Riflessioni sull'intelligenza artificiale

L’Intelligenza Artificiale (o IA) solleva numerose questioni in relazione ai diritti di proprietà industriale, sia per quanto riguarda la creazione di un’opera o di un’invenzione, sia per la protezione dell’IA attraverso i diritti della PI.

Che cos’è l’IA?

Definizione

Per parlare correttamente dell’IA, è necessario spiegare che cosa sia (e soprattutto che cosa non sia…).

Un’Intelligenza Artificiale non è in realtà altro che un programma per computer, né più né meno. Ma un programma per computer un po’ particolare: un essere umano non ha programmato specificamente il suo funzionamento, ma questo programma ha « imparato » il suo funzionamento analizzando un gran numero di dati di addestramento (spiegheremo meglio di seguito).

Non bisogna vedere una « intelligenza » particolare dietro queste IA: le IA fanno solo ciò che hanno imparato, senza alcuna riflessione.

Molte persone hanno cercato di dare una definizione alle IA:

• Le IA sono « i programmi informatici che si dedicano a compiti che, per il momento, sono svolti in modo più soddisfacente dagli esseri umani, poiché richiedono processi mentali di alto livello come: l’apprendimento percettivo, l’organizzazione della memoria e il ragionamento critico » (Marvin Lee Minsky);
• Le IA sono « i programmi informatici a cui vengono affidati compiti di cui nemmeno l’essere umano saprebbe definire veramente le regole sottostanti » (Io).

Alcuni esempi di IA

L’IA comprende un numero molto ampio di concetti che ho cercato di raggruppare nello schema seguente (che chiaramente non è completo):

Tutto questo per dire che non bisogna confondere tutto: l’IA non è deep-learning e viceversa…

Funzionamento di alcune IA

Funzionamento dei metodi di regressione

I metodi di regressione sono principalmente utilizzati per cercare di determinare relazioni tra variabili.

Ad esempio, supponiamo che le mie variabili siano:

• l’età di una persona;
• la percentuale dei suoi capelli bianchi.

In questo esempio molto semplice, basta prendere un gran numero di persone, analizzare i capelli e annotare la loro età per ottenere una curva di questo tipo.

Naturalmente, questo non è sufficiente: avete solo una nuvola di punti. Anche se un essere umano vede qui globalmente la relazione che emerge, non bisogna dimenticare che si può generalizzare il problema a 800 variabili e, in questa situazione, è un po’ più complesso da visualizzare…

Pertanto, ricorriamo a metodi detti di regressione (lineare, polinomiale, logaritmica, ecc.) al fine di determinare la curva o la superficie che si adatta meglio alla nuvola di punti.

Alla fine, la curva rossa ci fornirà la relazione tra le diverse variabili (e anche l’incertezza relativa a questa relazione, è magico).

Funzionamento di una rete neurale

L’idea alla base di una rete neurale è quella di « mimare » il funzionamento dei nostri neuroni, ma nel loro funzionamento più basilare.

Nel cervello, ogni neurone possiede un assone che agisce come un filo elettrico, conducendo l’impulso nervoso (sotto forma di un potenziale d’azione) verso il neurone vicino, assicurando così l’attività funzionale del cervello.

Tuttavia, se la somma degli impulsi nervosi che arrivano sull’assone non supera un certo valore (soglia di eccitabilità del neurone), l’assone non trasmette il messaggio nervoso: abbiamo quindi a che fare con un meccanismo di sogliatura.

Gli informatici hanno fatto esattamente la stessa cosa, ma sostituendo i neuroni del cervello con « blocchi logici ».

Così, ogni neurone trasmette valori ai suoi vicini. Il neurone che riceve i valori li somma ponderandoli con pesi dipendenti dai collegamenti (w1, w2, ecc.). Questa somma viene poi sogliata tramite una funzione di soglia (come qui la funzione sigma).

Naturalmente, non abbiamo 3 neuroni, ma molti di più in pratica. Esistono numerose architetture di reti neurali, ma ecco come potrebbe apparire un’implementazione (5 parametri di ingresso e 1 parametro di uscita).

Tutta « l’intelligenza » contenuta nelle reti neurali risiede nella corretta determinazione dei suddetti pesi. Così, questi pesi verranno determinati cercando di risolvere il seguente problema di ottimizzazione: « Conoscendo un gran numero di dati di ingresso e di uscita corrispondenti, quali sono i valori dei pesi che permettono di massimizzare la risposta della rete ».

Per risolvere questo problema di ottimizzazione, si inizializzano spesso i pesi in modo casuale e si cerca di modificarli progressivamente per ottimizzare l’uscita.

Finché il risultato della rete non è quello atteso (o il suo tasso di errore non è inferiore a una soglia predeterminata), si continua a cercare valori per i pesi.

(Sì, lo so… il mio esempio è formalmente semplicistico e quindi sbagliato per i puristi, ma è per spiegare in modo semplice).

Funzionamento di una rete neurale di tipo « Deep-learning »

In realtà, una rete di tipo « Deep-learning » è concettualmente molto simile a una rete neurale, ma il numero di strati è molto più elevato.

Bisogna comprendere che le reti di tipo « Deep-learning » possiedono un numero molto elevato di pesi o parametri, e può essere molto complesso farle convergere durante l’apprendimento (cioè la risoluzione del problema di ottimizzazione può essere ardua).

Le reti di tipo « Deep Learning » sono comunque emerse negli ultimi anni, poiché la potenza di calcolo è notevolmente aumentata, in particolare grazie all’uso delle schede grafiche.

Le realizzazioni tecniche legate all’IA

La brevettabilità

La brevettabilità delle invenzioni realizzate dall’IA

Principio

Può accadere che l’IA « trovi » soluzioni tecniche a problemi che l’uomo si poneva da tempo.

Queste soluzioni possono essere nel campo medico (es. identificazione di nuove molecole che possono avere un effetto terapeutico), nel campo della meccanica (es. identificazione di un profilo particolare di ala di aereo con una forte portanza) o in qualsiasi altro settore tecnologico.

Problema riguardante la nozione di invenzione

La domanda che ci si può porre subito è: un’invenzione realizzata da un computer è un’invenzione?

Fortunatamente, l’A52(1) CBE ci fornisce una definizione di invenzione:

I brevetti europei sono concessi per qualsiasi invenzione in tutti i settori tecnologici, a condizione che sia nuova, implichi un’attività inventiva e sia suscettibile di applicazione industriale. 

Così, vediamo chiaramente che non esiste alcuna difficoltà: l’invenzione è definita dalla sua applicazione (cioè qualcosa di nuovo e inventivo in un settore tecnologico) e non dalla sua origine o genesi.

Pertanto, un’invenzione può benissimo essere qualificata come « invenzione » se la sua applicazione è tecnologica.

Problema riguardante l’attività inventiva

Alcuni hanno sostenuto che non esista attività inventiva per un’invenzione realizzata tramite IA, poiché lo sforzo dell’inventore sarebbe nullo.

Non posso che essere in disaccordo.

Infatti, lo sforzo dell’inventore o la difficoltà che ha incontrato per inventare non sono criteri pertinenti per valutare l’attività inventiva: l’esigenza di attività inventiva si basa sulla difficoltà per un tecnico del settore di giungere all’invenzione partendo dai documenti dello stato della tecnica e non sulla difficoltà che l’inventore ha incontrato in pratica.

Ad esempio, non verrebbe in mente a nessuno di dire che un inventore non può proteggere la propria invenzione perché l’ha scoperta per caso (e ciò accade abbastanza spesso).

Naturalmente, sarebbe possibile argomentare che il tecnico del settore sia un’IA (o un umano che utilizza un’IA), ma questo approccio porterebbe inevitabilmente a considerare che tutte le invenzioni siano ovvie (si veda « Everything is obvious » di Ryan Abbott).

Problema riguardante la sufficienza della descrizione

Alcuni hanno sostenuto che un’invenzione realizzata da un’IA sarebbe insufficientemente descritta, poiché non si conosce il processo inventivo che ha portato all’invenzione.

È, in effetti, un problema delle IA: il più delle volte, forniscono un risultato, ma faticano a spiegare perché tale risultato sia stato ottenuto.

Sono decisamente in disaccordo con questa posizione, poiché la sufficienza della descrizione (A83 CBE) non mira a descrivere come l’invenzione sia stata concepita, ma mira a garantire che un terzo, sulla base della descrizione, possa realizzare l’invenzione.

Pertanto, non è affatto necessario sapere perché l’invenzione funzioni. È sufficiente che il tecnico del settore possa verificare che l’invenzione funzioni realizzandola.

Problema riguardante la nozione di inventore

La CBE non fornisce alcuna definizione della nozione di inventore.

Tuttavia, l’interpretazione generalmente accettata è che l’inventore, ai sensi dell’A60(1) CBE, sia una persona « naturale » o un essere umano (cioè natural person).

Infatti, come accettare che dei « diritti » sull’invenzione appartengano a una macchina o a un algoritmo, sapendo che nessun diritto nazionale (cioè degli stati membri) prevede una proprietà attribuita a un’entità diversa da un essere umano.

Ma è davvero un problema?

Innanzitutto, la CBE richiede solo che venga designato un inventore. Non esiste alcuna sanzione se l’inventore non è quello giusto o se addirittura non esiste (si vedano i requisiti relativi al deposito in Europa).

Ma in verità, non è nemmeno questo il punto per me: la vera domanda è sapere qual è l’atto inventivo e chi è la persona che realizza tale atto.

Infatti, è abbastanza chiaro che un’IA non sia altro che un programma informatico che assiste un essere umano. L’essere umano sceglierà come utilizzare l’IA, sceglierà il set di dati per addestrarla, esaminerà i dati di output per valutarne la pertinenza e l’applicabilità al problema che si pone.

Pertanto, non esiste una vera differenza rispetto all’utilizzo da parte di questo essere umano di un simulatore o di un calcolatore che lo aiuti. Non verrebbe in mente a nessuno di dire « l’inventore non ha realizzato un’invenzione, perché ha utilizzato un computer per realizzarla ».

Così, è sempre possibile sostenere che l’inventore sia la persona che manipola l’IA per ottenere il risultato desiderato.

Problema riguardante la titolarità

Per quanto riguarda la titolarità dell’invenzione, possiamo chiederci se il titolare dell’IA possa depositare una domanda di brevetto relativa a un’invenzione generata da un’IA.

A mio avviso, e nel diritto europeo, ciò non pone particolari difficoltà, poiché l’A60(1) CBE dispone che l’invenzione appartiene all’inventore o al suo avente causa.

Tuttavia (e anche se dovessimo considerare che l’inventore sia effettivamente una macchina), il difetto di diritto a depositare un brevetto (vedi invenzioni depositate da una persona non abilitata) può essere invocato solo dal vero titolare dei diritti.

Allo stesso modo, in Francia, la nullità del brevetto per difetto di titolarità dei diritti (A138(1) e) CBE) è una nullità relativa che può essere invocata solo dal vero titolare (vedi la nullità in Francia).

Quindi, per semplificare, nessuno può contestare un brevetto con il pretesto che il titolare del titolo lo avrebbe sottratto a una macchina…

Alcuni esempi

Per mostrarvi chiaramente che non si tratta di un tema puramente teorico, abbiamo recentemente visto diverse domande di brevetto depositate presso l’UEB relative a invenzioni realizzate da un’IA.

Alcune di queste invenzioni sono state realizzate da DABUS (che a sua volta è depositato… EP2360629 (A3)).

La prima invenzione riguarda un contenitore con pareti frattali che consentono di collegare due contenitori in modo semplice.

La seconda invenzione riguarda un sistema di allerta (tramite il lampeggiamento di un diodo) con una sequenza di ripetizione frattale che consente un migliore riconoscimento da parte dell’occhio umano.

In un altro settore tecnico, possiamo citare questa invenzione di Gillette (EP1284621B1) riguardante gli spazzolini da denti le cui « ciuffette » si incrociano in modo particolare. E questo, grazie alla « Creativity Machine » di S. Thaler…

La brevettabilità delle invenzioni che implementano un’IA

In questo caso, ci troviamo nella situazione in cui l’invenzione risiede effettivamente nell’implementazione di un’IA (es. il riconoscimento di immagini tramite IA).

Il concetto inventivo può trovarsi in diversi punti:

• nella selezione particolare del set di dati per l’addestramento,
• nell’architettura delle reti neurali utilizzata per un compito specifico,
• nella gestione della memoria durante l’addestramento,
• ecc.

Per questo argomento molto diverso, vi rimando al mio articolo sulle invenzioni di tipo misto in Europa.

Protezione dei modelli delle IA

Abbiamo visto che le invenzioni realizzate da un’IA o che impiegano un’IA potevano essere protette dal diritto dei brevetti.

Tuttavia, l’IA coinvolge altre entità come il modello (es. la configurazione delle reti neurali).

Il modello delle IA è spesso molto complesso da ottenere, poiché richiede una selezione ben particolare dei dati di addestramento e comporta molti sforzi (es. in termini di potenza di calcolo o in termini di impegno umano per formattare in modo intelligente i dati di input).

Quindi, come proteggerli?

A mio avviso, esistono due piste:

• la protezione dei programmi per elaboratore mediante il diritto d’autore;
• la protezione delle banche dati mediante un diritto ad hoc.

Infatti, il fatto che l’IA rimanga un programma per elaboratore motiva la possibile analogia con i programmi per elaboratore (cioè i software). Ciò che più assomiglia all’addestramento di un’IA è la compilazione del codice sorgente in un codice compilato: l’addestramento di un’IA è una sorta di compilazione di un sistema il cui scopo è rendere tale sistema conforme alle aspettative dell’utente.

Pertanto, è possibile ipotizzare che il modello dell’IA sia protetto dalle disposizioni del diritto d’autore relative al software (L112-2 CPI).

Ricordo che la definizione di software data dall’Académie Française nel suo dizionario (9ª edizione) è un « Insieme strutturato di programmi che svolge una funzione determinata, consentendo il compimento di un dato compito« . L’IA sembra rientrare perfettamente in questa definizione.

Ma è anche possibile fare un’analogia con le banche dati.

Infatti, come ho detto in precedenza, il modello di un’IA è un insieme di configurazioni/pesi/ecc. In altre parole, è una sorta di banca dati di parametri di configurazione.

Pertanto, perché non applicare il diritto ad hoc previsto dall’articolo L112-3 CPI e dalla direttiva 96/9/CE dell’11 marzo 1996?

Secondo questa direttiva (e la sua interpretazione da parte della CGUE), una banca dati deve avere le seguenti caratteristiche:

Ritengo che si possa considerare che i parametri di un modello abbiano effettivamente tutte queste caratteristiche (i pesi hanno un significato anche presi individualmente, i pesi sono disposti in modo da sapere a quali nodi (o collegamenti) si applicano, è possibile navigare nel modello per conoscere i parametri).

La difficoltà rimane la protezione di questa banca dati. Infatti, l’articolo 7 della direttiva 96/9/CE prevede che una protezione del contenuto della banca dati possa essere concessa « qualora l’ottenimento, la verifica o la presentazione di tale contenuto attestino un investimento sostanziale sotto il profilo qualitativo o quantitativo« .

Per ottenimento, si intende non la creazione del dato, ma la sua acquisizione. Bisogna riconoscere che nell’addestramento del modello, ciò che è complesso è la creazione dei dati e non la loro « acquisizione ».

Tuttavia, se dovessi argomentare, direi che l’addestramento del modello è una sorta di « verifica » della validità dei valori dei pesi di configurazione… Pertanto, si applica la protezione dell’articolo 7 della direttiva 96/9/CE?

Naturalmente, non ho una risposta riguardo alla protezione applicabile al modello. Gli elementi precedenti sono solo spunti. Bisognerà attendere la giurisprudenza.

Le opere generate dalle IA

Introduzione

Non sono uno specialista della protezione delle opere mediante il diritto d’autore, ma è vero che sarebbe un peccato non affrontare questo punto.

Mi scuso quindi in anticipo con gli specialisti del tema per le mie approssimazioni.

Alcuni esempi

Oggi esistono diverse « opere d’arte » prodotte tramite IA:

Ma abbiamo anche musica generata da intelligenza artificiale (esempio di un brano generato da Spotify Research):

https://www.youtube.com/watch?v=LSHZ_b05W7o

Una protezione tramite diritto d’autore?

Dopo aver visto questi esempi, è possibile chiedersi se tali « opere » possano beneficiare di una protezione tramite diritto d’autore.

Nel diritto francese, per beneficiare di un diritto d’autore (L111-1 CPI), è necessario verificare che l’opera sia « originale » (criterio giurisprudenziale).

In sintesi, per essere originale, un’opera deve presentare:

• l’impronta della personalità dell’autore,
• il segno dell’apporto intellettuale dell’autore e
• l’espressione delle scelte libere e creative dell’autore.

A mio avviso, per gli esempi che abbiamo visto in precedenza, ciò non pone realmente problemi: infatti, questi esempi sono stati creati da IA che sono state configurate (ovvero che hanno subito un apprendimento) preciso al fine di ottenere un risultato voluto dall’autore.

Pertanto, gli esempi precedenti mostrano chiaramente la volontà dell’autore di ottenere tale risultato.

Possiamo considerare che l’IA svolga un ruolo simile a un software come Photoshop o a un mixer audio. L’IA semplifica semplicemente il processo creativo.

Naturalmente, è necessario esaminare caso per caso e non posso fornire una risposta univoca del tipo « ogni immagine o suono prodotto da un’IA beneficia di un diritto d’autore », ma l’uso di un’IA non mi sembra escludere, di per sé, l’applicazione del diritto d’autore.

Per concludere, vorrei semplicemente ricordare che, all’epoca dell’invenzione della fotografia, alcuni volevano escluderla dall »arte ». Infatti, consideravano la fotografia come appartenente al dominio tecnico.

Non pensate che ci troviamo nella stessa situazione riguardo all’IA?