กลไกปฏิเสธไม่ให้ใช้ข้อมูลเพื่อควบคุมการใช้งานลิขสิทธิ์ในการฝึกสอนปัญญาประดิษฐ์:ประเด็นกฎหมายและนโยบาย
คำสำคัญ:
ลิขสิทธิ์, ปัญญาประดิษฐ์, กลไกการปฏิเสธไม่ให้ใช้ข้อมูล, การทำเหมืองข้อมูลบทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ ศึกษาผลกระทบทางกฎหมายและนโยบายของกลไก “การปฏิเสธไม่ให้ใช้ข้อมูล” (Opt-out) ซึ่งเปิดโอกาสให้เจ้าของลิขสิทธิ์ปฏิเสธการนำงานของตนไปใช้ในการฝึกสอนปัญญาประดิษฐ์ (AI) ผ่านกระบวนการทำเหมืองข้อมูล (Text and Data Mining – TDM) โดยวางอยู่บนหลักสิทธิในการกำหนดเจตจำนงต่อข้อมูลของตนเอง (Informational autonomy) และเปรียบเทียบกรอบกฎหมายในสหภาพยุโรป ญี่ปุ่น และสหรัฐอเมริกา
บทความเสนอว่ากลไก “การปฏิเสธไม่ให้ใช้ข้อมูล” ไม่ใช่เพียงมาตรการทางเทคนิค แต่สะท้อนพัฒนาการของบรรทัดฐานทางกฎหมายที่มุ่งถ่วงดุลระหว่างสิทธิของผู้สร้างสรรค์กับประโยชน์สาธารณะในการพัฒนา AI โดยสหภาพยุโรปได้บัญญัติกลไกนี้ไว้ในกฎหมาย พร้อมกำหนดพันธกรณีที่ชัดเจนต่อผู้พัฒนา AI ขณะที่ญี่ปุ่นเปิดช่องให้ใช้ข้อมูลอย่างกว้างขวางเพื่อวัตถุประสงค์เชิงวิเคราะห์โดยไม่ใช้ระบบการปฏิเสธไม่ให้ใช้ข้อมูล ส่วนสหรัฐอเมริกายังคงอาศัยหลักการใช้ที่เป็นธรรม (Fair use) ที่ไม่แน่นอนและต้องพึ่งการตีความของศาล
นอกจากนี้ บทความยังชี้ให้เห็นแนวโน้มการก่อตัวของสิทธิรูปแบบใหม่เชิงโครงสร้างที่เรียกว่า “สิทธิในการฝึกสอน” (Training Right) และเสนอให้มีแนวนโยบายที่ชัดเจน โดยเฉพาะสำหรับประเทศกำลังพัฒนา เช่น ประเทศไทยในการเตรียมความพร้อมต่อกลไกการปฏิเสธไม่ให้ใช้ข้อมูลที่กำลังจะเป็นแนวปฏิบัติใหม่ในยุค AI ได้แก่ การกำหนดสัญญาณทางเทคนิคที่เป็นมาตรฐาน การจัดตั้งระบบฐานข้อมูลกลาง การตรากฎหมายว่าด้วย TDM และการสร้างความร่วมมือระหว่างประเทศ เพื่อให้สามารถคุ้มครองสิทธิของเจ้าของลิขสิทธิ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ควบคู่ไปกับการส่งเสริมนวัตกรรม AI อย่างมีความรับผิดชอบ
เอกสารอ้างอิง
กระทรวงอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม. (ม.ป.ป.). แผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อพัฒนาประเทศไทย (พ.ศ. 2565–2570). สืบค้นจาก https://ai.in.th/en/about-ai-thailand/
สมชาย รัตนชื่อสกุล. (2559). การแปรรูปสัมบูรณ์ในงานอันมีลิขสิทธิ์: ข้อพิจารณาจากคดีกูเกิ้ล. วารสารวิชาการ คณะนิติศาสตร์ มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย, 8(1), 148–169.
สมชาย รัตนชื่อสกุล. (2567). ข้อจำกัดการคุ้มครองลิขสิทธิ์ในการสร้างงานโดยปัญญาประดิษฐ์. วารสารกฎหมายรามคำแหง, 13(2), 3–39. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/lawjournal/article/view/277789
Andy Warhol Foundation for the Visual Arts, Inc. v. Goldsmith, 598 U.S. 508 (2023).
Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202 (2d Cir. 2015).
Bently, L., Sherman, B., Gangjee, D., & Johnson, P. (2024). Intellectual property law (6th ed., pp. 321–323). Oxford University Press.
Bloomberg. (n.d.). Google can train search AI with web content after AI opt-out. Retrieved from https://economictimes. indiatimes.com/tech/artificial-intelligence/google-can-train-search-ai-with-web-content-after-ai-opt-out/articleshow/120863599.cms
Computer and Communications Industry Association. (n.d.). AI and copyright: What is an “opt-out” and can it work? Retrieved from https://ccianet.org/wp-content/uploads/2025/02/AI-and-Copyright_-Opt-out.pdf
Davey Alba. (n.d.). Google can train search AI with web content even after opt-out. Bloomberg. Retrieved from https://www. bloomberg.com/news/articles/2025-05-03/google-can-train-search-ai-with-web-content-even-after-opt-out
DPG Media B.V. v. Knowledge Exchange B.V. (2024).
Duncan Calow, & Ally Clark. (2025, June 9). Training AI models: Content, copyright and the EU and UK TDM exceptions. Retrieved from https://www.dlapiper.com/en/insights/blogs/mse-today/2023 /training-ai-models-content-copyright-and-the-eu-and-uk-tdm-exceptions
European Parliament & Council of the European Union. (2019). Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market. Official Journal of the European Union, L 130, 92–125. https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj
Field v. Google, Inc., 412 F. Supp. 2d 1106 (D. Nev. 2006).
Geiger, C. (2022). The future of copyright in the age of artificial intelligence. IIC – International Review of Intellectual Property and Competition Law, 54(1), 1–12. https://doi.org/10.1007/s40319-021-01142-2
Gintaras Radauskas. (n.d.). Law pros defend Meta’s use of pirated books for LLaMA AI. But is it really “fine”? Retrieved from https://cybernews.com/news/meta-pirated-books-llama-training-amicus-brief/
Hoi Wai Jackie Cheng. (n.d.). Economic properties of data and the monopolistic tendencies of data economy: Policies to limit an Orwellian possibility. United Nations. Retrieved from https://www.un.org/en/desa/economic-properties-data-and-monopolistic-tendencies-data-economy-policies-limit
Kenji Tosaki, Hiroki Tajima, & Chie Komiya. (n.d.). Report on AI and copyright issues by Japanese government. Retrieved from https://www.noandt.com/en/publications/publication20240325-3/
Khalid Leila. (n.d.). The chilling effect: Stifling innovation through patent wars – The need for a globally harmonized patent litigation system. Retrieved from https://papers.ssrn.com/sol3/papers. cfm?abstract_id=3667581
LAION v. Robert Kneschke, 310 O.22723 (2024).
Martin Senftleben. (2025). The TDM opt-out in the EU: Five problems, one solution. Retrieved from https://copyrightblog. kluweriplaw.com/2025/04/22/the-tdm-opt-out-in-the-eu-five-problems-one-solution/
Nicholas Carlini, Florian Tramer, Eric Wallace, Matthew Jagielski, Ariel Herbert-Voss, Katherine Lee, Adam Roberts, Tom Brown, Dawn Song, Ulfar Erlingsson, & Alina Oprea. (n.d.). Extracting training data from large language models. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2012.07805
NVIDIA. (n.d.). NVIDIA H100 Tensor Core GPU. Retrieved from https://resources.nvidia.com/en-us-hopper-architecture/nvidia-tensor-core-gpu-datasheet
Peter Mezei. (2025). Third European court decision on the general-purpose TDM exception. Retrieved from https://copyrightblog.kluweriplaw.com/2025/05/08/third-european-court-decision-on-the-general-purpose-tdm-exception-is-out/
Rosati, E. (2023). Copyright and the Court of Justice of the European Union (pp. 215–220). Oxford University Press.
Samuelson, P. (2019). Implications of copyright for text and data mining. Communications of the ACM, 52(7), 29–30. https://doi.org/10.1145/1538788.1538792
Scott Warren, & Joseph Grasser. (2024). Japan’s new draft guidelines on AI and copyright: Is it really OK to train AI using pirated materials? Retrieved from https://www.privacyworld.blog/2024/03/ japans-new-draft-guidelines-on-ai-and-copyright-is-it-really-ok-to-train-ai-using-pirated-materials/
Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH et al. v. Ross Intelligence Inc., No. 1:20-cv-00613-SB (D. Del.).
UCLA Library. (n.d.). Text and data mining. Retrieved from https://guides.library.ucla.edu/tdm
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารนิติศาสตร์ศรีปทุม
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
