Implicazioni sul Copyright dei Motori di Ricerca IA e dell'IA Generativa

Comprendere la Violazione del Copyright nell’Addestramento dell’IA

Le implicazioni sul copyright della ricerca tramite IA rappresentano una delle sfide legali più significative che il settore dell’intelligenza artificiale deve affrontare oggi. Quando vengono sviluppati motori di ricerca IA e sistemi di IA generativa, sono necessari enormi quantità di dati di addestramento per apprendere schemi, strutture e relazioni all’interno di testi, immagini e altri contenuti. Il problema critico è che la maggior parte di questi dati di addestramento viene ottenuta senza autorizzazione dai titolari dei diritti. L’Ufficio Copyright degli Stati Uniti ha assunto una posizione chiara secondo cui l’uso di opere protette da copyright per addestrare modelli di IA può costituire violazione di primo acchito dei diritti di riproduzione e di opere derivate concessi ai titolari dei diritti ai sensi del Copyright Act.

Lo sviluppo e la distribuzione di sistemi di IA generativa coinvolgono diversi diritti esclusivi detenuti dai titolari del copyright. Questa violazione può avvenire in varie fasi della pipeline IA, incluse quelle in cui gli sviluppatori scaricano e archiviano inizialmente le opere per scopi di addestramento e quando creano copie intermedie durante il processo di addestramento stesso. La questione più controversa riguarda se i pesi interni di un modello—i parametri matematici che permettono al modello di generare output—costituiscano copie in violazione dei dati di addestramento sottostanti. Quando gli output generati dall’IA sono sostanzialmente simili agli input dei dati di addestramento, esiste un forte argomento secondo cui i pesi del modello stessi violano i diritti di riproduzione e di opera derivata delle opere originali.

Difesa dell’Equo Utilizzo e suoi Limiti

Uno degli sviluppi più importanti nel diritto d’autore applicato all’IA deriva dal rapporto dell’Ufficio Copyright del maggio 2025, che ha affrontato la questione se l’uso non autorizzato di materiali protetti per l’addestramento IA possa essere difeso come fair use (equo utilizzo). Le conclusioni del rapporto limitano significativamente le protezioni offerte dall’equo utilizzo agli sviluppatori IA. Il concetto di trasformatività—ovvero se un uso abbia uno scopo diverso rispetto all’opera originale—è centrale nell’analisi dell’equo utilizzo, ma l’Ufficio Copyright ha concluso che la trasformatività “è questione di grado” quando applicata all’addestramento IA.

Il rapporto identifica due estremi di uno spettro riguardante l’uso trasformativo. Da un lato, l’addestramento di un modello fondazionale di IA generativa su grandi e diversi dataset per generare output in situazioni molto varie è probabilmente trasformativo. Dall’altro, l’addestramento di un modello IA per generare output sostanzialmente simili alle opere protette presenti nel dataset di addestramento difficilmente sarà trasformativo. La maggior parte dei sistemi IA reali si colloca a metà strada, e laddove un modello viene addestrato a produrre contenuti che “condividono lo scopo di attrarre un pubblico specifico”, l’uso è “al massimo, modestamente trasformativo”. Questo significa che molti motori di ricerca IA commerciali e prodotti di IA generativa non possono contare su solide protezioni offerte dall’equo utilizzo.

L’Ufficio Copyright ha esplicitamente respinto due argomentazioni comuni degli sviluppatori IA. Primo, l’argomento secondo cui l’addestramento IA è intrinsecamente trasformativo perché non è per scopi espressivi è “errato”. I modelli IA assorbono “l’essenza dell’espressione linguistica”—cioè come le parole vengono scelte e organizzate a livello di frase, paragrafo e documento. Secondo, l’analogia che l’addestramento dell’IA sia simile all’apprendimento umano non giustifica la violazione del copyright. Mentre gli esseri umani trattengono solo impressioni imperfette delle opere che sperimentano, filtrate attraverso le proprie prospettive uniche, l’IA generativa crea copie perfette con la capacità di analizzare le opere quasi istantaneamente. Questa differenza fondamentale mina l’analogia con l’apprendimento umano e suggerisce che l’equilibrio stabilito dal Copyright Act tra creatività e innovazione potrebbe non funzionare come previsto nel contesto IA.

Recenti Cause di Copyright di Rilievo contro Aziende IA

Le implicazioni sul copyright della ricerca IA sono diventate sempre più concrete attraverso numerose cause legali intentate contro grandi aziende IA. Il New York Times ha intentato una causa storica contro Perplexity AI nel dicembre 2025, accusando l’azienda di aver copiato illegalmente milioni di articoli e distribuito il lavoro dei giornalisti senza autorizzazione. Il Times ha affermato che il modello di business di Perplexity si basa fondamentalmente sullo scraping e sulla copia dei contenuti, inclusi quelli dietro paywall, per alimentare i suoi prodotti di IA generativa. Inoltre, il Times ha sostenuto che Perplexity ha violato i suoi marchi ai sensi del Lanham Act creando contenuti inventati o “allucinazioni” e attribuendoli falsamente al giornale mostrandoli insieme ai suoi marchi registrati.

Perplexity AI è diventata un obiettivo particolare delle azioni di enforcement del copyright, affrontando cause legali da parte di diversi grandi editori e creatori di contenuti. Dow Jones e il New York Post, di proprietà di Murdoch, hanno intentato cause simili per violazione di copyright contro Perplexity per l’utilizzo di contenuti protetti. Anche Encyclopedia Britannica e il dizionario Merriam-Webster hanno citato in giudizio Perplexity, accusandola di scraping sistematico dei contenuti in violazione delle tutele fondamentali del copyright. Il Chicago Tribune, Forbes e Wired hanno tutti accusato Perplexity di plagio dei loro contenuti, con Wired che ha riportato come Perplexity abbia copiato un articolo riguardante i propri problemi di plagio. Reddit ha citato in giudizio Perplexity e altre tre aziende nell’ottobre 2025, accusandole di aver eseguito scraping illegale dei propri dati per addestrare motori di ricerca basati su IA.

Queste cause rivelano un modello di scraping aggressivo e uso non autorizzato che va oltre i confini tradizionali dell’equo utilizzo. Il rapporto dell’Ufficio Copyright ha specificamente osservato che “l’uso commerciale di grandi quantità di opere protette per produrre contenuti espressivi che competono con le opere originali nei mercati esistenti, soprattutto quando l’accesso all’opera originale è stato ottenuto illegalmente, va oltre i limiti consolidati dell’equo utilizzo.” Questo linguaggio descrive direttamente le pratiche contestate in queste cause e suggerisce che i tribunali potrebbero riscontrare una violazione del copyright in questi casi.

Danno di Mercato e Implicazioni per le Licenze

L’analisi dell’Ufficio Copyright sul danno di mercato rappresenta un’espansione significativa del modo in cui il diritto d’autore valuta l’impatto dell’uso non autorizzato. Tradizionalmente, i tribunali si concentravano principalmente su vendite perse e sostituzione diretta—quando le opere in violazione sostituiscono direttamente le opere originali causando una perdita di ricavi. Tuttavia, l’Ufficio Copyright ha identificato tre forme distinte di danno di mercato rilevanti per l’addestramento IA. Oltre alla sostituzione diretta, il rapporto include diluizione del mercato e concorrenza nella stessa classe di opere, dove gli output generati dall’IA competono nello stesso mercato delle opere originali anche se non sono copie identiche. Questo è particolarmente preoccupante perché i sistemi IA possono generare contenuti nello stesso stile, genere o categoria delle opere originali, e possono farlo con una velocità e una scala senza precedenti.

La terza forma di danno di mercato riguarda opportunità di licenza perse. Con lo sviluppo di un mercato nascente per la concessione in licenza di contenuti per l’addestramento IA, l’Ufficio Copyright ha concluso che laddove esistano opzioni di licenza o sia probabile che siano realizzabili, questa considerazione peserà contro un riconoscimento dell’equo utilizzo. Questo è particolarmente significativo perché significa che gli sviluppatori IA non possono semplicemente invocare il fair use quando sono disponibili accordi di licenza. Il rapporto ha riconosciuto che, sebbene alcuni accordi di licenza per dati di addestramento IA siano stati negoziati una tantum, una soluzione di licenza scalabile potrebbe richiedere accordi collettivi. Tuttavia, l’Ufficio Copyright ha raccomandato di consentire al mercato delle licenze di continuare a svilupparsi senza intervento governativo, suggerendo che la licenza diventerà un fattore sempre più importante nelle dispute sul copyright.

Salvaguardie e Strategie di Mitigazione

Un riscontro positivo per gli sviluppatori IA nel rapporto dell’Ufficio Copyright riguarda l’uso di salvaguardie per prevenire o minimizzare la creazione di output in violazione. Il rapporto ha concluso che l’implementazione di salvaguardie pesa a favore di un argomento di equo utilizzo. Queste salvaguardie includono il blocco di prompt suscettibili di riprodurre contenuti protetti, protocolli di addestramento progettati per rendere meno probabile la generazione di output in violazione e prompt interni di sistema che istruiscono i modelli a non generare nomi di personaggi protetti o a non creare immagini nello stile di artisti viventi. Questa conclusione suggerisce che gli sviluppatori IA che implementano solide misure di tutela per impedire che i loro sistemi riproducano contenuti protetti potrebbero rafforzare la loro difesa basata sull’equo utilizzo.

Tuttavia, l’efficacia delle salvaguardie come difesa dell’equo utilizzo rimane limitata. Il rapporto ha riconosciuto il disaccordo tra i commentatori su quanto spesso le opere originali vengano effettivamente replicate negli output IA e su quanto sia difficile implementare salvaguardie esaustive. Il fatto che le salvaguardie possano solo pesare a favore dell’equo utilizzo—piuttosto che fornire una difesa completa—significa che anche i sistemi IA dotati di misure protettive possono comunque essere ritenuti responsabili per violazione del copyright. Inoltre, il rapporto ha osservato che l’uso consapevole di opere piratate o ottenute illegalmente come dati di addestramento pesa contro il fair use senza essere determinante, suggerendo che i tribunali esamineranno attentamente le fonti dei dati di addestramento e potrebbero penalizzare gli sviluppatori che utilizzano contenuti ottenuti illegalmente.

Implicazioni per Motori di Ricerca IA e Creatori di Contenuti

Le implicazioni sul copyright della ricerca IA creano uno scenario complesso sia per le aziende IA che per i creatori di contenuti. Per gli operatori di motori di ricerca IA, l’ambiente legale si è fatto sempre più ostile alla pratica dello scraping e dell’uso di contenuti protetti senza autorizzazione. La combinazione di indicazioni sfavorevoli sull’equo utilizzo da parte dell’Ufficio Copyright, numerose cause legali di alto profilo e sentenze che suggeriscono che l’addestramento IA potrebbe non beneficiare della protezione dell’equo utilizzo comporta rischi legali e finanziari significativi per le aziende che operano motori di ricerca IA. L’entità della responsabilità potenziale è enorme, dato che questi sistemi sono addestrati su miliardi di opere protette da copyright.

Per creatori di contenuti ed editori, le implicazioni sul copyright della ricerca IA presentano sia sfide che opportunità. La sfida consiste nel fatto che il loro lavoro viene utilizzato per addestrare sistemi IA che potrebbero competere con i loro stessi prodotti e servizi, riducendo potenzialmente il valore dei loro contenuti e la loro capacità di monetizzarli. L’opportunità sta nello sviluppo di un mercato delle licenze, dove gli editori possono potenzialmente negoziare una compensazione per l’uso dei propri contenuti nell’addestramento IA. Tuttavia, questo richiede che gli editori monitorino attivamente come vengono utilizzati i loro contenuti e facciano valere i propri diritti attraverso negoziazioni di licenza o azioni legali. È qui che diventano essenziali strumenti di monitoraggio—comprendere come il proprio brand, dominio e URL appaiono nelle risposte generate dall’IA aiuta a identificare usi non autorizzati e a negoziare da una posizione di forza.