เว็บไซต์คืออะไร?

https://www.facebook.com/408631555854256/

LexTalk: Copyright, AI, and Beyond

หน้าหลัก
ประเทศไทย
Bangkok
LexTalk: Copyright, AI, and Beyond

พื้นที่เปิดสำหรับเกร็ดความรู้เล็ก?

09/09/2026

AI New Alert!

เมื่อวันที่ 8 กันยายน 2569 ที่ผ่านมา รัฐบาลสหรัฐฯ กล่าวหาบริษัทของจีนอย่างน้อย 6 แห่ง รวมทั้ง DeepSeek, Moonshot AI และ Alibaba ว่าใช้เทคนิค “การกลั่นความรู้จากโมเดล” (Model Distillation) กับโมเดลของบริษัทอเมริกัน เช่น Anthropic, OpenAI, Google และ SpaceX ในระดับอุตสาหกรรม

วันนี้เราเลยจะมาคุยกันเรื่อง “การกลั่นความรู้จากโมเดล” (Model Distillation) และปัญหากฎหมายที่เกี่ยวข้อง

การกลั่นความรู้จากโมเดลคืออะไร

เอาแบบง่าย ๆ ให้เห็นภาพก่อน คือ แทนที่จะฝึกโมเดลใหม่จากข้อมูล ก็อาจใช้วิธีเข้าไปตั้งคำถามจำนวนมาก ๆ กับโมเดลครู (Teacher Model) เมื่อได้รับคำตอบจากโมเดลครู ก็นำผลลัพธ์นั้นไปฝึกโมเดลนักเรียน (Student Model)

ดังนั้น โมเดลนักเรียน เรียนรู้พฤติกรรมของโมเดลครูได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้ชุดข้อมูลเดิมทั้งหมด

ทีนี้มาดูวิธีโดยละเอียดกัน ซึ่งจำเป็นต่อการนำไปวิเคราะห์ประเด็นกฎหมายต่อไป

การสกัดความรู้แบบไร้การเปิดเผยโครงสร้าง (Black-Box Distillation via API) คือ กระบวนการที่เกิดขึ้นโดยผู้พัฒนา Student Model ไม่จำเป็นต้องเข้าถึงน้ำหนัก (Model Weights) หรือ source code ภายในของ Teacher Model แต่ทำผ่านการส่งคำสั่ง (prompts) และรับผลลัพธ์มา ผลลัพธ์จำนวนมหาศาลจากคำสั่งจำนวนมหาศาลนั้นจะถูกรวบรวมไว้เรียกว่า “Soft Targets” และนำมาใช้เป็นข้อมูลสังเคราะห์ (Artificiallly labeled data) ในการฝึก Student Model

ในกระบวนการฝึกจะมีสองขั้นตอน (Two-steps Training Process)
1. การลอกเลียนพฤติกรรม (Mimicking) คือ การฝึก Student Model ให้เดาและตอบคำถามเลียนแบบ Teacher Model จากข้อมูล Soft targets
2. การปรับแต่งละเอียด (Fine-tuning) คือ การนำ Student Model มาปรับแต่งเพิ่มด้วยข้อมูลจริง การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) หรือชุดข้อมูลเปิด

Student Model และ Teacher Model จะมีความแตกต่างเชิงโครงสร้าง (Structural Differences) สูงมาก Teacher Model จะมีพารามิเตอร์ระดับหลายแสนล้านตัว และฝึกด้วยวิธีซับซ้อน ขณะที่ Student Model จะมีพารามิเตอร์ราว 1-70 พันล้านตัว และใช้วิธีลัด ข้ามรายละเอียดเชิงลึกบางส่วนเพื่อแลกกับความเร็วและขนาดที่เล็กลง (คล้ายกับเราอ่านหนังสือสรุปย่อแทนที่จะอ่านหนังสือฉบับเต็ม)

Reuters รายงานว่า สหรัฐฯ กล่าวหาว่าบริษัทจีนใช้วิธีนี้เพื่อลดต้นทุนและเร่งการพัฒนาโมเดล

ประเด็นกฎหมายที่เกี่ยวข้องที่น่าสนใจมีเยอะพอสมควร ผมจะขอเจาะที่ลิขสิทธิ์

จากเดิมที่เราถกเถียงกันว่า งานของมนุษย์ถูกนำไปใช้ฝึกโมเดล ตอนนี้กลายเป็นคำถามใหม่ คือ ผลลัพธ์ของโมเดลหนึ่งถูกนำไปใช้ฝึกโมเดลอีกตัวหนึ่ง

คำถามคือ ผู้พัฒนาโมเดลแรก (Teacher Model) มี “สิทธิ” อะไรในความสามารถ หรือพฤติกรรมในโมเดลของตน

ภายใต้หลักการสร้างสรรค์โดยมนุษย์ (Human Authorship Requirement) ตามกฎหมายสหรัฐฯ และแนวทางของ USCO ลิขสิทธิ์จะคุ้มครองเฉพาะผลงานที่มนุษย์สร้างสรรค์เท่านั้น ดังนั้น ผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI ทั้งหมดจึงไม่อยู่ภายใต้การคุ้มครองลิขสิทธิ์

ผู้พัฒนา Teacher Model จึงไม่อาจอ้างสิทธิเด็ดขาดเหนือผลลัพธ์ที่ AI สร้างออกมาได้

การกลั่นความรู้ (Distillation) ยังทำผ่าน API ไม่มีการเข้าถึง Source Code ของ Teacher Model โดยตรง และกฎหมายก็คุ้มครองเฉพาะการเขียนโค้ด (Literal expression) แต่ไม่ได้คุ้มครองไอเดีย อัลกอริทึม หรือฟังก์ชั่นการทำงาน แถมชุดข้อมูลที่เก็บผ่าน API แบบอัตโนมัติยังขาดองค์ประกอบการสร้างสรรค์ของมนุษย์ในการคัดเลือกหรือจัดเรียงตามหลักคดี Feist Publication จึงไม่ได้รับความคุ้มครองในฐานะงานรวบรวม (Compilation)

Model Weights เป็นเพียงค่าตัวเลขเชิงคำนวณ ส่วนพฤติกรรม สไตล์ หรือรูปแบบการตอบเป็นเพียง “วิธีการทำงาน” (Method of operation) ซึ่งก็ไม่ได้รับความคุ้มครองลิขสิทธิ์เช่นกัน

จากบรรทัดฐานในคดี Sony v. Connectix, Sega v. Accolade และ Lexmark v. Static Control ก็ชี้ว่า การทำวิศวกรรมย้อนกลับเพื่อเข้าถึงองค์ประกอบที่ไม่ได้รับความคุ้มครองเพื่อประโยชน์ในการทำงานร่วมกัน (interoperability) ถือเป็น fair use และ Student Model ยังน่าจะเข้าข่ายการใช้แบบแปรรูปสัมบูรณ์ (Transformative) ตามคดี Google v. Oracle เพราะเป็นการสร้างเทคโนโลยีใหม่ที่มีขนาดเล็กลงและประหยัดทรัพยากรมากขึ้น

ดังนั้นจากที่กล่าวมา การที่ Student Model ไปเรียนรู้พฤติกรรมของ Teacher Model น่าจะไม่ละเมิดลิขสิทธิ์

แล้วผู้พัฒนา Teacher Model ยังมีช่องทางกฎหมายใดอีกหรือไม่
ก็อาจต้องหันไปใช้หลักกฎหมายเรื่องอื่น แต่ผมขอยังไม่ลงรายละเอียดพวกนี้
1. สัญญาการใช้บริการ (terms of service)
2. ความลับทางการค้า
3. การเข้าถึงระบบโดยไม่ได้รับอนุญาต
4. การแข่งขันที่ไม่เป็นธรรม
5. หรือกฎหมายเฉพาะอื่น

ตรงนี้มีความย้อนแย้งที่ผมอยากตั้งเป็นข้อสังเกตไว้

ฝ่ายผู้พัฒนา AI อธิบายว่า “การที่เราเรียนรู้จากงานของมนุษย์โดยไม่ได้เก็บการแสดงออกเดิมไว้ จึงไม่ควรเป็นละเมิด”

แต่เมื่อผู้พัฒนา AI อื่นเรียนรู้จากผลลัพธ์ของโมเดลของตน กลับกล่าวว่า
“คุณกำลังขโมยทรัพย์สินทางปัญญาของผม”

คำถามเชิงทฤษฎีลิขสิทธิ์น่าสนใจ คือ

“ถ้าการเรียนรู้จากงานไม่ควรอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์ เหตุใดการเรียนรู้จากโมเดลจึงควรอยู่ภายใต้สิทธิของผู้พัฒนาโมเดล?”

ผมว่าประเด็นนี้น่าสนใจทำเป็นวิทยานิพนธ์มาก ๆ

เราควรต้องแยกให้ชัดระหว่าง “การทำซ้ำการแสดงออก” กับ “การเลียนแบบความสามารถหรือพฤติกรรมของระบบ” สองอย่างนี้ไม่เหมือนกัน
ขอบเขตลิขสิทธิ์ไม่ควรครอบคลุมไปถึงฟังก์ชั่นและพฤติกรรม เพราะ “การกลั่นความรู้” เป็นการลอกเลียนพฤติกรรมเชิงสถิติ (statistical echoes) ซึ่งเป็นเพียงวิธีการทำงาน หรือกระบวนการของระบบเท่านั้น ซึ่งส่วนนี้อยู่นอกกรอบของลิขสิทธิ์อย่างชัดเจน

Output ของโมเดลก็ไม่มี Human Authorship ผู้พัฒนา Teacher Model จึงไม่อาจอ้างสิทธิเหนือผลลัพธ์หรือคำตอบที่ AI สร้างออกมา การเอาไปใช้กับ Student Model จึงไม่น่าเป็นละเมิด

หากมองในเชิงสิ่งแวดล้อมการกลั่นความรู้จะช่วยย่อยความรู้ให้ประมวลผลได้เร็วขึ้น ประหยัดพลังงานและนำไปใช้ในอุปกรณ์ขนาดเล็กได้ ซึ่งจะส่งเสริมการใช้นวัตกรรมในวงกว้าง

การสร้าง Student Model ด้วยวิธีการกลั่นความรู้ ยังช่วยเสริมมาตรการป้องกันการผูกขาดและส่งเสริมแนวคิด Open-Source ที่ทำให้ Lab ขนาดเล็กหรือคนทั่วไปเข้าถึงเทคโนโลยีระดับสูงได้ ลดความเหลื่อมล้ำและช่วยขับเคลื่อนความก้าวหน้าสู่ AGI

ประเด็นเรื่อง AI กับลิขสิทธิ์มีประเด็นกฎหมายใหม่ ๆ ให้ศึกษาได้แทบทุกวัน อิจฉาคนที่หาหัวข้อทำวิทยานิพนธ์ยุคนี้ แค่เดินอยู่ดี ๆ หัวข้อก็ตกใส่หัวซะยังงั้น

บันทึกไว้ ณ วันที่ 9 กันยายน พ.ศ.2569
สมชาย รัตนชื่อสกุล - ผู้เขียน
ผู้เขียนอนุญาตให้เผยแพร่บทความนี้ (share) ต่อไปได้โดยไม่ต้องขออนุญาต
ภาพประกอบโดย NotebookLM

05/09/2026

Copyright Discussion!

ในโลกของการถ่ายภาพ โดยเฉพาะภาพขาวดำ (Monochrome) คงมีน้อยคนที่จะไม่รู้จัก Ansel Adams ที่ถือเป็นเจ้าพ่อขาวดำ และร่วมพัฒนาทฤษฎี Zone System ที่ผมเคยไปนั่งเรียนแบบเต็ม ๆ วันมาแล้ว ยอมรับว่าเปิดโลกแห่งการถ่ายขาวดำมาก แต่ก็ยังถ่ายไม่ได้ดีสักที 555

แก่นหลักของ Zone System คือ การแบ่งช่วงความสว่างจากดำไปขาวออกเป็นสิบโซน โดยโซน 5 เป็นค่ากลาง ช่างภาพต้องเป็นคนตัดสินใจตั้งแต่ตอนกดถ่ายว่า ส่วนใดของภาพควรจะปรากฏเป็นโทนใด อธิบายง่าย แต่ตอนทำ ยาก....เรือหายเลยครับ

ที่ต้องหยิบเรื่อง Ansel Adams มาเล่าวันนี้ เพราะแกเพิ่งโดน AI เอาภาพของแกมาใส่สีเสียนี่

ลองคิดดูว่าหนึ่งในตำนานภาพขาวดำขึ้นหิ้งของแก แถมยังเป็นเจ้าตำรับ Zone System กลับถูกเอามาละเลงสีเสียนี่ อย่างนี้ภาษานักเลง เรียก “เหยียบหางนกอินทรี”

ผมเห็นภาพที่ลงสีแล้วในเฟส แวบแรกก็แอบงง ในใจคิดว่า “ใครเล่นพิเรนท์หว่า” เลยต้องกดเข้าไปอ่านรายละเอียด

เมื่อเมษาที่ผ่านมา มีการนำภาพ Moonrise, Hernandez, New Mexico ที่ถือเป็นภาพที่มีชื่อเสียงที่สุดภาพหนึ่งของ Adams มาเปลี่ยนเป็นสี โดยใช้ AI ในกระบวนการเปลี่ยนดังกล่าว แล้วนำมาจัดแสดงในงาน The Photography Show presented by AIPAD ที่นิวยอร์ค พร้อมเสนอขายในราคาสูงสุดถึง 10,000 ดอลลาร์

ฝั่ง Ansel Adams Publishing Rights Trust ออกมาคัดค้านทันที เพราะไม่เคยอนุญาต และไม่เห็นด้วยกับการนำชื่อและผลงานของ Adams มาใช้แบบนี้

ผมเชื่อว่า ช่างภาพและแฟนคลับของ Adams ส่วนใหญ่ก็จะต้องคิดแบบเดียวกัน เหมือนผมไง

“เอาภาพ Ansel Adams มาทำเป็นสี แถมเอาไปขายอีก จะทำได้อย่างไร”

แต่ทางฝ่ายแกลลอรี่ยืนยันว่า ภาพที่นำมาทำเป็นสีภาพนี้ตกเป็นสมบัติสาธารณะ (public domain) แล้ว

อืม... ถ้าข้อเท็จจริงนี้ถูกต้องจริง หนังจะกลายเป็นคนละม้วนเลยครับ

เพราะตามกฎหมายลิขสิทธิ์ เมื่องานเข้าสู่ public domain แล้ว เจ้าของเดิมจะไม่มีสิทธิห้ามคนอื่นทำซ้ำ ดัดแปลง หรือใช้ประโยชน์ในงานนั้นอีกต่อไป

คนอื่นใช้งานนั้นได้เลย โดยไม่ต้องอ้างว่าที่มีสิทธิใช้เพราะเข้าข้อยกเว้น (fair use) เพราะกรณีจะยกเรื่อง fair use ต้องเป็นกรณีเจ้าของยังมีสิทธิห้าม แต่กฎหมายเปิดช่องให้เราใช้ได้

ดังนั้น ถ้าเป็น public domain แล้ว หมายความว่า ภาพนั้นไม่มีลิขสิทธิ์อีกต่อไป สิทธิของเจ้าของลิขสิทธิ์ที่ได้รับมาตามกฎหมายนั้นสิ้นสุดลงแล้ว

แต่ถ้าจะบอกว่า การทำภาพขาวดำของ Adams ให้เป็นสีเป็นการทำลายเจตนาทางศิลปะของผู้สร้างสรรค์ล่ะ? ทำลายชื่อเสียงของ Adams?

ตรงนี้น่าสนใจใช่ไหมครับ ยิ่งแกเป็นคนพัฒนา Zone System ด้วยนี่สิ

ประเด็นนี้นักกฎหมายจะนึกถึงหลัก “ธรรมสิทธิ” (Moral rights) ที่ในบ้านเราก็มี

ในสหรัฐอเมริกาหลักคือ ไม่คุ้มครอง "ธรรมสิทธิ" แต่จะให้ธรรมสิทธิแก่ศิลปินเฉพาะประเภทที่อยู่ภายใต้กฎหมายที่เรียกว่า Visual Artists Rights Act, 1990 (VARA) เท่านั้น และให้สิทธิแค่เท่าที่ผู้สร้างสรรค์ยังมีชีวิตอยู่

แต่ Ansel Adams เสียชีวิตไปตั้งแต่ปี 1984 ก่อนมีกฎหมาย VARA และแม้สมมติว่ามีสิทธิตาม VARA สิทธินั้นก็มีอยู่แค่ยังมีชีวิตอยู่เท่านั้น

ดังนั้น เมื่อศิลปินเสียชีวิตแล้ว ทายาทหรือผู้ดูแลมรดกทางศิลปะจะอ้างต่อเนื่องตลอดไปว่า “Adams คงไม่ยอมให้ทำแบบนี้ เพราะฉะนั้นคุณห้ามทำ” ไม่ได้

ตรงนี้ต้องแยกให้ชัดระหว่าง
“ไม่ควรทำ” กับ “ไม่มีสิทธิทำ”
สองอย่างนี้ ไม่ใช่อย่างเดียวกัน

เราอาจเห็นว่าการนำภาพขาวดำอันเป็นเอกลักษณ์ของ Adams มาทำเป็นสี เหมือนการไม่เคารพศิลปิน เป็นการฉวยประโยชน์จากชื่อเสียง หรือเป็นสิ่งที่แกลอรี่ไม่ควรทำในทางจริยธรรม

ประเด็นแบบนี้ถกแถลงกันได้เต็มที่ครับ แต่ความรู้สึกว่า “ไม่ควรทำ” ไม่ได้สร้าง “สิทธิที่จะห้าม” ขึ้นมาได้เองครับ

อย่างไรก็ดี สิ่งที่ผมอยากตั้งเป็นข้อสังเกต คือ
“ภาพ Moonrise” กับชื่อ “Ansel Adams” ไม่ใช่สิ่งเดียวกัน

แม้ตัวภาพจะเป็น public domain ก็ยังไม่หมายความว่าจะนำชื่อ Ansel Adams ไปใช้ในทางการค้าอย่างไรก็ได้

หากการนำเสนอให้คนเข้าใจผิดว่า งานใหม่นี้เป็นผลงานของ Adams ได้รับอนุญาตจากกองมรดก หรือได้รับการรับรองจากผู้ดูแลสิทธิ ก็อาจเกิดปัญหาภายใต้กฎหมายเครื่องหมายการค้า และกฎหมายอื่นได้ (กอง Trust จดชื่อ Ansel Adams เป็นเครื่องหมายการค้าไว้)

ดังนั้น เรื่องนี้ในฐานะนักกฎหมายควรตั้งคำถามแบบนี้

หนึ่ง เจ้าของเดิมยังมี “สิทธิ” ห้ามการดัดแปลงภาพนี้อยู่หรือไม่? ถ้าเป็น public domain คำตอบคือ “ไม่”

สอง ถึงกฎหมายจะไม่ห้ามแล้ว แต่ “ควรทำ” หรือไม่? อันนี้เป็นเรื่องจริยธรรม ธรรมเนียมในวงการศิลปะ และการเคารพเจตนาของศิลปิน ซึ่งอาจได้คำตอบอีกแบบหนึ่งก็ได้

เราอาจคุ้นกับการคิดว่า “นี่คืองานของฉัน ฉันจึงมีสิทธิห้ามคนอื่นใช้”

แต่สำหรับนักกฎหมายทรัพย์สินทางปัญญา ผมว่าหลักการพื้นฐานสำคัญของลิขสิทธิ์ ทำให้เราต้องกลับวิธีคิดอีกแบบว่า

“ผู้สร้างสรรค์มีสิทธิห้ามผู้อื่น เพราะกฎหมายก่อตั้งสิทธินั้นขึ้นมา และย่อมมีสิทธิเท่าที่กฎหมายกำหนดให้มี และนานเท่าที่กฎหมายกำหนดให้มี”

เมื่อระยะเวลานั้นสิ้นสุดลง งานจึงเข้าสู่ public domain

ลองคิดกลับกันดูว่า ลิขสิทธิ์หมดอายุแล้ว แต่ทายาทยังสามารถบอกได้ว่า

“ฉันไม่ชอบเลยที่คุณเอางานของบรรพบุรุษฉันไปทำแบบนี้ ดังนั้น ฉันขอห้ามคุณ”

ถ้าห้ามแบบนี้ได้ แล้วคำว่า “สมบัติสาธารณะ” (public domain) จะเหลือความหมายอะไร?

กรณีของ Ansel Adams จึงน่าสนใจที่มันบังคับให้เราแยกสองเรื่องที่ความรู้สึกของเรามักเอามาปนกัน

การเคารพผู้สร้างสรรค์ เรื่องหนึ่ง
การให้อำนาจทางกฎหมายแก่ผู้สร้างสรรค์และทายาทควบคุมงานตลอดไป เป็นอีกเรื่องหนึ่ง

เราอาจไม่ชอบ Moonrise เวอร์ชั่นสีเลยก็ได้ แต่เมื่องานเข้าสู่ public domain แล้ว คำถามจะไม่ใช่ว่า “ถ้า Adams ยังอยู่ เขาจะยอมหรือไม่?”

แต่ควรเป็นว่า

“เมื่อกฎหมายคืนงานชิ้นนี้ให้แก่สาธารณะแล้ว เราจะยังยอมให้ความประสงค์ของผู้สร้างสรรค์ที่เสียชีวิตไปแล้ว กลับมาสร้างสิทธิห้ามขึ้นใหม่ได้อีกหรือ?”

สำหรับผม “นี่ต่างหากที่เป็นประเด็นที่น่าคิดที่สุดของเรื่องนี้”

บันทึกไว้ ณ วันที่ 5 กันยายน พ.ศ.2569
สมชาย รัตนชื่อสกุล - ผู้เขียน
ผู้เขียนอนุญาตให้เผยแพร่บทความนี้ (share) ต่อไปได้โดยไม่ต้องขออนุญาต

ปล.ภาพถ่ายจาก https://medium.com/live-view/ansel-adams-and-the-case-of-the-purloined-moonrise-32915c5dea9e

03/09/2026

AI News Alert!

ช่าวด่วนครับ เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2569 ที่ผ่านมา รัฐบาลสหรัฐได้ยื่นเอกสารที่เรียกว่า "Statement of Interest of the United States" ต่อศาล Southern District of New York ในคดีรวม In re OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation, MDL No.25-md-3
143 ที่แสดงจุดยืนของรัฐบาลสหรัฐ ต่อกรณีการนำงานที่มีลิขสิทธิ์ไปฝึก LLM

ประเด็นสำคัญที่เอกสารฉบับนี้พยายามชี้ให้เห็น คือ

"อย่าเอาสิ่งที่ AI อาจทำในอนาคตหลังจากเรียนรู้แล้ว ย้อนกลับมาทำให้การเรียนรู้กลายเป็นละเมิดลิขสิทธิ์"

เท่ากับรัฐบาลสหรัฐกำลังเสนอกรอบทฤษฎีกฎหมายลิขสิทธิ์สำหรับ AI Training อย่างเป็นระบบ และพยายามลดทอนความสำคัญของแนวคิด Market Dilution ในคดี Kadrey v. Meta

คดีที่ยื่นเอกสารเข้ามานี้เป็นคดีที่รวมคดีลิขสิทธิ์หลายคดีซึ่งมีข้อเท็จจริงและประเด็นร่วมกันเกี่ยวกับ OpenAI เพื่อมาดำเนินการในศาลเดียว กระบวนการแบบนี้ยังไม่มีในบ้านเรา แต่ที่สหรัฐอเมริกาเรียกกระบวนการแบบนี้ว่า "Multidistrict Litigation" (MDL)

ขอผมขอเวลาอีกนิด ขอวิแคะให้ละเอียดอีกหน่อย แล้วจะมาย่อยให้ฟังครับ

แต่คิดว่าเนื้อหาในส่วนนี้ จะนำไปเพิ่มในงานเสวนาของชมรมผู้พิพากษาสมทบศาลทรัพย์สินทางปัญญาฯ ในวันที่ 21 กันยายน นี้แน่นอน

01/09/2026

AI Discussion!

วันนี้เราจะมาถอดหลักจากคำพิพากษาศาลจีนคดีหนึ่ง ที่เกี่ยวกับวิดีโอที่สร้างจาก AI คดีนี้ตัดสินโดยศาลเขตการค้าเสรีเสฉวน เมื่อปี 2025 เป็นคดี Shenzhen Culture Media Company v. Chengdu Technology Company หมายเลขคดี (2025) Chuan 0193 Min Chu 16756 แต่ศาลสูงเสฉวนเพิ่งนำมาเผยแพร่เป็นคดีตัวอย่างเมื่อเมษายน 2026 ที่ผ่านมา ผมคิดว่าวิธี หรือหลักคิดของศาลในคดีนี้น่าสนใจ เลยขอหยิบมาเล่า และวิเคราะห์ไปด้วย

-----

ที่ผ่าน ๆ มาเรามักจะพูดถึงภาพที่สร้างด้วย AI ว่ามีลิขสิทธิ์หรือไม่ แต่ปัจจุบันนี้การสร้างภาพเคลื่อนไหว หรือวิดีโอด้วย AI นั้นมีประสิทธิภาพมากขึ้นมาก และดูเนียนตามากกว่าแต่ก่อนโขอยู่

แต่ปัญหายังเป็นอย่างเดิม วิดีโอที่สร้างด้วย AI ยังมีลิขสิทธิ์อยู่หรือไม่?
บอกใบ้ตั้งแต่ต้นเลยว่า ในคดีนี้ ศาลจีนไม่ได้แค่ถามว่า “ส่วนที่ AI ทำนั้นมากน้อยแค่ไหน กี่เปอร์เซ็นต์?”
แต่ตั้งคำถามที่ลึกไปกว่านั้นว่า

“มนุษย์ได้ใช้ความคิดสร้างสรรค์ ควบคุมกระบวนการและความคิดสร้างสรรค์นั้นปรากฏอยู่ในผลงานสุดท้ายหรือไม่?”

ผมคิดว่า แนวนี้น่าสนใจและน่าจะนำมาปรับกับการตีความลิขสิทธิ์ไทยได้ดีเหมือนกัน

-----

ข้อเท็จจริงคดีนี้โดยสรุป คือ โจทก์สร้างวิดีโอสั้น 6 ชิ้นโดยใช้ AI เข้ามาช่วยในกระบวนการสร้าง แต่ศาลไม่ได้มองผิวเผินแค่นั้น แต่ศาลตรวจสอบลงไปในรายละเอียดขั้นตอนการสร้าง และพบรายละเอียดที่ลึกกว่านั้นว่า

ผู้สร้างเป็นคนคิดและเขียนบทและบทสนทนาเอง
จากนั้นใช้ AI สร้างภาพแต่ละฉาก
มีการปรับคำสั่งและค่าต่าง ๆ หลายครั้ง
เลือกภาพที่เหมาะสมจากผลที่ AI สร้างออกมา
ใช้ AI ช่วยสร้างเสียงบรรยายและดนตรี
แล้วจึงนำองค์ประกอบทั้งหมดมาตัดต่อ จัดลำดับ กำหนดจังหวะ วางการเปลี่ยนฉาก และประสานภาพกับเสียงจนกลายเป็นวิดีโอสำเร็จ

ต่อมาจำเลยนำวิดีโอเหล่านั้นไปใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต ลบลายน้ำและข้อมูลแหล่งที่มาออก และใช้วิดีโอเพื่อโฆษณาหลักสูตรเกี่ยวกับการสร้างวิดีโอด้วย AI

ศาลตัดสินว่า วิดีโอทั้ง 6 ชิ้นเป็นงานโสตทัศน์ที่ได้รับความคุ้มครองลิขสิทธิ์ และให้จำเลยชดใช้ค่าเสียหายและค่าใช้จ่ายรวม 60,000 หยวน คดีถึงที่สุดเพราะไม่มีอุทธรณ์

-----

ส่วนที่น่าสนใจสำหรับผม ไม่ใช่ที่ “ศาลให้ลิขสิทธิ์แก่งาน AI”
แต่เป็นเหตุผลที่ศาลใช้ในการให้ลิขสิทธิ์มากกว่า

ศาลบอกว่า ผู้สร้างมีการควบคุมอย่างเป็นสาระสำคัญ และมีการเลือกในลักษณะเฉพาะของตนเองต่อองค์ประกอบสำคัญของงาน ไม่ว่าจะเป็น
จังหวะของการเล่าเรื่อง
ตรรกะของการเปลี่ยนฉาก
การจัดวางเสียงให้สัมพันธ์กับภาพ
การเลือกภาพหรือองค์ประกอบที่ AI สร้างเพื่อนำไปใช้ในวิดีโอ
รวมถึงการตัดต่อและประกอบทั้งหมดเข้าด้วยกัน

-----

ศาลจึงมองว่า ความคิดและการตัดสินใจของมนุษย์ “ไม่ได้หยุดอยู่แค่ระดับแนวคิด” แต่ได้เปลี่ยนมาเป็นการแสดงออกที่ปรากฏอยู่ในตัวงาน
ศาลใช้ประโยคที่น่าฟังว่าการกระทำของโจทก์เป็น “การใช้สติปัญญาอย่างต่อเนื่อง และการแปรเปลี่ยนอย่างเป็นสาระสำคัญไปสู่การแสดงออก” (continuous intellectual input and substantial transformation into expression)

-----

ผมเห็นว่า “นี่คือหัวใจของคดีนี้”

ศาลไม่ได้นับจำนวน prompt ไม่ได้นับจำนวนครั้งที่แก้ prompt แล้วบอกว่าถ้ามีจำนวนมากแล้วจะมีลิขสิทธิ์ แต่การปรับคำสั่งหลายครั้ง การเลือกภาพ การปรับค่าต่าง ๆ เป็นเพียงหลักฐานส่วนหนึ่งที่ช่วยแสดงว่ามนุษย์มีบทบาทในการสร้างงาน

แต่หัวใจสำคัญ คือ
“การตัดสินใจของมนุษย์เหล่านั้นได้กลายมาเป็น “การแสดงออก” (expression) ที่ปรากฏในงานสุดท้ายหรือไม่”

-----

สมมุติผมสั่ง AI ว่า “สร้างวิดีโอชายเดินอยู่ริมทะเลยามเย็น”
AI สร้างมาแล้วผมเอาไปโพสทันที
กับอีกแบบ...
ผมเขียนเรื่องเอง
กำหนดว่ามีกี่ฉาก
กำหนดมุมกล้อง
กำหนดบุคลิกตัวละคร
สร้างฉากแต่ละฉากหลายครั้ง
เลือกภาพ
จัดลำดับ
ตัดต่อ
ปรับจังหวะ
วางเสียงและดนตรี
ประกอบทั้งหมดเข้าด้วยกันจนเป็นวิดีโอที่ผมต้องการ

สองกรณีนี้ใช้ AI เหมือนกัน
แต่บทบาทในการสร้างสรรค์ของมนุษย์ต่างกันราวฟ้ากับเหว
ผมว่านี่คือสิ่งที่ศาลจีน พยายามแยกให้เราเห็น

-----

ไม่ใช่แค่คำพิพากษาฉบับนี้เท่านั้น เมื่อเมษายน 2026 ที่ผ่านมา ศาลประชาชนสูงสุดจีนได้ออกแผนการคุ้มครองทรัพย์สินทางปัญญาของศาลสำหรับปี 2026-2030 โดยเนื้อหาในแผนได้กล่าวถึงงานที่สร้างด้วย AI โดยตรงด้วย

แนวทางดังกล่าวให้ศาลพิจารณา “เนื้อหาคำสั่งที่มนุษย์ป้อน การเลือก และกระบวนการแก้ไข” เพื่อดูว่าผลลัพธ์นั้นสะท้อน “การเลือกและการแสดงออกที่มีลักษณะสร้างสรรค์ของบุคคลหรือไม่”

ผมเห็นว่าแนวทางของศาลจีนชัดขึ้นมาก จีนไม่ได้เลือกคำตอบสุดขั้ว “ใช้ AI แล้วไม่มีลิขสิทธิ์” หรือ “ผู้ใช้ AI ย่อมเป็นผู้สร้างสรรค์เสมอ” แต่ศาลจีนกำลังพยายามขีดเส้นว่า...

“ความสร้างสรรค์ของมนุษย์เดินทางผ่านเครื่องมือ AI ไปปรากฏในงานสุดท้ายอย่างไร”

-----

ย้อนกลับมาที่กฎหมายลิขสิทธิ์ของไทย มาตรา 4 นิยาม “ผู้สร้างสรรค์” ไว้ว่า “ผู้ทำหรือผู้ก่อให้เกิดงานสร้างสรรค์” มาตรา 6 ระบุยืนยันคุ้มครอง “งานสร้างสรรค์” ของผู้สร้างสรรค์ ไม่คุ้มครองแนวคิด และที่สำคัญกฎหมายไทย “เป็นกลางทางเทคโนโลยี” (technological neutrality) ไม่ได้แต่เครี่องมือ หรือเทคโนโลยีที่ใช้สร้างสรรค์งานนั้นขึ้นมา จะใช้อะไรสร้างก็ได้ ขอให้ปรากฏ “การแสดงออกของความสร้างสรรค์” ในงานนั้น

-----

หลายคนจะอาจคิดถึงปัญหาว่า “ถ้ามนุษย์กับ AI ช่วยกันสร้างงาน เราจะรู้ได้อย่างไรว่าใครเป็นผู้สร้างสรรค์”
คำตอบนี้ อาศัยแนวทางของศาลจีนตอบได้ครับ

ซึ่งผมขอแตกออกเป็น 4 ขั้นตอนดังนี้
ขั้นแรกดูว่า “มนุษย์เป็นผู้กำหนดองค์ประกอบสร้างสรรค์อะไรบ้าง? เช่น เรื่อง โครงสร้าง ฉาก ลำดับฉาก ตัวละคร มุมกล้อง จังหวะ สี เสียง หรือองค์ประกอบอื่น”

ต่อมาดูว่า “มนุษย์ได้ควบคุมและตัดสินใจระหว่างกระบวนการสร้างหรือไม่? เช่น มีการเลือก ปฏิเสธ ปรับเปลี่ยน จัดเรียง หรือตัดต่อ ไม่ใช่แค่สั่งแล้วรอรับผล

ขั้นที่สาม ดูว่า “การตัดสินใจเชิงสร้างสรรค์ของมนุษย์เหล่านั้นปรากฏอยู่ในผลงานสุดท้ายหรือไม่?”
ข้อนี้สำคัญมาก เพราะลิขสิทธิ์ไม่ได้คุ้มครอง “ความพยายาม” แต่คุ้มครองการแสดงออกที่เกิดจากการสร้างสรรค์เท่านั้น

-----

“เราไม่จำเป็นต้องพิสูจน์ว่าทุกองค์ประกอบมาจากมนุษย์ แต่ต้องพิสูจน์ว่าความสร้างสรรค์ของมนุษย์ปรากฏอยู่ในสิ่งที่กฎหมายกำลังจะคุ้มครอง”

-----

เราไม่ควรต้องพิสูจน์ว่าทุกสิ่งใน output มาจากการตัดสินใจของมนุษย์ เช่น เราสั่งว่าต้องการฉากฝนตกกระหน่ำ เราอาจเป็นผู้กำหนดบรรยากาศ องค์ประกอบ หรืออารมณ์ของฉาก แต่ไม่ได้กำหนดรายละเอียดว่ารูปร่างของก้อนเมฆจะเป็นอย่างไร เม็ดฝนจะตกในทิศทางใด หรือแสงจะสะท้อนอย่างไร และปล่อยให้เป็นหน้าที่ของ AI สร้างรายละเอียดเหล่านั้นออกมา หากในผลงานสุดท้ายยังสามารถมองเห็นการตัดสินใจเชิงสร้างสรรค์ของมนุษย์ได้อย่างเพียงพอ แม้จะไม่ได้ควบคุมทุกรายละเอียดก็ไม่ควรทำให้งานนั้นสูญเสียการคุ้มครอง

-----

แนวทางพิจารณาข้างต้น ผมมองว่าช่วยให้เราไม่ต้องทำอะไรที่เป็นเรื่องแทบเป็นไปไม่ได้ คือ

“แยกว่าส่วนไหนมนุษย์ทำ ส่วนไหน AI ทำทีละพิกเซล” เพราะในงานบางอย่าง “เราแยกไม่ได้อยู่แล้ว”

เช่น มนุษย์ถ่ายภาพและให้ AI ปรับแสง ความคมชัด หรือลดสัญญาณรบกวน (noise)

หรือมนุษย์ทำวิดีโอเอง แล้วให้ AI ช่วยตัดต่อ ปรับเสียง
เราไม่ควรต้องผ่าชิ้นงานของเรา เพื่อบอกว่า “พิกเซลนี้เป็นของ AI

-----

การวางเกณฑ์พิจารณาเช่นนี้จะชี้ว่า

“AI ไม่ได้ทำลายลิขสิทธิ์ของมนุษย์” แต่ “AI ก็ไม่ได้เสกลิขสิทธิ์ให้ทุก output”

แต่ให้เรามองหา “ความสร้างสรรค์ของมนุษย์ที่ปรากฏอยู่ในผลงานสุดท้าย”

-----

ในความเห็นผม นี่น่าจะเป็นวิธีการพิจารณาโดยไม่จำเป็นต้องแก้กฎหมายลิขสิทธิ์เลย...

-----
บันทึกไว้ ณ วันที่ 1 กันยายน พ.ศ.2569
สมชาย รัตนชื่อสกุล – ผู้เขียน
ผู้เขียนอนุญาตให้เผยแพร่บทความนี้ (share) ต่อไปได้โดยไม่ต้องขออนุญาต

ปล. ภาพประกอบทำโดย ChatGPT

24/08/2026

AI News Alert!
เมื่อ AI ช่วยสร้างงาน เราจำเป็นต้องแยกจริง ๆ หรือว่า “ส่วนไหนมนุษย์ ส่วนไหน AI?”

วันนี้อยากยกความคืบหน้าที่น่าสนใจจากเกาหลีมาเล่าให้ฟังกันครับ Korea Music Copyright Association (KOMCA) ได้เปลี่ยนนโยบายจากเดิมที่แทบไม่ยอมรับงานดนตรีที่มี AI เข้ามาเกี่ยวข้อง เป็นมายอมรับงานที่มนุษย์ใช้ AI ช่วยสร้าง หากมนุษย์ยังมีบทบาทสร้างสรรค์ที่สำคัญและเป็นผู้นำ และต้องเปิดเผยให้ชัดว่า AI ทำในส่วนไหน และมนุษย์ทำในส่วนไหน ซึ่งเป็นแนวเดียวกับวิธีคิดของสำนักงานลิขสิทธิ์สหรัฐอเมริกา (USCO)

แต่ที่แตกต่างเพิ่มเติม และต้องอ่านด้วยความระมัดระวัง คือ KOMCA ระบุตัวเลขด้วยว่างานนั้นต้องมีมนุษย์ทำมากกว่า 50% แต่ที่บอกว่าต้องระวัง คือ ไม่ได้หมายความว่าถ้าเกิน 50 แล้วงานชิ้นนั้น “ทั้งชิ้น” จะได้ลิขสิทธิ์
ในสาระสำคัญ แนวของเกาหลีค่อนข้างใกล้กับแนวของสหรัฐอเมริกา คือ
“ส่วนที่เกิดจากการสร้างสรรค์ของมนุษย์ ได้รับการคุ้มครอง”
“ส่วนที่ AI สร้างขึ้นเองโดยไม่มีการสร้างสรรค์ของมนุษย์เพียงพอ ไม่ได้รับความคุ้มครอง”

ฟังดูดี สมเหตุสมผลครับ
แต่ที่ผมอยากตั้งเป็นข้อสังเกต คือ พอเอาเกณฑ์นี้มาใช้ ปัญหาจะเริ่มเกิดทันที
เพราะ คำถามคือ...
เราจะแยก “ส่วนของมนุษย์” กับ “ส่วนของ AI” ออกจากกันได้ทุกกรณีจริงหรือ?
ผมขออนุญาตยกภาพตัวอย่างที่ผมถ่ายเอง และได้ใช้เป็นตัวอย่างในหลักสูตรกฎหมายทรัพย์สินทางปัญญาสำหรับผู้พิพากษา หลักสูตรที่ 1 กฎหมายลิขสิทธิ์ เครื่องหมายการค้า และกระบวนพิจาณาที่เกี่ยวข้อง
ภาพนกสามตัวกำลังจิกตีกันนี้ผมถ่ายที่ชายหาดสมิหลา สงขลา เหตุการณ์เกิดเร็วมาก และผมไม่มีเวลามากพอที่จะปรับกล้องให้เหมาะกับการถ่ายภาพเคลื่อนไหวเร็ว จึงถ่ายไปทั้งแบบนั้น ปรากฏว่า ภาพเบลอ ซึ่งเป็นเรื่องปกติ ยิ่งเมื่อมาครอป (crop) ออกบางส่วน ภาพที่เหลือยิ่งเบลอแตกเป็นโมเสคแบบเห็นได้ชัดเจน

ภาพต้นฉบับ ผมเป็นคนเลือกจังหวะ เลือกมุม เลือกระยะ จัดองค์ประกอบ และกดชัตเตอร์เองทั้งหมด
จากนั้นผมนำภาพไปให้ AI ช่วย
- เพิ่มความคมชัด
- ลดสัญญารบกวน (noise)
- เพิ่มรายละเอียดขนนก
- ทำให้ขอบปีกชัดขึ้น
- เพิ่มความละเอียดของภาพ
- ห้ามเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบ มุมมอง หรือวัตถุในภาพ
ผลที่ได้คือ ภาพที่สอง
ผมอยากให้ทุกท่านลองถามตัวเองดูว่า “ส่วนไหนคือมนุษย์ ส่วนไหนคือของ AI” ครับ
ใครแยกออกช่วยวงให้ผมด้วย ในทางปฏิบัติเราแยกไม่ได้ว่า
“ขนนกเส้นไหมเป็นของผม เส้นไหนเป็นของ AI”
“พิกเซลไหนเป็นงานมีลิขสิทธิ์ พิกเซลไหนไม่มีลิขสิทธิ์เพราะ AI สร้าง”
ผมคิดว่าในทางกฎหมาย เราก็ไม่จำเป็นต้องทำด้วย
ความผิดพลาดอาจอยู่ที่เราเริ่มต้นจากสมมุติฐานว่า
“ถ้างานมีทั้งมนุษย์และ AI เราต้อง “แยกตัวงาน” ออกเป็นสองส่วน
ผมคิดว่า “ไม่จำเป็น”
สิ่งที่ควรแยกมากกว่า คือ “ขอบเขตของสิทธิ์” ไม่ใช่แยกตัวงานออกเป็นชิ้น ๆ
กลับมาที่ภาพตัวอย่าง
ก่อนใช้ AI มีสิ่งเหล่านี้อยู่ก่อนแล้ว
- นกสามตัว
- ท่าทางของนก
- ตำแหน่งของนกแต่ละตัว
- ความสัมพันธ์ระหว่างนกแต่ละตัว
- จังหวะการต่อสู้
- มุมกล้อง
- ระยะภาพ
- การจัดองค์ประกอบ
- ฉากหลัง
- ช่วงเวลาที่กดชัตเตอร์
ทั้งหมดเกิดจากการตัดสินใจของช่างภาพมนุษย์ ก่อน AI จะเข้ามาเกี่ยวข้อง
ต่อให้ AI เพิ่มรายละเอียดของขนนกอีกจำนวนมาก สิ่งเหล่านี้ก็ไม่ได้หายไป
ดังนั้น ถ้ามีคนนำภาพที่ผ่าน AI แล้วทั้งภาพไปใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต เขาย่อมนำการแสดงออกที่มนุษย์สร้างขึ้นไปด้วย
เขาไม่ได้เอาไปเฉพาะ “ขนนกที่ AI สร้างเพิ่มขึ้น”
การที่ในภาพมีรายละเอียดบางส่วนที่ AI สร้างเพิ่มเติม ไม่ควรทำให้ผู้ละเมิดพ้นความรับผิด
อีกประเด็นที่ต้องแยกให้ชัด คือ
AI ช่วยปรับงาน กับ AI สร้างการแสดงออกใหม่ ไม่เหมือนกัน
ถ้า AI เพียงแต่เพิ่มความคมชัด ลดสัญญานรบกวน (noise) ปรับแสง ปรับสี แก้ความคลาดของเลนส์
ผมเห็นว่า กรณีนี้ควรมอง AI เป็นเพียงเครื่องมือ (tool) ซึ่งแทบไม่ต่างจากการใช้โปรแกรมแต่งภาพ เช่น LR หรือ PS เลย เพียงแต่เครื่องมือฉลาดขึ้น
ถ้าเป็นอย่างนั้น ผมไม่เห็นความจำเป็นที่ต้องพยายามหาว่า “AI มีส่วนกี่เปอร์เซ็นต์”
แต่ปัญหาจะเปลี่ยนไป ถ้า AI เริ่มสร้างสิ่งที่ไม่มีอยู่จริงในต้นฉบับ เช่น สร้างรายละเอียดดวงตาใหม่ สร้างขนนกใหม่ เติมวัตถุ เปลี่ยนฉากหลัง สร้างแสงใหม่ เติมองค์ประกอบทางศิลปะที่มนุษย์ไม่ได้กำหนดไว้
ตรงนี้ค่อยพิจารณาว่า สิ่งที่เพิ่มเป็นการแสดงออกที่ AI สร้างเองหรือไม่

ถ้าเป็นผม ผมจะไม่เสนอให้ศาลใช้วิธี “แยกส่วนมนุษย์กับ AI แบบเป็นชิ้น ๆ”
แต่จะให้พิจารณาเป็นขั้นตอน ดังนี้
ขั้นที่ 1 - หาฐานการสร้างสรรค์ของมนุษย์
ดูงานก่อนใช้ AI ก่อน ในกรณีภาพถ่ายอาจดูจาก Raw file ภาพต้นฉบับ หรือประวัติการแก้ไข
ถามว่า “ก่อน AI เข้ามา มนุษย์ได้สร้างการแสดงออกอะไรไว้แล้ว”
นี่คือจุดตั้งต้นของลิขสิทธิ์

ขั้นที่ 2 - ดูว่า AI เข้ามาทำอะไร
ต้องแยกระหว่าง “AI เป็นเพียงเครื่องมือช่วยประมวลผล” กับ “AI สร้างการแสดงออกใหม่ขึ้นเอง”
ถ้าเป็นเพียงช่วยให้สิ่งที่มนุษย์สร้างไว้แล้วปรากฏชัดขึ้น ก็ไม่ควรรีบร้อยถือว่ามี “ส่วนของ AI” ที่ต้องหักออกจากส่วนของมนุษย์

ขั้นที่ 3 – ดูว่างานสุดท้ายยังสะท้อนการสร้างสรรค์ของมนุษย์อยู่หรือไม่
คำถามนี้จะต่างจากการถามว่า “ส่วนไหนเป็นของมนุษย์”
แต่เราจะถามว่า “การแสดงออกอะไรในงานสุดท้ายสามารถสืบย้อนกลับไปถึงการตัดสินใจเชิงสร้างสรรค์ของมนุษย์ได้”
สองคำถามนี้คล้ายกัน แต่ผลทางกฎหมายต่างกันมาก

ขั้นที่ 4 - เมื่อเกิดละเมิด ให้เปรียบเทียบเฉพาะการสร้างสรรค์ของมนุษย์
ไม่จำเป็นต้องแยกหรือลบส่วนที่ AI สร้างออกจากตัวงานจริง ศาลเพียงพิจารณาว่า สิ่งที่จำเลยนำไปใช้มีการนำ “การแสดงออกที่เกิดจากการสร้างสรรค์ของมนุษย์” ไปในส่วนสาระสำคัญหรือไม่

ผมคิดว่า ปัญหาของแนวคิดที่พูดว่า “คุ้มครองเฉพาะส่วนที่มนุษย์สร้าง” ไม่ได้อยู่ที่ตัวหลัก เพราะตัวหลักการนี้ถูกต้อง ปัญหาอยู่ที่ “เราจะนำหลักนี้ไปใช้แบบไหน”
ถ้านำไปใช้โดยต้องคิดว่า ทุกงานต้องแบ่งเป็น มนุษย์ 60% + AI 40% ผมคิดว่าจะมีปัญหามาก เพราะงานจำนวนมาก โดยเฉพาะภาพ เสียง ดนตรี และวิดีโอ AI จะเข้าไปประมวลผลจนการสร้างสรรค์ของมนุษย์เกลื่อนกลืนซ้อนทำอยู่ในงานเดียวกัน
ผมจึงเสนอวิธีที่ง่ายกว่า และน่าจะใช้ได้จริง คือ

อย่าถามว่า “ส่วนไหนมนุษย์ ส่วนไหน AI”
แต่ให้ถามว่า “การแสดงออกใดในงานสุดท้ายที่มีที่มาจากการสร้างสรรค์ของมนุษย์”
เมื่อพบแล้ว ก็คุ้มครองเฉพาะสิ่งนั้น ส่วน AI จะช่วยมากน้อยแค่ไหน ไม่ควรเป็นเครื่องชี้ขาดลิขสิทธิ์
และในบางกรณี ถ้า AI เป็นเพียงเครื่องมือช่วยให้สิ่งที่มนุษย์สร้างไว้แล้วดีขึ้น เราอาจไม่จำเป็นต้องแยกส่วน AI ออกจากงานเลยตั้งแต่ต้น
ผมคิดว่านี่เป็นโจทย์ที่สหรัฐฯ เกาหลี และในอนาคต... ไทย คงต้องตอบให้ชัดขึ้น

บันทึกไว้ ณ วันที่ 24 สิงหาคม พ.ศ.2569
สมชาย รัตนชื่อสกุล – ผู้เขียน

ผู้เขียนอนุญาตให้เผยแพร่ (share) บทความนี้ต่อไปได้โดยไม่ต้องขออนุญาต
ภาพประกอบโดย ChatGPT

21/08/2026

AI Discussion!

ในวงการลิขสิทธิ์กับปัญญาประดิษฐ์ ตอนนี้ไม่มีคดีไหนเป็นที่วิพากษ์วิจารณ์เท่ากับคดีของศาลเยอรมัน GEMA v. SUNO ที่เพิ่งตัดสินไปเมื่อสิ้นเดือนกรกฎาคมที่ผ่านมานี่เอง

อันที่จริงถ้าใครตามคดีของศาลเยอรมันมาก่อนหน้าจะพบว่า ไม่ใช่เรื่องแปลกใจ เพราะศาลเดียวกันนี้เคยวางแนวไว้ก่อนแล้วเมื่อพฤศจิกายนปีที่แล้วในคดี GEMA v. OpenAI ซึ่งคดีนี้ก็เดินตามแนวเดียวกันมา แต่มีรายละเอียดที่ลึกมากขึ้น เหตุผลที่เดินตามกันเป๊ะ น่าจะเพราะประธานศาลในทั้งสองคดีเป็นท่านเดียวกันครับ Elke Schwager จึงไม่น่าแปลกที่แนวทางทั้งสองคดีเดินมาเหมือนกัน

เหตุที่อยากหยิบมาเล่าให้ฟังกันก็เพราะประเด็นที่ศาลเยอรมันวินิจฉัยนั้น ออกจะไปกันคนละทางเมื่อเทียบกับคดีที่เคยตัดสินมาในสหรัฐอเมริกา อังกฤษ และในอินเดีย ซึ่งผมได้เคยเปรียบเทียบประเด็นหลัก ๆ ของทั้งสามประเทศไปแล้ว ท่านที่สนใจเชิญตามอ่านในโพสย้อนหลังได้

วันนี้อยากหยิบประเด็นคำถามที่ศาลใช้เป็นแนวในการวินิจฉัยในทั้งสองคดีมาแลกเปลี่ยนครับ เพราะโดยส่วนตัวผมว่า เหตุผลที่ศาลเยอรมันใช้มีน้ำหนักในส่วนหนึ่ง แต่ผมยังรู้สึกแปลก ๆ กับวิธีการและตรรกะที่ศาลใช้อยู่บ้าง

ทั้งสองคดีมีประเด็นหลักคล้ายกันมากครับ
“ถ้า AI สร้างงานที่มีลิขสิทธิ์กลับออกมาได้ แสดงว่างานนั้นต้องถูก “จดจำ” อยู่ในโมเดลหรือไม่ และเมื่อ AI สร้างงานนั้นออกมาแล้ว ใครควรเป็นผู้รับผิดชอบ “ผู้ใช้ที่เป็นผู้ป้อนคำสั่ง หรือผู้พัฒนาโมเดล”

เมื่อผมแกะจากคำพิพากษาทั้งสองฉบับ (ใช้ทั้ง ChatGPT, Perplexity, Gemini ช่วยแปลและตรวจสอบ) ทำให้เห็นตรรกะที่ศาลใช้ในทั้งสองคดีได้ชัดขึ้น

ผมขออนุญาตเริ่มจากคดี OpenAI ก่อน

GEMA เป็นโจทก์ฟ้องว่า ChatGPT สามารถสร้างเนื้อเพลงออกมาได้ในระดับที่เหมือนหรือใกล้เคียงกับต้นฉบับ โจทก์พยายามพิสูจน์ว่า เนื้อเพลงเหล่านี้ถูกนำมาใช้ในการฝึก แต่หลังฝึกเนื้อหาเพลงไม่ได้หายไป แต่ยังถูก “จดจำอยู่ในโมเดล” จนสามารถเรียกกลับออกมาได้อีก

จุดสำคัญที่ผมอยากให้ทุกท่านสนใจ คือ วิธีการพิสูจน์ครับ

โจทก์ใช้วิธีเขียนถาม ChatGPT ตรง ๆ
“เนื้อเพลง (แล้วระบุชื่อเพลง) คืออะไร”
“ขอท่อนที่ 1 ของเนื้อเพลง (ระบุชื่อเพลง)”
“ขอท่อนที่ 2 ของเนื้อเพลง (ระบุชื่อเพลง)”

จากนั้นนำคำตอบที่ได้ไปเทียบกับเนื้อเพลงต้นฉบับ

ที่สำคัญ GEMA ยังค่าไว้ก่อนว่า ให้ ChatGPT เป็น “ผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้อเพลง” และกำหนดบทบาทว่า “รู้จักเนื้อเพลงต่าง ๆ และสามารถให้เนื้อเพลงได้อย่างถูกต้องครบถ้วน โดยปิดการค้นหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไว้ด้วย”

นั่นหมายความว่า โจทก์ตั้งค่าให้ AI ว่า “คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้อเพลง และคุณรู้เนื้อเพลงทั้งหมด” จากนั้นจึงค่อนถามว่า “เนื้อเพลง (ระบุชื่อเพลง) คืออะไร

เมื่อได้เนื้อเพลงออกมาใกล้เคียงต้นฉบับ โจทก์อ้างว่านี่คือหลักฐานที่แสดงว่า เนื้อเพลงถูกจดจำอยู่ในโมเดล

ที่เจ๋งกว่านั้น คือ “ศาลรับเหตุผลแบบนี้ด้วย”

ศาลบอกว่า “การที่ใช้เพียงคำสั่งง่าย ๆ แล้วสามารถเรียกเนื้อเพลงออกมาได้ เป็นหลักฐานที่สนับสนุนว่า เนื้อเพลงถูกจดจำอยู่ในโมเดลจริง”

ในความเป็นจริง การฝึกโมเดลอาจเกิดปัญหาที่เรียกว่า “การจำฝังใจ” (Overfitting/Memorization) ได้ ทางเทคนิคถือว่าเป็นเพียงข้อบกพร่องของระบบ (bug)

ดังนั้น ผมพอเข้าใจเหตุผลของศาลในท่อนนี้ได้ เพราะเท่ากับ “คำสั่งนี้สามารถแสดงให้เห็นว่าโมเดลมีปัญหาด้านการจำฝังใจ”

แต่พอศาลขยับไปประเด็นต่อไปว่า “ใครคือผู้ทำซ้ำเนื้อเพลงที่ AI สร้างเป็นคำตอบออกมา”

ศาลตอบว่า “OpenAI” เป็นคนทำ

เพราะเป็นคนดำเนินการรับผิดชอบ เลือกข้อมูลที่ใช้ฝึก โครงสร้างของโมเดล และการจดจำข้อมูลในโมเดล จำเลยจึงเป็น “ผู้มีอำนาจควบคุมเหนือการทำซ้ำ”

แม้ศาลจะยอมรับว่า ในบางกรณีอำนาจในการควบคุมอาจย้ายไปอยู่กับผู้ใช้ ถ้าผู้ใช้เป็นฝ่ายกระตุ้น หรือชี้นำให้เกิดคำตอบที่ละเมิดลิขสิทธิ์ แต่ศาลบอกว่า

“ในคดีนี้ยังไม่ถึงขนาดนั้น อำนาจการควบคุมจึงยังอยู่กับจำเลย”

เหตุผลของศาล คือ ในคดีนี้ผู้ใช้ใช้เพียง “คำสั่งที่เรียบง่าย”

โอ้แม่เจ้า... “คำสั่งที่ระบุแม้กระทั่งชื่อเพลงตรง ๆ”
“คำสั่งที่ให้ AI เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้อเพลง” นี่นะเป็น “คำสั่งที่เรียบง่าย”
และไม่ได้กระตุ้น หรือชี้นำให้เกิดคำตอบที่ละเมิดลิขสิทธิ์

ตรงนี้ล่ะครับที่ผมไม่เห็นด้วย “อย่างแรง” คำสั่งที่สั้น ไม่ได้หมายความว่า ชี้นำไม่ได้

สมมุติว่า ผมพิมพ์คำสั่งว่า “ขอเนื้อเพลง ขอใจแลกเบอร์โทร”

คำสั่งแบบนี้แม้สั้น แต่ชี้นำชัด ๆ หรือใครจะเถียง

เพราะคำสั่งเจาะจงไปที่เพลงใดเพลงหนึ่งตรง ๆ AI พารามิเตอร์ที่เกี่ยวกับเพลงนี้ เด้งดึ๋ง ๆ แน่นอน

ผมเป็นคนเลือกเพลง ระบุชื่อเพลง เป็นคนสั่งให้โมเดลไปหาเนื้องานของเพลงนี้ออกมา

ผมไม่ได้แค่ถามเพลงทั่ว ๆ ไป ไม่ได้ขอให้แต่งเพลงในแนวเดียวกันนี้ ไม่ได้บอกแค่ลักษณะของเพลงแล้วให้ AI คิดเอาเองว่าจะสร้างเนื้อเพลงอะไรออกมา

เหมือนกับผมกำลังบอกว่า “จงเอาเนี้อเพลงลิขสิทธิ์นี้มาให้ฉัน” คำสั่งของผมมันชัดยิ่งกว่าชัดเสียอีก

แต่ทำไมศาลเยอรมันจึงบอกว่า ผมแค่เป็นผู้ “เริ่มกระบวนการ”

ตรงนี้ผมคิดว่า ตรรกะของศาลแปลก ๆ เพราะคำถามไม่ควรเป็น “คำสั่งง่าย หรือซับซ้อน”

แต่ควรถามว่า “ผู้ใช้ระบุงานที่ต้องการให้ทำซ้ำไว้แบบเฉพาะเจาะจงมากน้อยเพียงใด”

เพราะผมสามารถเขียนคำสั่งยาว 200 คำ บอกลักษณะ บอกอารมณ์ และบอกอะไรอีกสารพัด แต่ไม่ระบุชื่อเพลงเลยก็ได้ แต่ถ้าเจาะจงชื่อเพลง อันนี้เป็นหนังคนละม้วน

พอมาดูคดี Suno ปัญหา “ยิ่งชัด” อย่าลืมว่า คดีนี้ประธานผู้พิพากษาเป็นคนเดียวกันกับคดีก่อนนะครับ

GEMA ใส่ในคำสั่งทั้ง “ชื่อเพลง” “เนื้อเพลงต้นฉบับ” และ “แนวดนตรีของเพลง”

ขาดแต่ไม่ได้ใส่ “ทำนอง” “โน้ต” หรือ “โครงสร้างดนตรีต้นฉบับโดยตรง”

พอโมเดลสร้างเพลงแล้วมีองค์ประกอบทางดนตรีใกล้กับเพลงต้นฉบับ ศาลยังเห็นเหมือนเดิม คือ “คำสั่งของ GEMA ยังเป็น “คำสั่งที่ง่ายและยังเปิดกว้างต่อผลลัพธ์”

เพราะผู้ใช้ไม่ได้กำหนด “ทำนอง” “จังหวะ” “ความประสานเสียง” หรือ “โครงสร้างดนตรี” โดยตรง

เท่ากับศาลมองว่า ส่วนนี้ยังเป็นพื้นที่ที่โมเดลต้องคิดออกมาให้ได้โดยไม่เหมือนต้นฉบับ เมื่อออกมาเหมือน แสดงว่าองค์ประกอบทางดนตรีส่วนที่เหมือนนั้นมาจากข้อมูลที่โมเดลจำ

โอ้โหแม่เจ้า (อีกที) กำหนดกรอบเสียละเอียดแบบนั้น จะมีทางเดินให้เลือกอีกแค่ไหน น่าคิด...

เหมือนศาลจะมีเหตุผลอยู่บ้าง ก็ในคำสั่งไม่ได้ระบุทำนองเลย ทำนองที่ออกมาจึงไม่ได้มาจากผู้ใช้

แหม... แต่ที่บอกไปในคำสั่ง ทั้งชื่อเพลงต้นฉบับ เนื้อเพลงต้นฉบับ บวกแนวดนตรีที่สัมพันธ์กับเพลงต้นฉบับ

ถ้าศาลยังบอกว่า “นี่เป็นคำสั่งที่เปิดกว้าง” “ผู้ใช้ไม่ได้ชี้นำงานเป้าหมาย”

ไม่ศาลก็ผมที่ตรรกะน่าจะมีปัญหาล่ะ

ทำให้ผมต้องถามตัวเองว่า “ต้องใส่คำสั่งให้ละเอียดขนาดไหน ศาลจึงจะยอมรับว่าผู้ใช้เป็นคนชี้นำโมเดลให้สร้างงานชิ้นนั้นขึ้น”

ถ้าถึงขนาดต้องใส่โน้ตทุกตัว ทำนองทั้งเพลง แบบนี้ผู้ใช้ทำซ้ำเองตั้งแต่คำสั่งแล้ว ไม่ต้องรอโมเดลสร้างงานหรอก

ผมเห็นว่า วิธีพิสูจน์ที่น่าเชื่อถือ น่าจะเป็น

“อย่าบอกชื่อเพลง” “อย่าให้เนื้อเพลงต้นฉบับ” “อย่าบอกชื่อผู้แต่ง” “อย่าบอกทำนอง”

ให้บอกแค่ลักษณะทั่วไปของเพลง เช่น ให้แต่งเพลงดิสโก้ปลายยุค 70 เกี่ยวกับบุคคลในประวัติศาสตร์รัสเซีย ทำนองสนุกสนาน แต่มีบรรยากาศดราม่า

ถ้าโมเดลสร้างทำนองเพลงออกมาเหมือนเพลง “รัสปูติน” อย่างนี้ค่อยสมศักดิ์ศรีที่จะโยนความผิดให้โมเดล และพูดได้เต็มปากว่า “สิ่งที่เหมือนต้นฉบับนั้นมาจากสิ่งที่โมเดลจำ” ไม่ได้มาจากผู้ใช้

ผมจึงเห็นว่า ศาลใช้ “คำสั่งง่าย ๆ” เป็นเหตุผลมากไปและไม่ค่อยมีน้ำหนัก

คดี OpenAI ศาลบอกว่า “ถามง่าย ๆ แล้วยังได้เนื้อเพลงออกมา แสดงว่าเพลงอยู่ในโมเดล” และเมื่อเป็นคำถามง่าย ๆ ผู้ใช้จึงไม่ได้เป็นผู้ควบคุมการทำซ้ำ ผู้พัฒนาโมเดลต่างหากที่เป็นผู้ควบคุมและต้องรับผิด

คดี Suno ก็เหมือนกัน ผู้ใช้ใส่เต็มเหยียดทั้งชื่อเพลง เนื่อเพลง แนวดนตรี

ศาลก็ยังมองว่า การสร้างทำนองเป็นผลจากโมเดลมากกว่าผู้ใช้ เหมือนศาลกำลังมองว่า “ใครเป็นผู้สร้างรายละเอียดสุดท้ายของคำตอบ” มากกว่าคำถามว่า “ใครเป็นคนเลือกว่างานชิ้นไหนจะถูกเรียกออกมา”

ผมเห็นว่า สองเรื่องนี้ต้องแยกกัน ผู้ใช้อาจไม่ได้เป็นคนสร้างถ้อยคำ เนื้อเพลง หรือทำนองสุดท้าย

แต่ถ้าผู้ใช้บอกว่า “จงเอางาน X ออกมา” จะถือว่าผู้ใช้เป็นแค่คนเปิดปิดเครื่องคอมฯ แค่นั้นหรือ

ไม่น่าใช่มั้งครับ

ลำดับขั้นที่น่าจะเป็น คือ

ถ้าผู้ใช้ระบุชื่อเพลง ผู้ใช้มีบทบาท

ถ้าระบุทั้งชื่อ เนื้อร้องและทำนองแถมไปด้วยนี่ กาหัวได้เลยว่ามีบทบาทสูงลิ่วในการทำซ้ำ

ส่วนผู้พัฒนาโมเดล แน่นอนว่าต้องรับผิดเรื่องโมเดลจดจำงานแบบฝังใจ แต่นี่เป็นอีกคำถามหนึ่งต่างหาก จะโยนให้ผู้พัฒนาโมเดลต้องเป็นผู้ทำซ้ำทุกครั้งที่มีคำตอบออกมา

ผมว่ามันไม่ใช่

ผมไม่ได้เข้าข้างฝ่ายผู้พัฒนาโมเดลหรอกครับ แต่ถ้าจะให้เขารับผิด ก็ควรมีเหตุผล มีตรรกะที่ดูดีมีสกุลรุนชาติมากกว่านี้หน่อย

สรุปจากที่วิแคะมา คือ ศาลมิวนิคให้น้ำหนักกับ “โมเดลเป็นผู้สร้างงานสุดท้าย” มากกว่าที่จะถามว่า “ใครเป็นผู้ชี้เป้าหมายให้โมเดล”

ผมไม่แน่ใจว่า คดีนี้ถ้าขึ้นศาลอุทธรณ์จะเป็นยังไงต่อ หรือถ้ามีการส่งให้ศาลยุโรป (CJEU) ก็น่าจะดี

นี่จึงเป็นจุดที่ผมเห็นว่า เหตุผลของศาลมิวนิคทั้งสองคดี ยังไม่ค่อยสนิทใจนัก แล้วท่านผู้อ่านละครับ คิดเห็นกันยังไง

บันทึกไว้ ณ วันที่ 21 สิงหาคม พ.ศ.2569
สมชาย รัตนชื่อสกุล – ผู้เขียน

ผู้เขียนอนุญาตให้เผยแพร่ (share) บทความนี้ต่อไปได้โดยไม่ต้องขออนุญาต
หมายเหตุ ภาพประกอบโดย ChatGPT

ที่อยู่

Bangkok
10500

เว็บไซต์

facebook.com

แจ้งเตือน

รับทราบข่าวสารและโปรโมชั่นของ LexTalk: Copyright, AI, and Beyondผ่านทางอีเมล์ของคุณ เราจะเก็บข้อมูลของคุณเป็นความลับ คุณสามารถกดยกเลิกการติดตามได้ตลอดเวลา