ڈیٹا بل: کاپی رائٹ قانون کا اہم موڑ

ڈیجیٹل دور نے جدت کے بے مثال مواقع فراہم کیے ہیں، خاص طور پر مصنوعی ذہانت (AI) کے میدان میں۔ تاہم، اس پیش رفت نے ڈیٹا کے استعمال کی اخلاقی اور قانونی حدود کے بارے میں اہم سوالات بھی اٹھائے ہیں، خاص طور پر کاپی رائٹ شدہ مواد کے حوالے سے۔ اے آئی ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے پائریٹڈ کتابوں کے استعمال کے گرد بحث ایک نقطہ ابال پر پہنچ گئی ہے، جس میں موجودہ کاپی رائٹ قوانین پر دوبارہ غور کرنے اور دانشورانہ املاک کی خلاف ورزی کے خلاف ایک مضبوط موقف اختیار کرنے کا مطالبہ کیا گیا ہے۔

بنیادی مسئلہ: کاپی رائٹ شدہ مواد کا غیر مجاز استعمال

معاملے کی اصل وجہ کاپی رائٹ شدہ کتابوں کا غیر مجاز استعمال ہے تاکہ اے آئی ماڈلز کو تربیت دی جا سکے۔ اس عمل کو، مبینہ طور پر میٹا جیسے ٹیک جنات نے ملازمت دی ہے، نے مصنفین اور پبلشروں میں غم و غصہ پیدا کیا ہے جو محسوس کرتے ہیں کہ تجارتی فائدے کے لیے ان کے حقوق کی خلاف ورزی کی جا رہی ہے۔ ویٹ روز کے سابق منیجنگ ڈائریکٹر مارک پرائس اس عمل کے پرجوش ناقد رہے ہیں، انہوں نے براہ راست میٹا کے سی ای او مارک زکربرگ سے خطاب کیا اور برطانوی مصنفین کے کاموں کو بغیر اجازت کے استحصال کرنے کے جواز پر سوال اٹھایا۔

پرائس کی قانونی ٹیم برطانیہ میں میٹا کے خلاف قانونی کارروائی کرنے کے لیے متعدد راستے تلاش کر رہی ہے۔ ایک نقطہ نظر میں یہ طے کرنا شامل ہے کہ آیا پائریٹ ڈیٹا بیس LibGen سے حاصل کردہ کتابوں کو برطانیہ کے اندر “کھایا اور پروسیس” کیا گیا ہے۔ اگر ثابت ہو جائے تو، یہ برطانیہ کے کاپی رائٹ قانون کے تحت میٹا کے خلاف ایک واضح مقدمہ قائم کر سکتا ہے۔

آؤٹ پٹ کا جائزہ: خلاف ورزی ثابت کرنے کی کلید

ایک اور، شاید زیادہ دلچسپ، نقطہ نظر میٹا کے اے آئی ماڈل، لاما کے ذریعہ تیار کردہ مواد کا تجزیہ کرنے پر مرکوز ہے۔ پرائس کا استدلال ہے کہ اگر لاما ایسا مواد تیار کرتا ہے جو ان کتابوں کے اقتباسات سے ملتا جلتا ہے جو اسے تربیت دینے کے لیے استعمال کیا گیا تھا، تو یہ کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کا زبردست ثبوت ہو سکتا ہے۔ پوچھ گچھ کی یہ لائن اسٹیبلٹی اے آئی کے خلاف جاری گیٹی امیجز کیس سے ملتی جلتی ہے، جو اسٹیبلٹی اے آئی کے اسٹیبل ڈفیوژن ماڈل کے ذریعہ کاپی رائٹ شدہ تصاویر کی مبینہ تولید پر مبنی ہے۔

گیٹی امیجز کیس، جو جون 2025 میں ٹرائل کے لیے طے ہے، اے آئی سے تیار کردہ مواد سے متعلق مستقبل کے کاپی رائٹ تنازعات کے لیے ایک اہم مثال قائم کر سکتا ہے۔ گیٹی امیجز کیس میں مدعی کا دعویٰ ہے کہ اسٹیبل ڈفیوژن نے اس کی تربیت کے دوران استعمال ہونے والی کاپی رائٹ شدہ تصاویر کے کافی حصوں کو دوبارہ تیار کیا ہے۔ اگر گیٹی امیجز غالب آجاتا ہے تو، یہ مصنفین اور پبلشروں کو میٹا جیسی کمپنیوں کے خلاف اسی طرح کی قانونی کارروائی کرنے کی ترغیب دے سکتا ہے۔

میٹا نے اپنے طریقوں کا دفاع یہ کہہ کر کیا ہے کہ اس کا اے آئی ماڈل کاپی رائٹ شدہ کاموں کو دوبارہ تیار نہیں کرتا ہے، بلکہ محض انہیں تربیت کے مقاصد کے لیے استعمال کرتا ہے۔ کمپنی کا مزید دعویٰ ہے کہ مصنفین کو اس کے نتیجے میں کوئی معاشی نقصان نہیں ہوتا ہے۔ تاہم، اگر گیٹی امیجز یہ ثابت کر سکتا ہے کہ اے آئی ماڈل درحقیقت کاپی رائٹ شدہ مواد کو دوبارہ تیار کر سکتے ہیں، تو اس سے میٹا کا دفاع کمزور ہو جائے گا اور کمپنی کو اہم قانونی ذمہ داریوں کا سامنا کرنا پڑے گا۔

لائسنسنگ معاہدے: کیا یہ ایک ممکنہ حل ہے؟

اے آئی کے دور میں کاپی رائٹ کی پیچیدگیوں کو پبلشروں اور اے آئی کمپنیوں کے درمیان لائسنسنگ معاہدوں سے مزید اجاگر کیا گیا ہے۔ مثال کے طور پر، ہارپر کولنز نے مبینہ طور پر مائیکروسافٹ کے ساتھ ایک لائسنسنگ انتظامات میں داخل کیا ہے جس میں کسی کتاب کی اس مقدار پر پابندیاں شامل ہیں جن تک معاہدے کے حصے کے طور پر رسائی حاصل کی جا سکتی ہے۔ اس طرح کے معاہدے، اگرچہ کاپی رائٹ ہولڈرز کو معاوضہ دینے کے لیے ایک ممکنہ راستہ پیش کرتے ہیں، لیکن اے آئی ٹریننگ میں منصفانہ استعمال کے دائرہ کار اور حدود کے بارے میں بھی سوالات اٹھاتے ہیں۔

میٹا اور حقداروں کے درمیان اسی طرح کے معاہدوں کی عدم موجودگی کمپنی کو قانونی چیلنجوں کا خطرہ بناتی ہے۔ میٹا کے ایک سابق وکیل نے یہاں تک اعتراف کیا ہے کہ اے آئی سسٹمز کے غیر ارادی نتائج ممکنہ طور پر کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کرنے سے عدالت میں کمپنی کے لیے ایک اہم خطرہ ہو سکتا ہے۔

ڈیٹا (استعمال اور رسائی) بل: ایک قانون سازی کا موقع

برطانیہ کا ڈیٹا (استعمال اور رسائی) بل کاپی رائٹ قانون کو مضبوط کرنے اور اے آئی کے ذریعہ پیدا ہونے والے چیلنجوں سے نمٹنے کا ایک اہم موقع فراہم کرتا ہے۔ بل میں ترامیم، جن پر ہاؤس آف کامنز میں بحث کی جائے گی، کا مقصد کاپی رائٹ کے ضوابط کی تعمیل، شفافیت اور نفاذ کو یقینی بنانا ہے۔ اگر منظور ہو جاتا ہے، تو یہ ترامیم اے آئی ٹریننگ کے لیے شائع شدہ مواد کے استعمال کے حوالے سے ٹیک کمپنیوں کو چھوٹ دینے کی برطانوی حکومت کی کوششوں کو روک سکتی ہیں۔ یہ ایک ایسا موقف ہے جو بہت سے لوگوں کا خیال ہے کہ حکومت کو شروع سے ہی اپنانا چاہیے تھا۔

پبلشرز لائسنسنگ سروسز کے سی ای او ٹام ویسٹ کا استدلال ہے کہ ڈیٹا (استعمال اور رسائی) بل مواد کی لائسنسنگ کو “ٹربو چارج” کر سکتا ہے۔ انہوں نے زور دے کر کہا کہ احتساب کا مطالبہ مخالف ٹیک یا مخالف جدت نہیں ہے۔ اس کے بجائے، یہ ایک پہچان کی عکاسی کرتا ہے کہ معلومات کی درستگی اور معیار سب سے اہم ہے کیونکہ پیدا کرنے والی اے آئی ہماری زندگیوں میں تیزی سے اہم کردار ادا کرتی ہے۔

ایک موڑ کا نقطہ: اے آئی کے اثرات کو منظم کرنا

موجودہ صورتحال ایک موڑ کی نمائندگی کرتی ہے۔ جیسے جیسے اے آئی کی طاقت اور اثر و رسوخ میں اضافہ ہوتا جا رہا ہے، نقصان، افراتفری یا ایسے اقدامات کو روکنے کے لیے واضح حدود اور ضوابط قائم کرنا ضروری ہے جو پچھتاوے کا باعث بن سکتے ہیں۔ یہ اصول، جو ChatGPT سے لیا گیا ہے، اے آئی ٹیکنالوجیز کی ذمہ دارانہ ترقی اور تعیناتی کی ضرورت پر زور دیتا ہے۔

قانونی اور اخلاقی دلدل میں گہرائی میں جانا

اے آئی ٹریننگ میں کاپی رائٹ شدہ مواد کے استعمال کے گرد بحث محض قانونی معاملہ نہیں ہے۔ یہ بنیادی اخلاقی تحفظات کو بھی چھوتا ہے۔ کیا AI کمپنیوں کو تخلیقی کاموں کے غیر مجاز استعمال سے منافع کمانے کی اجازت دی جانی چاہیے، یہ انصاف اور دانشورانہ املاک کے حقوق کے احترام کا معاملہ ہے۔

منصفانہ استعمال کا اصول: ایک پیچیدہ قانونی دلیل

اس بحث میں مرکزی قانونی دلائل میں سے ایک منصفانہ استعمال کے اصول کے گرد گھومتا ہے۔ منصفانہ استعمال ایک قانونی اصول ہے جو کاپی رائٹ ہولڈر کی اجازت کے بغیر کاپی رائٹ شدہ مواد کے محدود استعمال کی اجازت دیتا ہے۔ اس اصول کا مقصد اظہار رائے کی آزادی کو فروغ دینا اور کاپی رائٹ شدہ کاموں کے بعض تبدیلی آمیز استعمال کی اجازت دے کر تخلیقی صلاحیتوں کی حوصلہ افزائی کرنا ہے۔

تاہم، اے آئی ٹریننگ کے تناظر میں منصفانہ استعمال کے اصول کا اطلاق پیچیدہ اور متنازعہ ہے۔ AI کمپنیاں اکثر استدلال کرتی ہیں کہ کاپی رائٹ شدہ مواد کا ان کا استعمال منصفانہ استعمال کے تحت آتا ہے کیونکہ وہ مواد کو نئی اور تبدیلی آمیز ٹیکنالوجیز بنانے کے لیے استعمال کر رہے ہیں۔ ان کا استدلال ہے کہ AI ماڈل محض کاپی رائٹ شدہ کاموں کو دوبارہ تیار نہیں کر رہے ہیں، بلکہ اس کے بجائے مکمل طور پر نئے آؤٹ پٹس تیار کرنے کے لیے ان سے سیکھ رہے ہیں۔

دوسری طرف، کاپی رائٹ ہولڈروں کا استدلال ہے کہ ان کے کاموں کا استعمال AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے ایک تجارتی استعمال ہے جو انہیں ممکنہ آمدنی سے محروم کرتا ہے۔ ان کا استدلال ہے کہ AI کمپنیوں کو اپنی تربیت کے لیے استعمال ہونے والے کاپی رائٹ شدہ مواد کے لیے لائسنس حاصل کرنے کی ضرورت ہونی چاہیے، جیسا کہ وہ کسی دوسرے تجارتی استعمال کے لیے حاصل کریں گے۔

مصنفین اور پبلشروں پر معاشی اثرات

مصنفین اور پبلشروں پر غیر مجاز AI تربیت کے معاشی اثرات ایک اہم تشویش ہیں۔ اگر AI کمپنیوں کو معاوضے کے بغیر کاپی رائٹ شدہ کاموں کو آزادانہ طور پر استعمال کرنے کی اجازت دی جاتی ہے، تو اس سے مصنفین اور پبلشروں کی جانب سے نیا مواد تخلیق کرنے کی ترغیب کمزور ہو سکتی ہے۔ اس سے تخلیقی کاموں کے معیار اور دستیابی میں کمی آسکتی ہے، جس سے بالآخر پورے معاشرے کو نقصان پہنچے گا۔

مزید برآں، کاپی رائٹ شدہ مواد کا غیر مجاز استعمال مارکیٹ میں ایک غیر مساوی میدان پیدا کر سکتا ہے۔ AI کمپنیاں جو اجازت کے بغیر کاپی رائٹ شدہ کاموں کا استعمال کرتی ہیں، ان کمپنیوں کے مقابلے میں مسابقتی فائدہ حاصل کریں گی جو لائسنس حاصل کرتی ہیں یا اپنا تربیتی ڈیٹا خود تیار کرتی ہیں۔ اس سے جدت طرازی میں رکاوٹ پیدا ہو سکتی ہے اور چند غالب AI کمپنیوں کے ہاتھوں میں طاقت کا ارتکاز ہو سکتا ہے۔

شفافیت اور احتساب کی ضرورت

AI کمپنیوں کی جانب سے کاپی رائٹ شدہ مواد کو ذمہ داری سے استعمال کرنے کو یقینی بنانے کے لیے شفافیت اور احتساب ضروری ہے۔ AI کمپنیوں کو ان ڈیٹا کے ذرائع کو ظاہر کرنے کی ضرورت ہونی چاہیے جو وہ اپنے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ اس سے کاپی رائٹ ہولڈروں کو اپنے کاموں کے استعمال کی نگرانی کرنے اور یہ یقینی بنانے کی اجازت ملے گی کہ انہیں مناسب معاوضہ دیا جا رہا ہے۔

مزید برآں، AI کمپنیوں کو کسی بھی کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کے لیے جوابدہ ٹھہرایا جانا چاہیے جو ان کے AI ماڈلز کے نتیجے میں ہوتی ہے۔ اس میں براہ راست خلاف ورزی کے لیے ذمہ داری شامل ہو سکتی ہے، نیز تعاون کرنے والی خلاف ورزی کے لیے اگر AI ماڈل کا استعمال خلاف ورزی کرنے والے کاموں کو تخلیق کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔

متبادل حل تلاش کرنا

کاپی رائٹ قانون کو مضبوط بنانے اور شفافیت کو فروغ دینے کے علاوہ، متبادل حل تلاش کرنا ضروری ہے جو AI کمپنیوں اور کاپی رائٹ ہولڈروں کے مفادات کو متوازن کرنے میں مدد کر سکے۔

اجتماعی لائسنسنگ

اجتماعی لائسنسنگ ایک ممکنہ حل ہے۔ ایک اجتماعی لائسنسنگ اسکیم کے تحت، ایک اجتماعی انتظامی تنظیم (CMO) کاپی رائٹ ہولڈروں کی جانب سے AI کمپنیوں کے ساتھ لائسنس پر بات چیت کرے گی۔ CMO پھر لائسنس سے جمع ہونے والی رائلٹی کو کاپی رائٹ ہولڈروں میں تقسیم کرے گا۔

اجتماعی لائسنسنگ AI کمپنیوں کے لیے کاپی رائٹ شدہ مواد کے لیے لائسنس حاصل کرنے کا ایک زیادہ موثر اور ہموار طریقہ فراہم کر سکتی ہے جن کی انہیں ضرورت ہے۔ یہ اس بات کو بھی یقینی بنا سکتا ہے کہ کاپی رائٹ ہولڈروں کو ان کے کاموں کے استعمال کے لیے منصفانہ معاوضہ دیا جائے۔

اوپن سورس ڈیٹا

ایک اور ممکنہ حل AI تربیت کے لیے اوپن سورس ڈیٹا سیٹس کی ترقی کو فروغ دینا ہے۔ اوپن سورس ڈیٹا سیٹس ایسے ڈیٹا سیٹس ہیں جو کسی کے بھی استعمال کرنے، ترمیم کرنے اور تقسیم کرنے کے لیے آزادانہ طور پر دستیاب ہیں۔

اوپن سورس ڈیٹا سیٹس کی ترقی AI کمپنیوں کے کاپی رائٹ شدہ مواد پر انحصار کو کم کر سکتی ہے۔ یہ AI انڈسٹری میں جدت اور مسابقت کو بھی فروغ دے سکتا ہے۔

تکنیکی حل

تکنیکی حل بھی AI کے ذریعہ پیدا ہونے والے کاپی رائٹ چیلنجوں سے نمٹنے میں کردار ادا کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، واٹر مارکنگ ٹیکنالوجیز کا استعمال AI تربیت میں کاپی رائٹ شدہ مواد کے استعمال کو ٹریک کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ اس سے کاپی رائٹ ہولڈروں کو اپنے کاموں کے استعمال کی نگرانی کرنے اور غیر مجاز استعمال کی مثالوں کی شناخت کرنے کی اجازت ملے گی۔

مزید برآں، AI ٹیکنالوجیز کا استعمال خلاف ورزی کرنے والے کاموں کی تخلیق کا پتہ لگانے اور روکنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، AI سے چلنے والے ٹولز کا استعمال ایسے مواد کی شناخت کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے جو کاپی رائٹ شدہ کاموں سے کافی حد تک ملتا جلتا ہو۔

آگے کا راستہ

AI تربیت میں کاپی رائٹ شدہ مواد کے استعمال کے گرد بحث پیچیدہ اور کثیر الجہتی ہے۔ کوئی آسان جواب نہیں ہے۔ تاہم، کاپی رائٹ قانون کو مضبوط بنا کر، شفافیت اور احتساب کو فروغ دے کر، متبادل حل تلاش کر کے اور AI کمپنیوں اور کاپی رائٹ ہولڈروں کے درمیان کھلی بات چیت کو فروغ دے کر، ہم ایک ایسا فریم ورک تشکیل دے سکتے ہیں جو تمام اسٹیک ہولڈرز کے مفادات کو متوازن کرے اور دانشورانہ املاک کے حقوق کی حفاظت کرتے ہوئے جدت کو فروغ دے۔ ڈیٹا (استعمال اور رسائی) بل اس سمت میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے، جو ان اہم مسائل سے نمٹنے اور ڈیجیٹل دور میں کاپی رائٹ قانون کے مستقبل کو تشکیل دینے کے لیے ایک قانون سازی کا راستہ پیش کرتا ہے۔ اب کیے جانے والے فیصلوں کے تخلیقی صنعتوں اور سالوں تک AI کی ترقی پر دیرپا نتائج ہوں گے۔