विकिमीडिया फ़ाउंडेशन ने OpenAI कॉपीराइट मामले में अदालत-मित्र का ज्ञापन दाखिल करने की माँगी अनुमति

विकिमीडिया फ़ाउंडेशन ने घोषणा की कि उसने 30 अक्टूबर, 2026 को न्यूयॉर्क के दक्षिणी ज़िले की अमेरिकी ज़िला अदालत से In re: OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation में अदालत-मित्र (एमिकस क्यूरी) का ज्ञापन दाखिल करने की अनुमति माँगी है। यह मुकदमा OpenAI के ख़िलाफ़ दायर 12 मुकदमों का समेकित मामला है, जिनमें सबसे चर्चित मुकदमा The New York Times का OpenAI और Microsoft के ख़िलाफ़ मामला है।

फ़ाउंडेशन की दाखिल अर्जी 29 अक्टूबर, 2026 की है और न्यायाधीश Sidney H. Stein को संबोधित है। यह ज्ञापन दाखिल करने की अनुमति माँगने वाला पत्र-आवेदन है, जिसके साथ प्रस्तावित ज्ञापन एक प्रदर्श के रूप में संलग्न है और जिसमें कहा गया है कि वह किसी भी पक्ष का समर्थन नहीं करता। इसे अदालत के स्थानीय नियमों और अदालत-मित्रों की भागीदारी को नियंत्रित करने वाले 7 अगस्त, 2026 के आदेश के तहत प्रस्तुत किया गया था; उस आदेश में 24 सितंबर, 2026 को संशोधन किया गया था। चूँकि आदेश में भावी अदालत-मित्रों को अनुमति के लिए आवेदन करने का निर्देश है, इसलिए विकिमीडिया ने पक्षकारों की सहमति नहीं माँगी। प्रस्तावित ज्ञापन में 5,831 शब्द हैं, जो अदालत द्वारा अदालत-मित्र के ज्ञापनों के लिए तय 6,000 शब्दों की सीमा के भीतर है।

Lex Lumina LLP के Rhett O. Millsaps II इस मामले में अभिलेख पर दर्ज वकील हैं। उनके साथ फ़ाउंडेशन के महाधिवक्ता Stephen LaPorte, सहायक महाधिवक्ता Jacob Rogers और विधिक सलाहकार Aly Marino भी हैं।

समेकित मुकदमे में अदालत यह तय करेगी कि बड़े भाषा मॉडल (LLM) विकसित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) कंपनियों द्वारा कॉपीराइट-संरक्षित सामग्री का उपयोग निष्पक्ष उपयोग की श्रेणी में आता है या नहीं। फ़ाउंडेशन ने कहा कि इस फैसले का व्यापक प्रभाव होगा, क्योंकि मामला किस अधिकार-क्षेत्र में चल रहा है, इसमें कौन-कौन से पक्ष शामिल हैं और अब तक इस सवाल पर बहुत कम फैसले आए हैं।

The New York Times ने 2023 में मुकदमा दायर करते हुए आरोप लगाया कि OpenAI और Microsoft द्वारा Times के स्वामित्व वाली सामग्री का किसी भी उद्देश्य से उपयोग—जिसमें AI मॉडल का प्रशिक्षण भी शामिल है—सीधे तौर पर कॉपीराइट कानून का उल्लंघन करता है। OpenAI और Microsoft का तर्क है कि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा पर आधारित मॉडल का प्रशिक्षण और उनका इस्तेमाल तकनीकी विकास है, जो निष्पक्ष उपयोग के दायरे में आता है।

फ़ाउंडेशन का तर्क है कि निष्पक्ष उपयोग की अत्यधिक प्रतिबंधात्मक व्याख्या तकनीकी नवाचार को बाधित कर सकती है और Wikipedia जैसी मुक्त-स्रोत परियोजनाओं के लिए लाभकारी साधनों की उपलब्धता सीमित कर सकती है। वहीं, हर मामले में निष्पक्ष उपयोग की व्यापक मान्यता से ऐसा अधिक बंद वेब बन सकता है, जहाँ उपलब्ध द्वितीयक स्रोत सामग्री की कमी के कारण ऑनलाइन ज्ञान कमज़ोर पड़ जाए।

Wikimedia आंदोलन के ब्लॉग Diff पर प्रकाशित एक लेख में फ़ाउंडेशन ने कहा कि अगर प्रशिक्षण के चरण को निष्पक्ष उपयोग नहीं माना जाता, तो संभव है कि AI का विकास केवल सबसे बड़ी कंपनियों या सबसे अधिक वित्तपोषित डेवलपरों के लिए ही संभव रह जाए। इससे मुक्त-स्रोत डेवलपर इस तकनीक का खर्च उठाने में असमर्थ हो सकते हैं या उन्हें इसकी पहुँच तक न मिले। फ़ाउंडेशन के अनुसार, इसके बजाय, हर मामले में निष्पक्ष उपयोग की व्यापक मान्यता प्रकाशकों को अधिक जानकारी पर रोक लगाने के लिए प्रेरित करेगी। इससे Wikipedia और कई प्रकाशकों की पाठक जुटाने और नए स्वयंसेवकों की भर्ती करने के लिए ज़रूरी दृश्यता घट जाएगी।

मुख्य कार्यकारी अधिकारी Bernadette Meehan ने कहा कि फ़ाउंडेशन ऐसी स्थिति अपना रहा है, “जो उस मुक्त और खुले मानवीय ज्ञान की रक्षा करे जिस पर Wikipedia निर्भर है।” उन्होंने कहा कि AI के ज़रिए ज्ञान तक पहुँच बढ़ाना एक महत्त्वाकांक्षी लक्ष्य है, लेकिन इसे उन लोगों, योगदानकर्ताओं और समुदायों का सम्मान करना होगा जो विश्वसनीय ज्ञान को संभव बनाते हैं।

उपयोग-दर-उपयोग निष्पक्ष उपयोग का ढाँचा

प्रस्तावित ज्ञापन में अपना दृष्टिकोण सुप्रीम कोर्ट के 2023 के फैसले Andy Warhol Foundation for the Visual Arts v. Goldsmith पर आधारित किया गया है। इसमें तर्क दिया गया है कि चैटबॉट विकसित करने और चलाने के विभिन्न चरणों में कॉपी की गई रचनाओं के हर अलग-अलग उपयोग का निष्पक्ष उपयोग के चार कारकों के आधार पर अलग विश्लेषण होना चाहिए। ज्ञापन में 2025 के Bartz v. Anthropic फैसले का हवाला देते हुए कहा गया है कि एक ही कॉपी के अलग-अलग चरणों में होने वाले अलग उपयोगों का आकलन करना चाहिए, न कि उन्हें मिलाकर एक ही विश्लेषण में देखना चाहिए।

ज्ञापन में यह भी तर्क दिया गया है कि स्क्रैपिंग—किसी रचना की प्रति पाने के लिए वेबसाइट को स्वचालित तकनीकी अनुरोध भेजना—कॉपीराइट के तहत उपयोग नहीं, बल्कि सामग्री हासिल करने की प्रक्रिया है। इसलिए निष्पक्ष उपयोग का विश्लेषण केवल इस बात पर होना चाहिए कि बाद में उन प्रतियों के साथ क्या किया जाता है। इसमें कहा गया है कि स्क्रैपिंग के कुछ रूप फिर भी साइट की उपयोग शर्तों, राज्य के संविदा या अपकृत्य कानूनों, डिजिटल मिलेनियम कॉपीराइट अधिनियम या कंप्यूटर धोखाधड़ी और दुरुपयोग अधिनियम का उल्लंघन कर सकते हैं।

प्रशिक्षण संभवतः निष्पक्ष उपयोग, पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनन संभवतः नहीं

पूर्व-प्रशिक्षण के बारे में ज्ञापन का तर्क है कि यह संभवतः निष्पक्ष उपयोग है। यह रूपांतरणकारी है, क्योंकि प्रतियाँ भाषा के पैटर्न उपलब्ध कराती हैं, न कि रचनाओं के सूचना-संबंधी उद्देश्य को पूरा करती हैं। विश्वकोशीय रचनाओं की तथ्यात्मक प्रकृति को देखते हुए दूसरे कारक पर इसका प्रभाव तटस्थ है। तीसरे कारक के तहत यह उचित है, क्योंकि मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेवलपरों को अरबों शब्दों की ज़रूरत होती है, इसलिए पूरी रचनाओं का उपयोग करना यथोचित रूप से आवश्यक है। चौथे कारक के तहत भी यह निष्पक्ष है, क्योंकि पूर्व-प्रशिक्षण अपने-आप में बाज़ार में मूल रचनाओं का विकल्प नहीं बनता। फ़ाउंडेशन की घोषणा में इस रुख का सार यह बताया गया है कि मॉडल के प्रशिक्षण के लिए कॉपीराइट-संरक्षित सामग्री का उपयोग निष्पक्ष माना जाना चाहिए, बशर्ते उससे ऐसे मॉडल प्रशिक्षित हों जो मूल स्रोतों से कुछ नए और अलग हों; कॉपीराइट लाइसेंस की शर्तें पूरी करना आवश्यक नहीं होना चाहिए।

संक्षेप में, पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनन (RAG) ऐसी प्रक्रिया है जिसमें चैटबॉट वेब या किसी अन्य डेटाबेस में खोज करता है, फिर उपयोगकर्ता की क्वेरी के साथ मॉडल की संदर्भ-विंडो में रखने के लिए प्रासंगिक सामग्री के अंशों की पहचान करता है, उन्हें कॉपी करता है, उनकी रैंकिंग करता है और चिपकाता है। संक्षेप के अनुसार, चूँकि ऐसी प्रणाली रचनाओं का उपयोग पाठकों को जानकारी देने के उनके मूल उद्देश्य के लिए करती है, उनमें से सबसे महत्वपूर्ण हिस्से लेती है और मानव पाठकों का ध्यान खींचने के मामले में स्रोतों से प्रतिस्पर्धा करती है, इसलिए संभवतः यह उपयोग चार-कारक कसौटी पर खरा नहीं उतरता।

फ़ाउंडेशन का कहना है कि RAG और इससे मिलती-जुलती आधार-निर्धारण तकनीकों को उचित उपयोग नहीं माना जाना चाहिए और इन्हें उपलब्ध कराने वाली कंपनियों को हर प्लेटफ़ॉर्म या प्रकाशक की लाइसेंस शर्तों का सम्मान करना चाहिए। विकिपीडिया के मामले में यह Creative Commons CC BY-SA 4.0 लाइसेंस है, जिसके तहत मूल रचनाकारों को श्रेय देना और रूपांतरित कृतियों को भी उसी लाइसेंस के तहत जारी करना आवश्यक है।

संक्षेप के निष्कर्ष में अदालत से यह फैसला देने का अनुरोध किया गया है कि ChatGPT के सामान्य-उद्देश्य वाले LLM का पूर्व-प्रशिक्षण उचित उपयोग था, जबकि ChatGPT के पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनन फ़ीचर में OpenAI द्वारा प्रतियों का उपयोग उचित नहीं है और उसे Wikimedia Project की सामग्री के लिए Creative Commons लाइसेंस जैसे लाइसेंसों का पालन करना होगा।

विकिपीडिया का दाँव और अन्य एमिकस क्यूरी निवेदन

विकिपीडिया में 300 भाषाओं में 67 मिलियन से अधिक लेख हैं और हर महीने लगभग 250,000 स्वयंसेवक इसमें योगदान देते हैं। फ़ाउंडेशन इसे LLM के प्रशिक्षण में इस्तेमाल किए जाने वाले उच्चतम गुणवत्ता वाले डेटासेट में से एक बताता है। संक्षेप में कहा गया है कि जनवरी 2025 तक हर महीने 260,000 से अधिक स्वयंसेवी योगदानकर्ता फ़ाउंडेशन के ज्ञान को निःशुल्क उपलब्ध कराने वाले तेरह प्लेटफ़ॉर्मों पर सामग्री तैयार करते और उसका संयमित प्रबंधन करते थे, और विकिपीडिया को हर महीने अरबों बार देखा जाता है।

संक्षेप में कहा गया है कि वेब से सामग्री खुरचकर और क्रॉल करके आने वाला गैर-मानवीय ट्रैफ़िक Wikimedia के सर्वरों पर दबाव डालता है। इसके चलते उसे तकनीकी सुरक्षा उपाय अपनाने पड़ते हैं, जिन्हें अक्सर दुर्भावनापूर्ण लोग दरकिनार कर देते हैं; सर्वरों पर पड़ने वाला दबाव और ये सुरक्षा उपाय, दोनों ही मानव पाठकों के लिए उसकी साइटों की सुलभता को खतरे में डालते हैं। फ़ाउंडेशन ने कहा कि उसकी परियोजनाओं से सामग्री खुरचने वालों को उसकी सार्वजनिक API की अनुरोध-सीमाओं का पालन करना चाहिए या Wikimedia Enterprise API सेवाओं का इस्तेमाल करना चाहिए। उसने अदालत को यह भी बताया कि मशीन-लर्निंग टूल पहले से ही स्वयंसेवकों को तोड़फोड़ से लड़ने, कॉपीराइट उल्लंघनों और अनुचित निजी जानकारी का पता लगाने तथा उन लेखों को प्राथमिकता देने में मदद करते हैं जिनमें सुधार की सबसे अधिक ज़रूरत है। फ़ाउंडेशन ने तर्क दिया कि LLM के विकास को स्पष्ट रूप से अनुचित उपयोग करार देना कॉपीराइट कानून के उद्देश्यों के विपरीत होगा।

मुख्य विधि अधिकारी Stephen LaPorte ने कहा कि उचित उपयोग पर चर्चा को “केवल मुनाफ़े के लिए काम करने वाले संगठनों तक सीमित नहीं किया जा सकता।” उन्होंने आगे कहा कि यदि किसी फैसले में उचित उपयोग के सिद्धांतों को सावधानी से लागू नहीं किया गया, तो इससे ज्ञान को निःशुल्क उपलब्ध कराने की स्थिरता खतरे में पड़ सकती है और ओपन-सोर्स तकनीकों का विकास बाधित हो सकता है।

Wikimedia की याचिका एमिकस क्यूरी गतिविधियों की एक लहर में शामिल हुई: अदालती रिकॉर्ड की प्रविष्टियों से पता चलता है कि 28 और 29 अक्टूबर, 2026 को Engine Advocacy, the Authors Alliance, Public Knowledge, Professor Matthew Sag, Brian L. Frye, Digital Content Next और Association of American Publishers समेत प्रकाशन संगठनों के एक समूह ने अपने-अपने एमिकस क्यूरी निवेदन दाखिल करने की अनुमति माँगी। इस बीच, समाचार प्रकाशकों, OpenAI और Microsoft के बीच संक्षिप्त निर्णय के अनुरोधों पर दलीलें जारी रहीं। फ़ाउंडेशन की दाखिल याचिका के अनुसार, एमिकस क्यूरी निवेदन स्वीकार करना है या नहीं, यह तय करने का व्यापक विवेकाधिकार अदालत के पास है। प्रस्तावित निवेदन को औपचारिक रूप से स्वीकार किए जाने से पहले न्यायाधीश Stein को फ़ाउंडेशन को इसकी अनुमति देनी होगी।