AI versus auteurs: waarom auteursrechtzaken nog maar het begin zijn

generatieve AI heeft de digitale wereld aanzienlijk veranderd. Het stelt iedereen in staat om snel en gemakkelijk tekst, afbeeldingen en andere media te creëren. Deze vooruitgang is afhankelijk van enorme datasets, waaronder boeken, nieuwsartikelen, websites en andere creatieve werken. Deze datasets trainen Grote taalmodellen (LLM's) om te schrijven, redeneren en inhoud te genereren die lijkt op menselijke creativiteit.

Deze macht heeft echter ook tot aanzienlijke onenigheid geleid. Auteurs, kunstenaars en uitgevers dagen de technologiebedrijven die deze systemen ontwikkelen steeds vaker uit. Ze beweren dat hun auteursrechtelijk beschermde werk zonder hun toestemming of betaling is gebruikt. Rechtbanken zijn de belangrijkste plaats geworden voor de strijd over creatief eigendom en auteursrechtbeperkingen.

Deze rechtszaken gaan niet alleen over geld of krediet. Ze vormen het begin van een breder debat over de ethiek van AI en de verantwoordelijkheden van bedrijven die deze modellen trainen. De uitkomsten zullen zowel de rechten van makers als de manier waarop de maatschappij originaliteit en eigendom definieert in het tijdperk van machines, beïnvloeden.

Deze kwestie weerspiegelt de groeiende spanning tussen technologische vooruitgang en de behoefte aan bescherming. Generatieve AI biedt nieuwe mogelijkheden voor creativiteit en samenwerking. Het roept echter ook vragen op over eerlijkheid, toestemming en het gebruik van door mensen gecreëerd werk in machinetraining. De aanstaande juridische uitspraken zullen een cruciale rol spelen bij het bepalen wie de controle heeft over creatieve content in dit nieuwe technologische tijdperk.

Hoe generatieve AI gebruikmaakt van auteursrechtelijk beschermde inhoud

Om de huidige juridische geschillen te begrijpen, is het essentieel om te weten hoe generatieve AI-systemen worden getraind. Modellen zoals ChatGPT, Claudeen Stabiele diffusie Leren van enorme datasets met tekst, afbeeldingen en andere digitale content verzameld van internet. Door deze materialen te bestuderen, herkennen ze taalpatronen, artistieke stijlen en relaties tussen woorden en ideeën. Dit proces stelt hen in staat om nieuwe content te creëren die door mensen lijkt te zijn gegenereerd.

Een aanzienlijk deel van deze trainingsgegevens bestaat echter uit auteursrechtelijk beschermd materiaal, waaronder boeken, nieuwsartikelen, wetenschappelijke artikelen, liedjes en kunstwerken. Veel ervan wordt verzameld zonder de directe toestemming van de oorspronkelijke makers. Datasets zoals Boeken3, De stapelen Gemeenschappelijke crawl, vaak schaduwbibliotheken genoemd, worden vaak in verband gebracht met AI-training. Deze collecties bevatten miljoenen werken die AI-systemen helpen te leren schrijven, schilderen of componeren op een manier die vergelijkbaar is met die van mensen.

Deze praktijk is zeer controversieel geworden. Veel schrijvers en kunstenaars beweren dat het neerkomt op grootschalige datascraping, waarbij creatieve arbeid zonder erkenning of betaling wordt uitgebuit. Zij zijn van mening dat het technologiebedrijven oneerlijk bevoordeelt en tegelijkertijd de waarde van menselijke creativiteit ondermijnt. Aan de andere kant beweren AI-ontwikkelaars dat het gebruik van dergelijk materiaal rechtmatig is volgens het principe van fair useZe vergelijken machinaal leren met de manier waarop mensen leren door de wereld om hen heen te lezen en te observeren.

Deze onenigheid heeft een van de belangrijkste debatten aangewakkerd over de vraag of het trainen van AI op auteursrechtelijk beschermde werken als innovatie of inbreuk moet worden beschouwd. De uitkomst van dit debat zal bepalend zijn voor de manier waarop samenlevingen menselijke creativiteit in evenwicht brengen met de groeiende invloed van kunstmatige intelligentie.

Grote rechtszaken over auteursrecht op AI en hun juridische gevolgen

Recente rechtszaken laten zien dat het debat over AI en auteursrecht verschuift van theoretische discussies naar concrete juridische stappen. Auteurs en kunstenaars klagen AI-bedrijven aan om hun werk te beschermen. Deze zaken gaan over de vraag of AI-systemen boeken, afbeeldingen of andere creatieve content zonder toestemming hebben gekopieerd. Rechtbanken eisen nu duidelijk bewijs van kopiëren, wat de kans op succes beperkt. Elke rechtszaak belicht verschillende onderdelen van de wet en roept vragen op over hoe de rechten van makers worden gerespecteerd in het AI-tijdperk.

Tremblay versus OpenAI

romanschrijvers Mona Awad en Paul Tremblay stelden dat OpenAI hun boeken zonder toestemming gebruikte om ChatGPT te trainen. Ze stelden dat ChatGPT's samenvattingen van hun romans inbreuk op het auteursrecht aantoonden. Ze beweerden ook dat OpenAI de DMCA had overtreden door auteursrechtelijke informatie te verwijderen.

In maart 2024 wees rechter Araceli Martínez-Olguín de meeste claims af, waaronder die op grond van de DMCA, nalatigheid en ongerechtvaardigde verrijking, omdat de eisers geen specifieke gekopieerde passages konden aantonen. Een kleinere claim wegens directe auteursrechtinbreuk is nog steeds toegestaan. De eisers moeten aantonen dat de output van ChatGPT wezenlijk vergelijkbaar is met hun boeken.

Auteursgilde versus OpenAI en Microsoft

In september 2023 heeft de Auteursgilde en 17 auteurs, waaronder George R.R. Martin, John Grisham, Jonathan Franzen en Jodi Picoult, spanden een class action-rechtszaak aan in New York. Ze beweerden dat OpenAI en Microsoft miljoenen boeken, vaak van piratenwebsites, hadden gekopieerd om zonder toestemming AI-modellen te trainen.

De klacht benadrukte ook het marktsubstitutie-effect, door te stellen dat lezers AI zouden kunnen gebruiken om content te creëren in plaats van de originele werken te kopen. Microsoft werd in december 2023 medegedaagde. De zaak loopt nog steeds, zonder belangrijke uitspraken.

Bartz v. Antropisch

In oktober 2023 klaagden auteurs Andrea Bartz, Charles Graeber en Kirk Wallace Johnson Anthropic, de maker van Claude AI, aan. Ze stelden dat Anthropic illegale datasets, waaronder Books3, LibGen en Pirate Library Mirror, gebruikte om zijn modellen te trainen.

In juni 2025 oordeelde rechter William Alsup dat training met legaal verkregen boeken wel degelijk als fair use kan gelden, maar training met illegale boeken niet. In september 2025 stemde Anthropic ermee in a $ 1.5 miljard schikking voor ongeveer 500,000 werken. Dit is een van de grootste auteursrechtschikkingen in de Amerikaanse geschiedenis.

Andersen versus Stabiliteits-AI

In januari 2023 klaagden kunstenaars Sarah Andersen, Karla Ortiz en Kelly McKernan Stability AI, Midjourney en DeviantArt aan. Ze beweerden dat miljoenen afbeeldingen zonder toestemming waren gekopieerd om tekst-naar-afbeelding AI-modellen te trainen.

Hun claims omvatten auteursrechtinbreuk, DMCA-schendingen, onrechtmatige verrijking en valse goedkeuring, en betoogden dat AI-resultaten hun artistieke stijl kopieerden. In augustus 2024 verwierp rechter William Orrick de DMCA-claims, maar liet hij claims van directe auteursrechtinbreuk en uitlokking doorgaan. De zaak loopt nog steeds.

Deze rechtszaken laten zien hoe rechtbanken de juridische grenzen voor AI-training beginnen te definiëren. De uitkomsten zullen zowel voor makers als AI-ontwikkelaars gevolgen hebben en van invloed zijn op hoe creatieve content in de toekomst wordt gebruikt in machine learning.

Het grijze gebied van AI en auteursrecht

De grote vraag in AI-auteursrechtzaken is of het gebruik van creatief werk zonder toestemming eerlijk is of niet. Het principe van fair use staat beperkt gebruik van auteursrechtelijk beschermd materiaal toe voor doeleinden zoals onderzoek, onderwijs of kritiek. Maar de toepassing ervan op AI is ingewikkeld. Modellen zoals ChatGPT of Stable Diffusion kopiëren, analyseren en leren van miljoenen werken. Dit verschilt sterk van hoe mensen content gebruiken en brengt nieuwe juridische uitdagingen met zich mee. Vier punten beoordelen fair use doorgaans:

• Doel en karakter: Creëert AI-training werkelijk iets nieuws, of is het slechts een kopie op grote schaal?
• Aard van het werk: Zijn de materialen feitelijk of juist heel creatief?
• Hoeveelheid en substantie: Hoeveel van het werk wordt gebruikt en is de kern van het origineel overgenomen?
• Effect op de markt: Vermindert AI de verkoop of de waarde van het originele werk?

AI-bedrijven beweren dat training transformatief is. Ze beweren dat modellen niet lezen zoals mensen. In plaats daarvan detecteren ze patronen en combineren ze die op nieuwe manieren. Ze vergelijken dit met hoe mensen leren door te lezen of te observeren. Critici trekken dit in twijfel. Wanneer AI de stijl van een auteur of de handtekening van een kunstenaar kan repliceren, kan de output het origineel op de markt vervangen. Dan kun je het moeilijk nog louter leren noemen.

Een ander probleem is dat de auteursrechtwetgeving is geschreven voor mensen, niet voor machines. Rechtbanken worden nu gedwongen te beslissen of kopiëren voor AI als leren of als inbreuk geldt. Er is nauwelijks precedent. Dit betekent dat rechters fundamentele concepten van creativiteit, auteurschap en wat een afgeleid werk is, moeten heroverwegen.

Sommige experts stellen voor om licentiesystemen voor AI te creëren. Rechthebbenden zouden hun werk tegen betaling kunnen laten gebruiken in trainingen. Dit zou vergelijkbaar zijn met licenties voor muziek of fotografie in het digitale tijdperk. Zulke systemen zouden een evenwicht kunnen vinden tussen eerlijkheid, compensatie en innovatie, maar ze dagen ook de aanname uit dat fair use alleen voldoende is om AI-training te reguleren.

Het debat is niet alleen juridisch van aard. Het roept een diepere vraag op: moeten AI-bedrijven menselijke creativiteit vrijelijk mogen gebruiken, of moeten makers de controle behouden over hoe hun werk wordt gebruikt om machines te leren? Het antwoord zal de toekomst van zowel AI als de creatieve rechten van de mens bepalen.

Ethische en mondiale dimensies van het AI-auteursrechtdebat

De discussie over AI en auteursrecht reikt verder dan alleen legaliteit. Er komen ook ethische en mondiale kwesties bij kijken. De kernvraag is of het acceptabel is dat machines profiteren van menselijke creativiteit zonder toestemming of compensatie.

Voor veel auteurs en kunstenaars is dit geen theoretische kwestie. Generatieve AI kan nu verhalen, afbeeldingen en artikelen produceren die concurreren met menselijk werk. Dit vermindert de potentiële inkomsten en verzwakt de creatieve controle. De zorg is dat veel van de trainingsdata voor deze systemen auteursrechtelijk beschermd materiaal bevatten dat zonder toestemming is verzameld. Dit roept morele vragen op over eigendom en respect voor intellectuele arbeid.

Vanuit ethisch oogpunt lijken dergelijke praktijken op een vorm van data-extractie, waarbij menselijke ideeën en uitingen als gratis bronnen worden behandeld voor grote technologiebedrijven. Deze bedrijven ontlenen waarde aan het creatieve werk van individuen, maar weigeren vaak om daarvoor krediet of betaling te verstrekken. Deze onevenwichtigheid vergroot de kloof tussen wereldwijde technologiebedrijven en onafhankelijke makers.

Er is ook een culturele zorg. Omdat AI-systemen bestaand materiaal hergebruiken, kunnen ze de originaliteit en diversiteit in creatieve productie beperken. Het internet dreigt vol te raken met repetitieve content, waardoor de ruimte voor echte innovatie en unieke stemmen afneemt. Daarom omvat het ethische debat ook hoe AI de kwaliteit en richting van wereldwijde creativiteit kan beïnvloeden.

Tegelijkertijd is de kwestie van eerlijkheid in AI-training een wereldwijd beleidspunt geworden. Hoewel de meeste rechtszaken in de Verenigde Staten plaatsvinden, doen zich vergelijkbare ontwikkelingen voor in andere regio's. In India hebben mediaorganisaties het gebruik van hun nieuwscontent door AI-bedrijven aangevochten. De AI-wet van de Europese Unie introduceert strenge transparantievereisten en verplicht bedrijven om de datasets die ze gebruiken voor AI-toepassingen openbaar te maken. Het Verenigd Koninkrijk herziet zijn beleid inzake tekst- en datamining, terwijl Japan een opener aanpak hanteert, waardoor breder datagebruik mogelijk wordt om innovatie te stimuleren.

Deze contrasterende standpunten illustreren dat er geen wereldwijde consensus bestaat over het vinden van een evenwicht tussen creativiteit en technologische vooruitgang. Sommige landen geven de voorkeur aan de bescherming van makers, terwijl andere zich richten op het bevorderen van innovatie. Een gedeeld internationaal kader, zoals een licentie- of registratiesysteem, zou kunnen helpen om toestemming en compensatie eerlijker te beheren. De toekomst van AI en auteursrecht zal afhangen van de vraag of dergelijke gecoördineerde maatregelen zowel creatieve rechten als verantwoorde technologische groei kunnen waarborgen.

Volgende stappen voor eerlijk gebruik en creatieve rechten in het AI-tijdperk

Zelfs als AI-bedrijven de huidige rechtszaken winnen, zal het bredere debat over eerlijkheid en intellectuele-eigendomsrechten voortduren. Wetgevers en leiders uit de industrie werken al aan nieuwe regels om AI-training transparanter en verantwoordelijker te maken. In zowel de Verenigde Staten als de Europese Unie zijn de voorgestelde hervormingen erop gericht makers meer controle te geven over hoe hun werk wordt gebruikt.

Een belangrijk voorstel is om AI-ontwikkelaars te verplichten de exacte bronnen van hun trainingsgegevens openbaar te maken. Dit zou aantonen of auteursrechtelijk beschermde werken zonder toestemming zijn opgenomen. Een ander idee is om opt-outsystemen te creëren, waarmee auteurs en artiesten hun content kunnen uitsluiten van AI-datasets. Sommige beleidsmakers stellen ook voor om datasetregisters of licentieplatforms te vormen, vergelijkbaar met die in de muziekindustrie. Deze systemen zouden kunnen helpen bij het volgen van datagebruik en een eerlijke vergoeding garanderen via georganiseerde licenties.

Tegelijkertijd ontwikkelen technologiebedrijven hun eigen tools om ethisch gebruik van creatief werk te bevorderen. Methoden zoals attributietags, digitale watermerken en blockchaintracking kunnen laten zien wanneer en hoe het werk van een maker wordt gebruikt in AI-trainingen of -resultaten. Deze oplossingen kunnen helpen de transparantie te behouden en makers meer controle te geven over hun bijdragen.

Voor individuele kunstenaars en schrijvers is persoonlijke actie nog steeds belangrijk. Ze zouden hun auteursrechten moeten registreren, gebruikmaken van de beschikbare opt-out-tools en zich aansluiten bij beroepsverenigingen die eerlijke behandeling nastreven.

The Bottom Line

De discussie over AI en auteursrecht is gaande en complex. Hoewel rechtbanken zich over specifieke zaken buigen, is de bredere uitdaging het vinden van een evenwicht tussen technologische innovatie en de bescherming van creatieve rechten. Generatieve AI biedt nieuwe mogelijkheden voor creativiteit, maar is afhankelijk van door mensen gecreëerd werk.

Fair use, transparantie en licentiekaders zijn cruciaal om ervoor te zorgen dat makers erkenning en compensatie krijgen. De manier waarop deze regels worden ontwikkeld, zal de toekomst van de creatieve industrie en AI-toepassingen bepalen. Het is essentieel om systemen te ontwerpen die technologie laten evolueren zonder de menselijke creativiteit in gevaar te brengen. Het beschermen van de rechten van auteurs en kunstenaars draagt ​​bij aan het behoud van eerlijkheid en ondersteunt duurzame innovatie in het AI-tijdperk.