Implikacje praw autorskich dla wyszukiwarek AI i generatywnej sztucznej inteligencji

Zrozumienie naruszenia praw autorskich podczas trenowania AI

Implikacje praw autorskich dla wyszukiwania AI stanowią jedno z najpoważniejszych wyzwań prawnych, z jakimi mierzy się dziś branża sztucznej inteligencji. Tworząc wyszukiwarki AI i generatywne systemy AI, niezbędne są ogromne ilości danych treningowych pozwalających uczyć się wzorców, struktur i relacji w tekstach, obrazach i innych treściach. Kluczowym problemem jest to, że większość tych danych treningowych pozyskiwana jest bez zgody właścicieli praw autorskich. Amerykański Urząd ds. Praw Autorskich (United States Copyright Office) jasno stwierdził, że wykorzystywanie chronionych utworów do trenowania modeli AI może stanowić oczywiste naruszenie praw do powielania i tworzenia utworów zależnych, przysługujących właścicielom na mocy Ustawy o prawie autorskim.

Rozwój i wdrażanie generatywnych systemów AI dotyczy wielu wyłącznych praw właścicieli praw autorskich. Naruszenie może wystąpić na kilku etapach pracy nad AI — począwszy od pobierania i przechowywania utworów na potrzeby treningu, przez tworzenie pośrednich kopii podczas samego procesu szkolenia. Najbardziej kontrowersyjną kwestią jest to, czy wewnętrzne wagi modelu — matematyczne parametry pozwalające generować odpowiedzi — stanowią naruszające prawa kopie danych treningowych. Gdy wyniki generowane przez AI są istotnie podobne do wejściowych danych treningowych, istnieje mocny argument, że same wagi modelu naruszają prawa do powielania i tworzenia utworów zależnych od oryginalnych dzieł.

Obrona dozwolonego użytku i jej ograniczenia

Jednym z najważniejszych wydarzeń w prawie autorskim dotyczącym AI był raport Urzędu ds. Praw Autorskich z maja 2025 roku, który rozpatrywał, czy nieuprawnione wykorzystanie chronionych materiałów na potrzeby trenowania AI można bronić w ramach dozwolonego użytku. Wnioski z raportu znacząco ograniczyły ochronę, na jaką mogą liczyć twórcy AI. Pojęcie transformatywności — czyli czy dane użycie służy innemu celowi niż oryginalny utwór — jest kluczowe dla analizy dozwolonego użytku, ale Urząd stwierdził, że transformatywność “jest kwestią stopnia” w kontekście trenowania AI.

Raport wskazał dwa końce spektrum użycia transformatywnego. Z jednej strony trenowanie generatywnego modelu AI na dużych i różnorodnych zbiorach danych w celu generowania wyników w wielu kontekstach prawdopodobnie jest transformatywne. Z drugiej strony trenowanie modelu, by generował wyniki bardzo podobne do chronionych utworów z bazy treningowej, raczej nie będzie uznane za transformatywne. Większość realnych systemów AI plasuje się gdzieś pośrodku, a tam, gdzie model jest trenowany, by tworzyć treść “skierowaną do tej samej grupy odbiorców”, użycie to jest “co najwyżej umiarkowanie transformatywne”. Oznacza to, że wiele komercyjnych wyszukiwarek i produktów AI nie może liczyć na silną ochronę dozwolonego użytku.

Urząd ds. Praw Autorskich odrzucił dwa powszechne argumenty twórców AI. Po pierwsze, teza, że trening AI jest z natury transformatywny, bo nie ma charakteru ekspresyjnego, jest “błędna”. Modele AI przyswajają “esencję ekspresji językowej” — czyli sposób wyboru i układania słów na poziomie zdania, akapitu i dokumentu. Po drugie, analogia treningu AI do ludzkiego uczenia się nie usprawiedliwia naruszeń praw autorskich. Ludzie zapamiętują jedynie niedoskonałe wrażenia z dzieł, filtrowane przez własną perspektywę, natomiast generatywna AI tworzy perfekcyjne kopie i analizuje treści niemal natychmiastowo. Ta zasadnicza różnica podważa analogię do uczenia się ludzi i sugeruje, że równowaga pomiędzy wspieraniem kreatywności a innowacją, przewidziana przez ustawę, może nie działać w kontekście AI zgodnie z założeniami.

Ostatnie głośne pozwy przeciwko firmom AI

Implikacje praw autorskich dla wyszukiwania AI stały się namacalne w wyniku licznych pozwów przeciwko dużym firmom AI. New York Times złożył przełomowy pozew przeciwko Perplexity AI w grudniu 2025 roku, oskarżając firmę o nielegalne kopiowanie milionów artykułów i dystrybucję pracy dziennikarzy bez zgody. Times zarzucił, że model biznesowy Perplexity opiera się fundamentalnie na scrapowaniu i kopiowaniu treści, w tym materiałów płatnych, by zasilać swoje generatywne produkty AI. Ponadto Times twierdził, że Perplexity naruszył ich znaki towarowe na mocy ustawy Lanham Act, tworząc fałszywe treści lub “halucynacje” i przypisując je gazecie poprzez wyświetlanie obok jej zastrzeżonych znaków towarowych.

Perplexity AI stała się szczególnym celem działań egzekwujących prawa autorskie, mierząc się z pozwami ze strony wielu dużych wydawców i twórców treści. Dow Jones i New York Post (własność Murdocha) złożyły podobne pozwy o naruszenie praw autorskich przeciwko Perplexity za wykorzystanie chronionych treści. Również Encyclopedia Britannica i słownik Merriam-Webster pozwały Perplexity, zarzucając systematyczne scrapowanie treści naruszające podstawowe prawa autorskie. Chicago Tribune, Forbes i Wired również oskarżyły Perplexity o plagiat, przy czym Wired doniósł, że Perplexity skopiował artykuł o problemach Perplexity z plagiatem. Reddit pozwał Perplexity i trzy inne firmy w październiku 2025 roku, oskarżając je o bezprawne scrapowanie danych do trenowania wyszukiwarek AI.

Pozwy te ujawniają wzorzec agresywnego scrapowania treści i nieuprawnionego wykorzystania, wykraczającego poza tradycyjne granice dozwolonego użytku. W raporcie Urzędu zauważono, że “komercyjne wykorzystywanie ogromnych zasobów chronionych utworów do tworzenia treści konkurujących z oryginalnymi dziełami na istniejących rynkach, zwłaszcza gdy dostęp do oryginału uzyskano nielegalnie, wykracza poza ustalone granice dozwolonego użytku.” Te słowa bezpośrednio opisują praktyki zarzucane w pozwach i sugerują, że sądy mogą uznać te działania za naruszenie praw autorskich.

Szkody rynkowe i implikacje licencyjne

Analiza szkód rynkowych przez Urząd ds. Praw Autorskich stanowi istotne rozszerzenie sposobu, w jaki prawo autorskie ocenia skutki nieuprawnionego wykorzystania. Tradycyjnie sądy skupiały się głównie na utraconej sprzedaży i bezpośrednim zastąpieniu — gdy utwory naruszające prawa bezpośrednio zastępują oryginały i powodują utratę przychodów. Jednak Urząd wyróżnił trzy rodzaje szkód rynkowych ważnych w kontekście treningu AI. Poza bezpośrednim zastępowaniem, raport uwzględnia rozcieńczenie rynku oraz konkurencję w tej samej kategorii dzieł, gdzie generowane przez AI treści konkurują na tym samym rynku co oryginały, nawet gdy nie są ich identycznymi kopiami. Jest to szczególnie niepokojące, bo systemy AI mogą generować treści w tym samym stylu, gatunku czy kategorii co oryginały — i robią to z niespotykaną szybkością i skalą.

Trzeci rodzaj szkody to utracone możliwości licencyjne. Wraz z rozwojem rynku licencji na dane do trenowania AI, Urząd uznał, że tam, gdzie istnieją lub mogą powstać opcje licencyjne, czynnik ten przemawia przeciwko uznaniu dozwolonego użytku. To istotne, bo oznacza, że twórcy AI nie mogą po prostu powołać się na dozwolony użytek, gdy dostępne są rozwiązania licencyjne. Raport przyznał, że choć wynegocjowano już umowy licencyjne na dane do trenowania AI, skalowalne rozwiązanie może wymagać licencjonowania zbiorowego. Jednak Urząd zalecił, by rynek licencyjny rozwijał się bez ingerencji rządu, sugerując, że licencjonowanie stanie się coraz ważniejszym czynnikiem w sporach o prawa autorskie.

Zabezpieczenia i strategie minimalizacji ryzyka

Pozytywnym wnioskiem dla twórców AI w raporcie Urzędu jest rola zabezpieczeń pozwalających zapobiegać lub ograniczać powstawanie naruszających treści. Raport stwierdził, że wdrożenie zabezpieczeń przemawia na korzyść argumentu o dozwolonym użytku. Zabezpieczenia te obejmują blokowanie promptów mogących skutkować odtworzeniem chronionych treści, protokoły treningowe zmniejszające prawdopodobieństwo naruszeń oraz wewnętrzne instrukcje dla modeli, by nie generowały nazw chronionych postaci czy obrazów w stylu żyjących artystów. Wynika z tego, że twórcy AI wdrażający solidne mechanizmy ochronne mogą wzmocnić swoją linię obrony.

Jednak skuteczność zabezpieczeń jako obrony jest ograniczona. Raport zauważa rozbieżności w opiniach co do tego, jak często oryginalne dzieła są materialnie odtwarzane w wynikach AI i jak trudne byłoby wdrożenie pełnych zabezpieczeń. Fakt, że zabezpieczenia mogą jedynie przemawiać na korzyść dozwolonego użytku — ale nie stanowią pełnej ochrony — oznacza, że nawet systemy AI z zabezpieczeniami mogą odpowiadać za naruszenia. Ponadto raport wskazuje, że świadome użycie pirackich lub nielegalnie pozyskanych danych treningowych przemawia przeciwko dozwolonemu użytkowi, choć nie jest decydujące — sądy będą analizować źródła danych i mogą ukarać twórców korzystających z nielegalnych treści.

Implikacje dla wyszukiwarek AI i twórców treści

Implikacje praw autorskich dla wyszukiwania AI tworzą złożony krajobraz zarówno dla firm AI, jak i twórców treści. Dla operatorów wyszukiwarek AI środowisko prawne staje się coraz bardziej nieprzychylne scrapowaniu i wykorzystywaniu chronionych treści bez zgody. Połączenie niekorzystnych wytycznych Urzędu ds. Praw Autorskich, licznych głośnych pozwów i orzeczeń sądów sugerujących, że trenowanie AI nie kwalifikuje się pod ochronę dozwolonego użytku oznacza poważne ryzyko prawne i finansowe dla firm prowadzących wyszukiwarki AI. Skala potencjalnej odpowiedzialności jest ogromna, ponieważ systemy te trenowane są na miliardach chronionych utworów.

Dla twórców treści i wydawców implikacje wyszukiwania AI to zarówno wyzwanie, jak i szansa. Wyzwanie polega na tym, że ich prace służą do trenowania systemów, które mogą konkurować z ich własnymi produktami i usługami, zmniejszając wartość i możliwości monetyzacji ich treści. Szansą jest rozwijający się rynek licencji — wydawcy mogą negocjować wynagrodzenie za wykorzystanie ich utworów w szkoleniu AI. Wymaga to jednak aktywnego monitorowania, jak treść jest wykorzystywana, oraz egzekwowania praw autorskich poprzez negocjacje licencyjne lub postępowania sądowe. Dlatego narzędzia monitorujące stają się niezbędne — poznanie, jak Twoja marka, domena i adresy URL pojawiają się w odpowiedziach generowanych przez AI, pomaga wykryć nieuprawnione wykorzystanie treści i negocjować z pozycji siły.