عاصفة تختمر: حقوق النشر في عصر الذكاء الاصطناعي
يواجه عالم الذكاء الاصطناعي، وخاصة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المتطورة التي طورتها شركات عملاقة في الصناعة مثل OpenAI، عاصفة قانونية وأخلاقية متنامية. في قلب هذه العاصفة يكمن سؤال جوهري: ما هي البيانات التي تغذي هذه الآلات القوية، وهل تم احترام حقوق المبدعين في هذه العملية؟ تتصاعد الاتهامات، مشيرة إلى أن كميات هائلة من المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر - روايات ومقالات وأكواد برمجية وغيرها - ربما تم استيعابها بواسطة هذه النماذج أثناء مرحلة تدريبها، دون الحصول على الأذونات اللازمة أو التعويضات. هذا ليس مجرد نقاش أكاديمي؛ بل يتصاعد بسرعة ليصبح نزاعًا قضائيًا عالي المخاطر.
تجد OpenAI نفسها متورطة بشكل متزايد في معارك قانونية بدأها مؤلفون ومبرمجون ومختلف أصحاب الحقوق. يؤكد هؤلاء المدعون أن ملكيتهم الفكرية قد تم استخدامها بشكل غير لائق لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي ذاتها التي تتصدر العناوين وتحدث تحولاً في الصناعات. تستند حجتهم إلى التأكيد على أن قانون حقوق النشر الحالي لا يسمح صراحة بالاستخدام الشامل للأعمال المحمية كـ’علف’ تدريبي لأنظمة الذكاء الاصطناعي التجارية. ردًا على ذلك، استندت OpenAI باستمرار إلى مبدأ ‘الاستخدام العادل’ (fair use)، وهو مبدأ قانوني معقد يسمح باستخدام محدود للمواد المحمية بحقوق الطبع والنشر دون إذن في ظروف محددة. ومع ذلك، فإن قابلية تطبيق مبدأ الاستخدام العادل على النطاق والطبيعة غير المسبوقين لتدريب الذكاء الاصطناعي لا تزال منطقة رمادية متنازع عليها بشدة، مما يمهد الطريق لسوابق قضائية تاريخية. يدور التوتر الأساسي حول ما إذا كان تحويل الأعمال المحمية بحقوق الطبع والنشر إلى أنماط إحصائية داخل النموذج يشكل ‘استخدامًا تحويليًا’ - وهو عنصر أساسي في الاستخدام العادل - أم أنه مجرد استنساخ غير مصرح به على نطاق واسع. يمكن أن تشكل نتائج هذه الدعاوى القضائية بشكل عميق المسار المستقبلي لتطوير الذكاء الاصطناعي، مما قد يفرض قيودًا أو تكاليف كبيرة على مطوري النماذج.
نظرة داخل الصندوق الأسود: طريقة جديدة للكشف عن الحفظ
ما يزيد من حدة هذا النقاش المحتدم هو دراسة حديثة أجراها فريق تعاوني من الباحثين من مؤسسات بارزة بما في ذلك University of Washington و University of Copenhagen و Stanford University. يقدم عملهم تقنية مبتكرة مصممة خصيصًا للكشف عن الحالات التي يبدو فيها أن نماذج الذكاء الاصطناعي، حتى تلك التي يتم الوصول إليها فقط من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs) المقيدة مثل تلك الخاصة بـ OpenAI، قد ‘حفظت’ أجزاء معينة من بيانات تدريبها. يعد هذا اختراقًا حاسمًا لأن الوصول إلى الأعمال الداخلية أو مجموعات بيانات التدريب الدقيقة للنماذج التجارية مثل GPT-4 عادة ما يكون مستحيلاً للمحققين الخارجيين.
إن فهم كيفية عمل هذه النماذج هو مفتاح استيعاب أهمية الدراسة. في جوهرها، تعد النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) محركات تنبؤ متطورة بشكل لا يصدق. يتم تدريبها على كميات هائلة حقًا من النصوص والرموز البرمجية، وتتعلم علاقات إحصائية معقدة بين الكلمات والعبارات والمفاهيم. تمكنها عملية التعلم هذه من إنشاء نصوص متماسكة، وترجمة اللغات، وكتابة أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي، والإجابة على الأسئلة بطريقة إعلامية. في حين أن الهدف هو أن يعمم النموذج الأنماط بدلاً من مجرد تخزين المعلومات حرفيًا، فإن الحجم الهائل لبيانات التدريب يجعل درجة معينة من الحفظ أمرًا لا مفر منه تقريبًا. فكر في الأمر كطالب يدرس عددًا لا يحصى من الكتب المدرسية؛ بينما يهدفون إلى فهم المفاهيم، قد يحفظون عن غير قصد جملًا أو تعريفات محددة، خاصة تلك المميزة. أظهرت الملاحظات السابقة بالفعل نماذج توليد الصور وهي تستنسخ عناصر يمكن التعرف عليها من الأفلام التي تم تدريبها عليها، ونماذج لغوية تولد نصوصًا تشبه بشكل لافت للنظر، أو منسوخة مباشرة من، مصادر مثل المقالات الإخبارية. تثير هذه الظاهرة مخاوف جدية بشأن الانتحال والأصالة الحقيقية للمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
المنهجية التي اقترحها الباحثون ذكية وكاشفة في آن واحد. تتمحور حول تحديد واستخدام ما أطلقوا عليه ‘كلمات المفاجأة العالية’ (high-surprisal words). هذه هي الكلمات التي تبدو غير عادية أو غير متوقعة إحصائيًا ضمن السياق المحدد لجملة أو مقطع. لنأخذ العبارة: ‘أبحر البحار القديم مسترشدًا بالوهج الخافت لـ السدسية.’ قد تعتبر كلمة ‘السدسية’ ذات مفاجأة عالية لأنه، في مجموعة عامة من النصوص، قد تكون كلمات مثل ‘النجوم’ أو ‘القمر’ أو ‘البوصلة’ أكثر احتمالاً إحصائيًا في هذا السياق. افترض الباحثون أنه إذا كان النموذج قد حفظ بالفعل مقطعًا نصيًا معينًا أثناء التدريب، فسيكون جيدًا بشكل استثنائي في التنبؤ بهذه الكلمات الفريدة ذات المفاجأة العالية إذا تم حذفها من المقطع.
لاختبار هذه الفرضية، قام فريق البحث بفحص منهجي لعدة نماذج رائدة من OpenAI، بما في ذلك GPT-4 القوي وسابقه GPT-3.5. أخذوا مقتطفات نصية من مصادر معروفة، مثل روايات الخيال الشعبي ومقالات من The New York Times. بشكل حاسم، قاموا بإخفاء أو إزالة الكلمات المحددة ذات المفاجأة العالية من هذه المقتطفات. ثم طُلب من النماذج ملء الفراغات - بشكل أساسي، ‘تخمين’ الكلمات المفقودة وغير المحتملة إحصائيًا. المنطق الأساسي للدراسة مقنع: إذا كان النموذج يتنبأ باستمرار وبدقة بهذه الكلمات ذات المفاجأة العالية، فهذا يشير بقوة إلى أن النموذج لم يتعلم فقط أنماط اللغة العامة ولكنه احتفظ بالفعل بذاكرة محددة لتسلسل النص هذا بالضبط من بيانات تدريبه. الصدفة العشوائية أو الفهم العام للغة وحده من غير المرجح أن ينتج مثل هذه التخمينات الدقيقة للكلمات غير الشائعة في سياقات محددة.
النتائج: أصداء النصوص المحمية بحقوق النشر في مخرجات الذكاء الاصطناعي
تقدم النتائج المستمدة من هذه الاختبارات الدقيقة أدلة دامغة، وإن كانت أولية، تدعم مزاعم انتهاك حقوق النشر. وفقًا للنتائج المنشورة للدراسة، أظهر GPT-4، وهو النموذج الأكثر تقدمًا المتاح للجمهور من OpenAI وقت البحث، علامات مهمة على حفظ أجزاء حرفية من كتب الخيال الشعبي. وشمل ذلك نصوصًا موجودة ضمن مجموعة بيانات محددة تُعرف باسم BookMIA، والتي تضم عينات مستخرجة من كتب إلكترونية محمية بحقوق الطبع والنشر - وهي مجموعة بيانات غالبًا ما تكون متورطة في المناقشات حول مصادر التدريب التي يحتمل أن تكون مخالفة. لم يكن النموذج يستدعي فقط موضوعات أو أنماطًا عامة؛ بل كان يعيد بناء تسلسلات نصية تحتوي على تلك الكلمات الفريدة ذات المفاجأة العالية بدقة، مما يشير إلى مستوى أعمق من الاحتفاظ يتجاوز مجرد تعميم الأنماط.
علاوة على ذلك، كشف التحقيق أن GPT-4 أظهر أيضًا دليلًا على حفظ أجزاء من مقالات New York Times. ومع ذلك، لاحظ الباحثون أن معدل الحفظ الظاهر للمقالات الإخبارية كان أقل نسبيًا من ذلك الذي لوحظ في كتب الخيال. يمكن أن يُعزى هذا الاختلاف المحتمل إلى عوامل مختلفة، مثل تكرار أو طريقة عرض هذه الأنواع المختلفة من النصوص ضمن مجموعة بيانات التدريب الأصلية، أو ربما الاختلافات في كيفية معالجة النموذج للنثر الصحفي مقابل النثر السردي. بغض النظر عن المعدل الدقيق، فإن حقيقة حدوث الحفظ عبر أنواع مختلفة من المحتوى المحمي بحقوق الطبع والنشر - الأعمال الأدبية والمقالات الصحفية على حد سواء - تعزز الحجة القائلة بأن الظاهرة ليست معزولة في نوع أو مصدر واحد.
تحمل هذه النتائج وزنًا كبيرًا في المناقشات القانونية والأخلاقية الجارية. إذا كانت نماذج مثل GPT-4 قادرة بالفعل على إعادة إنتاج مقاطع محددة ومحمية بحقوق الطبع والنشر تم تدريبها عليها، فإن ذلك يعقد دفاع OpenAI القائم على الاستخدام العادل. غالبًا ما يفضل الاستخدام العادل الاستخدامات التي تحول العمل الأصلي؛ الاستنساخ الحرفي، حتى لو كان غير مقصود أو احتماليًا، يبتعد عن التحويل ويتجه نحو النسخ البسيط. يمكن للمدعين في دعاوى حقوق النشر الاستفادة من هذه الأدلة للقول بأن ممارسات تدريب OpenAI أدت إلى إنشاء أعمال مشتقة مخالفة أو سهلت الانتهاك المباشر من خلال مخرجات النموذج. إنه يؤكد على الصلة الملموسة بين البيانات المستخدمة للتدريب والمخرجات المحددة التي يولدها الذكاء الاصطناعي، مما يجعل المفهوم المجرد لـ ‘تعلم الأنماط’ يبدو أقرب بكثير إلى الاستنساخ الملموس.
ضرورة الثقة والشفافية في تطوير الذكاء الاصطناعي
أكدت Abhilasha Ravichander، طالبة الدكتوراه في University of Washington وأحد المؤلفين المشاركين في الدراسة، على الآثار الأوسع لبحثهم. وأبرزت أن هذه النتائج تلقي ضوءًا حاسمًا على ‘البيانات المثيرة للجدل’ المحتملة التي قد تشكل حجر الأساس للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي المعاصرة. توفر القدرة على تحديد المحتوى المحفوظ نافذة، مهما كانت صغيرة، على مجموعات بيانات التدريب غير الشفافة المستخدمة من قبل شركات مثل OpenAI.
عبرت Ravichander عن شعور متزايد داخل مجتمع أبحاث الذكاء الاصطناعي وبين الجمهور: ‘لكي تكون لدينا نماذج لغوية كبيرة جديرة بالثقة، نحتاج إلى نماذج يمكننا فحصها وتدقيقها ودراستها علميًا.’ يؤكد هذا البيان على تحدٍ حاسم يواجه صناعة الذكاء الاصطناعي. مع تزايد دمج هذه النماذج في جوانب مختلفة من المجتمع - من إنشاء المقالات الإخبارية وكتابة الأكواد البرمجية إلى المساعدة في التشخيص الطبي والتحليل المالي - تصبح الحاجة إلى الثقة والمساءلة أمرًا بالغ الأهمية. يحتاج المستخدمون والمنظمون والجمهور إلى ضمان أن هذه الأنظمة تعمل بشكل عادل وموثوق وأخلاقي. إن طبيعة ‘الصندوق الأسود’ للعديد من النماذج اللغوية الكبيرة الحالية، حيث قد لا يفهم حتى منشئوها تمامًا كل فارق بسيط في عملها الداخلي أو الأصل الدقيق لمخرجات معينة، تعيق بناء هذه الثقة.
تمثل المنهجية المقترحة في الدراسة أكثر من مجرد تقنية للكشف عن حفظ حقوق النشر؛ إنها بمثابة أداة محتملة لـ تدقيق الذكاء الاصطناعي (AI auditing) على نطاق أوسع. تتيح القدرة على فحص النماذج، حتى تلك التي يتم الوصول إليها فقط عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، التحقق والتحليل المستقل. شددت Ravichander كذلك على ‘الحاجة الملحة لمزيد من شفافية البيانات في النظام البيئي بأكمله.’ بدون معرفة البيانات التي يتم تدريب هذه النماذج عليها، يصبح من الصعب للغاية تقييم التحيزات المحتملة، وتحديد الثغرات الأمنية، وفهم مصدر المخرجات الضارة أو غير الدقيقة، أو، كما تسلط هذه الدراسة الضوء، تحديد مدى الانتهاك المحتمل لحقوق النشر. الدعوة إلى الشفافية ليست مجرد دعوة أكاديمية؛ إنها مطلب أساسي لبناء مستقبل ذكاء اصطناعي مسؤول ومستدام. يتضمن ذلك مقايضات معقدة بين حماية المعلومات الخاصة والملكية الفكرية (بما في ذلك النماذج نفسها) وضمان المساءلة العامة والسلامة. أصبح تطوير أدوات وأطر تدقيق قوية، إلى جانب معايير أوضح للإفصاح عن البيانات، أمرًا بالغ الأهمية بشكل متزايد مع استمرار التقدم السريع للذكاء الاصطناعي.
موقف OpenAI والطريق المجهول أمامنا
في مواجهة الضغط المتزايد من المبدعين والمشرعين، دافعت OpenAI باستمرار عن بيئة قانونية وتنظيمية تسمح بالاستخدام الواسع للمواد المحمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تجادل الشركة بأن هذه المرونة ضرورية للابتكار ولكي تحافظ الولايات المتحدة على ميزة تنافسية في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي. ركزت جهود الضغط التي تبذلها على إقناع الحكومات في جميع أنحاء العالم بتفسير أو تقنين قوانين حقوق النشر الحالية، لا سيما مفهوم ‘الاستخدام العادل’ (fair use) في الولايات المتحدة، بطريقة مواتية لمطوري الذكاء الاصطناعي. يؤكدون أن تدريب النماذج على مجموعات بيانات متنوعة، بما في ذلك الأعمال المحمية بحقوق الطبع والنشر، هو استخدام تحويلي ضروري لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية ومفيدة.
ومع ذلك، وإدراكًا للمخاوف المتزايدة، اتخذت OpenAI أيضًا بعض الخطوات لمعالجة المشكلة، وإن كانت إجراءات يعتبرها النقاد غالبًا غير كافية. أبرمت الشركة اتفاقيات ترخيص محتوى (content licensing agreements) مع بعض الناشرين ومنشئي المحتوى، لتأمين إذن صريح لاستخدام موادهم. هذه الصفقات، على الرغم من أهميتها، لا تمثل سوى جزء ضئيل من البيانات التي يُحتمل استخدامها لتدريب نماذج مثل GPT-4. علاوة على ذلك، نفذت OpenAI آليات إلغاء الاشتراك (opt-out mechanisms). تسمح هذه الآليات لأصحاب حقوق النشر بطلب رسمي بعدم استخدام محتواهم لأغراض تدريب الذكاء الاصطناعي المستقبلية. في حين تبدو خطوة نحو احترام حقوق المبدعين، فإن فعالية وعملية أنظمة إلغاء الاشتراك هذه قابلة للنقاش. فهي تضع العبء على المبدعين الأفراد لاكتشاف أن عملهم قد يتم استخدامه ثم التنقل عبر إجراءات OpenAI المحددة لإلغاء الاشتراك. علاوة على ذلك، لا تعالج هذه الآليات عادةً استخدام المحتوى في النماذج التي تم تدريبها بالفعل.
يعكس الوضع الحالي توترًا أساسيًا: رغبة شركات الذكاء الاصطناعي في الاستفادة من الكون الرقمي الواسع للمعلومات من أجل الابتكار مقابل حق المبدعين في التحكم في أعمالهم الأصلية والاستفادة منها. تضيف الدراسة التي تثبت الحفظ طبقة أخرى من التعقيد، مما يشير إلى أن الخط الفاصل بين ‘التعلم من’ البيانات و ‘نسخها’ أكثر ضبابية وربما يتم تجاوزه بشكل متكرر أكثر مما اعترف به مطورو النماذج سابقًا. لا يزال المسار إلى الأمام غير مؤكد. قد يشمل تشريعات جديدة تتناول بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي على وجه التحديد، أو أحكامًا قضائية تاريخية تفسر قانون حقوق النشر الحالي في هذا السياق الجديد، أو تطوير أفضل الممارسات وأطر الترخيص على مستوى الصناعة، أو حلولًا تكنولوجية مثل تتبع أصل البيانات المحسن أو تقنيات لتقليل حفظ النموذج. ما يبدو واضحًا هو أن النقاش حول الذكاء الاصطناعي وحقوق النشر لم ينته بعد؛ في الواقع، قد يكون قد بدأ للتو، مع آثار عميقة على كل من مستقبل الذكاء الاصطناعي والاقتصاد الإبداعي. تعمل النتائج المتعلقة بالحفظ بمثابة تذكير صارخ بأن البيانات الرقمية التي تغذي هذه الأدوات القوية لها أصول ومالكون وحقوق لا يمكن تجاهلها.