זכויות יוצרים בתוצרים גנרטיביים: למי שייך הקוד שהבוט כתב?

המדריך המשפטי-ניהולי להגנה על הקניין הרוחני (IP) בעידן ה-GenAI (Original Research)

^{עדכון אחרון: דצמבר 2025}

למי זה מתאים: יועצים משפטיים (General Counsel), סמנכ"לי טכנולוגיות (CTO), מנהלי שיווק (CMO) ויזמים.
החזר השקעה (ROI) צפוי: הגנה על שווי החברה (Valuation) בבדיקת נאותות (Due Diligence), מניעת גניבת נכסים על ידי מתחרים, וחיסכון בעלויות ליטיגציה.

השורה התחתונה (The Bottom Line):
הקונצנזוס המשפטי המתגבש ב-2025, הן בארה"ב והן בישראל, הוא חד-משמעי: בינה מלאכותית אינה יכולה להיות "מחבר" (Author) לצרכי זכויות יוצרים. המשמעות היא שקוד, טקסט או תמונה שנוצרו על ידי AI ללא "התערבות אנושית משמעותית" נמצאים למעשה בנחלת הכלל (Public Domain), והמתחרים שלכם יכולים להעתיק אותם באופן חוקי. האתגר הניהולי הוא להוכיח היכן נגמר הבוט ומתחיל האדם.

תובנות מרכזיות (Key Takeaways):

• מבחן האדם: כדי לרשום זכויות יוצרים על תוצר AI, עליכם להוכיח שתרמתם יצירתיות אנושית משמעותית (למשל: עריכה מסיבית של הקוד או עיבוד גרפי מורכב לתמונה).
• מלכודת הקוד הפתוח: שימוש בקוד שנוצר על ידי Copilot עלול לחשוף את התוכנה שלכם לתביעות הפרה, אם המודל "פלט" קטע קוד מוגן שעליו הוא אומן.
• מגן הספקים: ענקיות הטכנולוגיה (כמו מיקרוסופט וגוגל) מציעות כיום "מטריית הגנה" (Copyright Shield) ללקוחות עסקיים, אך היא מכסה תביעות נגדכם, לא את הבעלות שלכם על התוצר [1].

ה"חור השחור" של הקניין הרוחני: למה זה דחוף עכשיו? (The IP Liability)

במחלקות הפיתוח והשיווק שלכם, השימוש ב-AI הוא כבר עובדה מוגמרת. מפתחים נעזרים ב-Github Copilot כדי לכתוב פונקציות, ומעצבים משתמשים ב-Midjourney ליצירת נכסים ויזואליים. אך מה קורה ביום ה"אקזיט" או בגיוס ההון הבא?משקיעים ב-2025 מבצעים "בדיקת נאותות ל-AI" (AI Due Diligence). הם שואלים: "האם הקוד הזה הוא באמת שלכם?". אם הליבה הטכנולוגית של הסטארט-אפ נכתבה ברובה על ידי מכונה, החברה עשויה למצוא את עצמה ללא נכסי קניין רוחני ברי-הגנה. זהו סיכון אסטרטגי שיכול לחתוך עשרות אחוזים בשווי החברה.

זווית מומחה: תובנה מאת ד"ר יניב שנהב
"הפרדוקס של ה-Generative AI הוא שככל שהוא הופך את היצירה לקלה יותר, כך הוא הופך את הבעלות עליה לקשה יותר. מנהלים חייבים להבין: אם ה-AI עשה את כל העבודה, אף אחד לא הבעלים של התוצאה. כדי ליצור ערך (Value) וקניין (Asset), אנחנו חייבים להשאיר את האדם בלופ. 'הנדסת פרומפטים' לבדה, ברוב המקרים, לא מספיקה כדי לקבל זכויות יוצרים."

— ד"ר יניב שנהב, מנכ"ל IIAI, מומחה למנהיגות ופיתוח ארגוני.

ניתוח עומק: הגבול הדק שבין אדם למכונה (Human Intervention Test)

הזירה המשפטית העולמית והמקומית מתמקדת בשאלה אחת: כמה מאמץ השקיע האדם?

1. גישת רשם זכויות היוצרים האמריקאי (USCO): פרומפט טקסטואלי ("צייר לי שקיעה") אינו נחשב יצירה. רק השכבות שהוסיף האדם (כמו פוטושופ על התמונה הגולמית) מוגנות.
2. הגישה הישראלית: משרד המשפטים הציג חוות דעת (Opinion) התומכת ב"שימוש הוגן" לאימון מודלים, אך שאלת הבעלות על הפלט (Output) נותרה מורכבת. בתי המשפט בישראל נוטים לבחון את "מבחן היצירתיות" – האם הושקע עמל יצירתי מינימלי? [2].
3. התקדים הבריטי: פסיקה חדשה מנובמבר 2025 בבריטניה (שאוזכרה בסקירה של משרד פרל כהן) חידדה שגם במודלים מסחריים, המשתמש העסקי אינו אוטומטית הבעלים של זכויות היוצרים, אלא אם הוכחה שליטה מלאה בתהליך היצירה [3].

מבט על הנתונים (Exploring the Data: A 360° View)

• הזווית הפיננסית (Financial Impact): חברות תוכנה שאינן מקפידות על תיעוד מקור הקוד (Provenance) עלולות להידרש לשכתוב מחדש (Refactoring) של רכיבי ליבה לפני רכישה, תהליך שיכול לעלות מיליוני דולרים ולעכב עסקאות בחודשים.
• הזווית האסטרטגית (Strategic Insight): דוחות של IBM ו-Gartner מראים כי 40% מהארגונים הגדולים הטמיעו מדיניות "No-Code-Gen" עבור רכיבי ליבה קריטיים (Core IP), בעודם מעודדים שימוש ב-AI עבור קוד בדיקות (Testing) ודוקומנטציה, שבהם סוגיית הבעלות פחות קריטית [4].
• הזווית הישראלית (The Israeli Angle): תעשיית ההייטק הישראלית, הנשענת על ייצוא קניין רוחני, נמצאת בסיכון ייחודי. חוות דעת של משרד המשפטים (2024-2025) מבהירה כי בעוד שחוקי ישראל מתירים שימוש בתוכן מוגן לאימון מכונה (Machine Learning) תחת הגנת השימוש ההוגן, הגנה זו אינה חלה בהכרח על הפלט המסחרי המתחרה ביצירה המקורית [2].

המדריך המעשי להגנה על IP (The Practical Playbook)

איך משתמשים ב-AI בלי לאבד את הבעלות?

1. שלב 1: סיווג נכסים (Asset Classification) (אחריות: CTO/Legal)
   הגדירו מהי "ליבת הקניין" (Core IP) של החברה ומהו "תוכן תומך".
   • קוד ליבה: ייכתב על ידי בני אדם, או ב-AI עם עריכה אנושית מסיבית ומתועדת.
   • קוד תשתית/סקריפטים: ניתן להשתמש ב-AI בחופשיות.
2. שלב 2: תיעוד ויומני פרומפטים (Logging) (אחריות: R&D)
   השתמשו בכלים שמתעדים את תהליך הפיתוח. אם תצטרכו להוכיח בעלות בבית משפט, תצטרכו להראות את ה"דיאלוג" עם ה-AI ואת השינויים שביצע המתכנת על גבי הפלט הגולמי.
3. שלב 3: בדיקת תנאי שימוש (Terms of Use Audit) (אחריות: רכש/משפט)
   ודאו שאתם משתמשים בגרסאות ה-Enterprise של הכלים (כמו ChatGPT Enterprise או GitHub Copilot Business). בגרסאות החינמיות, לעיתים קרובות אתם מעניקים לספק רישיון להשתמש בתוכן שלכם לאימון המודל, מה שעלול לפגוע בסודיות ובבלעדיות.
4. שלב 4: רכישת הגנה משפטית (Indemnification) (אחריות: מנכ"ל)
   בחוזים מול ספקי ה-AI, ודאו שקיים סעיף שיפוי (Indemnity) המגן עליכם במקרה שנתבעתם על הפרת זכויות יוצרים בגלל פלט שהמודל יצר.

שאלות נפוצות (Common Questions)

• אם יצרתי לוגו ב-Midjourney, האם אני יכול לרשום עליו סימן מסחר (Trademark)?
  בישראל ובארה"ב זה מורכב. רשם הסימנים עשוי לסרב אם הלוגו חסר ייחודיות אנושית. ההמלצה: קחו את התוצר הגולמי ושדרגו אותו גרפית ביד אנושית כדי ליצור יצירה נגזרת מוגנת.
• למי שייך הקוד שהעובדים שלי כתבו עם Copilot?
  אם העובד רק לחץ "Tab" ואישר את הקוד, ייתכן שהקוד אינו מוגן. אם העובד השתמש ב-Copilot ככלי עזר, ערך, תיקן ושילב את הקוד – הבעלות היא של הארגון. המפתח הוא מידת המעורבות.
• האם מותר לי לאמן מודל פנימי על נתונים של לקוחות?
  רק אם הסכם הרישיון (EULA) מול הלקוח מתיר זאת במפורש. אחרת, זוהי הפרת חוזה ואולי גם פגיעה בפרטיות.

סיכום (Conclusion)

זכויות יוצרים בעידן ה-AI הן קרקע לא יציבה. הנחת העבודה של כל מנהל צריכה להיות מחמירה: תוצר מכונה הוא "נחלת הכלל" כברירת מחדל, אלא אם הוכח אחרת. האתגר הניהולי הוא לבנות תהליכי עבודה שמוסיפים את אותו "מגע אנושי" הכרחי, שהופך פלט גנרי לנכס קנייני בעל ערך.

הצעד הבא שלך (Your Next Step)

מודאגים שמא הקוד או התוכן שלכם אינם מוגנים? המכון הישראלי לבינה מלאכותית מקיים סדנאות אסטרטגיה למנהלים ויועמ"שים, בהן אנו בונים יחד את מדיניות ה-IP הארגונית לעידן החדש.

• טלפון: 072-2500344
• אתר: www.iiai.co.il
• לקריאה נוספת: שילוב בין כישורים טכניים לכישורים אנושיים בעידן ה-AI

מקורות (Bibliography)

• [1] Microsoft & Google Public Policies (2025). Copyright Shield and IP Indemnification Clauses for Enterprise Users.
• [2] Ministry of Justice (2024). OPINION: USES OF COPYRIGHTED MATERIALS FOR MACHINE LEARNING.
• [3] Pearl Cohen (2025). Israel: New Draft Guidelines on the Application of Privacy Law to AI & UK Court Decisions.
• [4] IBM (2025). AI Examples & Business Use Cases.