Opphavsrettslige konsekvenser for AI-søkemotorer og generativ AI

Forståelse av opphavsrettskrenkelse i AI-trening

De opphavsrettslige konsekvensene av AI-søk utgjør en av de mest betydningsfulle juridiske utfordringene for kunstig intelligens-industrien i dag. Når AI-søkemotorer og generative AI-systemer utvikles, trenger de enorme mengder treningsdata for å lære mønstre, strukturer og sammenhenger i tekst, bilder og annet innhold. Det kritiske problemet er at mesteparten av disse treningsdataene er hentet uten tillatelse fra rettighetshavere. Det amerikanske opphavsrettskontoret har inntatt et tydelig standpunkt om at bruk av opphavsrettsbeskyttede verk til AI-trening kan utgjøre åpenbar krenkelse av rettighetene til eksemplarfremstilling og bearbeidelse som er gitt til opphavsrettshavere etter opphavsrettsloven.

Utviklingen og utrullingen av generative AI-systemer berører flere enerettigheter som tilhører opphavsrettshavere. Denne krenkelsen kan skje på flere stadier i AI-prosessen, inkludert når utviklere først laster ned og lagrer verk for treningsformål, samt når de lager mellomkopier under selve treningen. Det mest omstridte spørsmålet er om en modells interne vekter – de matematiske parameterne som gjør det mulig for modellen å generere utdata – utgjør krenkende kopier av det underliggende treningsgrunnlaget. Når AI-genererte utdata er vesentlig like treningsdataene, finnes det et sterkt argument for at modellens vekter i seg selv krenker rettighetene til eksemplarfremstilling og bearbeidelse for originale verk.

Forsvar om rimelig bruk og dets begrensninger

En av de viktigste utviklingene innen AI og opphavsrett kom fra Opphavsrettskontorets rapport fra mai 2025, som tok for seg om uautorisert bruk av opphavsrettsbeskyttet materiale til AI-trening kan forsvares som rimelig bruk. Rapportens funn begrenser i betydelig grad vernet om rimelig bruk for AI-utviklere. Begrepet transformativitet – om en bruk har et annet formål enn det opprinnelige verket – står sentralt i vurderingen av rimelig bruk, men Opphavsrettskontoret konkluderte med at transformativitet “er et spørsmål om grad” når det gjelder AI-trening.

Rapporten identifiserte to ytterpunkter på en skala for transformativ bruk. I den ene enden vil trening av en generativ AI-grunnmodell på store og varierte datasett for å generere utdata på tvers av ulike situasjoner sannsynligvis være transformativt. I den andre enden er det lite transformativt å trene en AI-modell til å generere utdata som ligner sterkt på opphavsrettsbeskyttede verk i treningsdatasettet. De fleste reelle AI-systemer havner et sted midt imellom, og dersom en modell trenes til å produsere innhold som “deler formålet med å appellere til et bestemt publikum”, er bruken “i beste fall moderat transformativ”. Dette betyr at mange kommersielle AI-søkemotorer og generative AI-produkter ikke kan stole på sterkt vern gjennom rimelig bruk.

Opphavsrettskontoret avviste eksplisitt to vanlige argumenter fra AI-utviklere. For det første er argumentet om at AI-trening i seg selv er transformativ fordi det ikke er for uttrykksmessige formål, “feilaktig”. AI-modeller absorberer “essensen av språklig uttrykk” – hvordan ord velges og arrangeres på setnings-, avsnitts- og dokumentnivå. For det andre rettferdiggjør ikke analogien om at AI-trening er som menneskelig læring, krenkelse av opphavsretten. Mennesker bevarer bare ufullstendige inntrykk av verk de opplever, filtrert gjennom sine egne perspektiver, mens generativ AI lager perfekte kopier med evne til å analysere verk nærmest umiddelbart. Denne grunnleggende forskjellen undergraver sammenligningen med menneskelig læring og antyder at balansen i opphavsrettsloven mellom å fremme kreativitet og innovasjon ikke nødvendigvis fungerer som tiltenkt i en AI-kontekst.

Nylige høyprofilerte opphavsrettssøksmål mot AI-selskaper

De opphavsrettslige konsekvensene av AI-søk er blitt stadig mer konkrete gjennom flere søksmål mot store AI-selskaper. New York Times anla et banebrytende søksmål mot Perplexity AI i desember 2025, hvor de beskyldte selskapet for ulovlig kopiering av millioner av artikler og distribusjon av journalisters arbeid uten tillatelse. Times hevdet at Perplexitys forretningsmodell fundamentalt bygger på skraping og kopiering av innhold, inkludert betalt materiale, for å drive sine generative AI-produkter. I tillegg hevdet Times at Perplexity krenket varemerket deres under Lanham Act ved å lage fabrikkert innhold eller “hallusinasjoner” og feilaktig tilskrive dem til avisen ved å vise dem sammen med deres registrerte varemerker.

Perplexity AI har blitt et spesielt mål for håndheving av opphavsrett, og møter søksmål fra flere store utgivere og innholdsskapere. Murdoch-eide Dow Jones og New York Post anla lignende opphavsrettssøksmål mot Perplexity for deres bruk av opphavsrettsbeskyttet innhold. Encyclopedia Britannica og Merriam-Webster Dictionary saksøkte også Perplexity, og hevdet systematisk innholdsskraping som krenker grunnleggende opphavsrettsvern. Chicago Tribune, Forbes og Wired har alle anklaget Perplexity for å plagiere innholdet deres, hvor Wired særlig rapporterte at Perplexity kopierte en artikkel om Perplexitys egne plagiatproblemer. Reddit saksøkte Perplexity og tre andre selskaper i oktober 2025, og beskyldte dem for ulovlig skraping av data for å trene AI-baserte søkemotorer.

Disse søksmålene avslører et mønster av aggressiv innholdsskraping og uautorisert bruk som går utover grensene for tradisjonell rimelig bruk. Opphavsrettskontorets rapport bemerket spesielt at “kommersielt bruk av enorme mengder opphavsrettsbeskyttede verk for å produsere uttrykksfullt innhold som konkurrerer med de originale verkene i eksisterende markeder, særlig der tilgangen til det opprinnelige verket ble oppnådd gjennom ulovlig tilgang, går utover etablerte grenser for rimelig bruk.” Dette språket beskriver direkte praksisene som påstås i disse søksmålene og antyder at domstolene kan finne opphavsrettskrenkelse i disse sakene.

Markedsskade og lisensieringskonsekvenser

Opphavsrettskontorets analyse av markedsskade innebærer en betydelig utvidelse av hvordan opphavsrettsloven vurderer virkningen av uautorisert bruk. Tradisjonelt har domstolene først og fremst fokusert på tapte salg og direkte substitusjon – når krenkende verk direkte erstatter de opprinnelige verkene og forårsaker tapte inntekter. Opphavsrettskontoret identifiserte imidlertid tre distinkte former for markedsskade relevante for AI-trening. I tillegg til direkte substitusjon omfatter rapporten markedstynning og konkurranse i samme verkstype, der AI-genererte utdata konkurrerer i samme marked som originale verk, selv om de ikke er identiske kopier. Dette er spesielt bekymringsfullt fordi AI-systemer kan generere innhold i samme stil, sjanger eller kategori som originale verk, og de kan gjøre det med enestående hastighet og omfang.

Den tredje formen for markedsskade gjelder tapte lisensieringsmuligheter. Når det utvikler seg et gryende marked for lisensiering av innhold til AI-trening, konkluderte Opphavsrettskontoret med at der det finnes lisensieringsmuligheter eller det er sannsynlig at slike vil være mulige, vil dette tale mot rimelig bruk. Dette er særlig viktig fordi det betyr at AI-utviklere ikke bare kan påberope seg rimelig bruk når lisensieringsordninger er tilgjengelige. Rapporten erkjente at det er inngått enkelte enkeltstående avtaler om lisensiering av AI-treningsdata, men at en skalerbar lisensieringsløsning kan kreve kollektive lisensavtaler. Opphavsrettskontoret anbefalte imidlertid å la lisensieringsmarkedet utvikle seg videre uten statlig inngripen, og antyder at lisensiering vil bli en stadig viktigere faktor i opphavsrettstvister.

Retningslinjer og reduserende strategier

Et positivt funn for AI-utviklere i Opphavsrettskontorets rapport gjelder bruk av retningslinjer for å hindre eller minimere fremstilling av krenkende utdata. Rapporten konkluderte med at innføring av slike retningslinjer taler til fordel for et argument om rimelig bruk. Disse retningslinjene inkluderer blokkering av forespørsler som sannsynligvis vil reprodusere opphavsrettsbeskyttet innhold, treningsprotokoller som gjør krenkende utdata mindre sannsynlige, og interne systemkommandoer som instruerer modeller om å ikke generere navn på opphavsrettsbeskyttede figurer eller lage bilder i stilen til nålevende kunstnere. Dette funnet antyder at AI-utviklere som innfører solide sikringstiltak for å forhindre at systemene deres reproduserer opphavsrettsbeskyttet innhold, kan styrke forsvaret sitt om rimelig bruk.

Effekten av retningslinjer som forsvar for rimelig bruk er imidlertid begrenset. Rapporten anerkjente uenighet blant høringsinstanser om hvor ofte originale verk faktisk reproduseres i AI-utdata, og hvor vanskelig det vil være å gjennomføre omfattende retningslinjer. Det faktum at retningslinjer bare kan telle til gunst for rimelig bruk – og ikke gi fullstendig vern – betyr at selv AI-systemer med beskyttelsestiltak fortsatt kan stå overfor ansvar for opphavsrettskrenkelse. Videre bemerket rapporten at bevisst bruk av piratkopiert eller ulovlig tilgang til verk som treningsdata, taler mot rimelig bruk uten å være avgjørende, noe som antyder at domstolene vil granske kildene til treningsdata og kan straffe utviklere som bruker ulovlig innhentet innhold.

Konsekvenser for AI-søkemotorer og innholdsskapere

De opphavsrettslige konsekvensene av AI-søk skaper et komplekst landskap for både AI-selskaper og innholdsskapere. For operatører av AI-søkemotorer har det juridiske miljøet blitt stadig mer fiendtlig mot praksisen med å skrape og bruke opphavsrettsbeskyttet innhold uten tillatelse. Kombinasjonen av ugunstige retningslinjer for rimelig bruk fra Opphavsrettskontoret, flere høyprofilerte søksmål, og rettsavgjørelser som antyder at AI-trening kanskje ikke kvalifiserer for rimelig bruk, betyr at selskaper som driver AI-søkemotorer står overfor betydelige juridiske og økonomiske risikoer. Omfanget av potensiell ansvarlighet er enormt, ettersom disse systemene trenes på milliarder av opphavsrettsbeskyttede verk.

For innholdsskapere og utgivere innebærer de opphavsrettslige konsekvensene av AI-søk både utfordringer og muligheter. Utfordringen er at arbeidet deres brukes til å trene AI-systemer som kan konkurrere med deres egne produkter og tjenester, noe som potensielt reduserer verdien av innholdet og muligheten til å tjene penger på det. Muligheten ligger i det fremvoksende lisensieringsmarkedet, der utgivere potensielt kan forhandle om kompensasjon for bruk av innholdet deres til AI-trening. Dette krever imidlertid at utgivere aktivt overvåker hvordan innholdet deres brukes og hevder sine opphavsrettigheter gjennom lisensforhandlinger eller rettslige skritt. Her blir overvåkingsverktøy essensielle – å forstå hvordan merkevaren, domenet og URL-ene dine fremstår i AI-genererte svar hjelper deg å identifisere uautorisert bruk og forhandle fra en posisjon av styrke.