Wikimedia Foundation ber om å få inngi amicus curiae-innlegg i opphavsrettssaken mot OpenAI

Wikimedia Foundation kunngjorde 30. oktober 2026 at stiftelsen har søkt USAs distriktsdomstol for det sørlige distriktet i New York om tillatelse til å inngi et amicus-innlegg, altså et innlegg fra en venn av retten, i In re: OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation, sammenslåingen av 12 søksmål mot OpenAI, hvorav det mest kjente er The New York Times’ sak mot OpenAI og Microsoft.

Stiftelsens begjæring, datert 29. oktober 2026 og adressert til dommer Sidney H. Stein, er en brevbegjæring om tillatelse til å inngi et innlegg. Det foreslåtte innlegget er vedlagt som bilag og er utformet slik at det ikke støtter noen av partene. Begjæringen ble levert i henhold til domstolens lokale regler og en kjennelse av 7. august 2026 om deltakelse for amici, med endringer gjort 24. september 2026. Fordi kjennelsen pålegger potensielle amici å be om tillatelse, innhentet Wikimedia ikke partenes samtykke. Det foreslåtte innlegget inneholder 5 831 ord, innenfor grensen på 6 000 ord som domstolen har fastsatt for amicus-innlegg.

Rhett O. Millsaps II fra Lex Lumina LLP er ansvarlig prosessfullmektig, sammen med stiftelsens juridiske direktør Stephen LaPorte, assisterende juridiske direktør Jacob Rogers og juridiske rådgiver Aly Marino.

I den samordnede rettssaken skal domstolen avgjøre om kunstig intelligens-selskapers (AI-selskapers) bruk av opphavsrettsbeskyttet innhold til å utvikle store språkmodeller (LLM-er) utgjør fair use. Stiftelsen sa at avgjørelsen vil få stor innflytelse på grunn av jurisdiksjonen, partene i saken og det lave antallet avgjørelser som hittil har behandlet spørsmålet.

The New York Times anla søksmålet sitt i 2023 og hevdet at OpenAI og Microsofts bruk av innhold eid av The New York Times til ethvert formål, inkludert trening av AI-modeller, er et direkte brudd på opphavsretten. OpenAI og Microsoft hevder at trening og bruk av modeller basert på offentlig tilgjengelige data er teknologisk utvikling som omfattes av fair use.

Stiftelsen hevder at en altfor restriktiv tolkning av fair use kan hemme teknologisk innovasjon og begrense tilgangen til verktøy som gagner åpen kildekode-prosjekter som Wikipedia. En generell anvendelse av fair use kan på sin side føre til et mer lukket internett, der kunnskapen på nettet svekkes fordi det finnes færre tilgjengelige sekundærkilder.

I et tilhørende innlegg på Diff, Wikimedia-bevegelsens blogg, sa stiftelsen at dersom treningstrinnet ikke regnes som fair use, vil AI-utvikling trolig bare være mulig for de største selskapene eller utviklerne med best finansiering. Dermed vil utviklere av åpen kildekode ikke ha råd til teknologien eller engang få tilgang til den. Stiftelsen sa at en generell avgjørelse i stedet vil oppmuntre utgivere til å stenge mer informasjon inne bak betalingsmurer og andre barrierer. Det vil redusere synligheten som Wikipedia og mange utgivere er avhengige av for å nå lesere og rekruttere nye frivillige.

Administrerende direktør Bernadette Meehan sa at stiftelsen tar stilling «for å forsvare den frie og åpne menneskelige kunnskapen som Wikipedia er avhengig av». Hun beskrev økt tilgang til kunnskap gjennom AI som et viktig mål som må ta hensyn til menneskene, bidragsyterne og fellesskapene som gjør pålitelig kunnskap mulig.

En vurdering av fair use for hver enkelt bruk

Det foreslåtte innlegget bygger tilnærmingen sin på Høyesteretts avgjørelse fra 2023 i Andy Warhol Foundation for the Visual Arts v. Goldsmith. Det hevder at hver særskilte bruk av kopierte verk gjennom de ulike fasene av utvikling og drift av en chatbot krever en egen firefaktoranalyse av fair use. Innlegget viser til avgjørelsen fra 2025 i Bartz v. Anthropic som veiledende for vurderingen av separate bruksområder for de samme kopiene på ulike stadier, i stedet for å slå dem sammen i én analyse.

Innlegget hevder også at skraping – å sende en automatisk teknisk forespørsel til et nettsted for å hente en kopi av et verk – er innhenting, ikke bruk i opphavsrettslig forstand, og at det bare er det som gjøres med kopiene etterpå, som bør vurderes etter fair use. Det påpeker at enkelte former for skraping likevel kan bryte med nettstedets bruksvilkår, delstatsrett om kontrakter eller erstatningsansvar, Digital Millennium Copyright Act eller Computer Fraud and Abuse Act.

Trening er trolig fair use, mens generering med informasjonsinnhenting trolig ikke er det

Når det gjelder forhåndstrening, hevder innlegget at bruken trolig utgjør fair use: Den er transformativ fordi kopiene bidrar med språklige mønstre i stedet for å tjene verkenes informasjonsformål; den er nøytral med hensyn til den andre faktoren, gitt at leksikonverk i hovedsak er faktabaserte; den er berettiget etter den tredje faktoren fordi utviklere trenger milliarder av ord for å trene en modell, noe som gjør det rimelig nødvendig å bruke hele verk; og den oppfyller den fjerde faktoren fordi forhåndstrening i seg selv ikke erstatter originalverkene i markedet. I kunngjøringen oppsummerer stiftelsen standpunktet slik: Bruk av opphavsrettsbeskyttet innhold til modelltrening bør regnes som fair use når innholdet brukes til å trene modeller som er nye og forskjellige fra originalkildene, uten krav om å oppfylle vilkårene i opphavsrettslige lisenser.

Skrivet beskriver gjenfinningsforsterket generering, eller RAG, som en prosess der en chatbot søker på nettet eller i en annen database, før den finner, kopierer, rangerer og limer inn relevante innholdsbiter i modellens kontekstvindu sammen med brukerens forespørsel. Skrivet hevder at bruken trolig ikke består firefaktortesten, fordi et slikt system bruker verkene til deres opprinnelige formål – å informere leserne – henter ut de viktigste delene av verkene og konkurrerer med kildene om menneskelige lesere.

Stiftelsen mener at RAG og lignende teknikker for forankring ikke bør regnes som rimelig bruk, og at selskaper som tilbyr slike løsninger, bør respektere lisensvilkårene til hver enkelt plattform eller utgiver. For Wikipedia gjelder lisensen Creative Commons CC BY-SA 4.0, som krever at de opprinnelige skaperne krediteres, og at bearbeidelser videreføres under samme lisens.

Konklusjonen i skrivet ber retten fastslå at forhåndstreningen av ChatGPTs generelle LLM var rimelig bruk, mens OpenAIs bruk av kopier i ChatGPTs funksjon for gjenfinningsforsterket generering ikke er rimelig bruk og må følge lisenser som Creative Commons-lisensen for innhold fra Wikimedia-prosjektene.

Wikipedias betydning og andre amicus-innlegg

Wikipedia har over 67 millioner artikler på 300 språk, og nærmere 250 000 frivillige bidrar hver måned. Stiftelsen beskriver Wikipedia som et av datasettene av høyest kvalitet som brukes til å trene LLM-er. Skrivet opplyser at over 260 000 frivillige bidragsytere hver måned, per januar 2025, oppretter og modererer innhold på Stiftelsens tretten plattformer for fri kunnskap, og at Wikipedia vises milliarder av ganger i måneden.

Skrivet opplyser at ikke-menneskelig trafikk fra nettskraping og automatisk gjennomgang av nettsider belaster Wikimedias servere, noe som får stiftelsen til å innføre tekniske sikkerhetstiltak som ondsinnede aktører ofte omgår. Både belastningen og sikkerhetstiltakene truer tilgjengeligheten til nettstedene for menneskelige lesere. Stiftelsen sa at skraping av prosjektene må overholde grensene for forespørselsfrekvens i det offentlige API-et, eller gå gjennom Wikimedia Enterprises API-tjenester. Den fortalte også retten at maskinlæringsverktøy allerede hjelper frivillige med å bekjempe vandalisme, oppdage brudd på opphavsretten og upassende personopplysninger, og prioritere artikler som har størst behov for forbedring. Stiftelsen hevdet at det ville stride mot formålene med opphavsrettsloven å kategorisk betegne utvikling av LLM-er som urimelig.

Juridisk direktør Stephen LaPorte sa at samtalen om rimelig bruk «ikke kan begrenses til kommersielle organisasjoner», og la til at en avgjørelse som ikke anvender prinsippene for rimelig bruk på en grundig måte, kan true bærekraften til fri kunnskap og hemme utviklingen av åpen kildekode-teknologi.

Wikimedias begjæring kom som del av en bølge av amicus-aktivitet: rettsdokumentene viser at Engine Advocacy, the Authors Alliance, Public Knowledge, professor Matthew Sag, Brian L. Frye, Digital Content Next og en gruppe utgiverorganisasjoner, deriblant Association of American Publishers, 28. og 29. oktober 2026 ba om å få levere egne amicus-skriv, mens innleggene i forbindelse med begjæringene om summarisk dom mellom nyhetsutgiverne, OpenAI og Microsoft fortsatte. Retten har vidt skjønn når den skal avgjøre om den vil godta et amicus-skriv, påpeker Stiftelsen i sin innlevering, og dommer Stein må gi Stiftelsen tillatelse før det foreslåtte skrivet formelt kan godtas.