Використання матеріалів та конкуренція на ринках, порушених штучним інтелектом

Біпартійний законопроект, Закон про прозорість та відповідальність штучних інтелектуальних мереж (TRAIN), представлений у січні 2026 року, дозволить творцям вмісту використовувати повістки для отримання інформації від компаній, що займаються штучним інтелектом. Якщо він буде прийнятий, більшість власників авторських прав отримають юридичний механізм для з’ясування, чи було використано їхню роботу для навчання штучного інтелекту.

Спочатку це може здатися можливістю, яка дозволить більшій кількості власників авторських прав вимагати оплату від розробників штучного інтелекту. Насправді ж, однак, знання того, що ваша робота була використана без попередньої згоди, ще далеко не все.

При вирішенні справ про справедливе використання суди зважують чотири ключові фактори: мета використання, характер оригінальної роботи, кількість використаного матеріалу та вплив такого використання на ринкову вартість матеріалу. Недавні рішення американських судів підтвердили, що справедливе використання залишається основою інновацій і не може бути легко відкинуте. Особлива увага прикута до фактору шкоди ринку та доведення цього факту.

Шкода ринку як головне поле битви

Рішення щодо авторських прав штучного інтелекту в Північному окрузі Каліфорнії показують, що суди підходять до аналізу справедливого використання по-різному. У справі Kadrey v. Meta суддя Чхабрія назвав шкоду ринку “найважливішим елементом справедливого використання”. Суддя Алсуп у справі Bartz v. Anthropic зважив усі чотири фактори більш рівномірно. Однак обидва судді погодились у одному: позивачі не можуть просто стверджувати про шкоду – їм потрібно довести, що вона відбулася або є імовірною.

Вимога доказів має значення для розробників штучного інтелекту, особливо для тих, хто має обмежені фінансові ресурси. Якщо шкода повинна бути доведена, а не припущена, розробники можуть приймати рішення щодо уникнення її. Рішення свідчать про те, що розробники можуть зменшити свій ризик, отримуючи дані з легальних джерел, створюючи продукти, які служать іншим цілям, ніж захищена робота, та впроваджуючи заходи безпеки для запобігання відтворення великих уривків тексту.

Обидва суди Bartz і Kadrey визнали, що навчання штучного інтелекту кваліфікується як “трансформативне використання” згідно з законодавством про авторське право. З цим увагу все більше зосереджується на четвертому факторі справедливого використання: шкоді ринку. Недавні битви щодо авторських прав штучного інтелекту демонструють це. Претензії все частіше зосереджуються на ідеї про те, що дослівне відтворення захищених робіт завдає шкоди ринковій вартості видавців.

Ці справи залишаються невирішеними. Що має значення, так це те, що видавці все частіше розуміють, що якщо вони хочуть виграти, їм потрібно стверджувати дві речі: що вивід штучного інтелекту ефективно замінює необхідність доступу до оригінальних робіт і що внаслідок цього власники авторських прав зазнають конкретної економічної шкоди.

Вимоги до доказів

Обидва рішення Bartz і Kadrey підкреслюють, що шкода ринку повинна бути доведена, а не припущена. У справі Kadrey широкомасштабне тестування показало, що система Llama компанії Meta відтворювала не більше 50 токенів з робіт позивачів і лише 60% часу під час тестування з коаксуючими запитами, призначеними для того, щоб модель відтворила оригінальну роботу.

Суддя Алсуп у справі Bartz зосередився на тому, чи доставляв системі Claude компанії Anthropic фактично текст, що порушує права, до користувачів – позивачі не стверджували, що це відбулося. Без відтворення стає важче стверджувати заміну оригінальної роботи.

Цей підхід до доказів показує, що навіть коли власники авторських прав доводять, що їхня робота була використана для навчання, вони не обов’язково мають сильний випадок щодо порушення прав. Якщо система штучного інтелекту, що виникла внаслідок, не створює виводу, який завдає ідентифікованої шкоди ринку, сам факт використання має мало значення згідно з законом.

Коли визнається шкода ринку

У справі Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. Ross Intelligence Inc. окружний суд Делаверу відхилив захист справедливого використання компанії Ross Intelligence після того, як Ross використала матеріали Thomson Reuters’ Westlaw для навчання інструменту юридичних досліджень штучного інтелекту, який конкурував безпосередньо з Westlaw. Обидва фактори 1 (мета і характер) і фактор 4 (ринковий ефект) аналізу справедливого використання були важливими для рішення.

Суддя Степанос Бібас визнав, що використання Россом не було трансформативним, оскільки створило прямого ринкового замінника. Росс спочатку намагалася отримати ліцензію на контент Westlaw, але Thomson Reuters відмовила, оскільки Росс була її конкурентом. Сумістність мети оригінальних матеріалів та мети продукту штучного інтелекту також підтримує твердження про потенційну шкоду.

Навпаки, коли продукти штучного інтелекту орієнтовані на ринки, що відрізняються від тих, які використовувалися для навчання, встановлення заміни ринку стає важким. У справах Bartz і Kadrey загальні моделі мови служили фундаментально іншим цілям, ніж окремі книги, використані для навчання. Ця відмінність може виявитися вирішальною – чим далі мета системи штучного інтелекту віддалена від джерел даних для навчання, тим важче довести заміну ринку.

Аргумент про “ринок ліцензування” відхилено

Обидва суди явно відхилили аргументи про те, що розробники штучного інтелекту завдають шкоди потенційним ринкам ліцензування даних для навчання. Суддя Чхабрія пояснив, що лікування втрачених ліцензійних платежів як шкоди зробило б аналіз справедливого використання круговим, автоматично схиляючи баланс на бік власників авторських прав. Суддя Алсуп, зі свого боку, визнав, що ринок ліцензування книг спеціально для навчання штучного інтелекту “не є тим, якому Закон про авторське право надає авторам право експлуатувати”.

Суди відмовилися розглядати добровільні ліцензійні угоди як засіб встановлення юридичної підстави для збору платежів,至少 у випадках, коли використання є достатньо трансформативним. Ці рішення демонструють, що новий ринок ліцензування не автоматично надає власникам авторських прав право забороняти справедливе використання їхньої роботи.

Стратегічні наслідки

Для власників авторських прав найсильніші випадки будуть тими, де заміну ринку можна чітко ідентифікувати. Вони можуть стратегічно зосередитися на системах штучного інтелекту, вивід яких найбільш близько наближається до їхніх оригінальних робіт, а не проводити широкі виклики самому навчанню.

Якщо Закон TRAIN стане законом, власники авторських прав отримають інструменти для розслідування того, як використовуються їхні роботи. Однак отримання інформації буде лише першим кроком. Доведення шкоди ринку залишається центральним для успіху будь-якої заяви про порушення прав.

Для розробників штучного інтелекту недавні рішення надають rámec для зменшення ризику. По-перше, забезпечити законне джерело даних. Обидва рішення Bartz і Kadrey відрізняли використання робіт для навчання (потенційно справедливе використання) від отримання їх шляхом піратства . Суддя Алсуп визнав, що завантаження компанією Anthropic з піратських сайтів було “внутрішньо, незворотньо порушуючим”, навіть якщо подальше навчання могло бути справедливим використанням.

По-друге, розробляти продукти для цілей, які відрізняються від джерел даних для навчання. Система штучного інтелекту, яка допомагає користувачам створювати документи, служить іншим цілям, ніж романи чи статті в її навчальних даних. Система, яка просто витягує або відтворює ці роботи, не робить цього.

Третє, впроваджувати заходи безпеки для запобігання суттєвому дослівному відтворенню. Суд у справі Kadrey зазначив, що система Meta відтворювала мінімальний контент навіть під час тестування з коаксуючими запитами, що підтримувало справедливе використання. Розробники, які дозволяють своїм системам повторювати великі частини захищених робіт, можуть зіткнутися з значно більшим юридичним ризиком.

Висновок

Закон TRAIN може скоро надати власникам авторських прав інструменти для виявлення того, чи були їхні роботи використані для навчання штучного інтелекту. Однак недавні рішення роблять ясним, що таке виявлення буде тільки початком. Емерджентний американський rámec зосереджується на шкоді ринку, вимагаючи доведення ідентифікованої економічної шкоди, а не лише використання для навчання.

Розробникам штучного інтелекту слід зосередитися на трьох речах: отримувати дані законним шляхом, створювати продукти, які служать цілям, що виходять за рамки матеріалів для навчання, і запобігати тому, щоб їхні системи відтворювали довгі уривки тексту дослівно. Власники авторських прав, з іншого боку, матимуть найсильніші випадки, коли вони зможуть довести, що продукт штучного інтелекту фактично замінює їхню роботу на ринку.