Adimen artifizialak ezin du patenterik sortu, ezta (seguruenik) copyright-dun irudirik ere

DABUS delako "adimen artifizial" horrek, nonbait, gizakiek ikusten ez dituzten lotura eta konexioak igartzen ditu (horregatik "konektibista" deskribapena), eta horren bitartez, ikerlari baten lana edo bitartekaritza tartean dela, bi elementu patentatu nahi izan dituzte: elikagaientzako edukiontzi bat, eta "arreta handiagoa erakartzeko gailu eta metodoak" bestetik. Itxura batean, oso alor desberdinetako produktu edo asmakizunak dira, baina zer dakigu guk. Nolanahi ere, pertsona batek aurkeztu ditu patenteak (Stephen Taler delako batek), eta pentsatzekoa da berak makinari esleitu nahi izan dion asmakizuna beretzat pertsonalki hartzen badu, akaso izango duela onarpenerako aukerarik, etekina zuzen ateratzeko ere bai.

EPO patente bulegoaren erabakia abenduan jakinarazi zen, eta aurrekari interesgarri bat markatzen du patentearen zentzu komertzial eta teknologian bederen. Beste kontu bat argitzeko dago oraindik, ordea: adimen artifizialak sortutako artelanak, edo sinpleago definituta, irudiak adibidez, copyright jakin batek babes ditzake?

Gai honetaz eztabaida dago, eta ez dago argi zein izango den emaitza. Galdera edo aurrekari polit bat planteatu zuen Makako beltzaren autorretratuak, Sulawesiko baso batean tximino batek bere buruari nahigabeko klik batekin egoin ziona. 2011koa da irudia, eta 2014an Ameriketako Estatu Batuetako Copyright Erakundeak gizakiek ez egindako lanek Estatu Batuetan ez dituztela egile eskubiderik ebatzi zuen.

Horrek libre bihurtu zuen makakoaren irudi hau, eta definizioari estu jarraituta, badirudi adimen artifizial bat ere salbuetsita egon beharko litzatekeela. Hori baldin bada, kasua hemen behean itsatsitako kakalardo irudi hauek eskubidez libreak izan behar dira.

Irudi hauek adimen artifizialez sortu dira, Bernat Cuni produktu diseinatzailearen esperimentu batetik abiatuta: Confusing Coleopterists, hau da, koleopterozaleak nahastuz. Koleopteroen irudi eta deskribapen zientifikoekin elikatu zuen Cunik bere "ikasketa mekanikoko" edo machine-learning sistema. Benetako kakalardo tamaina, apendize luzapenak, formak, koloreak eta abarrak konbinatuz, kakalardo faltsuak, edo gutxienez hipotetikoak, sortzeko gauza da sistema.