Künstliche Intelligenz (oder KI) wirft zahlreiche Fragen im Zusammenhang mit dem gewerblichen Rechtsschutz auf, sowohl hinsichtlich der Schaffung eines Werkes oder einer Erfindung als auch hinsichtlich des Schutzes von KI durch Rechte des geistigen Eigentums.
Was ist KI?
Definition
Um jedoch gut über KI sprechen zu können, sollte zunächst erklärt werden, was sie ist (und vor allem, was sie nicht ist…).
Eine künstliche Intelligenz ist im Grunde nichts anderes als ein Computerprogramm, nicht mehr und nicht weniger. Allerdings handelt es sich um ein besonderes Computerprogramm: Ein Mensch hat dessen Funktionsweise nicht explizit programmiert, sondern das Programm hat seine Funktionsweise „erlernt“, indem es eine große Menge an Trainingsdaten analysiert hat (wir werden dies weiter unten erläutern).
Man sollte keine besondere „Intelligenz“ hinter diesen KI-Systemen vermuten: KI-Systeme tun nur das, was sie gelernt haben, ohne jegliche Reflexion.
Viele Personen haben versucht, eine Definition für KI zu geben:
- KI sind « Computerprogramme, die sich mit Aufgaben befassen, die derzeit von Menschen besser gelöst werden, da sie höhere geistige Prozesse erfordern, wie z. B.: Wahrnehmungslernen, Gedächtnisorganisation und kritisches Denken » (Marvin Lee Minsky);
- KI sind « Computerprogramme, denen Aufgaben anvertraut werden, für die selbst der Mensch die zugrundeliegenden Regeln nicht wirklich definieren könnte » (Ich)
Einige Beispiele für KI
KI umfasst eine sehr große Anzahl von Konzepten, die ich in der folgenden Grafik zusammengefasst habe (die jedoch keineswegs vollständig ist):
All dies bedeutet, dass man nicht alles vermischen sollte: KI ist nicht dasselbe wie Deep Learning und umgekehrt…
Funktionsweise einiger KI-Systeme
Funktionsweise von Regressionsmethoden
Regressionsmethoden werden hauptsächlich verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu bestimmen.
Nehmen wir zum Beispiel an, dass meine Variablen folgende sind:
- das Alter einer Person;
- der Prozentsatz ihrer grauen Haare.
In diesem sehr einfachen Beispiel reicht es aus, eine große Anzahl von Personen zu nehmen, deren Haare zu analysieren und ihr Alter zu notieren, und wir erhalten eine Kurve wie diese.
Natürlich ist das nicht ausreichend: Sie haben nur eine Punktwolke. Auch wenn ein Mensch hier insgesamt die sich abzeichnende Beziehung erkennen kann, darf man nicht vergessen, dass das Problem auf 800 Variablen verallgemeinert werden kann, und in dieser Situation ist es etwas komplexer zu visualisieren…
Daher greifen wir auf sogenannte Regressionsmethoden (linear, polynomial, logarithmisch usw.) zurück, um die Kurve oder Fläche zu bestimmen, die sich am besten an die Punktwolke anpasst.
Am Ende gibt uns die rote Kurve die Beziehung zwischen den verschiedenen Variablen an (und sogar die Unsicherheit bezüglich dieser Beziehung, das ist magisch).
Funktionsweise eines neuronalen Netzes
Die zugrundeliegende Idee eines neuronalen Netzes besteht darin, die Funktionsweise unserer Neuronen nachzuahmen, allerdings in ihrer grundlegendsten Form.
Im Gehirn besitzt jedes Neuron ein Axon, das wie ein elektrischer Draht wirkt, indem es den Nervenimpuls (in Form eines Aktionspotentials) zum benachbarten Neuron leitet und so die funktionelle Aktivität des Gehirns gewährleistet.
Wenn jedoch die Summe der auf das Axon eintreffenden Nervenimpulse einen bestimmten Wert (die Erregbarkeitsschwelle des Neurons) nicht überschreitet, leitet das Axon die Nervenbotschaft nicht weiter: Wir haben es hier mit einem Schwellenwertmechanismus zu tun.
Informatiker haben genau dasselbe getan, allerdings indem sie die Neuronen des Gehirns durch « logische Blöcke » ersetzten.
So überträgt jedes Neuron Werte an seine Nachbarn. Das Neuron, das Werte empfängt, summiert diese, wobei sie mit Gewichten gewichtet werden, die von den Verbindungen abhängen (w1, w2 usw.). Diese Summe wird dann mithilfe einer Schwellenwertfunktion (wie hier die Sigma-Funktion) geschwellt.
Natürlich haben wir nicht nur 3 Neuronen, sondern in der Praxis viel mehr. Es gibt zahlreiche Architekturen neuronaler Netze, aber hier ist ein Beispiel, wie eine Implementierung aussehen könnte (5 Eingabeparameter und 1 Ausgabeparameter).
Die gesamte « Intelligenz », die in neuronalen Netzen steckt, liegt in der richtigen Bestimmung der genannten Gewichte. Diese Gewichte werden bestimmt, indem versucht wird, das folgende Optimierungsproblem zu lösen: « Bei einer großen Anzahl bekannter Eingabe- und entsprechender Ausgabedaten – welche Werte der Gewichte maximieren die Antwort des Netzes? »
Um dieses Optimierungsproblem zu lösen, werden die Gewichte oft zufällig initialisiert und dann schrittweise verändert, um die Ausgabe zu optimieren.
Solange das Ergebnis des Netzes nicht dem erwarteten entspricht (oder die Fehlerrate nicht unter einem vorbestimmten Schwellenwert liegt), wird weiterhin nach Werten für die Gewichte gesucht.
(Ja, ich weiß… mein Beispiel ist formal vereinfacht und daher für Puristen falsch, aber es dient der einfachen Erklärung).
Funktionsweise eines neuronalen Netzes vom Typ « Deep-Learning »
Tatsächlich ist ein Netz vom Typ « Deep-Learning » konzeptionell einem neuronalen Netz sehr ähnlich, allerdings ist die Anzahl der Schichten deutlich höher.
Es ist wichtig zu verstehen, dass Netze vom Typ « Deep-Learning » eine sehr große Anzahl von Gewichten oder Parametern besitzen, und es kann sehr komplex sein, diese während des Lernprozesses zur Konvergenz zu bringen (d. h., die Lösung des Optimierungsproblems kann schwierig sein).
Netze vom Typ « Deep Learning » sind dennoch in den letzten Jahren aufgekommen, da die Rechenleistung in den letzten Jahren stark zugenommen hat, insbesondere durch den Einsatz von Grafikkarten.
Technische Lösungen im Zusammenhang mit KI
Die Patentfähigkeit
Die Patentfähigkeit von durch KI entwickelten Erfindungen
Grundsatz
Es kann vorkommen, dass KI technische Lösungen für Probleme findet, die sich der Mensch schon lange gestellt hat.
Diese Lösungen können im medizinischen Bereich liegen (z. B. Identifizierung neuer Moleküle mit therapeutischer Wirkung), im mechanischen Bereich (z. B. Identifizierung eines besonderen Flügelprofils für Flugzeuge mit hoher Auftriebskraft) oder in jedem anderen technischen Bereich.
Problem bezüglich des Begriffs der Erfindung
Die Frage, die man sich sofort stellen kann, ist: Ist eine von einem Computer gemachte Erfindung eine Erfindung?
Glücklicherweise bietet uns der A52(1) EPÜ eine Definition der Erfindung:
Europäische Patente werden für jede Erfindung in allen technischen Gebieten erteilt, sofern sie neu ist, auf einer erfinderischen Tätigkeit beruht und gewerblich anwendbar ist.
Somit wird deutlich, dass es keine Schwierigkeit gibt: Die Erfindung wird durch ihre Anwendung definiert (d. h. etwas Neues und Erfinderisches in einem technischen Gebiet) und nicht durch ihre Herkunft oder Entstehung.
Daher kann eine Erfindung durchaus als „Erfindung“ bezeichnet werden, wenn ihre Anwendung technologisch ist.
Problem bezüglich der erfinderischen Tätigkeit
Einige haben behauptet, dass es keine erfinderische Tätigkeit bei einer durch KI realisierten Erfindung gebe, da der Aufwand des Erfinders gleich null sei.
Dem kann ich nur widersprechen.
Tatsächlich sind der Aufwand des Erfinders oder die Schwierigkeiten, die er bei der Erfindung hatte, keine relevanten Kriterien zur Bewertung der erfinderischen Tätigkeit: Die Anforderung der erfinderischen Tätigkeit beruht auf der Schwierigkeit für eine Fachperson, ausgehend vom Stand der Technik zur Erfindung zu gelangen, und nicht auf den praktischen Schwierigkeiten, die der Erfinder hatte.
Beispielsweise würde niemand auf die Idee kommen zu sagen, dass ein Erfinder seine Erfindung nicht schützen lassen kann, weil er sie zufällig gefunden hat (was recht häufig vorkommt).
Natürlich könnte man argumentieren, dass die Fachperson eine KI (oder ein Mensch, der eine KI nutzt) ist, doch dieser Ansatz würde unweigerlich dazu führen, dass alle Erfindungen als naheliegend betrachtet werden (siehe „Everything is obvious“ von Ryan Abbott).
Problem bezüglich der ausreichenden Offenbarung
Einige haben behauptet, dass eine durch KI realisierte Erfindung unzureichend offenbart sei, da der erfinderische Prozess, der zur Erfindung geführt hat, nicht bekannt ist.
Das ist in der Tat ein Problem von KI: Meist liefern sie ein Ergebnis, können aber nicht erklären, warum dieses Ergebnis zustande kommt.
Ich bin entschieden anderer Meinung, da die ausreichende Offenbarung (A83 EPÜ) nicht darauf abzielt, zu beschreiben, wie die Erfindung konzipiert wurde, sondern sicherzustellen, dass ein Dritter anhand der Beschreibung die Erfindung ausführen kann.
Daher ist es nicht erforderlich zu wissen, warum die Erfindung funktioniert. Es genügt, dass die Fachperson überprüfen kann, dass die Erfindung funktioniert, indem sie sie ausführt.
Problem bezüglich des Begriffs des Erfinders
Das EPÜ enthält keine Definition des Begriffs „Erfinder“.
Gleichwohl wird allgemein akzeptiert, dass der Erfinder im Sinne des A60(1) EPÜ eine „natürliche Person“ oder ein Mensch (d. h. natural person) ist.
Denn wie könnte man akzeptieren, dass „Rechte“ an der Erfindung einer Maschine oder einem Algorithmus zustehen, wenn kein nationales Recht (d. h. der Mitgliedstaaten) ein Eigentum vorsieht, das an eine andere Entität als einen Menschen gebunden ist.
Aber ist das wirklich ein Problem?
Zunächst verlangt das EPÜ lediglich, dass ein Erfinder benannt wird. Es gibt keine Sanktion, wenn der Erfinder nicht der richtige ist oder gar nicht existiert (siehe die Anforderungen an die Anmeldung in Europa).
Aber eigentlich ist das für mich nicht einmal das Thema: Die eigentliche Frage ist, was der erfinderische Akt ist und wer die Person ist, die diesen Akt vollzieht.
Denn es ist ziemlich klar, dass eine KI nicht mehr als ein Computerprogramm ist, das einem Menschen hilft. Der Mensch entscheidet, wie die KI eingesetzt wird, wählt den Datensatz für das Training aus, prüft die Ausgabedaten auf ihre Relevanz und Anwendbarkeit für das Problem, das er sich stellt.
Daher gibt es keinen wirklichen Unterschied zur Nutzung eines Simulators oder Rechners durch diesen Menschen. Niemand würde auf die Idee kommen zu sagen: „Der Erfinder hat keine Erfindung gemacht, weil er einen Computer zur Realisierung seiner Erfindung genutzt hat.“
Somit lässt sich immer argumentieren, dass der Erfinder die Person ist, die die KI bedient, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Problem bezüglich der Inhaberschaft
Hinsichtlich der Inhaberschaft der Erfindung können wir uns fragen, ob der Inhaber der KI eine Patentanmeldung für eine Erfindung einreichen kann, die von einer KI „aus dem Hut gezaubert“ wurde.
Meiner Ansicht nach und nach europäischem Recht stellt dies kaum ein Problem dar, da der A60(1) EPÜ vorsieht, dass die Erfindung dem Erfinder oder seinem Rechtsnachfolger gehört.
Gleichwohl (und selbst wenn wir davon ausgehen müssten, dass der Erfinder tatsächlich eine Maschine ist), kann der Mangel des Rechts zur Einreichung einer Patentanmeldung (siehe Patente, die von einer nicht berechtigten Person angemeldet wurden) nur vom tatsächlichen Rechtsinhaber geltend gemacht werden.
Ebenso ist in Frankreich die Nichtigkeit des Patents wegen fehlender Inhaberschaft der Rechte (A138(1) e) EPÜ) eine relative Nichtigkeit, die nur vom tatsächlichen Inhaber geltend gemacht werden kann (siehe die Nichtigkeit in Frankreich).
Einfach ausgedrückt, kann also niemand ein Patent mit der Begründung anfechten, dass der Inhaber des Schutzrechts es einer Maschine „gestohlen“ hätte…
Einige Beispiele
Um Ihnen zu zeigen, dass dies kein rein theoretisches Thema ist, haben wir kürzlich mehrere vor dem EPA eingereichte Patentanmeldungen gesehen, die Erfindungen betrafen, die von einer KI gemacht wurden.
Einige dieser Erfindungen wurden von DABUS gemacht (der selbst angemeldet ist… EP2360629 (A3)).
Die erste Erfindung betrifft einen Behälter mit fraktalen Wänden, die es ermöglichen, zwei Behälter auf einfache Weise zu verbinden.
Die zweite Erfindung betrifft ein Warnsystem (durch Blinken einer Diode) mit einer fraktalen Wiederholungssequenz, das eine bessere Erkennung durch das menschliche Auge ermöglicht.
In einem anderen technischen Bereich können wir diese Erfindung von Gillette (EP1284621B1) erwähnen, die Zahnbürsten betrifft, deren „Büschel“ sich auf besondere Weise kreuzen. Und dies dank der „Creativity Machine“ von S. Thaler…
Die Patentfähigkeit von Erfindungen, die eine KI einsetzen
Hier befinden wir uns in dem Fall, dass die Erfindung tatsächlich in der Anwendung einer KI liegt (z. B. Bilderkennung mit einer KI).
Der erfinderische Gedanke kann an verschiedenen Stellen liegen:
- in der besonderen Auswahl des Datensatzes für das Training,
- in der Architektur der für eine bestimmte Aufgabe verwendeten neuronalen Netze,
- in der Verwaltung des Speichers während des Trainings,
- usw.
Zu diesem ganz anderen Thema verweise ich Sie auf meinen Artikel über die gemischten Erfindungen in Europa.
Schutz von KI-Modellen
Wir haben gesehen, dass Erfindungen, die von einer KI gemacht werden oder eine KI einsetzen, durch das Patentrecht geschützt werden können.
Gleichwohl umfasst KI weitere Entitäten wie das Modell (z. B. die Konfiguration neuronaler Netze).
Das KI-Modell ist oft sehr komplex zu erstellen, da es eine ganz besondere Auswahl der Trainingsdaten erfordert und viel Aufwand bedeutet (z. B. in Bezug auf Rechenleistung oder menschlichen Aufwand, um die Eingabedaten intelligent zu formatieren).
Wie können sie also geschützt werden?
Meiner Ansicht nach gibt es zwei Ansätze:
- der Schutz von Computerprogrammen durch das Urheberrecht;
- der Schutz von Datenbanken durch ein ad-hoc-Recht.
Tatsächlich legt die Tatsache, dass KI ein Computerprogramm bleibt, eine mögliche Analogie zu Computerprogrammen (d. h. Software) nahe. Was dem Training einer KI am nächsten kommt, ist die Kompilierung des Quellcodes in einen kompilierten Code: Das Training einer KI ist eine Art Kompilierung eines Systems, dessen Ziel es ist, dieses System an die Erwartungen des Nutzers anzupassen.
Daher ist es möglich anzunehmen, dass das KI-Modell durch die urheberrechtlichen Bestimmungen für Software (L112-2 CPI) geschützt ist.
Ich erinnere daran, dass die Definition von Software, die von der Académie Française in ihrem Wörterbuch (9. Auflage) gegeben wird, lautet: „Strukturierte Gesamtheit von Programmen, die eine bestimmte Funktion erfüllen und die Durchführung einer bestimmten Aufgabe ermöglichen“. KI scheint gut in diese Definition zu passen.
Es ist jedoch auch möglich, eine Analogie zu Datenbanken herzustellen.
Wie ich bereits sagte, ist das Modell einer KI eine Gesamtheit von Konfigurationen/Gewichten usw. Mit anderen Worten: Es handelt sich um eine Art Datenbank von Konfigurationsparametern.
Warum also nicht das ad-hoc-Recht anwenden, das in Artikel L112-3 CPI und der Richtlinie 96/9/EG vom 11. März 1996 vorgesehen ist?
Nach dieser Richtlinie (und ihrer Auslegung durch den EuGH) muss eine Datenbank folgende Merkmale aufweisen:
Ich denke, man kann davon ausgehen, dass die Parameter eines Modells all diese Merkmale aufweisen (die Gewichte haben auch einzeln betrachtet eine Bedeutung, die Gewichte sind so angeordnet, dass man weiß, auf welche Knoten oder Verbindungen sie sich beziehen, und es ist möglich, durch das Modell zu navigieren, um die Parameter zu ermitteln).
Die Schwierigkeit bleibt der Schutz dieser Datenbank. Denn Artikel 7 der Richtlinie 96/9/EG sieht vor, dass ein Schutz des Inhalts der Datenbank gewährt werden kann, „wenn die Beschaffung, Überprüfung oder Darstellung dieses Inhalts eine wesentliche Investition in qualitativer oder quantitativer Hinsicht darstellt“.
Unter Beschaffung versteht man nicht die Erstellung der Daten, sondern deren Erwerb. Man muss anerkennen, dass beim Training des Modells das Schwierige die Erstellung der Daten und nicht deren „Erwerb“ ist.
Wenn ich jedoch argumentieren müsste, würde ich sagen, dass das Training des Modells eine Art „Überprüfung“ der Gültigkeit der Werte der Konfigurationsgewichte ist … Fällt der Schutz von Artikel 7 der Richtlinie 96/9/EG dann darunter?
Natürlich habe ich keine Antwort auf die Frage, welcher Schutz für das Modell anwendbar ist. Die vorstehenden Ausführungen sind lediglich Ansätze. Man muss die Rechtsprechung abwarten.
Von KI generierte Werke
Einleitung
Ich bin kein Spezialist für den Schutz von Werken durch das Urheberrecht, aber es wäre schade, diesen Punkt nicht zu erwähnen.
Daher entschuldige ich mich im Voraus bei den Spezialisten des Themas für meine Ungenauigkeiten.
Einige Beispiele
Heute gibt es mehrere „Kunstwerke“, die mithilfe von KI erstellt wurden:
Aber es gibt auch Musik, die durch künstliche Intelligenz generiert wird (Beispiel eines Stücks, das von Spotify Research generiert wurde):
Ein Schutz durch Urheberrecht?
Nachdem wir diese Beispiele gesehen haben, stellt sich die Frage, ob diese „Werke“ durch das Urheberrecht geschützt werden können.
Im französischen Recht ist für den Urheberrechtsschutz (L111-1 CPI) zu prüfen, ob das Werk „original“ ist (richterrechtliches Kriterium).
Grob gesagt muss ein Werk, um als original zu gelten, folgende Merkmale aufweisen:
- den Abdruck der Persönlichkeit des Urhebers,
- das Zeichen der geistigen Leistung des Urhebers und
- die Ausdrucksform der freien und kreativen Entscheidungen des Urhebers.
Meiner Meinung nach stellt sich bei den zuvor genannten Beispielen diesbezüglich keine wirkliche Frage: Diese Beispiele wurden nämlich von KI-Systemen erstellt, die gezielt konfiguriert (d. h. trainiert) wurden, um ein vom Urheber gewünschtes Ergebnis zu erzielen.
Die vorherigen Beispiele zeigen somit deutlich den Willen des Urhebers, ein solches Ergebnis zu erzielen.
Wir können davon ausgehen, dass die KI eine ähnliche Rolle spielt wie eine Software wie Photoshop oder ein Mischpult. Die KI vereinfacht lediglich den Schaffensprozess.
Natürlich muss dies im Einzelfall geprüft werden, und ich kann keine pauschale Antwort geben wie „Jedes Bild oder jeder Ton, der von einer KI stammt, genießt Urheberrechtsschutz“, aber die Nutzung einer KI scheint mir nicht allein aus diesem Grund den Urheberrechtsschutz auszuschließen.
Abschließend möchte ich lediglich daran erinnern, dass bei der Erfindung der Fotografie einige diese aus der „Kunst“ ausschließen wollten. Sie waren nämlich der Ansicht, dass die Fotografie dem technischen Bereich angehöre.
Denken Sie nicht, dass wir uns in einer ähnlichen Situation hinsichtlich der KI befinden?