CHƯƠNG 1 KHÁI QUÁT VỀ BẢO HỘ QUYỀN TÁC GIẢ ĐỐI VỚI TÁC PHẨM TẠO RA BỞI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 1.1 Trí tuệ nhân tạo và tác phẩm tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo 1.1 Khái niệm trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo ("Artificial Intelligence" – sau đây gọi là "AI") là một lĩnh vực khoa học và tập hợp các công nghệ tính toán lấy cảm hứng từ cách con người sử dụng hệ thần kinh, thường tập trung chủ yếu vào các thành phần: học tập, lý luận, giải quyết đề, nhận thức và sử dụng ngôn ngữ.2 Mục tiêu cuối cùng là nghiên cứu AI là mô phỏng trí thông minh của con người đến mức các chương trình có thể hành động và suy luận một cách chính xác và tự chủ, tức là nó có khả năng hoàn thành độc lập một nhiệm vụ được giao mà không cần sự hướng dẫn của con người. AI đã là một chủ đề đã được thảo luận từ lâu và cho đến nay vẫn chưa có sự thống nhất về một khái niệm chính thức. Trong khi, khát vọng làm cho máy tính có trí tuệ đã có từ khi máy tính điện tử ra đời. Ngay từ những năm 1950, các nhà nghiên cứu lần đầu tiên bắt đầu tìm hiểu cách thức để máy móc có thể mô phỏng các khía cạnh của trí thông thông minh con người.
Những ý tưởng nền tảng về AI đến từ nhà toán học Alan Turing, người đã đề xuất các tiền đề cơ bản trong lĩnh vực AI. Theo Alan Turing: "điều chúng ta muốn là một cỗ máy có thể học hỏi từ kinh nghiệm", đồng thời nói thêm rằng "khả năng cho phép cỗ máy thay đổi hướng dẫn của chính nó sẽ cung cấp cơ chế cho việc này".3 Ban đầu, các nhà khoa học tin rằng có thể phát triển một AI có tri thức toàn diện về mọi vấn đề, có ý thức hành động và khả năng thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể làm, thường được gọi là AI tổng quát.4 Tuy nhiên, quá trình phát triển đã gặp nhiều thách thức, nhất là cho đến nay 2 Copeland, B (2024), 'artificial intelligence', Encyclopedia Britannica, https://www.com/technology/artificial-intelligence (truy cập lúc 2:39 PM 20/5/2024). 3 Amber Jacksons (2024), 'Alan Turing: A Strong Legacy That Powers Modern AI', AI Magazine, https://aimagazine.com/machine-learning/alan-turing-a-strong-legacy-that-powers-modern-ai (truy cập lúc 1:53 PM 01/7/2024). 4 Được phân tích tại mục 1.3 của Luận văn này.
14 con người vẫn chưa thể hiểu hết về bộ não của chính mình. Do đó, hiện nay giới khoa học tập trung phát triển loại AI có mục tiêu nhỏ hơn, hướng tới một số ứng dụng cụ thể và để hoạt động hiệu quả cần có sự tham gia của con người, thường được gọi AI hẹp.5 Dù vậy, con người vẫn đang trên hành trình phát triển một AI tổng quát và một số thành tựu đáng kể trong lĩnh vực AI như học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (neuro-linguistic programming), thị giác máy tính (computer vision), AI tạo sinh (generative AI). Theo giáo sư Osborne, mặc dù khó có thể nắm bắt được điểm chung giữa nhiều kỹ thuật phát triển nhanh và rộng như vậy, nhưng tất cả các công nghệ trí tuệ nhân tạo đều có tính thích ứng và tính tự chủ là cốt lõi.6 Điều này góp phần làm cho sự kết nối của con người và kết quả đầu ra của AI trở nên suy giảm hơn nhiều. Nhận thức rõ những tác động của AI đến lĩnh vực nghệ thuật, tổ chức Sở hữu Trí tuệ Thế giới ("World Intellectual Property Organization" – sau đây gọi là "WIPO") đã khẳng định tiềm năng của mô hình AI ngày nay đã vượt xa việc tạo ra nội dung.
Mở rộng đến khả năng sáng tác nhạc và tạo video đến mô hình phân tử trong khám phá thuốc và chẩn đoán y tế. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các ứng dụng của nó sẵn sàng mở rộng sang các lĩnh vực mới.7 Như vậy, một khái niệm phù hợp để theo đuổi trong luận văn này về trí tuệ nhân tạo là "các hệ thống máy tính hoặc máy móc có một số đặc điểm mà bộ não con người có, chẳng hạn như khả năng diễn giải và tạo ra ngôn ngữ theo cách giống con người, nhận biết hoặc tạo ra hình ảnh, giải quyết vấn đề và học hỏi từ dữ liệu được cung cấp đối cho chúng." 5 Được phân tích tại mục 1.3 của Luận văn này. 6 Michael Osborne (2022), 'What is AI?', University of Oxford, https://oxford.com/ai-what- is-it/index.html#group-section-What-does-AI-mean-LS8YGD3QAV (truy cập lúc 2:39 PM 20/4/2024); Xem thêm: Copeland, B (2024), tlđd: Hầu hết các hành vi của con người được xem là bắt nguồn từ trí thông minh, bởi khả năng thích nghi với môi trường mới nhằm điều chỉnh hành vi của mình. 7 WIPO (2023), 'WIPO Conversation on Intellectual Property (IP) and Frontier Technologies: Eighth Session, WIPO', https://www.int/edocs/mdocs/mdocs/en/wipo_ip_conv_ge_2_23/wipo_ip_conv_ge_2_23_summary.2 Đặc điểm của trí tuệ nhân tạo Như đã đề cập, AI được phát triển với mục tiêu mô phỏng khả năng tư duy của con người.
Để đạt được mục tiêu này, AI cần có một số đặc điểm chính giúp nó hoạt động hiệu quả và tự chủ trong nhiều tình huống khác nhau: (i) Trí tuệ nhân tạo là một hệ thống được cấu tạo từ 03 thành phần cơ bản gồm thuật toán, máy móc và dữ liệu đầu vào Để AI có khả năng đưa ra quyết định và thực hiện các tác vụ thông qua lo-gic và sự chính xác, con người đã trang bị cho máy tính những công cụ và kỹ năng tương tự như của chính mình. Về cơ bản, để xây dựng và duy trì AI thì cần dựa vào thành phần sau: Thứ nhất, là thuật toán, đây là yếu tố cơ bản nhất trong mọi chương trình AI. Thuật toán có thể được hiểu là một tập hợp các hướng dẫn toán học để xử lý dữ liệu hoặc suy luận thông qua một vấn đề cụ thể. Để hình dung có thể liên tưởng một công thức nấu ăn có thể được coi là một thuật toán, bao gồm các bước cụ thể để tạo ra sản phẩm cuối là món ăn.
Thứ hai, máy móc để chạy những thuật toán AI. Nói cách khác, phần cứng giữ vai trò quan trọng trong việc nâng cao tốc độ tính toán. Các mô hình AI phụ thuộc nhiều vào sự phát triển của phần cứng, đặc biệt là các máy tính có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và thực hiện tính toán phức tạp. Thứ ba, dữ liệu đầu vào là yếu tố cần thiết để tạo lập thông tin thông qua các mô hình AI.
Dữ liệu này có thể bao gồm hình ảnh, âm thanh hoặc các dang thông tin khác (như biểu đồ) cần được mã hóa để trở thành thông tin. Mục tiêu của ứng dụng AI là chuyển đổi một giá trị đầu vào đã cho thành giá một giá trị đầu ra. (ii) Phương thức hoạt động của trí tuệ nhân tạo là một quá trình có thích ứng và tính tự chủ 16 Như đã đề cập, tính thích ứng và tính tự chủ là đặc điểm tạo nên những khả năng vượt trội trong việc xử lý thông tin và tạo ra tác phẩm.8 Đầu tiên, tính thích ứng của AI được thể hiện qua khả năng học hỏi từ dữ liệu và ghi nhớ. 9 Khi AI tiếp xúc với nhiều dữ liệu hơn, nó có khả năng điều chỉnh và cải thiện các mô hình của mình để phản ánh chính xác hơn các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.
Ví dụ, một hệ thống AI phân loại hình ảnh sẽ dần trở nên chính xác hơn trong việc nhận diện các đối tượng khi nó được cung cấp thêm nhiều hình ảnh và phản hồi từ người dùng. Bên cạnh đó, tính tự chủ giúp AI thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.10 Cụ thể, khi được huấn luyện đầy đủ, AI có thể thu thập kiến thức từ kinh nghiệm như dữ liệu hay phản hồi của người dùng để liên tục tinh chỉnh các thuật toán của mình và đảm bảo chúng cung cấp kết quả chính xác. Từ đó, AI có thể được ứng dụng nhiều lĩnh vực mà không cần có sự can thiệp của con người để giải thích tất cả kiến thức mà chương trình cần. Sự kết hợp của tính thích ứng và tính tự chủ giúp AI không chỉ thực hiện các nhiệm vụ một cách hiệu quả mà còn phát triển và cải thiện khả năng của mình theo thời gian.
AI có thể học hỏi từ những lỗi và thành tích của nó trong quá trình hoạt động, điều chỉnh hành vi của mình và tự động thích nghi với các thay đổi trong môi trường làm việc. Điều này không chỉ nâng cao hiệu suất của AI mà còn mở rộng khả năng ứng dụng của nó trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y tế, tài chính, giao thông và sáng tạo nghệ thuật. 8 Michael Osborne (2022), tlđd. Xem thêm: Copeland, B (2024), tlđd.
9 "Trong lập trình AI thường được chia ra làm ba giai đoạn "đầu vào – học tập – đầu ra". Trong giai đoạn đầu vào, người lập trình AI sẽ nhập một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn, AI sẽ "học tập" bằng cách phân tích dữ liệu để tìm ra các mối tương quan và mẫu trong dữ liệu, đồng thời sử dụng các mẫu này để đưa ra dự đoán về các trạng thái trong tương lai". Xem: Wang, H (2023), 'Authorship of Artificial Intelligence-Generated Works and Possible System Improvement in China', Beijing Law Review, số 14. Yanisky-Ravid and X.
Liu (2018), 'When artificial intelligence systems produce inventions: The 3 A era and an alternative model for patent law', Cardozo Law Review, số 6.3 Phân loại các trí tuệ nhân tạo (i) Dựa trên sự phát triển về khả năng của trí tuệ nhân tạo Thứ nhất, AI theo nghĩa hẹp (ANI - Artificial narrow intelligence) được định nghĩa là AI được phát triển và tinh chỉnh cho các nhiệm vụ và mục tiêu cụ thể. ANI không có khả năng tự thích ứng với một nhiệm vụ mới nếu không được đào tạo hoặc lập trình thêm. Một số hệ thống kỹ thuật số phổ biến ngày nay có chứa ANI như hệ thống trả lời tin nhắn khách hàng tự động (chatbox), chương trình lọc thư rác của Gmail, cho phép ứng dụng này nhận diện các từ khóa đã được lập trình sẵn để quyết định liệu một email có nên được chuyển vào thư mục rác hay không. Mặc dù bề ngoài ANI có vẻ rất tinh vi nhờ lượng dữ liệu khổng lồ và khả năng tương tác với con người hay thực hiện các nhiệm vụ ngay lập tức, nhưng bản chất chúng chỉ có thể phản ứng với các tình huống hiện tại một cách lặp lại và chưa tiệm cận với việc mô phỏng trí tuệ con người.