RAIL - Lời giải cho bài toán bản quyền của trí tuệ nhân tạo

Trong bối cảnh cuộc chạy đua phát triển trí tuệ nhân tạo đang diễn ra sôi nổi trên toàn cầu, các quốc gia và tập đoàn công nghệ đầu tư một lượng lớn tài nguyên nghiên cứu, phát triển và triển khai các ứng dụng AI đột phá. Tuy nhiên, khi cuộc cạnh tranh này tiến xa thì nhiều vướng mắc liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và quyền sở hữu trí tuệ (IP) cũng dần xuất hiện. Đơn cử như giai đoạn đào tạo các hệ thống AI phụ thuộc vào việc sử dụng dữ liệu lớn và mã nguồn mở, điều này đặt ra câu hỏi về quyền sở hữu dữ liệu và nguồn gốc của chúng như 'Ai là chủ sở hữu của dữ liệu này?' và 'Ai có quyền kiểm soát việc sử dụng dữ liệu để huấn luyện AI?'.

Chính vì vậy, việc bàn thảo và thiết lập quy tắc IP liên quan đến AI trở nên cực kỳ quan trọng. Các quốc gia và tổ chức cần tìm ra lời giải cho bài toán cân bằng giữa khuyến khích sự phát triển đổi mới và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ, đồng thời đảm bảo rằng AI mang lại lợi ích cho xã hội một cách toàn diện.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh và vấn đề bản quyền

1. Vấn đề từ làn sóng chạy đua AI tạo sinh

Thế giới có khoảng hàng trăm nghìn nhân lực đang làm việc trong lĩnh vực Machine Learning (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, các lập trình viên thường chỉ có thể kiểm soát rất hạn chế hoặc không thể kiểm soát cách mà các phần mềm được sử dụng sau khi phát hành công khai. Sự thiếu kiểm soát này càng đáng chú ý hơn khi các lập trình viên tham gia xây dựng các gói phần mềm ML hoặc AI nguồn mở - nền tảng cho nhiều ứng dụng ML và AI hữu ích. Trong giai đoạn đỉnh cao bùng nổ của AI tạo sinh (Generative AI), các dự án tăng nhanh chóng về lượng sao dẫn đầu trên Github đều là các phần mềm, thư viện tiện ích liên quan đến AI nói chung và GPT nói riêng.

Tuy nhiên, việc công khai các thuật toán, code hoặc nguồn gốc và cách thức thu thập dữ liệu như một phần của quy trình nghiên cứu, sản phẩm hoặc dịch vụ có thể khiến các lập trình viên, kỹ sư và nhà nghiên cứu phải hy sinh quyền kiểm soát của họ đối với cách người khác sử dụng các sản phẩm này. Điều này có thể dẫn đến tình thế tiến thoái lưỡng nan về mặt đạo đức và ảnh hưởng xấu đến việc truyền đạt kết quả nghiên cứu.

2. Giấy phép gắn bản quyền với trách nhiệm sử dụng

Trong bối cảnh đó, Responsible AI Licenses (RAIL) ra đời nhằm hỗ trợ các lập trình viên hạn chế bên thứ ba sử dụng phần mềm AI của họ để tạo ra các ứng dụng thiếu trách nhiệm và gây hại. Các giấy phép (license) này bao gồm những điều khoản sử dụng theo hành vi, nghĩa là nó sẽ cấp quyền và hạn chế tùy vào các trường hợp sử dụng cụ thể.

Trong trường hợp cấp phép các sản phẩm phái sinh (derivative software), RAIL Licenses cũng yêu cầu bất kỳ hình thức sử dụng nào (bao gồm sử dụng, sửa đổi, phân phối, đóng gói lại) đối với sản phẩm được cấp phép đều phải tuân thủ các hạn chế sử dụng hành vi.

3. Các loại RAIL licenses

RAIL là một loại license được thiết kế để khuyến khích việc sử dụng có trách nhiệm một sản phẩm AI được cấp phép bằng cách quy định một bộ hạn chế sử dụng áp dụng cho sản phẩm AI. Sản phẩm được cấp phép RAIL có thể bị hạn chế nhiều hay ít tùy thuộc vào mục đích của người cấp phép.

Ví dụ: Một sản phẩm AI có thể được cấp RAIL License theo loại hình license độc quyền hoặc license chỉ cho phép sử dụng tính năng AI cho mục đích nghiên cứu và không cho phép phân phối các phiên bản phái sinh.

RAIL có thể được sử dụng để cấp phép cho dữ liệu (D), ứng dụng (A), mô hình (M) và mã nguồn (S). Tùy thuộc vào tính năng của sản phẩm AI mà bạn cấp phép, bạn sẽ cần thêm hậu tố D, A, M hoặc S.

Quy ước gọi tên các RAIL Licenses (Nguồn: www.licenses.ai)

Nhìn chung, có 4 mẫu RAIL Licenses thông dụng như sau:

1. Responsible AI Pubs Licenses
2. Responsible AI End-User License
3. Responsible AI Source Code License
4. BigScience Open RAIL-M License

Trong số các RAIL Licenses kể trên, có hai loại nổi bật là End-User License và Source Code License giúp các lập trình viên ngăn chặn việc phần mềm của họ bị sử dụng trong các ứng dụng có hại:

• End-User License quản lý cách khách hàng sử dụng gói phần mềm.
• Source Code License cho phép các lập trình viên tận dụng được hầu hết các lợi ích của open-source, đồng thời giảm thiểu rủi ro khi công khai code cho cộng đồng sử dụng.

Bằng cách sử dụng RAIL Licenses, các nhà phát triển/nhà cung cấp công nghệ AI sẽ có quyền hợp pháp và căn cứ pháp lý để ngăn chặn các ứng dụng không mong muốn được tạo ra bằng cách sử dụng mã nguồn/dữ liệu/mô hình của họ.

4. Tính phổ biến của RAIL

Tính đến ngày 1 tháng 4 năm 2023 đã có hơn 8.000 kho lưu trữ (repositories) được cấp phép RAIL trên HuggingFace Hub. Theo một bài báo gần đây phân tích các license gắn liền với các model trên HuggingFace, từ tháng 9 năm 2022 đến tháng 1 năm 2023, Open RAIL đứng đầu danh mục license và hiện là license được sử dụng nhiều thứ hai sau Permissive Open Source Software Licenses.

Một số tổ chức áp dụng RAIL nổi bật có thể kể đến là Big Science, stability.ai, BigCode, Hugging Face, SIL.

Lời kết

Bằng việc quy định các hạn chế sử dụng, cung cấp các điều khoản được tiêu chuẩn hóa và minh bạch về mặt pháp lý, RAIL đã góp phần thúc đẩy sự phát triển AI có trách nhiệm, đảm bảo AI mang lại lợi ích cho xã hội đồng thời giảm thiểu tác động tiêu cực. Trong tương lai, những điều chỉnh về các hạn chế vẫn sẽ được đội ngũ RAIL phát hành nhằm thích ứng với tình hình biến đổi của ngành công nghiệp AI đang trên đà phát triển.

Tham khảo:

Responsible AI License