حماية حقوق المؤلف على المصنفات المنشورة في البيئة الرقمية: دراسة في تحديات تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي

تتناول هذه الورقة البحثية الإشكاليات القانونية المعقدة التي يفرضها التطور المتسارع لتقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي على منظومة حقوق المؤلف التقليدية في البيئة الرقمية. ففي حين أن الإطار القانوني لحق المؤلف قد تكيف مع تحديات النسخ والتوزيع الرقمي، إلا أنه يواجه اليوم تحديًا وجوديًا يتمثل في قدرة الآلات على استيعاب كميات هائلة من المصنفات المحمية لتدريب نماذجها، ومن ثم توليد مصنفات جديدة بشكل مستقل، مما يثير تساؤلات جوهرية حول مفاهيم "المؤلف" و"الأصالة" و"الاستخدام العادل". يهدف البحث إلى تحليل هذه التحديات من منظور قانوني، مع التركيز على إشكالية شرعية استخدام بيانات التدريب (المدخلات)، والوضع القانوني للمصنفات المولدة (المخرجات)، وتحديد المسؤولية عن الانتهاكات. يعتمد البحث على منهج وصفي تحليلي مقارن، حيث يستعرض الإطار القانوني القائم لحماية حق المؤلف رقميًا، ثم يحلل بعمق التحديات التي يطرحها الذكاء الاصطناعي التوليدي. كما يقارن بين التوجهات التنظيمية الناشئة في الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي، لاستخلاص الدروس وتقديم رؤى قابلة للتطبيق. وتخلص الدراسة إلى أن الأطر القانونية الحالية غير كافية لمواجهة هذه التحديات، وتوصي بضرورة تبني نهج تشريعي استباقي في الدول العربية يوازن بين حماية حقوق المبدعين وتشجيع الابتكار التكنولوجي. وتشمل التوصيات الرئيسية إقرار استثناءات واضحة للتنقيب في النصوص والبيانات، وفرض التزامات بالشفافية على مطوري الذكاء الاصطناعي، وتأكيد مبدأ المؤلف البشري كشرط أساسي للحماية، وتشجيع نماذج الترخيص الجماعي. This research paper addresses the complex legal issues posed by the rapid development of generative artificial intelligence (AI) technologies to the traditional copyright framework in the digital environment. While the legal structure of copyright has adapted to the challenges of digital reproduction and distribution, it now faces an existential challenge: the ability of machines to ingest vast amounts of protected works to train their models and subsequently generate new works autonomously. This raises fundamental questions about the concepts of "author," "originality," and "fair use." This study aims to analyze these challenges from a legal perspective, focusing on the legality of using training data (inputs), the legal status of generated works (outputs), and the determination of liability for infringements. The research employs a descriptive, analytical, and comparative methodology. It reviews the existing legal framework for digital copyright protection and then deeply analyzes the challenges presented by generative AI. It also compares emerging regulatory approaches in the United States and the European Union to draw lessons and provide applicable insights. The study concludes that current legal frameworks are insufficient to address these challenges and recommends the adoption of a proactive legislative approach in Arab countries that balances the protection of creators' rights with the encouragement of technological innovation. Key recommendations include enacting clear exceptions for text and data mining, imposing transparency obligations on AI developers, affirming the principle of human authorship as a prerequisite for protection, and promoting collective licensing models.