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Publicação
Copyright in AI Data Training: Legal Challenges and Economic Perspectives in the EU
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Orientador(es)
Resumo(s)
This thesis focuses on the study of the legal and economic challenges posed by copyright law within an Artificial Intelligence (AI) data training framework in the EU. It starts with an analysis of the scope and exercise of copyright, in particular the exceptions that aim to facilitate AI training, such as the text and data mining (TDM) exceptions, examining them, identifying their gaps, and looking for solutions on how to deal with
them effectively in times of rapid digital evolution. It then examines the practical challenges of applying these copyright exceptions, including the difficulty of identifying the creator and owner of works created by AI, taking into account the interplay between EU AI law and contractual agreements on copyright.
Finally, the thesis provides an economic analysis of the impact of AI on the content market and contrasts the regulatory strategies of the EU and the US. It concludes with methods for harmonizing legal frameworks by developing unified laws that strike a balance between innovation and the defense of authors' rights. This has implications namely for policymakers, showing that a more coherent legal strategy is needed to promote innovation and achieve a fair compensation structure in the present AI era.
Esta tese foca-se no estudo dos desafios legais e económicos colocados pelos direitos de autor no contexto de treino de dados em Inteligência Artificial (IA) na União Europeia (UE). Inicia-se com uma análise do âmbito e do exercício dos direitos de autor, em particular das exceções que visam facilitar o treino de IA, como as exceções de mineração de texto e de dados (TDM), examinando-as, identificando as suas lacunas e procurando soluções para lidar com as mesmas de forma eficaz em tempos de rápida evolução digital. Em seguida, a tese examina os desafios práticos da aplicação destas exceções aos direitos de autor, incluindo a dificuldade de identificar o criador e o proprietário de obras criadas por IA, tendo em conta a interação da legislação da UE com os acordos contratuais sobre direitos de autor. Por último, a tese fornece uma análise económica do impacto da IA no mercado de conteúdos e compara as estratégias regulamentares da UE e dos EUA. Conclui com métodos para harmonizar os quadros jurídicos através do desenvolvimento de leis unificadas que estabeleçam um equilíbrio entre a inovação e a defesa dos direitos dos autores. Isto tem implicações, nomeadamente para os legisladores, mostrando que é necessária uma estratégia jurídica mais coerente para promover a inovação e alcançar uma estrutura de compensação justa na atual era da IA.
Esta tese foca-se no estudo dos desafios legais e económicos colocados pelos direitos de autor no contexto de treino de dados em Inteligência Artificial (IA) na União Europeia (UE). Inicia-se com uma análise do âmbito e do exercício dos direitos de autor, em particular das exceções que visam facilitar o treino de IA, como as exceções de mineração de texto e de dados (TDM), examinando-as, identificando as suas lacunas e procurando soluções para lidar com as mesmas de forma eficaz em tempos de rápida evolução digital. Em seguida, a tese examina os desafios práticos da aplicação destas exceções aos direitos de autor, incluindo a dificuldade de identificar o criador e o proprietário de obras criadas por IA, tendo em conta a interação da legislação da UE com os acordos contratuais sobre direitos de autor. Por último, a tese fornece uma análise económica do impacto da IA no mercado de conteúdos e compara as estratégias regulamentares da UE e dos EUA. Conclui com métodos para harmonizar os quadros jurídicos através do desenvolvimento de leis unificadas que estabeleçam um equilíbrio entre a inovação e a defesa dos direitos dos autores. Isto tem implicações, nomeadamente para os legisladores, mostrando que é necessária uma estratégia jurídica mais coerente para promover a inovação e alcançar uma estrutura de compensação justa na atual era da IA.
Descrição
Palavras-chave
Copyright Law AI DATA TRAINING Inteligência Artificial Direitos de autor