Khóa luận tốt nghiệp bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo thực tiễn và gợi ý hoàn thiện quy định pháp luật

Khóa luận tốt nghiệp phân tích bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ cho sản phẩm trí tuệ nhân tạo, đề xuất hoàn thiện quy định pháp luật hiện hành.

• Tác giả: Nguyen Thi Minh Thu
• Người hướng dẫn: Ths. Ncs. Nguyen Phan Dieu Linh
• Trường học: Trường Đại học Luật Hà Nội
• Chuyên ngành: Pháp Luật Kinh Tế
• Đề tài: Bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ cho sản phẩm AI: Thực tiễn và gợi ý hoàn thiện pháp luật
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ BẢO HỘ QUYỀN SỞ HỮU TRÍ TUỆ ĐỐI VỚI SẢN PHẨM CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
• 1.1. Tổng quan về sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 1.1.1. Lịch sử hình thành và phát triển của trí tuệ nhân tạo
• 1.1.2. Khái niệm sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 1.1.3. Đặc điểm sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 1.1.4. Phân loại sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 1.2. Tổng quan về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 1.2.1. Sự cần thiết về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 1.2.2. Phát triển những lợi ích mà sản phẩm của trí tuệ nhân tạo đem lại
• 1.2.3. Bảo vệ thành quả lao động trí óc của những chủ thể sáng tạo
• 1.2.4. Thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo của con người
• 1.2.5. Khái niệm, đặc điểm bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 1.2.6. Các hình thức bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 1.2.6.1. Hình thức bảo hộ quyền tác giả, quyền liên quan đến quyền tác giả
• 1.2.6.2. Hình thức bảo hộ quyền sở hữu công nghiệp đối với sáng chế
• 1.2.6.3. Hình thức bảo hộ quyền sở hữu công nghiệp đối với bí mật kinh tế
• 1.3. Tiểu kết chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: PHÁP LUẬT VỀ BẢO HỘ QUYỀN SỞ HỮU TRÍ TUỆ ĐỐI VỚI SẢN PHẨM CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
• 2.1. Xu hướng trên thế giới về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ của trí tuệ nhân tạo
• 2.2. Những vấn đề về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam
• 2.2.1. Những vấn đề phát sinh khi không chấp nhận bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 2.2.2. Những vấn đề phát sinh khi chấp nhận bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo
• 2.2.2.1. Về chủ thể quyền
• 2.2.2.2. Về điều kiện bảo hộ
• 2.3. Tiểu kết chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỊNH HƯỚNG HOÀN THIỆN QUY ĐỊNH PHÁP LUẬT VỀ BẢO HỘ QUYỀN SỞ HỮU TRÍ TUỆ ĐỐI VỚI SẢN PHẨM CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
• 3.1. Một số định hướng về hoàn thiện quy định pháp luật về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo trên thế giới
• 3.2. Định hướng hoàn thiện quy định pháp luật về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam
• 3.2.1. Giải pháp ngắn hạn
• 3.3. Tiểu kết chương 3
• KẾT LUẬN
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ cho sản phẩm AI

Bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm AI là một vấn đề pháp lý phức tạp và đang được quan tâm trên toàn cầu. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI đã đặt ra nhiều thách thức trong việc xác định quyền sở hữu và bảo vệ các sản phẩm trí tuệ. Pháp luật sở hữu trí tuệ hiện hành chưa đủ để điều chỉnh các vấn đề phát sinh từ AI và pháp luật. Việc bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ cho sản phẩm AI không chỉ đảm bảo quyền lợi của các chủ thể sáng tạo mà còn thúc đẩy sự đổi mới và phát triển công nghệ.

1.1. Thực tiễn pháp luật hiện hành

Thực tiễn pháp luật hiện nay cho thấy sự thiếu đồng bộ trong việc bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ AI. Các quy định hiện có chủ yếu tập trung vào sản phẩm do con người tạo ra, trong khi sản phẩm AI lại được tạo ra bởi các thuật toán và máy móc. Điều này dẫn đến những khoảng trống pháp lý, đặc biệt là trong việc xác định chủ thể quyền và điều kiện bảo hộ. Các quốc gia như Hoa Kỳ, Liên minh Châu Âu và Trung Quốc đã có những bước đi đầu tiên trong việc điều chỉnh pháp luật để phù hợp với sự phát triển của công nghệ AI.

1.2. Thách thức pháp lý

Một trong những thách thức pháp lý lớn nhất là việc xác định chủ thể quyền đối với sản phẩm AI. Liệu AI có thể được coi là chủ thể sở hữu trí tuệ hay không? Nếu không, ai sẽ là người sở hữu quyền đối với sản phẩm do AI tạo ra? Những câu hỏi này đòi hỏi sự điều chỉnh và hoàn thiện pháp luật sở hữu trí tuệ để đảm bảo tính công bằng và khuyến khích sáng tạo. Ngoài ra, việc bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ cho sản phẩm AI cũng cần cân nhắc đến các yếu tố đạo đức và xã hội.

II. Gợi ý hoàn thiện pháp luật

Để giải quyết các vấn đề phát sinh từ bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ cho sản phẩm AI, cần có những gợi ý hoàn thiện pháp luật cụ thể. Việc này bao gồm việc xây dựng các quy định mới, điều chỉnh các quy định hiện hành và áp dụng các giải pháp pháp lý linh hoạt. Pháp luật công nghệ cần được cập nhật để phù hợp với sự phát triển của AI và quyền sở hữu. Đồng thời, cần có sự hợp tác quốc tế để tạo ra một khung pháp lý thống nhất và hiệu quả.

2.1. Giải pháp pháp lý ngắn hạn

Trong ngắn hạn, cần tập trung vào việc điều chỉnh các quy định hiện hành để phù hợp với sản phẩm AI. Cụ thể, cần xác định rõ chủ thể quyền đối với sản phẩm do AI tạo ra, đồng thời thiết lập các tiêu chuẩn bảo hộ phù hợp. Giải pháp pháp lý này cần được thực hiện thông qua việc sửa đổi các luật hiện có và ban hành các quy định mới. Việc này sẽ giúp tạo ra một khung pháp lý linh hoạt, đáp ứng được nhu cầu bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ trong bối cảnh công nghệ AI phát triển nhanh chóng.

2.2. Giải pháp pháp lý dài hạn

Về dài hạn, cần xây dựng một khung pháp lý toàn diện cho việc bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ AI. Điều này bao gồm việc nghiên cứu và áp dụng các mô hình pháp lý tiên tiến từ các quốc gia phát triển. Pháp luật sở hữu trí tuệ cần được cập nhật để phản ánh sự thay đổi của công nghệ và xã hội. Đồng thời, cần có sự hợp tác quốc tế để tạo ra các tiêu chuẩn và quy định thống nhất, đảm bảo tính hiệu quả và công bằng trong việc bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ cho sản phẩm AI.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Sự phát triển mạnh mẽ của khoa học công nghệ trong những năm gần đây, đặc biệt là sự ra đời của các mô hình trí tuệ nhân tạo (TTNT) tạo sinh từ các tổ chức công nghệ như OpenAI, Midjourney, Meta và Google, đã làm thay đổi phương thức sáng tác văn học nghệ thuật và phát minh kỹ thuật. Khả năng tự động tạo lập văn bản, hình ảnh, âm nhạc và giải pháp kỹ thuật chỉ bằng các câu lệnh đặt ra nhiều thách thức mới cho các quan hệ xã hội truyền thống, đồng thời đặt hệ thống pháp luật sở hữu trí tuệ (SHTT) trước yêu cầu phải điều chỉnh để quản lý những đối tượng được tạo ra bởi máy móc.

Tại Việt Nam, ngày 26/01/2021, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 127/QĐ-TTg về Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, xác định mục tiêu đưa TTNT trở thành lĩnh vực công nghệ quan trọng, đồng thời đặt ra nhiệm vụ hoàn thiện hành lang pháp lý nhằm phục vụ mục tiêu này. Trước bối cảnh các ứng dụng TTNT trong hoạt động sáng tạo ngày càng phổ biến, việc nghiên cứu cơ sở lý luận và thực tiễn để hoàn thiện quy định pháp luật SHTT đối với sản phẩm của TTNT trở thành một yêu cầu cấp bách.

Mục tiêu chung của khóa luận là làm rõ sự cần thiết của việc bảo hộ quyền SHTT đối với sản phẩm của TTNT, phân tích các xu hướng và quan điểm quốc tế, đánh giá rủi ro phát sinh trong thực tiễn tại Việt Nam và đưa ra khuyến nghị hoàn thiện pháp luật. Cụ thể, tác giả xác định 4 mục tiêu nghiên cứu:

1. Phân tích mục đích của việc bảo hộ quyền SHTT đối với sản phẩm của TTNT.
2. Tìm hiểu xu hướng quốc tế, phân tích các quan điểm về chấp nhận và không chấp nhận bảo hộ quyền SHTT đối với sản phẩm của TTNT.
3. Phân tích, đánh giá các vấn đề và rủi ro phát sinh khi Việt Nam chấp nhận hoặc không chấp nhận bảo hộ (liên quan đến chủ thể quyền, điều kiện bảo hộ và lợi ích xã hội).
4. Rút ra bài học kinh nghiệm quốc tế và đề xuất giải pháp hoàn thiện quy định pháp luật Việt Nam.

Để hiện thực hóa các mục tiêu trên, tác giả triển khai 3 nhiệm vụ nghiên cứu:

• Thứ nhất, nghiên cứu tổng quan lý luận về quyền SHTT, sản phẩm của TTNT, mục đích bảo hộ và sự khác biệt giữa sản phẩm TTNT với sản phẩm của con người.
• Thứ hai, tổng hợp, phân tích các quan điểm và án lệ quốc tế ủng hộ hoặc phản đối việc bảo hộ quyền SHTT cho sản phẩm TTNT; liên hệ đánh giá những tác động thực tế đối với hệ thống pháp luật Việt Nam.
• Thứ ba, đề xuất các giải pháp, định hướng sửa đổi, bổ sung quy định pháp luật SHTT tại Việt Nam.

Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là quyền SHTT đối với sản phẩm của TTNT. Phạm vi nghiên cứu bao gồm các quy định pháp luật và thực tiễn xét xử, áp dụng pháp luật của Việt Nam cùng một số quốc gia và khu vực tiêu biểu (gồm Hoa Kỳ, Liên minh Châu Âu, Úc, Trung Quốc, Nam Phi) trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng lập luận dựa trên việc đối chiếu hệ thống các học thuyết pháp lý kinh điển về xác lập và bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ:

• Thuyết vị lợi (Utilitarianism) của Jeremy Bentham và John Stuart Mill: Đặt nền tảng trên nguyên tắc tối đa hóa phúc lợi xã hội (the greatest good for the greatest number). Theo tác giả, đây là học thuyết phù hợp nhất để xem xét bảo hộ sản phẩm của TTNT vì đề cao lợi ích kinh tế - xã hội mà các giải pháp do TTNT tạo ra mang lại cho cộng đồng.
• Thuyết lao động (Labor theory) của John Locke: Khẳng định tài sản hình thành từ sự đầu tư sức lao động trí óc hoặc chân tay. Việc bảo hộ gián tiếp ngăn chặn việc người khác chiếm đoạt sản phẩm của TTNT để trục lợi bất chính, bảo vệ thành quả của những người sáng tạo chân chính.
• Thuyết nhân cách (Personhood theory) của Hegel: Xác định tài sản trí tuệ là sự phản ánh ý chí, phẩm giá và tính cách của tác giả. Do TTNT không có nhân cách, học thuyết này là căn cứ chủ đạo để các cơ quan tài phán từ chối cấp quyền tác giả độc lập cho máy móc.
• Các học thuyết bổ trợ khác được đề cập gồm: Thuyết khuyến khích (incentive theory), Thuyết phần thưởng (reward theory), Thuyết kinh tế (economic theory) và Thuyết sinh thái (ecological theory).

Về khung pháp lý tham chiếu, nghiên cứu sử dụng các văn bản pháp luật quốc nội và quốc tế: Luật Sở hữu trí tuệ Việt Nam (khoản 1 Điều 4), Bộ luật Dân sự Việt Nam, Quyết định số 127/QĐ-TTg; Đạo luật Trí tuệ nhân tạo của Liên minh Châu Âu (EU AI Act - Điều 3(1)); Đạo luật Bản quyền và Đạo luật Sáng chế Hoa Kỳ; Đạo luật Bản quyền Úc 1968 (Copyright Act 1968) và Đạo luật Sáng chế Úc 1990 (Patents Act 1990); Đạo luật Bản quyền và Đạo luật Sáng chế Nam Phi (Điều 27).

Phương pháp nghiên cứu chủ đạo được áp dụng là phương pháp nghiên cứu tài liệu lý luận kết hợp với phân tích thực tiễn. Tác giả thực hiện các thao tác phân tích, tổng hợp, hệ thống hóa, khái quát hóa và so sánh luật học để đối chiếu các mô hình lập pháp và án lệ trên thế giới. Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các công trình nghiên cứu khoa học chuyên ngành (như nghiên cứu của nhóm tác giả Vũ Hoàng Linh, Phạm Hoàng Anh Đức, Hoàng Thị Hồng Sâm; nghiên cứu của TS. Lê Thị Minh), báo cáo khảo sát năm 2020 của Cục Sáng chế và Nhãn hiệu Hoa Kỳ (USPTO), thống kê năm 2023 của Statista, tài liệu của Tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới (WIPO) và các bản án thực tế tại Hoa Kỳ, Úc, Trung Quốc và Nam Phi.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo

Chương 1 hệ thống hóa lịch sử phát triển của TTNT từ ý tưởng máy cơ học tự động thế kỷ 17 của René Descartes, công trình "Máy tính và Trí thông minh" (Computing Machinery and Intelligence) năm 1950 của Alan Turing, chương trình Logic Theorist năm 1955 tại Hội thảo Dartmouth, cho đến sự kiện Deep Blue đánh bại kiện tướng cờ vua thế giới năm 1997 và bước chuyển mình mạnh mẽ từ năm 2015 với công nghệ học sâu (Deep Learning) và học máy (Machine Learning).

Theo tài liệu Artificial Intelligence: A Modern Approach, TTNT mang 4 đặc trưng cốt lõi: suy nghĩ như con người, suy nghĩ hợp lý, hành động như con người và hành động hợp lý. Trên cơ sở đối chiếu định nghĩa của USPTO và Điều 3(1) Đạo luật AI của EU, tác giả đưa ra khái niệm: "Sản phẩm của trí tuệ nhân tạo là những sản phẩm được tạo ra từ trí tuệ nhân tạo mà có rất ít hoặc không có sự hỗ trợ của con người trong quá trình hình thành sản phẩm đó".

Chương 1 chỉ ra 3 đặc điểm bản chất của sản phẩm TTNT:

1. Được tạo ra từ thực thể nhân tạo (không có tư cách thể nhân hay pháp nhân).
2. Không phản ánh bản chất, phẩm chất, phong cách cá nhân của TTNT (bản chất là quá trình thuật toán xử lý dữ liệu nhị phân).
3. Có sự khác biệt đáng kể so với dữ liệu đầu vào đã bộc lộ trước đó.

Về phân loại, tác giả phân chia theo hai tiêu chí:

• Theo lĩnh vực SHTT: Đối tượng của quyền tác giả, quyền liên quan (tác phẩm văn học, nghệ thuật, âm nhạc, bản ghi âm...) và đối tượng của quyền sở hữu công nghiệp (sáng chế, bí mật kinh doanh, kiểu dáng công nghiệp). Các ví dụ thực tế được viện dẫn gồm: tiểu thuyết ngắn "Ngày mà một máy tính viết tiểu thuyết" tại Nhật Bản (2016, 11/1450 bài dự thi do AI tạo); bức tranh Portrait of Edmond de Belamy của nhóm Obvious Art (Pháp, 2018, huấn luyện GAN qua 15.000 tranh, đấu giá 432.000 USD); ứng dụng MusicLM của Google (2023); album "I am AI" của nghệ sĩ Taryn Southern; và các phát minh dụng cụ đựng thực phẩm hâm nóng an toàn của hệ thống DABUS do Stephen Thaler thiết kế.
• Theo mức độ đóng góp: Sản phẩm có sự hỗ trợ của TTNT (AI-assisted works - ASW) và Sản phẩm tạo ra hoàn toàn từ TTNT (AI-generated works - AGW).

Tiêu chí phân loại	Sản phẩm có sự hỗ trợ của TTNT (ASW)	Sản phẩm tạo ra hoàn toàn từ TTNT (AGW)
Vai trò của con người	Con người giữ vai trò chủ đạo, ra lệnh, định hướng cấu trúc, chỉnh sửa	Hoàn toàn tự động, con người không can thiệp vào quá trình hình thành nội dung
Vai trò của TTNT	Công cụ hỗ trợ xử lý kỹ thuật, rút ngắn quy trình	Tự động tạo lập toàn bộ kết quả đầu ra dựa trên thuật toán độc lập
Xác định chủ thể quyền	Thuộc về con người (người sử dụng công cụ TTNT)	Gây tranh cãi; hiện chưa được công nhận tư cách chủ thể độc lập

Chương này cũng xác định vai trò của hai nhóm chủ thể liên quan là: Chủ thể tạo ra TTNT (thiết kế thuật toán, cung cấp và huấn luyện tập dữ liệu) và Chủ thể sử dụng TTNT (người đưa ra mệnh lệnh, yêu cầu và vận hành hệ thống).

Chương 2: Pháp luật về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo

Chương 2 phân tích bức tranh thực thi pháp luật quốc tế chia thành hai xu hướng chính:

1. Xu hướng không ủng hộ bảo hộ quyền SHTT cho TTNT:

• Hoa Kỳ: Thống kê Statista (tháng 5/2023) cho thấy 23% tác giả sử dụng TTNT trong sáng tác (trong đó 47% dùng kiểm tra chính tả, 29% lên ý tưởng, 26% tiếp thị, 14% cấu trúc dàn ý và 7% tạo toàn bộ nội dung). Cơ quan tư pháp Hoa Kỳ kiên định nguyên tắc chỉ bảo hộ tác phẩm do con người tạo ra. Tiền lệ từ vụ bản quyền ảnh selfie của khỉ Naruto (2015-2016) và phán quyết vụ Thaler v. Perlmutter (2023) tại Tòa án Quận Columbia đã khẳng định TTNT không thể đứng tên tác giả. Về sáng chế, trong vụ Thaler v. Vidal, Tòa án Liên bang từ chối đơn đăng ký sáng chế của hệ thống DABUS vì Đạo luật Sáng chế Hoa Kỳ quy định "nhà sáng chế" phải là "cá nhân" (con người).
• Úc: Đạo luật Bản quyền 1968 bảo lưu quyền nhân thân (quyền ghi tên, quyền toàn vẹn tác phẩm) chỉ dành cho con người. Đối với sáng chế, Cơ quan SHTT Úc và Điều 15 Đạo luật Sáng chế 1990 bác bỏ đơn đăng ký của Stephen Thaler vì TTNT không có năng lực pháp luật dân sự để sở hữu tài sản.
• Trung Quốc (án lệ Feilin v. Baidu, 2018-2019): Tòa án Internet Bắc Kinh xác định báo cáo phân tích dữ liệu tư pháp tạo bởi phần mềm Wolters Kluwer được bảo hộ quyền tác giả cho công ty Feilin nhờ sự can thiệp và lựa chọn mang dấu ấn con người, không công nhận phần mềm là tác giả.

2. Xu hướng ủng hộ hoặc tạo điều kiện mở:

• Nam Phi: Tháng 7/2021, Nam Phi trở thành quốc gia đầu tiên cấp bằng sáng chế cho hệ thống TTNT DABUS với tư cách là nhà phát minh. Tuy nhiên, tác giả chỉ ra nguyên nhân là do Nam Phi duy trì hệ thống đăng ký không thẩm định nội dung, chỉ kiểm tra tính hợp lệ về mặt hình thức của hồ sơ.
• Trung Quốc (án lệ Li Yunkai v. Liu Yuchuan, ngày 27/11/2023): Tòa án Internet Bắc Kinh công nhận quyền tác giả đối với hình ảnh tạo bằng phần mềm Stable Diffusion cho ông Li Yunkai. Tòa nhận định việc nguyên đơn chủ động lựa chọn, tinh chỉnh các tham số câu lệnh ("khuôn mặt cân đối", "tóc tết màu nâu đỏ", "nhìn thẳng vào ống kính", "ánh sáng sống động") và bố cục đã thể hiện sự đầu tư trí tuệ và dấu ấn cá nhân, qua đó xác lập quyền tác giả cho người sử dụng công cụ.

Quốc gia / Vụ việc	Loại đối tượng	Phán quyết / Thực tiễn	Lý do pháp lý chính
Hoa Kỳ (Thaler v. Perlmutter, 2023)	Quyền tác giả	Từ chối bảo hộ cho AI	Bản quyền chỉ bảo hộ sáng tạo của con người (human creation)
Hoa Kỳ (Thaler v. Vidal, 2022)	Sáng chế (DABUS)	Từ chối bảo hộ cho AI	"Nhà sáng chế" theo luật sáng chế phải là cá nhân thể nhân
Úc (Đơn đăng ký DABUS, 2021)	Sáng chế (DABUS)	Từ chối bảo hộ cho AI	TTNT không có năng lực hành vi dân sự để xác lập quyền tài sản
Nam Phi (Đơn đăng ký DABUS, 2021)	Sáng chế (DABUS)	Chấp nhận cấp bằng (Ghi tên DABUS)	Quy trình đăng ký chỉ xét duyệt hình thức, không thẩm định nội dung
Trung Quốc (Feilin v. Baidu, 2019)	Quyền tác giả	Bảo hộ cho người dùng	AI là công cụ; báo cáo thể hiện sự sắp xếp của con người
Trung Quốc (Li Yunkai v. Liu Yuchuan, 2023)	Quyền tác giả (Stable Diffusion)	Bảo hộ cho người dùng	Người dùng đầu tư trí tuệ qua việc nhập và điều chỉnh hệ thống prompt

3. Đánh giá thực tiễn và vấn đề pháp lý tại Việt Nam: Tác giả phân tích hai nhóm vấn đề phát sinh:

• Nếu không chấp nhận bảo hộ: Tạo ra khoảng trống pháp lý, dẫn đến rủi ro các chủ thể trục lợi bằng cách chiếm dụng sản phẩm của TTNT rồi tự nhận là của mình để đăng ký xác lập quyền, gây bất công cho các tác giả truyền thống.
• Nếu chấp nhận bảo hộ: Đặt ra bài toán phức tạp về xác định chủ thể quyền (theo Bộ luật Dân sự Việt Nam hiện hành, chủ thể chỉ gồm cá nhân và pháp nhân) và xác định điều kiện bảo hộ (đánh giá tính nguyên gốc đối với quyền tác giả, tính mới và trình độ sáng tạo đối với sáng chế).

Chương 3: Định hướng hoàn thiện quy định pháp luật về bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ đối với sản phẩm của trí tuệ nhân tạo

Chương 3 tổng hợp các bài học kinh nghiệm quốc tế và đề xuất định hướng hoàn thiện khung pháp lý tại Việt Nam theo hai giai đoạn:

• Giải pháp ngắn hạn: Ban hành các văn bản dưới luật hướng dẫn áp dụng Luật Sở hữu trí tuệ; xây dựng tiêu chí phân định rõ ràng giữa sản phẩm có sự hỗ trợ của TTNT (ASW) và sản phẩm do TTNT tự sinh hoàn toàn (AGW); công nhận quyền tác giả cho người sử dụng TTNT nếu chứng minh được sự can thiệp sáng tạo trực tiếp qua việc điều khiển câu lệnh, chọn lọc dữ liệu và cấu trúc sản phẩm.
• Giải pháp dài hạn: Nghiên cứu sửa đổi, bổ sung các điều khoản trong Luật Sở hữu trí tuệ và Bộ luật Dân sự về địa vị pháp lý của sản phẩm tạo ra từ công nghệ tự động; xây dựng cơ chế bảo hộ đặc thù (sui generis) hoặc quy chế chuyển giao quyền sở hữu đối với các đối tượng AGW nhằm bảo đảm tối ưu hóa lợi ích xã hội mà không làm xáo trộn nguyên tắc bảo vệ quyền sáng tạo của con người.

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đạt được các kết quả nghiên cứu và đóng góp học thuật cụ thể:

• Làm rõ cơ sở lý luận và khẳng định tính phù hợp của Thuyết vị lợi (Utilitarianism) trong việc luận giải nhu cầu bảo hộ sản phẩm do TTNT tạo ra nhằm thúc đẩy phúc lợi xã hội.
• Tổng hợp và hệ thống hóa bức tranh pháp lý toàn cầu với các số liệu và dẫn chứng xác thực: tỷ lệ 23% tác giả tại Mỹ ứng dụng TTNT (theo Statista 2023), mức tăng trưởng 718% sáng chế liên quan đến TTNT giai đoạn 2016-2022 (theo WIPO), cùng các án lệ tiêu biểu tại Hoa Kỳ (Thaler v. Perlmutter), Úc, Nam Phi và Trung Quốc (Feilin v. Baidu, Li Yunkai v. Liu Yuchuan).
• Xây dựng tiêu chí phân loại rõ rệt giữa hai nhóm sản phẩm ASW và AGW làm cơ sở xác định chủ thể quyền SHTT.
• Về mặt thực tiễn, đề xuất lộ trình giải pháp lập pháp khả thi cho Việt Nam (ngắn hạn thông qua văn bản hướng dẫn và dài hạn qua sửa đổi Luật SHTT), hỗ trợ triển khai Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng TTNT theo Quyết định số 127/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tập trung nghiên cứu trong phạm vi quy định pháp luật và án lệ của một số quốc gia tiêu biểu (Việt Nam, Hoa Kỳ, Úc, EU, Trung Quốc, Nam Phi) từ năm 2000 đến năm 2023. Do pháp luật về TTNT là lĩnh vực biến chuyển liên tục và Việt Nam chưa có văn bản quy phạm trực tiếp cũng như chưa phát sinh các bản án chính thức về quyền SHTT đối với sản phẩm TTNT, các phân tích thực tiễn trong nước chủ yếu mang tính chất dự báo và đánh giá nguy cơ.

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể phát triển gồm:

• Nghiên cứu cơ chế phân chia quyền tài sản và trách nhiệm pháp lý giữa nhà cung cấp/huấn luyện mô hình TTNT và người dùng cuối.
• Khảo sát các quy chuẩn kỹ thuật và tiêu chí giám định tư pháp để đánh giá mức độ đóng góp trí tuệ tối thiểu của con người trong các tác phẩm ASW.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo chuyên khảo hữu ích cho:

• Sinh viên, học viên cao học và giảng viên chuyên ngành Luật (đặc biệt là Luật Kinh tế, Luật Dân sự và Pháp luật Sở hữu trí tuệ).
• Các nhà lập pháp, cơ quan tham mưu chính sách (Cục Bản quyền tác giả, Cục Sở hữu trí tuệ) trong quá trình nghiên cứu, sửa đổi khung pháp lý về công nghệ mới.
• Doanh nghiệp công nghệ, tác giả và nghệ sĩ đang trực tiếp ứng dụng các nền tảng TTNT tạo sinh trong hoạt động sản xuất nội dung và thiết kế kỹ thuật.
• Phần đáng tham khảo nhất là các phân tích chi tiết về lập luận tư pháp trong các bản án của Tòa án Internet Bắc Kinh và Tòa án Liên bang Hoa Kỳ, cùng hệ thống bảng phân loại ASW - AGW.

Câu hỏi thường gặp

1. Sản phẩm do TTNT tạo ra được khóa luận phân loại thành những nhóm nào?
Dựa trên mức độ đóng góp của công nghệ, khóa luận chia thành 2 nhóm: Sản phẩm có sự hỗ trợ của TTNT (AI-assisted works - ASW, trong đó con người sử dụng AI làm công cụ hỗ trợ và giữ vai trò định hướng) và Sản phẩm tạo ra hoàn toàn từ TTNT (AI-generated works - AGW, trong đó hệ thống AI tự động tạo lập độc lập mà không cần sự can thiệp của con người).

2. Tại sao cơ quan đăng ký sáng chế tại Nam Phi chấp nhận cấp bằng cho hệ thống DABUS trong khi Hoa Kỳ và Úc từ chối?
Hoa Kỳ và Úc từ chối vì pháp luật của họ quy định "nhà sáng chế" bắt buộc phải là con người (cá nhân thể nhân). Trong khi đó, Nam Phi cấp bằng cho DABUS vì quy trình đăng ký sáng chế tại nước này áp dụng cơ chế xét duyệt hình thức, không tiến hành thẩm định nội dung tính hợp pháp về tư cách nhà sáng chế của AI.

3. Phán quyết trong vụ án Li Yunkai v. Liu Yuchuan (2023) tại Trung Quốc đã xác lập quyền tác giả cho đối tượng nào?
Tòa án Internet Bắc Kinh xác lập quyền tác giả cho người sử dụng (ông Li Yunkai) đối với bức tranh tạo từ mô hình Stable Diffusion, vì nguyên đơn đã trực tiếp thiết kế, nhập và tinh chỉnh các câu lệnh mô tả chi tiết, thể hiện sự đầu tư trí tuệ và lựa chọn thẩm mỹ của cá nhân.

4. Khảo sát của Statista năm 2023 tại Hoa Kỳ ghi nhận tỷ lệ tác giả sách sử dụng TTNT như thế nào?
Số liệu ghi nhận 23% tác giả sử dụng TTNT trong quá trình sáng tác, với các mục đích cụ thể: kiểm tra chính tả (47%), lên ý tưởng (29%), tiếp thị tác phẩm (26%), cấu trúc hóa dàn ý (14%) và tạo toàn bộ nội dung (7%).

5. Học thuyết nào được tác giả đánh giá là phù hợp nhất để xem xét bảo hộ sản phẩm của TTNT?
Tác giả đánh giá Thuyết vị lợi (Utilitarianism) của Jeremy Bentham là phù hợp nhất, vì học thuyết này đặt trọng tâm vào việc tối đa hóa phúc lợi xã hội và thúc đẩy các giá trị kinh tế - tri thức mà sản phẩm TTNT mang lại cho cộng đồng.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Nguyễn Thị Minh Thư là công trình nghiên cứu hệ thống về mối quan hệ giữa pháp luật sở hữu trí tuệ và các sản phẩm do trí tuệ nhân tạo tạo ra trong bối cảnh cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0. Thông qua việc phân tích toàn diện các học thuyết nền tảng và đối chiếu thực tiễn xét xử tại nhiều quốc gia tiêu biểu, tác giả đã chỉ rõ những thách thức pháp lý mà Việt Nam phải đối mặt khi xác định tư cách chủ thể và điều kiện bảo hộ. Các kiến nghị ngắn hạn và dài hạn được đề xuất có tính khả thi, đóng góp thiết thực vào việc hoàn thiện thể chế pháp luật SHTT nhằm thực hiện Chiến lược quốc gia về phát triển trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUAN VE BẢO HO QUYEN SỞ HỮU TRÍ TUE DOI VỚI SAN PHAM CUA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 1. Tong quan ve sin pham của trí tuệ nhân tạo 1. Lịch sử hình thành và phát triển của trí tuệ nhân tạo Lich sử bình thành và phát triển của TTNT tương đối phức tạp và trai dài qua nhiéu thập ky. V ảo thê ky 17, nhà triệt hoc Rene Descartes lan đầu tiên suy đoán về sự khả thi của máy tự động và cơ học.

Decartes đưa ra ý tưởng về máy tự đông là những vật thể cửa dung một nguyên lý chuyển đông ở bên trong chính nó, vật thé được thiết kế để nó có thể sử đụng cả sức manh có được từ nguôn lực bên ngoài! Khái niém về tự đông moi bắt đầu manh nha từ khi đó. Điểm mốc quan trong đầu tiên của sự hình thành TTNT chính là vào những thập kỷ khoảng năm 1950. Một trong những nhà khoa học đóng gop lớn nhat cho sự ra đời của khéi niém TTNT chính là Alan Turing Turing đưa ra quan điểm răng loài người sử dụng các thông tin sẵn có và khả năng lập luận dé giải quyết van đề, do đó, ông lóe lên ý tưởng về việc máy móc cũng làm được điêu tương tu’. Ong đã đưa trình bay quan điểm nay trong bài nghiên cứu Máy tinh và Trí thông tin (‘Computing Machinery and Intelligence”) được xuất ban vào năm 1950.

Theo đó, ông ban luận về cách chế tao may móc “thông minh” và đánh giá khả năng tư duy, xử lý thông tin của chúng để đưa ra hướng giải quyết cho vân đề. Năm năm sau đó, bang chứng chứng minh cho quan điểm của Turing tiệp tục được phát triển bối các nhà khoa hoc Allen Newell, Cliff Shaw va Herbert Simon trong bài nghiên cửu Lý thuyết về Tư duy (“Logic Theorist”). Bai nghién cứu này là chương trình mô phòng kha năng giất quyết vấn đề của con người, và được trình bày tạt Dự án Nghiên cứu Mùa hè tại Dartmouth về Trí tuệ nhân tao (‘Dartmouth Summer Research Project on Astificial Intelligence”). V ào những năm tiệp theo, nên tảng của TTNT bat đâu được phát triển dan gắn.

liên với sự phát triển của máy tinh Máy tính có thể lưu trữ được nhiều dữ liệu, ` Brows, D. 2 Rockwell Anyoha (2017), Speed Editios: Artifical latellgeace, Havasd University Press, vaib bắc at httpe://sitn hme .ba rvard ed u/fask/2017 /history-2 rtifca Finteligence/ » Rockwell Anyoha (2017), The History of Artificd | Intelligence. Science in the news, Harva rả University Press. thông tin hơn, ngày càng xử lý nhanh hơn, giá thành rẻ hơn và tiếp cân được đền đại chúng nhiều hon Linh vực TTNT được phát triển nhờ hai nguôn chính: các công cụ thuật toán được mở rộng và sự dau tư manh mé vào lĩnh vực nay.

Trong khoảng thời gian này, các nhà khoa học đã dân đưa ra và triển khai những khái niém về “học sau” (Deep Learning), “hoc máy” (Machine Learning). V ảo năm 1997, nhà vô dich cờ vua thé giới đã bị đánh bại bởi Deep Blue của IBM, một chương trình may tính chơi cờ vua. Sau đó, hàng loạt nhũng phát hiện mới về nhận điện giọng nói, nhận điện hình ảnh và hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên đá được phát triển manh mé hơn bao giờ hết Ném 2015 được đánh dâu 1a bước chuyển mình manh mẽ của TTNT đến sự phát triển khoa học công nghệ toản cau. Lần dau tiên trong lich sử thé giới, TTNT được ứng dụng vào đa dang các lĩnh vực trong cuộc sông.

Theo đó, những ứng dung quan trong cân ké đền đó là phiên dịch ngén ngữ, nhận diện giọng nói, nhân diện hành ảnh, chatbot tự động, phân tích cảm xúc, chan đoán bệnh tật, đưa ra gợi ý về phương án chữa bệnh Các công ty công nghệ hang dau như Google, Tesla, Uber tiếp tục sử dung TTNT trong công nghệ ô tô tự lái, tân dung TTNT nhằm đảm bão an toàn va tự động trên các phương tiện giao thông, trong hệ thông an ninh và trong công nghiệp sản xuất. Những ung dung trợ lý ảo ngày càng được phát triển mạnh mẽ, từ trợ lý do Siri của hãng công nghệ Apple, cho đên trợ lý ảo của Google, trợ lý ao Alexa của Amazon. Trong những ném gan đây, thé giới xôn xao vi sư ra đời của chatbot tu động “ChatGPT”, có khả năng trả lời các câu hỏi, xử lý vin đề dua trên các thông tia được cung cấp bởi người dùng với tính chính xác và xác thực cao, thông tin được cập nhật nhanh chong. Khái niệm sản phẩm của trí tuệ nhân tạo Mặc dù với lich sử phát triển day dan như vậy, việc đưa ra một định ngiấa chung nhật cho câu hỏi “thê nào là trí tuệ nhân tao” vẫn là việc chưa bao go dé dàng Có rat nhiều được dinh nghĩa về TTNT được đưa ra dé phù hợp với đặc trưng, tinh ứng dung của TTNT trong mai finh vực.

TTNT là công nghệ cho phép tự động hóa những công việc ma thường yêu cầu kha năng tư duy của con người. Việc định * Debora Yao (2022), Z5 years ago today: How Deep Blue vs. Kasparov cha sged Alforever, Al Business, https://2 bsziness.co mứ m\/25-yea ts-ago-toda y-how-dee p blue-vs-lasparov-cla aged-a forever nglĩa TTNT thường được thay thê bằng đưa ra ví du về cách TTNT hoạt động, chang han như, trong những hoạt đông đời hỏi khả năng tư duy của cơn người. Cụ thể rang, việc chơi cờ vua đời hỏi các hoat động bao gôm khả nang lập luận, đưa ra chiên thuật, đự đoán chiên thuật của đối thủ và đưa ra quyết đính Việc phiên dich ngôn ngữ đời hỏi các hoạt đông bao gém xử lý thông tin về các ngôn ngữ cân phiên dịch, nhận điện hình thức của chữ, ngữ cảnh, và y nghĩa của ngôn ngữ do.

Như vậy, TTNT sẽ thực hiện tat cả những hoạt đông này thay con người nhằm giải quyết các van đề “yêu câu khả năng tư duy” của con người Trong cuốn sách “Artificial Intelligence: A Modem Approach”, các tác giả đã phân tích4 yêu tổ đặc trưng của TTNT, đó 1a: () Suy ngiấ của con người (Thinking humanly); (ii) Suy nghi hợp ly (Thinking rationally), (iii) Hanh động của con người (Acting humanly); Hanh déng hop ly (Acting rationally)’. Hé thong TTNT hoat đông bằng cách nhập một lượng lớn đữ liêu đào tạo được gắn nhấn, thông qua qua trình “hoc sâu” (deep leaming) các dữ liệu sẽ phân tích dir liêu để tìm các môi tương quan và các mau, đông thời sử dụng các mau này dé đưa ra dự đoán về các trạng thái trong tương lai. Bang cách nay, một chatbot được cung cấp một khối lượng lớn tương đương hàng triệu ví du về các cuộc trò chuyên văn bản có thé học cách tao ra các cuộc trao đổi giống như that với con người, hoặc mot công cụ nhận. dang hình ảnh có thé hoc cách xác đính và mô ta các đôi tượng trong hình ảnh bằng cách xem lai các ví du.

Trong báo cáo khảo sát công chúng về TTNT và chính sách pháp luật SHTT vào năm 2020 của Cục Sáng ché và Nhãn hiệu Hoa Ky‘, định nghiia về TTNT được dua ra đơn gian như sau: “TTNT được hiểu là chức năng máy tính mà có thé bat chước các chức năng có nhận thức liên quan dén trí tuệ con người, như là khả năng hoc hỏi”. Định ngiia này tương doi đơn giản, chỉ dién tả được khả năng của TTNT dưới góc nhìn chung nhật nhưng chưa thể đưa ra cái nhìn cụ thé về các hoạt động của TTNT Ngoài đính nghĩa trên, gần đây, Liên Minh Châu Âu (“EU”) đã ban hành Đạo luật TINT (‘The Artificial Intelligence Act’), theo do, điều chỉnh các vân dé về © Ugayén Ngoc Hồng Dương (2022), Bio vệ quyền tic gã đổi vớisản phẩm của TINT, Tạp chỉ Cổng thươ ng, ttps://ta pehicomgthuong.vn/batviet/ bao-ve-quyen-tac- †voFfac-pka mrcua-tri © USPTO (2020), Public Views on Artifical! Ietelligence and Intellectual Property Policy, 3 httpe://\www.uspto gov/sites/defe ult/files/documents/USPTO_AbReport_2020-10-07 pdf 10 TTNT trong mối tương quan với luật phép trong khu vực. Mục tiêu của Đạo luật này nhằm đảm bảo hệ thông TTNT đất và sử dụng trong EU là an toàn và tuân thủ pháp luật hiện hành của khu vực; đông thời, đưa ra căn cứ phép lý vững chắc dé thu hút đầu tư và phát triển TTNT trong khu vực. Theo đó, khái miém TTNT được dua ra phủ hợp với những mục đích ma EU đề ra trong Đạo luật.

Tại Điều 3(1) của Dao luật, khá: niém về TTNT được trình bay như sau: “Hệ thống TTNT là nhũng phân mém đã được phát triển bằng cách sử dung mat hoạt nhiéu kỹ thuật và phương pháp được liệt kê trong Dao luật. Dựa trên các mục tiêu hoặc kết quả được xác đính bởi con người, các hệ thông TTNT này có khả năng tao ra các kết quả như nội dung, du đoán, gợi ý hoặc quyết đính co thé ảnh hưởng dén môi trường ma những hệ thông đó tương tác"” Những kỹ thuật va phương pháp là TTNT sử dung bao gồm (1) Phương pháp học máy (Machine learning, bao gôm hoc có giám sát (supervised), học không có giám sát (unsupervised), học củng có, hoạt sử dung một loạt các phương pháp bao gồm hoc sâu (deep leaning), €) Các phương pháp dựa trên logic và tri thức, bao gồm thê luận trí thức, lập trình suy dién logic, cơ sở trí thức, khai thác tri thức, suy diễn và suy luận (3) Các phương pháp thống kê, ước tinh khác, phương pháp tìm kiêm tối ưu hóa. Dinh nghia này đã bao quát tương đôi được những phương pháp mà TTNT sử dung để giúp no giải quyết các van dé đời hỏi tư đuy con người. Tuy nhiên, phải khẳng định rang, khái niém TTNT van còn tương đố: mơ hô, các tiêu chí xác định thé nào là TTNT van mang tính định tính hơn là định lượng Trên thực tế, day là phương pháp chung dé đính nghia TTNT, vì chính khái niém nay bao hàm ý ngiĩa và ứng dung phong phú, với mỗi lĩnh vực nó ung dung lai có những phương pháp, hoạt động khác nhau.

Theo phương pháp đó, tác giả đưa ra định nghia về TTNT nh sau: “TTNT là bat ky phân mềm nao ma sử dụng các phương pháp chuyên sâu nhém đưa đến những kết quả, quyết định cho van đề ma con người yêu câu TTNT thực hiện hoặc cho những vân đề ma chính TTNT chủ động đất ra. Những phương pháp chuyên. sâu đó, bao gầm nhưng không giới han bởi hoc máy, hoc sâu, nhận diện ngôn ngũ, 7 EU Artifcal letellesce Act, Article 3(1}. "1 nhận điện giọng noi, nhận điện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tư nhiên, tư động tao hình.

anh, phương pháp suy luân và các phương pháp phân tích, xử lý thông tin” Sau khi đã làm 16 khái niém về TTNT, việc đưa ra định nghĩa về sẵn phẩm của TTNT là tương đổi 16 ràng Những sản phẩm được tạo ra từ TTNT có thé hữu hình.