Il Terzo Circuito conferma che l’impiego di opere protette nel training non gode automaticamente delle eccezioni previste dal copyright. Il caso non detta una regola generale per i grandi modelli generativi, ma rafforza il confronto su licenze, compensi e accesso ai dati.
La battaglia sul copyright sta diventando una battaglia sul valore economico della conoscenza da cui l’intelligenza artificiale impara.
Per anni la corsa all’intelligenza artificiale si è nutrita di una premessa tanto conveniente quanto fragile: prima viene la capacità di costruire modelli sempre più potenti, poi si discuterà del conto. Libri, articoli, immagini, codice, archivi professionali e intere biblioteche digitali sono diventati la materia prima di sistemi il cui valore economico cresce anche grazie alla conoscenza che riescono ad assorbire. Negli Stati Uniti una corte federale d’appello ha appena ricordato che, almeno in determinate circostanze, quella materia prima non perde il suo proprietario soltanto perché viene trasformata in dati per una macchina.
La decisione riguarda ROSS Intelligence, società che aveva cercato di costruire un motore di ricerca giuridico basato sull’intelligenza artificiale capace di competere con Westlaw. Per addestrarlo erano state utilizzate migliaia di headnotes, le sintesi redatte dagli editor legali di Westlaw per individuare e condensare i principi contenuti nelle decisioni giudiziarie.
Il Terzo Circuito della Corte d’appello degli Stati Uniti ha stabilito che quelle sintesi contengono un grado sufficiente di creatività per essere protette dal copyright e che ROSS non poteva giustificarne l’utilizzo appellandosi al fair use. Non perché l’intelligenza artificiale sia, in quanto tale, incompatibile con il diritto d’autore, infatti la ragione è più concreta e probabilmente più interessante: ROSS aveva preso un contenuto editoriale protetto, lo aveva utilizzato per costruire uno strumento destinato sostanzialmente allo stesso mercato e aspirava a diventare concorrente del prodotto dal quale quel valore proveniva.
Il dato non nasce quando entra nel modello
È qui che una controversia apparentemente confinata alla ricerca giuridica comincia a parlare all’intera industria dell’AI. Le headnotes non erano semplici sentenze, che appartengono al patrimonio pubblico ma il risultato di una selezione umana: qualcuno aveva deciso quale principio fosse rilevante, quali elementi conservare, come sintetizzarli e come renderli autonomamente comprensibili. La Corte ha definito sufficiente quella componente creativa e ha respinto l’idea che il passaggio attraverso un sistema di addestramento cancellasse automaticamente la funzione economica dell’opera originaria.
È una distinzione decisiva nell’economia dell’intelligenza artificiale, un modello non trova davanti a sé un universo indistinto di “dati”, spesso trova solo il prodotto di anni di lavoro precedente: catalogazione, scrittura, fotografia, ricerca, programmazione, verifica, traduzione, selezione editoriale. Chiamare tutto questo training data descrive ciò che quel materiale diventa per la macchina, non ciò che era prima che la macchina lo acquisisse.
Ed è precisamente su questo passaggio che si sta aprendo una delle battaglie economiche più importanti della nuova industria. Se infatti un contenuto possiede un valore sufficiente per migliorare un prodotto AI, la domanda non riguarda più soltanto il diritto dell’autore a impedirne la copia, piuttosto il diritto di partecipare al valore economico generato dal suo utilizzo.
Il mercato che prima non esisteva
La parte più significativa della decisione riguarda proprio il mercato: ROSS difatti sosteneva, tra le altre cose, che non esistesse un vero mercato delle licenze delle headnotes per l’addestramento dell’intelligenza artificiale. Ma la Corte non ha considerato decisivo il fatto che quel mercato non fosse già sviluppato: utilizzare senza autorizzazione quei materiali significava anche sottrarre al titolare la possibilità di concederli in licenza per quella nuova funzione, e questo fissa un principio dalle implicazioni considerevoli.
Molti degli asset più preziosi dell’era dell’AI sono stati creati quando nessuno immaginava che sarebbero serviti per addestrare una macchina. Un giornale non ha costruito il proprio archivio pensando a un modello linguistico. Un fotografo non ha realizzato milioni di immagini pensando a un generatore. Una casa editrice non ha acquistato diritti sui libri per trasformarli in corpus di addestramento.
L’arrivo di una nuova tecnologia può creare un mercato per qualcosa che esisteva già e attribuire un valore economico nuovo a contenuti prodotti quando quel possibile utilizzo non era ancora immaginabile. Diventa quindi difficile sostenere che quel mercato appartenga automaticamente a chi possiede la tecnologia capace di sfruttarlo. È su questo terreno che la decisione del Terzo Circuito assume una portata che va oltre il contenzioso tra Thomson Reuters e ROSS Intelligence, perché riconosce che anche l’impiego di contenuti protetti nei processi di addestramento può incidere su mercati attuali o potenziali dei quali il titolare dei diritti conserva un interesse economico.
Ma questa non è ancora la sentenza contro ChatGPT
Trasformare il verdetto nella prova che una corte americana abbia dichiarato illegale, in generale, l’addestramento dell’intelligenza artificiale con opere protette sarebbe però una bugia. ROSS non utilizzava un grande modello generativo paragonabile a quelli sviluppati da OpenAI, Anthropic, Google o Meta e il suo sistema non produceva contenuti nuovi secondo le modalità tipiche degli attuali modelli linguistici. La stessa Corte distingue espressamente il caso dalle controversie che riguardano i sistemi generativi, nelle quali il carattere trasformativo dell’addestramento, il rapporto tra materiali utilizzati e output prodotti e gli effetti sul mercato delle opere originarie possono presentare caratteristiche molto diverse.
La portata della decisione va quindi misurata con precisione, senza ridurla per questo a un precedente marginale. Il Terzo Circuito è la prima corte federale d’appello americana a pronunciarsi sul fair use nel contesto dell’addestramento di un sistema di intelligenza artificiale e, anziché costruire un’eccezione giuridica riservata all’AI, ha applicato alla nuova tecnologia i criteri tradizionali del diritto d’autore, valutando finalità dell’utilizzo, natura delle opere, quantità del materiale impiegato ed effetti sul mercato. Il principio che ne emerge è meno spettacolare di una proibizione generale, ma molto più solido: l’innovazione tecnologica non basta, da sola, a rendere trasformativo qualsiasi utilizzo di contenuti protetti.
La battaglia vera è sul prezzo della conoscenza
Dietro le cause sul copyright si sta così formando un mercato che fino a pochi anni fa praticamente non esisteva. Editori, piattaforme, archivi, agenzie fotografiche e proprietari di grandi raccolte di contenuti stanno scoprendo che ciò che avevano accumulato per un’economia può diventare una risorsa strategica per quella successiva.
Gli accordi di licenza conclusi negli ultimi anni tra società di intelligenza artificiale, editori e proprietari di grandi archivi mostrano che l’accesso a contenuti affidabili, strutturati e aggiornati è già diventato una componente economica dello sviluppo dei modelli. I procedimenti giudiziari stanno ora cercando di stabilire fino a che punto quel materiale possa essere utilizzato senza autorizzazione e quando, invece, debba entrare in un mercato regolato dal consenso e dalla licenza. Dalla risposta dipenderanno non soltanto i compensi riconosciuti a chi ha prodotto o raccolto quei contenuti, ma anche la struttura stessa della competizione nell’AI: un regime più esteso di remunerazione aumenterebbe i costi di addestramento e rafforzerebbe il peso dei laboratori con maggiori risorse finanziarie, mentre una lettura molto ampia del fair use consentirebbe ai sistemi di incorporare una parte rilevante del valore prodotto dall’industria culturale e informativa senza trasferirne necessariamente una quota a chi lo ha generato.
Il caso ROSS Intelligence non chiude naturalmente il contenzioso sull’uso delle opere protette nell’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale, ma contribuisce a definire un confine che nei prossimi anni sarà al centro di molte altre controversie: l’ingresso di un contenuto in un processo di training non ne cancella automaticamente la provenienza, i diritti che lo accompagnano né il valore economico costruito da chi lo ha prodotto. Rimane quindi aperta la questione più ampia, che tribunali, legislatori e mercato dovranno affrontare insieme: stabilire in quali condizioni l’intelligenza artificiale possa utilizzare quel patrimonio senza autorizzazione e quando, invece, l’accesso alla conoscenza prodotta da altri debba essere negoziato e remunerato.
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