Studentų darbų intelektinės nuosavybės apsauga sutapties tikrinimo įrankių ir dirbtinio intelekto technologijų kontekste
Veršelis, Domas |
Sparčiai plintant sutapties tikrinimo įrankiams, kuriuos kuria ir siūlo privačios bendrovės, tokios kaip: „Turnitin“, „Grammarly“ ar „Identific“, aukštosios mokyklos juos integruoja į akademinių darbų vertinimo ir taisymo procesus. Toks įrankių taikymas kelia klausimų dėl studentų akademinių darbų intelektinės nuosavybės teisių apsaugos ir kam priklauso akademinių darbų autorių teisės. Studentai turi naudotis šiais sutapties tikrinimo įrankiais neturėdami galimybės pasirinkti paslaugų norimo teikėjo ar kontroliuoti darbus, kaip ir kokiais tikslais jie vėliau bus naudojami, įskaitant galimą dirbtinio intelekto modelių mokymą. Dėl šios priežasties norima ištirti, ar studentai turi galimybę atsisakyti būti įtraukti į dirbtinio intelekto sistemų mokymą. Koks yra jų informuotumas apie intelektinę nuosavybę ir kokios jų teisės į sukurtus akademinius darbus yra ginamos. Baigiamajame darbe analizuojama studentų autorinės teisės akademiniuose darbuose, kurie pateikiami sutapties tikrinimo įrankiams. Apžvelgiama galiojantys teisės aktai ir aukštųjų mokyklų vidaus dokumentų reguliavimas, aptariamas dirbtinio intelekto taikymas sutapties tikrinime ir jo keliami teisiniai bei etiniai iššūkiai. Tyrimo metu taikytas anketinės apklausos metodas, kuriuo siekta įvertinti studentų informuotumą, supratimą ir nuomonę dėl jų intelektinės nuosavybės teisių apsaugos ir autorinių darbų panaudojimo. Darbas sudarytas iš teorinio ir empirinio tyrimo dalių. Teorinėje dalyje nagrinėjama dirbtinio intelekto (toliau – DI) sąvoka ir jo panaudojimas sutapties tikrinimo įrankiuose. Pristatomi sutapties tikrinimo įrankiai, kaip jais naudojasi aukštojo mokymo įstaigos ir koks jų yra teisinis reguliavimas. Šiame bakalauro darbe apžvelgiama sąveika tarp sutapties tikrinimo įrankių ir dirbtinio intelekto – kaip jis yra panaudojamas, ar akademiniai studentų darbai yra pritaikomi DI mokyti. Antroje darbo dalyje aprašomas atliktas empirinis tyrimas, prie kurio buvo prašomi prisidėti studentai, besimokantys ar mokęsi Lietuvos aukštosiose mokyklose bet kurioje studijų programoje. Tyrimo tikslas – nustatyti studentų informuotumo lygį apie jų akademinių darbų intelektinės nuosavybės teises bei akademinių darbų naudojimą dirbtiniui intelektui tobulinti. Empirinis tyrimas buvo atliktas anketiniu metodu, gauti rezultatai pateikiami diagramomis ir yra aprašomi teisinės analizės būdu. Šio tyrimo rezultatai yra svarbūs nustatyti pagrindines problemas, susijusias su aukštųjų mokyklų studentų akademinių darbų apsauga, bei pateikti rekomendacijas dėl skaidresnio sutapties tikrinimo įrankių naudojimo ir teisinio reglamentavimo tobulinimo.
With the rapid expansion of similarity-checking tools developed and offered by private companies such as “Turnitin”, “Grammarly” and “Identific”, higher education institutions are increasingly integrating these systems into assessing and correcting academic papers. This widespread use raises important questions concerning protecting students' intellectual property rights and copyright ownership in academic works. Students are often required to submit their academic papers to these systems without having a real choice of service provider or control over how and for what purposes their works might be used later, including the potential use for training artificial intelligence models. Consequently, there is a growing need to assess whether students can opt out of such activities and to evaluate their awareness of intellectual property issues and the legal protection afforded to the rights associated with their academic creations. It evaluates the regulatory framework established by current legal acts and the internal regulations of higher education institutions. Furthermore, it discusses the use of artificial intelligence in similarity detection and the resulting legal and ethical challenges. The study employs a questionnaire-based research method to assess students' awareness, understanding, and opinions regarding protecting their intellectual property rights and the subsequent use of their academic papers.
The thesis is divided into two main parts: a theoretical section and an empirical research section. The theoretical part explores the concept of artificial intelligence and its application in similarity-checking tools. It introduces the main similarity-checking tools used in educational institutions and analyses their legal regulation. Particular attention is paid to the interaction between AI and similarity-checking tools, exploring whether and how AI systems are trained using students' academic works. The legal and ethical implications of using student works to enhance AI capabilities are discussed, emphasising potential risks to students' rights. The empirical part of the thesis presents the results of a survey conducted among students studying in Lithuanian higher education institutions, regardless of their field of study or level of education. The objective of the survey was to determine the level of students' awareness regarding the intellectual property rights associated with their academic works and the potential use of these works in the training of AI models. The empirical research is carried out using a questionnaire method, and the results are presented in diagrams and analysed using legal analysis techniques.
The research findings reveal significant gaps in students’ knowledge regarding the fate of their academic papers after submission to similarity-checking systems. Many students are unaware that their works might be stored in private databases or used for purposes beyond plagiarism prevention, such as AI training. The lack of transparent communication from higher education institutions and service providers exacerbates this issue. Students often do not have the opportunity to provide informed consent regarding the use of their works, which raises serious concerns about the compliance of these practices with data protection laws and intellectual property regulations. The thesis identifies the main problems protecting students' academic work based on the research findings. It offers recommendations aimed at increasing transparency in the use of similarity-checking tools. These include proposals for higher education institutions to improve student information policies, to ensure that students can make informed decisions regarding the use of their academic works, and to enhance legal frameworks protecting intellectual property rights in the academic environment. Additionally, recommendations should be made to strictly regulate student work in AI training to prevent misuse and protect students' authorship rights. The results of this research are particularly relevant in the context of rapid technological development and the increasing role of AI in education. They highlight the need for a more balanced approach that respects both academic integrity requirements and students' fundamental rights as authors and owners of their intellectual property.