Теорія і практика інтелектуальної власності
№ 3 / 2026

ISSN (Print) 2308-0361
ISSN (Online) 2519-2744

PDF (Англійська)

DOI: https://doi.org/10.33731/tpip.2026.3.10

Подано до журналу    2026-07-30
Прийнято до друку     2026-08-14
Опубліковано                2026-09-10

Доктринальні помилки CONTU та наслідки для приватності: від авторського права до захисту персональних даних у регулюванні штучного інтелекту

Володимир Карпунець
асистент кафедри права, публічного управління та адміністрування,
Державний університет «Житомирська політехніка»,
аспірант кафедри приватного та публічного права,
Київський національний університет технологій та дизайну (КНУТД)
Київ, Україна
https://orcid.org/0009-0000-0311-495X

Анотація
У статті критично проаналізовано доктринальні витоки сучасної кризи правового регулювання штучного інтелекту (ШІ). На прикладі Національної комісії США з нових технологічних використань авторських творів (CONTU, 1974–1978) доведено, що сучасні спроби застосувати авторське право до ШІ-генерацій повторюють помилку CONTU — визнання утилітарних об’єктів літературними творами. Особливу увагу приділено приватності виміру: масове тренування генеративних моделей на масивах даних LAION-5B та Common Crawl порушує Загальний регламент про захист даних (GDPR) та унеможливлює реалізацію прав суб’єктів даних. Спираючись сучасні дослідження, автор доводить, що антропоцентрична модель авторського права та інструменти GDPR (виняток щодо текстового та інтелектуального аналізу даних (TDM), добросовісне використання (fair use), «законний інтерес») структурно непридатні для регулювання генеративного ШІ. Пропонується модель sui generis, яка розмежовує людську творчість і технічну генерацію, інтегруючи принципи приватності за задумом, обов’язкову оцінку впливу на захист даних (DPIA) та маркування AI-контенту.

Ключові слова: правова модель sui generis, критерій оригінальності, штучний інтелект, утилітарний код, датасети, захист даних

Посилання

Bersh, L. (2024). An exceptional formality under Berne: Evasion of copyright protection via the EU’s text and data mining exception. Harvard Journal of Law & Technology, 38(1), 337–368.
https://jolt.law.harvard.edu/assets/articlePDFs/v38/6-Bersh.pdf

Con Díaz, G. (2016). The text in the machine: American copyright law and the many natures of software, 1974–1978. Technology and Culture, 57(4), 753–779.
https://doi.org/10.1353/tech.2016.0106

Geller, P. E. (2000). Copyright history and the future: What’s culture got to do with it? Journal of the Copyright Society of the USA, 47, 209–264.

Ginsburg, J. C. (2018). People not machines: Authorship and what it means in the Berne Convention. IIC – International Review of Intellectual Property and Competition Law, 49, 131–135.
https://doi.org/10.1007/s40319-018-0683-7

Hughes, J. (1988). The philosophy of intellectual property. Georgetown Law Journal, 77, 290–330.
http://justinhughes.net/writings-files/a-HUGHES%20Philosophy%20of%20IP.pdf

Kokhanovska, O. V. (2006). Theoretical problems of information relations in civil law. Kyiv University Press.

Kretschmer, M., Margoni, T., & Oruc, P. (2024). Copyright law and the lifecycle of machine learning models. IIC – International Review of Intellectual Property and Competition Law, 55(1), 110–138.
https://doi.org/10.1007/s40319-023-01419-3

Kuru, T. (2024). Lawfulness of the mass processing of publicly accessible online data to train large language models. International Data Privacy Law, 14(4), 326–351.
https://doi.org/10.1093/idpl/ipae013

Locke, J. (1980). Second treatise of government (C. B. Macpherson, Ed.). Hackett Publishing Company. (Original work published 1689).
https://www.earlymoderntexts.com/assets/pdfs/locke1689b.pdf

Novelli, C., Casolari, F., Hacker, P., Spedicato, G., & Floridi, L. (2024). Generative AI in EU law: Liability, privacy, intellectual property, and cybersecurity. Computer Law & Security Review, 55, Article 106066.
https://doi.org/10.1016/j.clsr.2024.106066

Ruschemeier, H. (2025). Generative AI and data protection. Cambridge Forum on AI: Law and Governance, 1, Article e6.
https://doi.org/10.1017/cfl.2024.2

Samuelson, P. (1984). CONTU revisited: The case against copyright protection for computer programs in machine-readable form. Duke Law Journal, 4, 665–769.
https://scholarship.law.duke.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2884&context=dlj

Schuhmann, C., Beaumont, R., Vencu, R., Gordon, C., Wightman, R., Cherti, M., Coombes, T., Katta, A., Mullis, C., Wortsman, M., Schramowski, P., Kundurthy, S., Crowson, K., Schmidt, L., Kaczmarczyk, R., & Jitsev, J. (2022). LAION-5B: An open large-scale dataset for training next generation image-text models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35.
https://arxiv.org/abs/2210.08402

Shtefan, A. (2026). Form of expression of a computer program in the EU legislation and in the case law of the European Court of Justice. Bulletin of Lviv Polytechnic National University. Series: Legal Sciences, 13(1), pp. 443−451.
https://doi.org/10.23939/law2026.49.443

Shtefan, O. (2006). The concept of the object of copyright and the criteria for its protectability. Theory and practice of intellectual property, 6, 3–8.

Thiel, D. (2023). Identifying and eliminating CSAM in generative ML training data and models. Stanford Digital Repository.
https://purl.stanford.edu/kh752sm9123

Van Bekkum, M., & Zuiderveen Borgesius, F. (2023). Using sensitive data to prevent discrimination by artificial intelligence: Does the GDPR need a new exception? Computer Law & Security Review, 48, Article 105770.
https://doi.org/10.1016/j.clsr.2022.105770

Yakubivskyi, I. Ye. (2024). Civil-law regime of objects generated by artificial intelligence. Uzhhorod National University Herald. Series: Law, 82, 355–361.
https://doi.org/10.24144/2307-3322.2024.82.1.56