस डेटा को फिर मॉडल के लिए फ़िल्टर और तैयार किया जाता है।

कच्चे टेक्स्ट को टोकन (tokens) नामक छोटी इकाइयों में तोड़ा जाता है, प्रत्येक को एक संख्यात्मक पहचानकर्ता सौंपा जाता है। इन टोकन को फिर एम्बेडिंग (embeddings) नामक संख्यात्मक अभ्यावेदन में परिवर्तित किया जाता है, जिससे मॉडल उन्हें गणितीय रूप से संसाधित कर पाता है।

प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल मूल टेक्स्ट के विरुद्ध भविष्यवाणियां करके और अपनी भविष्यवाणियों को परिष्कृत करके सीखता है। कोर्ट ने नोट किया कि प्रशिक्षण पुनर्प्राप्ति (retrieval) से अलग है, और डेटा संग्रहीत करना मॉडल पैरामीटर के माध्यम से सीखने के समान नहीं है।

कोर्ट ने रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) की भी व्याख्या की। यह एक ऐसी विधि है जहाँ एक LLM प्रतिक्रिया उत्पन्न करने से पहले बाहरी सूचना स्रोतों तक पहुँच सकता है, अपने सीखे हुए ज्ञान को पुनर्प्राप्त डेटा के साथ जोड़ता है।

कोर्ट ने कहा, "जब संसद ने कॉपीराइट अधिनियम, 1957 पारित किया था, तब यह शायद ही सोचा जा सकता था कि अदालतों को एक दिन AI सिस्टम पर कॉपीराइट कानून लागू करने में ऐसे अंतर करने की आवश्यकता होगी।"

कानून आसान भाषा में

कॉपीराइट कानून रचनाकारों के अपने मूल कार्यों पर अधिकारों की रक्षा करता है। यह आम तौर पर दूसरों को अनुमति के बिना इन कार्यों की नकल करने, वितरित करने या प्रदर्शन करने से रोकता है।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) AI सिस्टम हैं जो मानव-जैसी टेक्स्ट को समझ और उत्पन्न कर सकते हैं। वे भारी मात्रा में डेटा को संसाधित करके सीखते हैं।

प्रक्रिया में कई तकनीकी चरण शामिल हैं। 'टोकनाइजेशन' (Tokenisation) टेक्स्ट को छोटे टुकड़ों में तोड़ना है। 'एम्बेडिंग' (Embeddings) इन टुकड़ों का संख्यात्मक प्रतिनिधित्व है जिसे AI समझ सकता है।

'ट्रेनिंग' (Training) वह तरीका है जिससे AI डेटा से पैटर्न और जानकारी सीखता है। यह डेटा को केवल संग्रहीत करने से अलग है।

'रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जनरेशन' (Retrieval-Augmented Generation - RAG) एक ऐसी तकनीक है जहाँ AI अधिक सटीक या अद्यतित उत्तर प्रदान करने के लिए अपने प्रारंभिक प्रशिक्षण डेटा के बाहर अतिरिक्त जानकारी देख सकता है।

आम लोगों पर असर

यह फैसला यह स्पष्ट करने में मदद करता है कि मौजूदा कॉपीराइट कानून नई AI तकनीकों पर कैसे लागू होते हैं। यह AI विकास और उपयोग के कानूनी निहितार्थों को समझने के लिए एक ढाँचा प्रदान करता है।

रचनाकारों और कॉपीराइट धारकों के लिए, यह एक स्पष्ट समझ प्रदान करता है कि उनके कार्यों का AI प्रशिक्षण में कैसे उपयोग किया जा सकता है और उन्हें क्या सुरक्षा मिल सकती है।

AI डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए, यह सामग्री को संसाधित करने और उत्पन्न करने वाले AI सिस्टम के निर्माण या उपयोग करते समय कानूनी सीमाओं और विचारों पर प्रकाश डालता है।

ऐसी स्थिति में क्या करें

• आपके द्वारा बनाए गए किसी भी मूल कार्य का विस्तृत रिकॉर्ड रखें।
• आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले किसी भी AI टूल की सेवा की शर्तें और डेटा उपयोग नीतियों को समझें।
• इस बारे में जागरूक रहें कि AI सिस्टम द्वारा आपकी सामग्री का उपयोग कैसे किया जा सकता है।
• यदि आपको लगता है कि किसी AI सिस्टम द्वारा आपके कॉपीराइट का उल्लंघन किया गया है, तो किसी कानूनी पेशेवर से सलाह लें।
• कानूनी सलाह लेने और अपने विकल्पों का पता लगाने के लिए तुरंत कार्रवाई करें।