Auteursrechtelijke implicaties van AI-zoekmachines en generatieve AI

Inzicht in auteursrechtinbreuk bij AI-training

De auteursrechtelijke implicaties van AI-zoekopdrachten vormen vandaag de dag een van de belangrijkste juridische uitdagingen voor de kunstmatige intelligentie-industrie. Wanneer AI-zoekmachines en generatieve AI-systemen worden ontwikkeld, hebben ze enorme hoeveelheden trainingsdata nodig om patronen, structuren en relaties in tekst, afbeeldingen en andere content te leren. Het cruciale probleem is dat het grootste deel van deze trainingsdata wordt verkregen zonder toestemming van de auteursrechthebbenden. Het United States Copyright Office heeft duidelijk gesteld dat het gebruik van auteursrechtelijk beschermde werken voor het trainen van AI-modellen mogelijk prima facie inbreuk vormt op het reproductie- en afgeleide werkrecht dat aan auteursrechthebbenden wordt verleend onder de Copyright Act.

De ontwikkeling en inzet van generatieve AI-systemen raken meerdere exclusieve rechten van auteursrechthebbenden. Deze inbreuk kan plaatsvinden in verschillende stadia van het AI-proces, zoals wanneer ontwikkelaars werken downloaden en opslaan voor trainingsdoeleinden en wanneer zij tussentijdse kopieën maken tijdens het trainingsproces zelf. Het meest controversiële punt is of de interne gewichten van een model—de wiskundige parameters die het model in staat stellen output te genereren—inbreukmakende kopieën vormen van de onderliggende trainingsdata. Wanneer AI-gegenereerde outputs wezenlijk lijken op de invoer van de trainingsdata, is er een sterk argument dat de gewichten van het model zelf inbreuk maken op het reproductie- en afgeleide werkrecht van originele werken.

Fair use-verweer en de beperkingen daarvan

Een van de belangrijkste ontwikkelingen in het auteursrecht rond AI kwam uit het Copyright Office-rapport van mei 2025, waarin werd onderzocht of ongeautoriseerd gebruik van auteursrechtelijk beschermd materiaal voor AI-training kan worden verdedigd als fair use. De bevindingen van het rapport beperken de bescherming door fair use voor AI-ontwikkelaars aanzienlijk. Het concept van transformatief gebruik—of het gebruik een ander doel dient dan het oorspronkelijke werk—is centraal bij de analyse van fair use, maar het Copyright Office concludeerde dat transformatief gebruik “een kwestie van gradatie” is wanneer het wordt toegepast op AI-training.

Het rapport onderscheidde twee uitersten op het spectrum van transformatief gebruik. Aan de ene kant zal het trainen van een generatief AI-basismodel op grote en diverse datasets om output te genereren in verschillende situaties waarschijnlijk als transformatief gelden. Aan de andere kant zal het trainen van een AI-model om output te genereren die sterk lijkt op auteursrechtelijk beschermde werken in de trainingsdataset waarschijnlijk niet transformatief zijn. De meeste AI-systemen in de praktijk bevinden zich ergens in het midden. Wanneer een model wordt getraind om content te produceren die “het doel deelt om een bepaald publiek aan te spreken,” is het gebruik “hooguit bescheiden transformatief.” Dit betekent dat veel commerciële AI-zoekmachines en generatieve AI-producten niet kunnen rekenen op sterke bescherming door fair use.

Het Copyright Office wees twee veelvoorkomende argumenten van AI-ontwikkelaars expliciet af. Ten eerste is het argument dat AI-training inherent transformatief is omdat het niet voor expressieve doeleinden is, “onjuist.” AI-modellen nemen “de essentie van linguïstische expressie” op—hoe woorden worden gekozen en gerangschikt op zin-, alinea- en documentniveau. Ten tweede rechtvaardigt de analogie dat AI-training lijkt op menselijk leren geen auteursrechtinbreuk. Terwijl mensen slechts onvolmaakte indrukken van werken onthouden, gefilterd door hun unieke perspectieven, maakt generatieve AI perfecte kopieën met het vermogen om werken vrijwel direct te analyseren. Dit fundamentele verschil ondermijnt de analogie met menselijk leren en suggereert dat het evenwicht van de Copyright Act tussen het stimuleren van creativiteit en innovatie mogelijk niet werkt zoals bedoeld in de AI-context.

Recente prominente auteursrechtzaken tegen AI-bedrijven

De auteursrechtelijke implicaties van AI-zoekopdrachten zijn steeds concreter geworden door talloze rechtszaken tegen grote AI-bedrijven. De New York Times spande in december 2025 een baanbrekende rechtszaak aan tegen Perplexity AI, waarbij het bedrijf werd beschuldigd van het illegaal kopiëren van miljoenen artikelen en het verspreiden van werk van journalisten zonder toestemming. De Times stelde dat het businessmodel van Perplexity fundamenteel afhankelijk is van het scrapen en kopiëren van content, inclusief betaalde content, om zijn generatieve AI-producten van stroom te voorzien. Daarnaast stelde de Times dat Perplexity haar handelsmerken schond onder de Lanham Act door verzonnen content of “hallucinaties” te creëren en deze ten onrechte toe te schrijven aan de krant door ze te tonen naast haar geregistreerde handelsmerken.

Perplexity AI is een belangrijk doelwit geworden van handhaving van auteursrechten en wordt aangeklaagd door meerdere grote uitgevers en contentmakers. Dow Jones (eigendom van Murdoch) en de New York Post spanden soortgelijke rechtszaken aan tegen Perplexity wegens het gebruik van auteursrechtelijk beschermde content. Encyclopedia Britannica en Merriam-Webster Dictionary klaagden Perplexity ook aan, met de beschuldiging van systematisch content scraping dat fundamentele auteursrechten schendt. De Chicago Tribune, Forbes en Wired beschuldigden Perplexity allemaal van plagiaat op hun content, waarbij Wired met name meldde dat Perplexity een artikel had gekopieerd over Perplexity’s eigen plagiaatproblemen. Reddit spande in oktober 2025 een rechtszaak aan tegen Perplexity en drie andere bedrijven, met de beschuldiging dat zij onrechtmatig data hadden gescrapet om AI-gebaseerde zoekmachines te trainen.

Deze rechtszaken tonen een patroon aan van agressief content scraping en ongeautoriseerd gebruik dat verder gaat dan de traditionele grenzen van fair use. Het rapport van het Copyright Office merkte specifiek op dat “het commercieel inzetten van enorme hoeveelheden auteursrechtelijk beschermde werken om expressieve content te produceren die concurreert met de originele werken in bestaande markten—vooral wanneer toegang tot het originele werk is verkregen via illegale toegang—verder gaat dan de gevestigde grenzen van fair use.” Deze bewoording beschrijft rechtstreeks de praktijken die in deze rechtszaken worden gesteld en suggereert dat rechters in deze zaken auteursrechtinbreuk kunnen constateren.

Marktschade en licentie-implicaties

De analyse van marktschade door het Copyright Office betekent een aanzienlijke verruiming van hoe het auteursrecht de impact van ongeautoriseerd gebruik beoordeelt. Traditioneel richtten rechters zich voornamelijk op gemiste verkopen en directe vervanging—wanneer inbreukmakende werken de originele werken direct vervangen en omzetverlies veroorzaken. Het Copyright Office onderscheidde echter drie vormen van marktschade die relevant zijn voor AI-training. Buiten directe vervanging omvat het rapport marktaantasting en concurrentie in dezelfde klasse van werken, waarbij AI-gegenereerde outputs concurreren in dezelfde markt als originele werken, zelfs als het geen identieke kopieën zijn. Dit is vooral zorgelijk omdat AI-systemen content kunnen genereren in dezelfde stijl, genre of categorie als originele werken, en dat op ongekende snelheid en schaal.

De derde vorm van marktschade betreft gemiste licentiemogelijkheden. Nu er een opkomende markt ontstaat voor het licentiëren van content voor AI-training, concludeerde het Copyright Office dat, waar licentieopties bestaan of waarschijnlijk haalbaar zijn, deze overweging pleit tegen het aannemen van fair use. Dit is vooral belangrijk omdat het betekent dat AI-ontwikkelaars niet simpelweg een beroep kunnen doen op fair use wanneer licentieafspraken mogelijk zijn. Het rapport erkende dat er al enkele incidentele licentieovereenkomsten voor AI-trainingsdata zijn gesloten, maar dat een schaalbare oplossing collectieve licenties kan vereisen. Het Copyright Office adviseerde echter de licentiemarkt zich zonder overheidsingrijpen verder te laten ontwikkelen, wat suggereert dat licenties een steeds belangrijkere factor zullen worden in auteursrechtgeschillen.

Waarborgen en mitigatiestrategieën

Een positieve bevinding voor AI-ontwikkelaars in het rapport van het Copyright Office betreft het gebruik van waarborgen om het ontstaan van inbreukmakende output te voorkomen of te minimaliseren. Het rapport concludeerde dat het implementeren van waarborgen pleit voor een fair use-verweer. Deze waarborgen omvatten het blokkeren van prompts die waarschijnlijk auteursrechtelijk beschermde content reproduceren, trainingsprotocollen die inbreukmakende output minder waarschijnlijk maken en interne systeemaanwijzingen die modellen instrueren geen namen van auteursrechtelijk beschermde personages te genereren of geen afbeeldingen te maken in de stijl van levende kunstenaars. Deze bevinding suggereert dat AI-ontwikkelaars die robuuste beschermingen implementeren om te voorkomen dat hun systemen auteursrechtelijk beschermde content reproduceren, hun fair use-verweer kunnen versterken.

Toch blijft de effectiviteit van waarborgen als fair use-verweer beperkt. Het rapport erkende meningsverschillen onder respondenten over hoe vaak originele werken materieel worden gerepliceerd in AI-outputs en hoe moeilijk het zou zijn om volledige waarborgen te implementeren. Het feit dat waarborgen alleen in het voordeel van fair use kunnen meewegen—en geen volledige verdediging bieden—betekent dat zelfs AI-systemen met beschermende maatregelen nog steeds aansprakelijk kunnen zijn voor auteursrechtinbreuk. Bovendien merkte het rapport op dat het bewust gebruik van gepirateerde of illegaal verkregen werken als trainingsdata pleit tegen fair use, zonder doorslaggevend te zijn, wat aangeeft dat rechters kritisch zullen kijken naar de bronnen van trainingsdata en ontwikkelaars kunnen bestraffen die illegaal verkregen content gebruiken.

Implicaties voor AI-zoekmachines en contentmakers

De auteursrechtelijke implicaties van AI-zoekopdrachten creëren een complex landschap voor zowel AI-bedrijven als contentmakers. Voor AI-zoekmachine-exploitanten is het juridische klimaat steeds vijandiger geworden ten opzichte van het scrapen en gebruiken van auteursrechtelijk beschermde content zonder toestemming. De combinatie van ongunstige fair use-richtlijnen van het Copyright Office, meerdere spraakmakende rechtszaken en rechterlijke uitspraken die suggereren dat AI-training niet in aanmerking komt voor fair use-bescherming, betekent dat bedrijven die AI-zoekmachines exploiteren aanzienlijke juridische en financiële risico’s lopen. De potentiële aansprakelijkheid is enorm, aangezien deze systemen worden getraind op miljarden auteursrechtelijk beschermde werken.

Voor contentmakers en uitgevers vormen de auteursrechtelijke implicaties van AI-zoekopdrachten zowel uitdagingen als kansen. De uitdaging is dat hun werk wordt gebruikt om AI-systemen te trainen die kunnen concurreren met hun eigen producten en diensten, waardoor de waarde van hun content en hun verdienmodel mogelijk afneemt. De kans ligt in de zich ontwikkelende licentiemarkt, waar uitgevers mogelijk een vergoeding kunnen bedingen voor het gebruik van hun content in AI-training. Dit vereist echter dat uitgevers actief monitoren hoe hun content wordt gebruikt en hun auteursrechten afdwingen via licentieonderhandelingen of rechtszaken. Hier komen monitoringtools van pas—door te begrijpen hoe uw merk, domein en URL’s verschijnen in AI-gegenereerde antwoorden, kunt u ongeautoriseerd gebruik identificeren en vanuit een sterke positie onderhandelen.