Хто власник коду, написаного з ChatGPT чи Copilot? Розбираю як юрист, який вже стикнувся з цим на практиці

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Мене звати Назар Костенко, я юрист із семирічним досвідом у сфері IT-права та права інтелектуальної власності. Ця стаття — для розробників, PM-ів і CTO, які щодня використовують ШІ-інструменти в роботі й досі впевнені, що питання авторства коду їх не стосується. Стосується, ще і як.

Як це питання взагалі до мене потрапило

Рік тому до мене звернулася невелика українська аутсорс-компанія. Вони здали продукт американському замовнику, підписали акт, отримали гроші. Через місяць замовник виявив, що кілька фрагментів коду майже дослівно збігаються з ліцензованою бібліотекою, з якої не можна брати код у комерційні проекти без відкриття власного вихідного коду. Коли почали розбиратися, зʼясувалося, що розробники активно використовували GitHub Copilot, і він підтягнув ці фрагменти прямо з репозиторіїв, на яких навчався.

Замовник виставив претензію. У договорі був стандартний пункт про те, що підрядник гарантує чистоту прав на переданий код. Як результат — довелося екстрено змінювати умови співпраці та йти на певні поступки. Це найкраще, що можна було зробити у тій неприємній ситуації, хоча це й коштувало клієнту нервів, часу і грошей.

Відтоді я усвідомив, що це реально проблема в IT-сфері. Що більше я занурювався в це питання, то більше розумів: переважна частина розробників просто не знають усіх ризиків та «підводних каменів» такої моделі роботи.

Що говорить українське законодавство про авторство

Почнемо з основи. В Україні авторське право регулюється Законом «Про авторське право і суміжні права» (надалі — «Закон») та Цивільним кодексом України.

Стаття 1 Закону визначає автора як фізичну особу, творчою працею якої створено твір. Не юридичну особу, не алгоритм, не нейромережу. Саме фізичну особу.

Це й є відповідь на питання в заголовку — в Україні ШІ не може бути автором коду. Юридично такої категорії просто не існує. ChatGPT і Copilot — це інструменти. Так само, як, наприклад, Word. Ніхто ж не вважає, що Microsoft є автором вашого звіту тільки тому, що ви його набрали у Word.

Але тут починається цікаве. Якщо ШІ не є автором, то чи виникає авторське право взагалі — і в кого?

Нижче розбираю три сценарії, і кожен — окремий юридичний кейс

1. Сценарій перший: ви використовуєте ШІ просто як автодоповнювач

Ви пишете код, приймаєте або відхиляєте пропозиції Copilot, редагуєте, адаптуєте під архітектуру проекту. ШІ тут — як підказка, ваш творчий внесок очевидний. У цьому сценарії авторство залишається за вами. Але з одним застереженням:якщо Copilot запропонував конкретний фрагмент, який ви прийняли без змін, і він збігається з чиїмось захищеним кодом, проблема може виникнути не з авторством, а з ліцензійною чистотою.

2. Сценарій другий: ви генеруєте код повністю через ШІ з мінімальним втручанням

Якщо ваш внесок зводиться до складання промпту й натискання Enter, то про творчу працю у правовому сенсі говорити важко. Авторське право в Україні захищає лише твори, що є результатом творчої діяльності людини. Механічна генерація без творчого вкладу — не охороняється. Такий код може взагалі не мати правової охорони, він нічий.

3. Сценарій третій: ШІ реалізує детальне технічне завдання

Ви пишете ТЗ, описуєте структуру, бізнес-логіку, патерни, а ШІ просто реалізує. Тут є аргумент, що творчий внесок полягає у самій концепції та архітектурних рішеннях. Але доводити це в суді — окрема і непроста розмова.

Copilot і ChatGPT навчались на величезних масивах публічного коду. Публічний — це не означає, що не охороняється авторським правом. На GitHub є репозиторії з GPL, LGPL, AGPL, Apache, MIT, BSD-ліцензіями. Умови в них кардинально різні.

Наприклад, GPL-ліцензія вимагає, щоб будь-який похідний твір також поширювався під GPL. Якщо Copilot відтворив фрагмент GPL-коду у вашому комерційному продукті — формально ви порушуєте ліцензію.

Microsoft це розуміє. Саме тому в умовах використання GitHub Copilot є пункт про те, що відповідальність за перевірку вихідного коду та дотримання ліцензій лежить на користувачеві.

На практиці я рекомендую клієнтам просте правило: якщо Copilot пропонує блок коду більше 10-15 рядків, особливо алгоритмічно нетривіальний — перевіряйте через пошук. SearchCode або звичайний GitHub search допомагають виявити джерело за лічені хвилини.

Що відбувається в США і чому нам не байдуже

Більшість українських IT-компаній працюють із американськими або європейськими замовниками, тому правова позиція США тут важлива.

У лютому 2023 року Бюро авторських прав США відмовило у реєстрації зображень коміксу «Zarya of the Dawn», згенерованих Midjourney. Позиція чітка: реєстрація можлива лише для елементів, що є результатом людської творчості.

У справі Thaler v. Perlmutter дослідник намагався зареєструвати твір, стовідсотково створений його ШІ-системою DABUS. Федеральний суд підтвердив, що авторське право можливе існувати лише у людини.

У 2022 році було подано колективний позов проти GitHub, Microsoft і OpenAI (Doe v. GitHub). Розробники стверджували, що Copilot відтворює їхній код без дотримання ліцензійних умов. Справа досі у процесі, але її суть вже зараз підтверджує, що Copilot навчався на публічних репозиторіях, і ніхто не питав авторів, чи можна використовувати їхній код для навчання комерційної системи.

Що це означає для вашого договору із замовником

Ось тут я хочу бути максимально конкретним, бо це те, що напряму бʼє по гаманцю та репутації.

Більшість договорів на розробку ПЗ містять стандартну гарантію: підрядник підтверджує, що переданий код є оригінальним і не порушує прав третіх осіб. Якщо ви підписали таке і здали код, згенерований ШІ — це означає, що ви взяли на себе ризики, про які, можливо, навіть не думали.

У такому випадку проблеми можуть виникнути у двох площинах.

— Ліцензійна чистота. ШІ міг підтягнути фрагменти з GPL-репозиторіїв, і тепер ви гарантуєте замовнику те, що не можете гарантувати.

— Передача прав. Якщо код не охороняється авторським правом (бо він повністю згенерований ШІ без творчого вкладу людини), ви не можете передати замовнику виключні права. Ви передаєте щось, чим юридично не володієте.

Що ж робити? Якщо ви активно використовуєте ШІ — це треба відображати в договорі. Або прописувати обмежену гарантію щодо ШІ-генерованих компонентів, або ж інвестувати час у перевірку й переписування ШІ-коду вручну.

Практичні поради

Кілька конкретних речей, які можна зробити вже зараз.

1. Ведіть документацію про використання ШІ. Відзначайте у внутрішній документації, які частини були створені ШІ, а які — написані та переписані вручну. У разі суперечок це важливо.

2. Перечитайте свої договори. Особливо пункти про гарантію оригінальності та передачу прав. Якщо там абсолютна гарантія без застережень, краще поміркувати з юристом щодо реальності такого положення.

3. Не ігноруйте умови використання OpenAI та GitHub. Там прямо написано, що вони не несуть відповідальності за ліцензійну чистоту генерованого коду.

Підсумок

ШІ-інструменти справді прискорюють розробку, і я не закликаю від них відмовлятися. Але розуміти правову реальність, у якій ви працюєте, необхідно.

В Україні ШІ не може бути автором — авторське право виникає лише при наявності творчого вкладу людини. Код, повністю згенерований ШІ, може взагалі не мати правової охорони. Copilot і ChatGPT навчались без чіткої ліцензійної фільтрації і можуть відтворювати фрагменти чужого захищеного коду. Стандартні договірні гарантії оригінальності не адаптовані до реальності ШІ-розробки, і це вже зараз створює ризики.

Світова регуляторика вже рухається до більшої відповідальності постачальників ШІ (EU AI Act, судові процеси в США, перші прецеденти з ліцензуванням навчальних даних). Однак, поки що ризики лежать на кінцевих користувачах.

👍ПодобаєтьсяСподобалось25
До обраногоВ обраному5
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Не існує авторського права. Юристи зникнуть у майбутньому світі штучного інтелекту :)

Можливо, але поки ми є)

Юристи зникнуть у майбутньому світі штучного інтелекту :)

Нажаль ні. Для юридичного світу ШІ не існує. Можна питати порад, але працювати будуть тільки зі справжнім юристом.

У 2022 році було подано колективний позов проти GitHub, Microsoft і OpenAI (Doe v. GitHub). Розробники стверджували, що Copilot відтворює їхній код без дотримання ліцензійних умов. Справа досі у процесі, але її суть вже зараз підтверджує, що Copilot навчався на публічних репозиторіях, і ніхто не питав авторів, чи можна використовувати їхній код для навчання комерційної системи.

Код публікується не абстрактно, а під ліцензією, яка описує усі дозволи та обмеження. Саме у цьому проблема та причина протяжністі судової справи. ШІ-провайдери праві у тому, що ліцензії явно НЕ забороняли використовувати публічний код для навчання (власне його для цього і публікують у відкритий доступ — для навчання нових поколінь програмістів, до яких відносять і ШІ). А позиція адвокатів обвинувачення відповідно протилежна — в ліцензіях не було явного дозволу на автоматизоване вивчення його алгоритмів, стилю та патернів, а тому ІТ-гіганти мають заплатити за таке навчання. Дуже неоднозначна справа...

Якщо ви підписали таке і здали код, згенерований ШІ — це означає, що ви взяли на себе ризики, про які, можливо, навіть не думали.

А чому «ви» не думали? Коли «ви» берете на роботу джуна і він виконує задачі копіпастою зі СтекуОверфлоу та з публічних репозиторіїв, а «ви» не перевіряючи закидуєте такий код в готовий продукт і намагаєтесь продати, то тут «ви» теж не думаєте? Чи думання включається/виключається по фазам місяця?

Взагалі повністю правильна стаття і тут усе правильно підсвічено. Сподіваюсь, що після неї стане менше тих, хто «не думає».

програмістів, до яких відносять і ШІ

Тут слово «відносять» робить 146% роботи. Пів світу зараз виясняє чи є у ЛЛМок свідомість і права. Fair use задумувався як допомога для людей, а не як чіт-код для суду і на цьому власне будується вся кампанія по відмиванню краденої інтелектуальної власності. Точніше могла б будуватись якби хоч один суд в світі чим переймався. Але по факту всіх корпоратів просто простили заднім числом та й усе. «Я молив бога щоб той послав мені велосипед, але бог нічого не відповідав і не робив. Тоді я зрозумів, що бог працює інакше — я вкрав велосипед і почав молити бога про прощення.» © операційний принцип Сема, Амодея і компашки.

Вітаю! Дякую за ваш коментар. На рахунок «думати») — така ситуація зараз у багатьох сферах бізнесу

Ще цікавий нюанс, я користуюсь gtihub copilot тільки як автодоповнення, тобто тільки те що б і сам написав би слово в слово, тут питань немає, я несу всю відповідальність. Але коли потім його просиш зробити code review, і він щось пропонує пофіксати, і ти погоджуєся типу відразу створити коміт з того фіксу, то він чомусь лізе як co-author. От навіщо це йому? І от що робити з юридичної точки зору? Іти і писати свій коміт з тим самим фіксом, чи ти мусиш його тоді вказувати?

Бо тоді питання якщо думати що це ж ми їм платимо за ці поради, то навіщо він туди по дефолту тоді лізе як co-author

Бо навіть коли клієнт платить нам за код, можлива ситуація, що авторське право на код зберігається за нами. Якщо інше прямо не передбачено угодою. Можливо Ви читали, що ж там пише Copilot дрібним шрифтом в agreement стосовно своїх авторських прав? Якщо щось знаєте, поділіться, пліз.

та пишуть, що ніякої відповідальності не несуть і що це взагалі треба трактувати як маразм по дефолту і якщо щось станеться то вони будуть все заперечувати

Вітаю! Це більше технічна мітка в метаданих, яку GitHub додає автоматично. Юридичної сили вона не має жодної. Copilot не може бути суб’єктом авторського права, як я розписав у статті, тому ця мітка не створює жодних правових наслідків.
Навіщо GitHub це взагалі робить. Це більше просто їхня страховка) Якщо завтра виникне суперечка про походження коду, вони зможуть сказати, типу ми ж попереджали, що тут був Copilot.

Як на мене, то відповідь очевидна — код не має бути інтелектуальною власністю. Інтелектуальною власністю має бути те, що код робить. Бо те саме можна реалізувати на (умовно) будь-якій мові програмування та у (умовно) необмежену кількість способів.

Не погоджуюсь.
Код — це станок, а те що код робить — це деталь яка виходить із цього станка.
Один і той само код можна запустити безліч разів на багатьох машинах. Так само як і станок може за період експлуатації випустити мільйон деталей.

Сумнівна аналогія. Але якщо вже звертатись до неї, то інтелектуальна власність це модель системи, яка потребує ту деталь. Деталь то лише екземпляр. А саму деталь можна отримати багатьма різними способами, на тому станку або на іншому.

Умовний болт або підшипник або інша готова деталь не може бути захищеною інтелектуальною власністю.
Захистити авторським правом можна креслення на цей болт, створити патент на унікальне з’єднання болта і гайки, а не на готовий виріб.
Так само і в софті, запущений екземпляр калькулятора чи мікросервіса не є чимось таким, що захищається. В ІТ давно є чіткі визначення того, що захищається, і це саме програмний код. Не варто городити велосипеди.

АЛЕ, якщо говорити про таке магічне слово як «патент». Патент захищає саму ідею, тобто щось, що не залежить від технології, а захищає від копіювання кінцевий результат.
Тобто якщо дотримуватися твоєї логіки, то в момент генерації коду, у користувача ЛЛМ мав би автоматично генеруватись і патент на те, що цей згенерований код робить, адже саме патент визначає і захищає готовий продукт.
Сам розумієш, принципову нереалістичність і тупіковість такого підходу.

Мені здалося, чи ви тільки що блискуче обгрунтували безглуздість захисту саме коду? Ми ж розглядаємо проблему як таку, а не коммон пректіс в ІТ, які склалися? Власне мені додати нічого — захищена має бути ідея (алгоритм, технологія), не її реалізація (яких може бути безліч).

Ви змішуєте два поняття: ідею патенту та програмний код як інтелектуальну власність.

Є досить чіткі критерії у відкритому доступі, що саме можна патентувати і, як наслідок, захищати. Неможливо створити патент на «натиснув кнопку і стало гарно» або на щось, що існує давно, типу алгоритму бульбашкового сортування.

В той же час, можна написати наскільки завгодно нікчемно-забаговану чи абсолютно геніально-досконалу програму і захистити її програмний код авторським правом. При цьому ця програма може бути суперкорисною і використовувати всі відомі ідеї.
Але ж ви можете сказати, в чому прикол її захищати, якщо будь-хто зможе її відтворити?
А ось тут вся соль: Дуже мало хто зможе це відтворити, тому що готова програма це не тільки згенерований код, це ще й робота над цим кодом, робота над логікою, UI/UX, архітектура, бізнес-логіка, інфраструктура, реклама, маркетинг, просування і багато чого ще.
Навіть просто клонувати репозиторій дуже часто не достатньо.

Саме тому існують сотні клонів інстаграма і сама ідея не захищена, але от конкретний продукт має авторське право.

Ідея цікава, але саме код є обʼєктом авторського права, і, що цікаво, код захищається як літературний твір)

Стало цікаво — якого буя. Почитав, все доволі просто: на той час, коли така практика зʼявилась, ринок вимагав «хоч щось, хоч якось, і швидше, ніж патенти», а рішення було запропоноване тими, хто в принципі не розумів про що йдеться.

Тобто ШІ-провайдери можуть вільно заробляти гроші натренувавши свою модель без згоди авторів, але з тебе три шкури здеруть за декілька строчок. Щось не туди працює юридична система

Поки що ШІ-провайдери працюють тільки в збиток.
Коли вони почнуть заробляти, може, і питання зміняться.

Anthropic вже заявили, що по ітогам другого кварталу 2026 виходять на прибуток.

1) Тільки Anthropic?
2) Треба дивитись хоча б рік, краще два. Один квартал це може бути, наприклад, з річних підписок через великі знижки на них.

Навчання моделей на захищеному контенті без згоди авторів зараз активно оскаржується в судах, особливо у США вже йдуть позови проти OpenAI, GitHub, Stability AI. Аргумент позивачів саме такий, як у вашому коментарі.

ШІ-компанії прикриваються доктриною «fair use» і продовжують працювати.

Ну і як там порахувати схожість того коду? Можна попереставляти умови, чи інвертовувати їх, записати іншими операторами, переіменувати змінні, композиція-декомпозиція по модулях та функціях. Де буде межа? А в рамках одного репозиторію взагалі неясно як там визначати немайнове право авторства між членами команди.

Ось як в американському суді це роблять: en.wikipedia.org/...​iltration-Comparison_test

Вітаю!

Про схожість коду. Суди і в США, і в Європі давно вирішили, що охороняється не лише текст, а й архітектурне рішення, якщо воно є результатом творчого вибору. Але ви праві — чіткої математичної межі немає, і це залишає простір для маніпуляцій в обидві сторони.

Щодо авторства в команді, тут працює принцип співавторства. Якщо внески неподільні, права виникають спільно у всіх учасників. Але немайнове право авторства в Україні взагалі невідчужуване, його не можна передати за договором.

Дякую. Цікава стаття. Тому спеціально спитав у ЧатГПТ:

Можно ли при генерации тобой кода задать параметр прав используемого кода, на котором ты учился? То есть использовать, например, за основу генерируемого кода исключительно код под лицензией Апач?

Коротко: нет, нельзя задать мне параметр вида «генерируй код только на основе Apache-licensed кода». Я не работаю как поисковик по тренировочному датасету и не умею фильтровать внутренние веса модели по лицензиям источников.

Но есть важные нюансы:

* Я не копирую обучающий код «по кускам» из конкретных репозиториев в обычном режиме, а генерирую новый код статистически.
* OpenAI старается снижать риск дословного воспроизведения больших фрагментов чужого кода.
* При этом гарантировать, что вывод:

* основан только на Apache/MIT/BSD,
* не похож на GPL-код,
* или полностью «license-clean» —
нельзя.

Что можно сделать на практике, если у вас есть требования по лицензированию:

1. Ограничить источники вручную
Например:

* дать мне конкретный репозиторий или набор репозиториев под Apache 2.0;
* вставить API/SDK;
* попросить «сгенерируй код в стиле этой библиотеки».

Тогда я буду опираться только на предоставленный контекст.

2. Использовать RAG/локальный контекст
В корпоративной среде обычно делают так:

* берут только проверенные Apache/MIT-репозитории,
* индексируют их,
* и LLM генерирует код только из этого retrieval-контекста.

3. Проверять результат license-scanner’ами
Популярный workflow:

* генерация кода,
* затем проверка:

* [FOSSA](fossa.com?utm_source=chatgpt.com)
* [Black Duck](www.blackduck.com?utm_source=chatgpt.com)
* [ScanCode Toolkit](scancode-toolkit.readthedocs.io?utm_source=chatgpt.com)
* [Snyk Open Source](snyk.io/...​t/?utm_source=chatgpt.com)

4. Просить не использовать узнаваемые реализации
Например:

* «не воспроизводи код Linux kernel»,
* «не копируй реализацию FFmpeg»,
* «напиши собственную реализацию».

Это не гарантия, но снижает риск совпадений.

5. Использовать модели/системы с curated dataset
Некоторые enterprise-решения обучаются или дообучаются только на коде с определёнными лицензиями. Но это уже отдельные специализированные продукты, а не стандартный ChatGPT.

Если ваша цель — юридическая чистота коммерческого продукта, то типичный безопасный процесс выглядит так:

* генерировать код через LLM;
* хранить provenance (откуда взят контекст);
* запускать license/compliance scan;
* делать code review;
* избегать длинных verbatim-фрагментов;
* при необходимости переписывать подозрительные части.

Могу также рассказать:

* как это устроено юридически вокруг GPL и AI;
* какие риски реально возникают;
* как крупные компании выстраивают AI code compliance pipeline;
* как организовать «Apache-only» генерацию через локальную RAG-систему.

І в продовження, пайплайн, який він описав:

Крупные компании обычно строят AI code compliance pipeline как комбинацию:

1. контролируемых источников кода;
2. изоляции генерации;
3. автоматических проверок;
4. юридического и security review.

Типичная архитектура выглядит примерно так.

---

# 1. Approved Source Layer

Сначала компания определяет, какой код вообще можно использовать.

Обычно создают:

* whitelist лицензий:

* Apache 2.0
* MIT
* BSD
* ISC
* blacklist:

* GPLv3
* AGPL
* SSPL
* иногда LGPL

Источники:

* внутренние репозитории;
* vetted open-source mirrors;
* curated datasets.

Инструменты:

* [Artifactory](jfrog.com/...​y/?utm_source=chatgpt.com)
* [Sonatype Nexus Repository](www.sonatype.com/...​ry?utm_source=chatgpt.com)
* внутренние Git mirrors.

---

# 2. Curated Embedding / Retrieval Layer (RAG)

Это ключевой момент.

Вместо “свободной” генерации модель получает контекст ТОЛЬКО из разрешённых репозиториев.

Pipeline:

* индексируются approved repos;
* строятся embeddings;
* retrieval ищет релевантные куски;
* LLM генерирует код только на основе retrieved context.

Часто используют:

* [LangChain](www.langchain.com?utm_source=chatgpt.com)
* [LlamaIndex](www.llamaindex.ai?utm_source=chatgpt.com)
* [Weaviate](weaviate.io?utm_source=chatgpt.com)
* [Pinecone](www.pinecone.io?utm_source=chatgpt.com)

Это уже позволяет говорить:

> “Модель видела только Apache/MIT-контекст в runtime”.

---

# 3. Model Governance

Часто запрещают:

* public SaaS LLM для proprietary-кода;
* отправку секретов наружу;
* обучение провайдера на prompts.

Используют:

* self-hosted модели;
* private endpoints;
* VPC deployment.

Популярные варианты:

* [Azure OpenAI Service](azure.microsoft.com/...​ce?utm_source=chatgpt.com)
* [Amazon Bedrock](aws.amazon.com/...​k/?utm_source=chatgpt.com)
* [Google Vertex AI](cloud.google.com/...​ai?utm_source=chatgpt.com)

Или self-hosted:

* [vLLM](vllm.ai?utm_source=chatgpt.com)
* [Ollama](ollama.com?utm_source=chatgpt.com)
* [Hugging Face Text Generation Inference](huggingface.co/...​ex?utm_source=chatgpt.com)

---

# 4. Prompt Guardrails

Добавляют policy layer перед моделью.

Например:

* запрещать генерацию verbatim-кода;
* запрещать GPL-style snippets;
* запрещать копирование известных файлов;
* ограничивать длину совпадений.

Часто используют:

* semantic similarity checks;
* fuzzy matching;
* AST comparison.

---

# 5. Output Similarity Detection

Это один из самых важных этапов.

После генерации код проверяют:

* не совпадает ли он с open-source проектами;
* нет ли длинных verbatim fragments;
* нет ли GPL contamination.

Используют:

* [Black Duck](www.blackduck.com?utm_source=chatgpt.com)
* [FOSSA](fossa.com?utm_source=chatgpt.com)
* [Snyk Open Source](snyk.io/...​t/?utm_source=chatgpt.com)
* [ScanCode Toolkit](scancode-toolkit.readthedocs.io?utm_source=chatgpt.com)

Иногда добавляют:

* MinHash;
* token similarity;
* embedding similarity;
* CodeBERT-based matching.

Порог:

* например, >80—90% similarity → manual review.

---

# 6. SBOM Generation

Почти все enterprise-процессы теперь требуют SBOM.

SBOM = Software Bill of Materials.

Генерируют:

* список зависимостей;
* лицензии;
* версии;
* provenance.

Стандарты:

* SPDX
* CycloneDX

Инструменты:

* [CycloneDX](cyclonedx.org?utm_source=chatgpt.com)
* [SPDX](spdx.dev?utm_source=chatgpt.com)

---

# 7. Human Review Layer

Юридически критичные вещи почти всегда идут через человека.

Review проверяет:

* license compatibility;
* патентные риски;
* security;
* compliance policy;
* attribution obligations.

Особенно:

* crypto;
* codecs;
* ML frameworks;
* Linux kernel interactions.

---

# 8. Audit & Provenance

Компании всё чаще сохраняют:

* prompts;
* retrieved context;
* generated outputs;
* model version;
* timestamps.

Чтобы потом доказать:

* как именно был сгенерирован код;
* какие источники использовались;
* что GPL-контекст не применялся.

Это уже часть AI governance.

---

# Типичная enterprise-схема

```text
Developer

IDE Plugin / AI Gateway

Policy Engine

RAG over approved repos

LLM Generation

Similarity Scanner

License Scanner

Security Scanner

Human Review

Merge
```

---

# Что делают самые осторожные компании

Некоторые компании:

* вообще запрещают AI-generated code в core components;
* разрешают только:

* тесты,
* boilerplate,
* документацию,
* internal tooling.

Другие вводят правило:

> “AI-generated code must be materially modified by a human before merge”.

---

# Что считается current best practice

На 2026 год наиболее безопасным считается:

* private/self-hosted LLM;
* RAG только по approved repos;
* automatic similarity scanning;
* SBOM;
* human review;
* immutable audit logs.

---

# Где сейчас главная юридическая неопределённость

До сих пор нет полностью устоявшейся практики по:

* training on copyrighted code;
* derivative works via LLM;
* memorization thresholds;
* GPL contamination through generation.

Поэтому enterprise-подход строится вокруг:

* minimization,
* traceability,
* provable provenance,
* reviewability.

Чому не державною?

А якщо я сам написав якийсь код, який вже існує, не знаючи про нього, то як?
Я не маю права? Мав гуглити чи хтось вже таке не придумав?

Теоретично нічого не буде, хоча залежить від країни. Навіть дозволено постаратись і написати спеціально такий самий код, але тільки якщо ви можете зробити це не копіюючи і не дивлячись в першоджерело.

Наприклад:
en.wikipedia.org/...​ki/ReactOS#Internal_audit

Але з ЛЛМками проблема в тому, що суд скаже загальновідомо, що ЛЛМки можуть копіювати крадений навчальний код 1-до-1 і що ви повинні були перевіряти все що ЛЛМка генерує. Думаю якщо поритись в їх кілометрових TOS то вони там щось таке і кажуть, щоб до них не було претензій.

Вітаю!

В авторському праві є принцип незалежного створення. Якщо ви написали код самостійно, не копіюючи чужий — авторське право виникає у вас, навіть якщо аналогічне рішення вже існує. Авторське право охороняє конкретний вираз, а не ідею чи алгоритм як такий.

До чого тут ШІ, яке може бути авторство в інструменту ?

Що тоді вже казати про массу готових рішень у коді на публічних репозиторіях до появи ШІ ?))) теж треба було документувати що там розробник підгледів ?

Книги по програмуванню мають також багато прикладів функцій написаних кодом... як з цим ?

Вітаю!

Коли розробник дивиться на код у публічному репозитарії або читає книгу — він навчається, переосмислює, адаптує. Авторське право на ідеї та підходи не поширюється, тільки на конкретний вираз. Саме тому «підгледіти» завжди було нормально і легально.

Проблема з ШІ у масштабі та механізмі. Copilot може дослівно відтворити захищений фрагмент коду, навіть не розуміючи цього. Людина, яка читає книгу, фізично не може видати 50 рядків чужого коду байт-в-байт випадково.

замовник виявив, що кілька фрагментів коду майже дослівно збігаються з ліцензованою бібліотекою, з якої не можна брати код у комерційні проекти без відкриття власного вихідного коду

А чи був той код унікальним? Чи того коду сотні прикладів в інтернеті? Та ще й не копія а «майже дослівно».

Так, як раз Оракл згадується, коли був якийсь суд, де суддя сказав: «В мене CS-degree, я бачу що цей код примітивний і його будь-який студент може написати, тому ніякого порушення копірайту нема».

Там справді був прямий копі-паст, але лише одного-єдиного методу довжиною 9 рядків, а претензії Оракла були неспівставні з обсягом копі-пасти, яку Оракл зміг довести. Точніше, суд вирішив, що копі-паста 37 Java API — то був fair use, a копі-паста дев’яти рядків коду rangeCheck — дрібниця, не варта уваги.

Дякую за подробиці. Щось я швидко не зміг знайти саме цей кейс.

Вітаю!

Якби все зводилось лише до унікальності коду, ви б були праві)

Але в тій ситуації проблема була не так в авторських правах на сам код, як в ліцензійних умовах.
Тобто замовник пред’явив претензію не через використання унікального алгоритму, а через те, що комерційний продукт містить GPL-компонент, що порушує умови ліцензії, на які погодились при використанні бібліотеки.

Ви зазначили, що «кілька фрагментів коду майже дослівно збігаються з ліцензованою бібліотекою», тобто це була не точна копія. І в мене питання: як ви можете оцінити «унікальність» того коду, який «майже дослівно збігаються». Ви вище писали про «принцип незалежного створення.».

а як мінімазація і обфускація? ну взяв ШІ 10 рядків з якоїсь репи, але всі ж білдають код перед деплоєм. як в мініфікованому коді юридично довести шо це з тої ліби а не алгоритм написаний автором?

Вітаю!

Мініфікація і обфускація не звільняють від ліцензійних зобов’язань. GPL, наприклад, прямо вимагає надати відповідний вихідний код — тобто саме читабельну версію, а не мініфіковану.

Ооо, тут для юристів поле непахане (доки їх ШІ не замінить)

Не замінить юристів ніколи. Вже були прецеденти, як ШІ вигадав неіснуючу справу, послався на неї, і вона розсипалася у суді. Коли він не знає — починає вигадувати. Так що кодекси доведеться самостійно муштрувати, і без цього ніяк.

оно пока никакую профессию не заменило и предпосылок пока нет

Повноцінно точно не замінить)

а якщо використовувати агента-логгера, котрий сам буде дивитися та «позначати» де я сам писав а де його «брата» використовував, тоді все норм? Імхо, це занад-то закручений варіант. Більшість контрактів і фраз направлені на передачу прав та відмову від «авторства».

Важливе питання: які були рішення по вищезгаданим прецедентам? Подали іск, ну то і що, який був вердикт — ось що важливо.

я не юрист і це моє припущення, що якщо аутсорс компанія почне судитися з клієнтами через якість їхнього коду, то ця компанія дуже швидко втратить ділову репутацію та клієнтуру, в результаті чого стане банкрут.

Тому, я припускаю, що більшість суперечок не доходить до суду, сторони намагаються домовитись.

В статті привели валідний приклад нової проблеми яка посилить тиск на всіх, і все це результат банальної жадібності великих тех гігантів, не тількі OpenAI чи Microsoft.

ошибаешься
P.S. интересно чтобы изменилось если бы ты был юрист

Так при чому тут це, там клієнт конкретно попросив щоб не було плагіату. І можна було відповідно за то і гроші просити. Ми ж не знаємо з якої галузі клієнт, вимоги можуть бути різними.

Це наче ви прийшли в ресторан, зїсти справжню піццу, а вам підігріли напівфабрикат з АТБ, а гроші взяли як за приготовану руками. Ви поскаржились, а вони вам на це, якщо гості будуть скаржитись на якість їжі, то вони дуже швидко втратять репутацію і їх не пускатимуть і інші подібні заклади))))

яким чином можна «не мати» плагіату? Я б подивився як унікально написані форми логіну, адмінки, тощо. Питання саме як % плагіату знизити до мінімума та мати на руках усі дозволи використовувати libs. Якщо треба, саме «треба», мати % унікальності більший за «перевикористане», то це, імхо, якісь специфічні домени.

Знаю стартап, що зробили з використанням та утилізацією багатьох модулів інших, платних додатків. Свого там нічого нема. Коли продавали — показували усі домоленості та арк схеми.

в даний момент «бабкі» важливіші за репутацію. Бачу тут і зараз як багато компаній зайняті виживанням, а не «репутацією». До суду, звичайно, мало що дійде, бо ця огласка нікому не потрібна.

Вітаю!

Агент-логер — ідея робоча, і деякі компанії вже рухаються в цьому напрямку, щоб логувати, який саме контент генерував ШІ і де. Але є нюанс: сам по собі лог не знімає ліцензійний ризик, він лише дає вам доказову базу і можливість відреагувати до того, як це виявить замовник.

Про прецеденти і вердикти. Чесно — завершених вердиктів по ключових AI-кейсах майже немає.

Відзначайте у внутрішній документації, які частини були створені ШІ, а які — написані та переписані вручну.

так і робимо. посимвольно.

Підписатись на коментарі