Uso equo e concorrenza nei mercati disruptati dall’AI

Un disegno di legge bipartisan, l’Atto di trasparenza e responsabilità per le reti di intelligenza artificiale (TRAIN), introdotta a gennaio 2026, darebbe ai creatori di contenuti il potere di citazione in giudizio per obbligare la divulgazione da parte delle aziende di intelligenza artificiale. Se viene approvata, più titolari di diritti d’autore avranno un meccanismo legale per scoprire se il loro lavoro è stato utilizzato per la formazione dell’AI.

A prima vista, questo potrebbe sembrare un potere che darebbe ai titolari di diritti d’autore il diritto di ricevere pagamenti dagli sviluppatori di AI. In realtà, tuttavia, sapere che il proprio lavoro è stato utilizzato senza permesso preventivo è ben lontano dall’essere sufficiente.

Quando si decidono casi di uso equo, i tribunali valutano quattro fattori chiave: lo scopo dell’uso, la natura dell’opera originale, quanto è stato preso e l’effetto che tale uso ha avuto sul valore di mercato del materiale. Le recenti sentenze dei tribunali statunitensi hanno riaffermato che l’uso equo rimane un pilastro dell’innovazione e non può essere facilmente respinto. L’attenzione è particolarmente concentrata sul fattore del danno di mercato e sulla sua dimostrazione.

Danno di mercato come principale campo di battaglia

Le decisioni sui diritti d’autore dell’AI del Northern District of California mostrano i tribunali che adottano approcci diversi all’analisi dell’uso equo. In Kadrey v. Meta, il giudice Chhabria ha definito il danno di mercato “l’elemento più importante dell’uso equo”. Il giudice Alsup in Bartz v. Anthropic, d’altra parte, ha valutato tutti e quattro i fattori in modo più uniforme. Tuttavia, entrambi i giudici hanno concordato su questo: i querelanti non possono semplicemente affermare di aver subito un danno – devono dimostrare che è avvenuto o è probabile.

La richiesta di prove è importante per gli sviluppatori di AI, specialmente per le startup a corto di fondi. Se il danno deve essere dimostrato piuttosto che presunto, gli sviluppatori possono prendere decisioni di progettazione per evitarlo. Le decisioni suggeriscono che gli sviluppatori possono ridurre il loro rischio acquisendo dati da fonti legali, progettando prodotti che servono a scopi diversi dall’opera protetta da diritto d’autore e implementando misure di sicurezza per prevenire la riproduzione di grandi porzioni di testo.

Entrambe le corti Bartz e Kadrey hanno stabilito che la formazione dell’AI qualifica come “uso trasformativo” ai sensi della legge sul diritto d’autore. Con ciò, l’attenzione si sta sempre più concentrando sul quarto fattore dell’uso equo: il danno di mercato. Le recenti battaglie sui diritti d’autore dell’AI illustrano questo. Le affermazioni si concentrano sempre più sull’idea che le riproduzioni verbatim di opere protette da diritto d’autore danneggino il valore di mercato degli editori.

Questi casi devono ancora essere decisi. Ciò che conta è che gli editori comprendono sempre più che, se vogliono vincere, devono affermare due cose: che i prodotti AI sostituiscono efficacemente la necessità di accedere alle opere originali e che, di conseguenza, i titolari di diritti d’autore subiscono un danno economico concreto.

Requisiti di prova

Sia Bartz che Kadrey sottolineano che il danno di mercato deve essere dimostrato, non presunto. In Kadrey, test estensivi hanno mostrato che il modello Llama di Meta riproduceva non più di 50 token dalle opere dei querelanti e solo il 60% delle volte con prompt di test progettati per far riprodurre il modello l’opera originale.

Il giudice Alsup in Bartz si è concentrato sul fatto che il modello Claude di Anthropic abbia effettivamente consegnato testi contraffatti agli utenti – i querelanti non hanno sostenuto che ciò sia accaduto. Senza riproduzione, diventa più difficile affermare di aver sostituito l’opera originale.

Questo approccio basato sulle prove mostra che, anche quando i titolari di diritti d’autore dimostrano che le loro opere sono state utilizzate per la formazione, non hanno necessariamente un caso forte per la violazione del diritto d’autore. Se il sistema di intelligenza artificiale risultante non produce output che causano un danno di mercato identificabile, l’uso stesso è di poca importanza ai sensi della legge.

Quando il danno di mercato è riconosciuto

In Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. Ross Intelligence Inc., il Tribunale del Distretto del Delaware ha respinto la difesa dell’uso equo di Ross Intelligence dopo che Ross ha utilizzato le note di Westlaw di Thomson Reuters per formare uno strumento di ricerca legale AI che compete direttamente con Westlaw. Sia il fattore 1 (scopo e carattere) che il fattore 4 (effetto di mercato) dell’analisi dell’uso equo sono stati cruciali per la sentenza.

Il giudice di circuito Stephanos Bibas ha stabilito che l’uso di Ross non era trasformativo perché creava un sostituto di mercato diretto. Ross ha inizialmente cercato di ottenere una licenza per il contenuto di Westlaw, ma Thomson Reuters ha rifiutato specificamente perché Ross era il suo concorrente. L’allineamento tra lo scopo dell’opera originale e lo scopo del prodotto AI supporta anche l’affermazione di un potenziale danno.

Al contrario, quando i prodotti AI si rivolgono a mercati diversi da quelli utilizzati per la formazione, stabilire la sostituzione di mercato diventa difficile. In Bartz e Kadrey, i modelli di linguaggio generale servivano a scopi fondamentalmente diversi dai libri individuali utilizzati per la formazione. Questa distinzione potrebbe rivelarsi cruciale – più lontano è lo scopo di un sistema di intelligenza artificiale dalle fonti di dati di formazione, più difficile è dimostrare la sostituzione di mercato.

L’argomento del “mercato di licenza” respinto

Entrambe le corti hanno respinto esplicitamente gli argomenti secondo cui gli sviluppatori di AI danneggiano i potenziali mercati di licenza per i dati di formazione. Il giudice Chhabria ha spiegato che considerare le royalty perse come danno renderebbe l’analisi dell’uso equo circolare, favorendo automaticamente i titolari di diritti d’autore. Il giudice Alsup, per sua parte, ha stabilito che un mercato per la licenza di libri specificamente per la formazione dell’AI “non è uno che il Copyright Act concede agli autori di sfruttare”.

I tribunali hanno rifiutato di trattare gli accordi di licenza volontari come stabilenti un diritto legale a tariffe, almeno laddove l’uso è sufficientemente trasformativo. Queste sentenze dimostrano che il mercato di licenza emergente non dà automaticamente ai titolari di diritti d’autore il diritto di vietare l’uso equo del loro lavoro.

Implicazioni strategiche

Per i titolari di diritti d’autore, i casi più forti saranno quelli in cui la sostituzione di mercato è chiaramente identificabile. Potrebbero concentrarsi strategicamente sui sistemi di intelligenza artificiale le cui uscite si avvicinano di più alle loro opere originali, piuttosto che perseguire sfide più ampie alla formazione stessa.

Se l’Atto TRAIN diventa legge, i titolari di diritti d’autore guadagnerebbero strumenti di scoperta per indagare su come vengono utilizzate le loro opere. Tuttavia, ottenere informazioni sarebbe solo il primo passo. Dimostrare il danno di mercato rimane centrale per il successo di qualsiasi affermazione di violazione del diritto d’autore.

Per gli sviluppatori di AI, le decisioni recenti forniscono un quadro per ridurre l’esposizione. In primo luogo, assicurarsi di ottenere dati da fonti legali. Sia Bartz che Kadrey hanno distinto tra l’uso di opere per la formazione (potenzialmente uso equo) e l’acquisto attraverso la pirateria . Il giudice Alsup ha stabilito che il download di Anthropic da siti di pirateria era “inherentemente, irreparabilmente contraffatto”, anche se la formazione successiva potrebbe essere uso equo.

In secondo luogo, progettare prodotti per scopi diversi dalle fonti di dati di formazione. Un sistema di intelligenza artificiale che aiuta gli utenti a creare documenti serve a scopi diversi dai romanzi o dagli articoli presenti nei suoi dati di formazione. Un sistema che semplicemente recupera o riproduce quelle opere non lo fa.

In terzo luogo, implementare salvaguardie per prevenire la riproduzione sostanziale di porzioni di testo. La corte Kadrey ha notato che il sistema di Meta riproduceva contenuti minimi anche sotto test estensivi, supportando l’uso equo. Gli sviluppatori che consentono ai sistemi di riprodurre grandi porzioni di opere protette da diritto d’autore potrebbero affrontare un rischio legale significativamente maggiore.

Conclusione

L’Atto TRAIN potrebbe presto dare ai titolari di diritti d’autore gli strumenti per scoprire se le loro opere sono state utilizzate per la formazione dell’AI. Tuttavia, le decisioni recenti rendono chiaro che una tale scoperta sarebbe solo l’inizio. Il quadro emergente negli Stati Uniti si concentra sul danno di mercato, richiedendo la dimostrazione di un danno economico identificabile piuttosto che l’uso stesso della formazione.

Gli sviluppatori di AI dovrebbero concentrarsi su tre cose: ottenere i dati in modo legale, costruire prodotti che servono a scopi al di là dei materiali di formazione e prevenire che i sistemi riproducano porzioni di testo verbatim. I titolari di diritti d’autore, d’altra parte, avranno i casi più forti quando potranno dimostrare che un prodotto AI sostituisce effettivamente il loro lavoro nel mercato.