এআই প্রশিক্ষণ: হ্যাঁ বা না?

AI প্রশিক্ষণের জন্য কপিরাইট ব্যতিক্রমের উত্থান

সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, বেশ কয়েকটি দেশ তাদের কপিরাইট আইনে টেক্সট এবং ডেটা মাইনিংয়ের সুবিধার্থে বিশেষ ব্যতিক্রম তৈরি করেছে। এই ব্যতিক্রমগুলির লক্ষ্য হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ক্ষেত্রে উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করা। এর মাধ্যমে বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM)-গুলিকে বিপুল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে, যেখানে প্রত্যেক কপিরাইট ধারকের কাছ থেকে অনুমতির প্রয়োজন হয় না।

উদাহরণস্বরূপ, সিঙ্গাপুর ২০২১ সালে তাদের কপিরাইট আইন সংশোধন করে এই ধরনের একটি ব্যতিক্রম তৈরি করেছে। এই পদক্ষেপটি দেশের AI ডেভেলপারদের জন্য তাদের মডেল প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে কপিরাইটযুক্ত কাজগুলি অ্যাক্সেস এবং প্রক্রিয়া করার পথ প্রশস্ত করেছে। এখন, এশিয়ার অন্যান্য দেশ, যেমন হংকং এবং ইন্দোনেশিয়া, একই ধরনের আইনি পরিবর্তনের কথা ভাবছে।

চীনা দৃষ্টিকোণ: একটি যুগান্তকারী লঙ্ঘনের মামলা

চীন, বিশ্ব AI-এর ক্ষেত্রে একটি প্রধান খেলোয়াড়, LLM-এর যুগে কপিরাইটের জটিলতা নিয়ে কাজ করছে। iQiyi বনাম MiniMax মামলাটি এই বিষয়টিকে সামনে এনেছে।

এই মামলায়, iQiyi নামক একটি বিশিষ্ট ভিডিও স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম, MiniMax নামক একটি AI কোম্পানির বিরুদ্ধে অনুমতি ছাড়াই তাদের কপিরাইটযুক্ত ভিডিও সামগ্রী ব্যবহার করে AI মডেল প্রশিক্ষণের অভিযোগ এনেছে। এই মামলাটি চীনের প্রথম AI ভিডিও LLM লঙ্ঘনের মামলা হিসেবে চিহ্নিত, যা AI প্রযুক্তির উন্নয়নে কপিরাইটযুক্ত সামগ্রীর অননুমোদিত ব্যবহার সম্পর্কে ক্রমবর্ধমান উদ্বেগকে তুলে ধরে।

ভারতের প্রকাশনা শিল্প LLM প্রশিক্ষণ পদ্ধতির বিরুদ্ধে

বিতর্ক শুধু এশিয়ার মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। ভারতে, বেশ কয়েকটি প্রকাশনা সংস্থা LLM ডেভেলপারদের বিরুদ্ধে আইনি ব্যবস্থা নিয়েছে। তাদের অভিযোগ, এই মডেলগুলিকে স্ক্র্যাপ করা ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে, যার মধ্যে তাদের কপিরাইটযুক্ত কাজগুলিও রয়েছে। এই মামলাগুলি AI সক্ষমতা বাড়ানোর আকাঙ্ক্ষা এবং সৃষ্টিকারীদের মেধা সম্পত্তির অধিকার রক্ষার প্রয়োজনীয়তার মধ্যে টানাপোড়েনকে তুলে ধরে।

সাধারণ ডেটা সংগ্রহের বাইরে: LLM প্রশিক্ষণের সূক্ষ্মতা

LLM প্রশিক্ষণের চ্যালেঞ্জগুলি কেবল ডেটা সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। ভারতীয় মামলা এবং সিঙ্গাপুরের আইনের সংকীর্ণভাবে সংজ্ঞায়িত বিধানগুলি এই সমস্যার বহুমাত্রিক প্রকৃতিকে তুলে ধরে।

অনেক মেধা সম্পত্তির মালিক তাদের কপিরাইটযুক্ত কাজগুলির অ্যাক্সেস এবং ব্যবহারকে স্পষ্টভাবে সীমাবদ্ধ করে, আবার অনেকে এই ধরনের অ্যাক্সেস এবং পুনরুৎপাদনে সম্মতি দেয় না। বিপুল সংখ্যক সৃষ্টিকর্তা তাদের ব্যবসার মূল অংশ হিসাবে লাইসেন্সিং মডেলের উপর নির্ভর করে এবং AI প্রশিক্ষণের জন্য তাদের কাজের অননুমোদিত ব্যবহার এই মডেলগুলিকে সরাসরি ক্ষতিগ্রস্ত করে।

আরও, প্রশিক্ষণের বেশিরভাগ ক্লাউডে ঘটতে পারে, যা জটিল বিচারব্যবস্থার প্রশ্ন তৈরি করে। যখন ডেটা আন্তর্জাতিক সীমানা জুড়ে প্রক্রিয়া করা হয়, তখন কোন আইন প্রযোজ্য হবে তা নির্ধারণ করা একটি জটিল আইনি পরিস্থিতিতে আরও একটি জটিলতা যোগ করে।

পরিশেষে, মূল সমস্যাটি হল LLM কীভাবে তাদের প্রশিক্ষণের ডেটা সুরক্ষিত করে এবং এর ব্যবহারের জন্য কপিরাইট ধারকদের কীভাবে ক্ষতিপূরণ দেবে।

US কপিরাইট সংস্থাগুলির সংবিধিবদ্ধ ব্যতিক্রমের প্রতি আপত্তি

বিতর্কটি কেবল পৃথক দেশগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়; এটি আন্তর্জাতিক ক্ষেত্রেও ছড়িয়ে পড়েছে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে প্রায় ৫০টি ট্রেড অ্যাসোসিয়েশন এবং শিল্প গোষ্ঠীর একটি জোট, যা Digital Creators Coalition নামে পরিচিত, কপিরাইট আইনে LLM প্রশিক্ষণের জন্য অনুমোদন বা ক্ষতিপূরণের বিধান ছাড়াই সংবিধিবদ্ধ ব্যতিক্রম তৈরির বিরুদ্ধে তীব্র আপত্তি জানিয়েছে।

এই সংস্থাগুলি United States Trade Representative (USTR)-এর কাছে মন্তব্য জমা দিয়েছে, যাতে এই বিষয়টিকে তার বার্ষিক Special 301 পর্যালোচনায় অন্তর্ভুক্ত করার জন্য অনুরোধ করা হয়েছে। এই পর্যালোচনায় বিশ্বজুড়ে মেধা সম্পত্তি সুরক্ষা এবং প্রয়োগের অনুশীলনগুলি পরীক্ষা করা হয়। জোটটি এমন দেশগুলির একটি তালিকা দিয়েছে যারা এই ধরনের ব্যতিক্রমগুলি বাস্তবায়ন করেছে বা প্রস্তাব করছে, যা এই উদ্বেগের বৈশ্বিক মাত্রা তুলে ধরে।

মার্কিন বিতর্ক: OpenAI-এর অবস্থান এবং অভ্যন্তরীণ দ্বন্দ্ব

এমনকি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের মধ্যেও বিতর্কটি এখনও চলছে। OpenAI, জনপ্রিয় ChatGPT-র পিছনের সংস্থা, White House Office of Science and Technology-তে একটি খোলা চিঠি জমা দিয়ে আলোচনায় নিজেদের যুক্ত করেছে।

এই চিঠিতে, OpenAI ন্যায্য ব্যবহারের নীতির অধীনে ইন্টারনেট থেকে ডেটা স্ক্র্যাপ করার অধিকারের পক্ষে যুক্তি দিয়েছে, কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে কপিরাইটযুক্ত সামগ্রীতে বিস্তৃত অ্যাক্সেসের পক্ষে কথা বলছে। তবে, विरोধাভাস হল, OpenAI পরামর্শ দেয় যে বিদেশী LLM ডেভেলপারদের একই কাজ করা থেকে সীমাবদ্ধ করা উচিত, সম্ভবত US রপ্তানি নীতি ব্যবহারের মাধ্যমে। এই অবস্থানটি একটি অভ্যন্তরীণ দ্বন্দ্ব প্রকাশ করে, নিজের জন্য উন্মুক্ত অ্যাক্সেসের পক্ষে কথা বলার সময় অন্যদের অ্যাক্সেস সীমিত করার চেষ্টা করা হচ্ছে।

সামনের পথ: একটি চলমান বিতর্ক

২০২৫ সাল যতই এগিয়ে আসছে, কপিরাইট এবং AI প্রশিক্ষণ নিয়ে বিতর্ক আরও তীব্র হবে। বিশ্বজুড়ে নতুন LLM-এর ক্রমাগত উত্থানের সাথে, একটি স্পষ্ট এবং সুষম আইনি কাঠামোর প্রয়োজনীয়তা ক্রমশ জরুরি হয়ে উঠছে।

বর্তমান আইনি কাঠামোটি বিভিন্ন জাতীয় আইনের একটি মিশ্রণ, যেখানে কিছু দেশে AI প্রশিক্ষণের জন্য স্পষ্ট ব্যতিক্রম রয়েছে এবং অন্যগুলিতে এই ধরনের কোনও বিধান নেই। এই অসঙ্গতি AI ডেভেলপার এবং কপিরাইট ধারক উভয়ের জন্য অনিশ্চয়তা তৈরি করে, উদ্ভাবনকে বাধা দেয় এবং সম্ভাব্যভাবে সৃষ্টিকারীদের অধিকারকে দুর্বল করে।

একটি সুষম কাঠামোর জন্য মূল বিবেচ্য বিষয়:

• স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতা: LLM ডেভেলপারদের তাদের মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা উত্স সম্পর্কে স্বচ্ছ হওয়া উচিত এবং কপিরাইটযুক্ত সামগ্রীর কোনও অননুমোদিত ব্যবহারের জন্য দায়বদ্ধ হওয়া উচিত।
• ন্যায্য ক্ষতিপূরণ: AI প্রশিক্ষণে তাদের কাজ ব্যবহারের জন্য কপিরাইট ধারকদের ক্ষতিপূরণ দেওয়ার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতির কথা ভাবা যেতে পারে। এর মধ্যে লাইসেন্সিং চুক্তি, যৌথ অধিকার ব্যবস্থাপনা, বা অন্যান্য উদ্ভাবনী সমাধান অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
• আন্তর্জাতিক সমন্বয়: বিভিন্ন বিচারব্যবস্থায় AI প্রশিক্ষণ সম্পর্কিত কপিরাইট আইনগুলির সমন্বয় সাধনের প্রচেষ্টা আইনি অনিশ্চয়তা হ্রাস করবে এবং আন্তঃসীমান্ত সহযোগিতাকে সহজতর করবে।
• উদ্ভাবন এবং সৃষ্টিকারীর অধিকারের মধ্যে ভারসাম্য: আইনি কাঠামোকে অবশ্যই AI-তে উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করা এবং সৃষ্টিকারীদের অধিকার রক্ষার মধ্যে একটি ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে। এর জন্য বিভিন্ন স্বার্থের প্রতি যত্নশীল বিবেচনার প্রয়োজন।
• ন্যায্য ব্যবহারের ভূমিকা: AI প্রশিক্ষণে ন্যায্য ব্যবহারের নীতিগুলির প্রযোজ্যতা স্পষ্ট করা দরকার। প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্যে কপিরাইটযুক্ত সামগ্রীর ব্যবহার ন্যায্য ব্যবহারের যোগ্য কিনা তা নির্ধারণের জন্য নির্দিষ্ট মানদণ্ড সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে।

কপিরাইট এবং AI প্রশিক্ষণকে ঘিরে চলমান আলোচনা দ্রুত বিকশিত প্রযুক্তির সাথে বিদ্যমান আইনি কাঠামোকে অভিযোজিত করার চ্যালেঞ্জগুলিকে তুলে ধরে। সমস্ত স্টেকহোল্ডারদের স্বার্থের ভারসাম্য বজায় রাখে এমন একটি সমাধান খুঁজে বের করার জন্য চলমান আলোচনা, সহযোগিতা এবং ডিজিটাল যুগের পরিবর্তিত পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ইচ্ছার প্রয়োজন। AI উন্নয়নের ভবিষ্যৎ এবং সৃজনশীল কাজের সুরক্ষা, এই গুরুত্বপূর্ণ বিতর্কের ফলাফলের উপর নির্ভর করতে পারে। প্রশিক্ষণের প্রশ্নটি আমাদের সাথে দীর্ঘদিন ধরে থাকবে।