Upphovsrättsliga konsekvenser av AI-sökmotorer och generativ AI

Förståelse för upphovsrättsintrång vid AI-träning

De upphovsrättsliga konsekvenserna av AI-sökning utgör en av de mest betydelsefulla juridiska utmaningarna för AI-branschen idag. När AI-sökmotorer och generativa AI-system utvecklas krävs enorma mängder träningsdata för att lära sig mönster, strukturer och relationer inom text, bilder och annat innehåll. Den avgörande frågan är att det mesta av denna träningsdata inhämtas utan tillstånd från upphovsrättsinnehavare. United States Copyright Office har intagit en tydlig ståndpunkt att användning av upphovsrättsskyddade verk för att träna AI-modeller kan utgöra ett prima facie-intrång i de reproduktions- och bearbetningsrättigheter som tillkommer rättighetsinnehavare enligt Copyright Act.

Utvecklingen och användningen av generativa AI-system berör flera exklusiva rättigheter som tillkommer upphovsrättsinnehavare. Detta intrång kan ske i flera led i AI-kedjan, bland annat när utvecklare initialt laddar ner och lagrar verk för träningsändamål och när de skapar mellanliggande kopior under själva träningsprocessen. Den mest omtvistade frågan gäller huruvida en modells interna vikter – de matematiska parametrar som gör det möjligt för modellen att generera utdata – utgör intrångskopior av den underliggande träningsdatan. När AI-genererade utdata är väsentligt lika med träningsdatans indata finns det ett starkt argument för att modellens vikter i sig gör intrång i originalverkens reproduktions- och bearbetningsrättigheter.

Fair use-försvaret och dess begränsningar

En av de viktigaste utvecklingarna inom AI och upphovsrätt kom genom Copyright Office:s rapport från maj 2025, som behandlade huruvida otillåten användning av upphovsrättsskyddat material för AI-träning kan försvaras som fair use. Rapportens slutsatser begränsar i hög grad det rättsliga skyddet för fair use för AI-utvecklare. Konceptet transformativitet – om en användning syftar till ett annat ändamål än originalverket – är centralt i fair use-analysen, men Copyright Office drog slutsatsen att transformativitet “är en fråga om grad” när det tillämpas på AI-träning.

Rapporten pekade ut två ytterligheter på en skala för transformativ användning. I ena änden är träning av en generativ AI-grundmodell på stora och varierade dataset för att generera utdata i olika situationer troligen transformativt. I den andra änden är träning av en AI-modell för att generera utdata som är väsentligt lika med upphovsrättsskyddade verk i träningsdatan sannolikt inte transformativt. De flesta AI-system i verkligheten hamnar någonstans mitt emellan, och när en modell tränas för att producera innehåll som “delar syftet att tilltala en viss publik” är användningen “i bästa fall måttligt transformativ”. Det innebär att många kommersiella AI-sökmotorer och generativa AI-produkter inte kan förlita sig på starka skydd genom fair use.

Copyright Office avfärdade uttryckligen två vanliga argument från AI-utvecklare. För det första är argumentet att AI-träning är inneboende transformativ eftersom den inte har ett uttryckligt syfte “felaktigt”. AI-modeller absorberar “essensen av språkligt uttryck” – hur ord väljs ut och arrangeras på menings-, stycke- och dokumentnivå. För det andra ger inte analogin att AI-träning är som mänskligt lärande någon rätt att begå upphovsrättsintrång. Medan människor endast behåller ofullständiga intryck av verk de upplever, filtrerade genom sina egna unika perspektiv, skapar generativ AI perfekta kopior med förmågan att analysera verk nästan omedelbart. Denna grundläggande skillnad undergräver analogin med mänskligt lärande och tyder på att Copyright Act:s balans mellan att uppmuntra kreativitet och innovation kanske inte fungerar som avsett i AI-sammanhang.

Nyligen uppmärksammade upphovsrättsstämningar mot AI-bolag

De upphovsrättsliga konsekvenserna av AI-sökning har blivit alltmer konkreta genom ett flertal stämningar riktade mot stora AI-företag. New York Times väckte ett banbrytande mål mot Perplexity AI i december 2025, där företaget anklagas för att olagligt ha kopierat miljontals artiklar och spridit journalisters arbete utan tillstånd. Times hävdade att Perplexitys affärsmodell i grunden bygger på att skrapa och kopiera innehåll, inklusive material bakom betalväggar, för att driva sina generativa AI-produkter. Dessutom påstod Times att Perplexity brutit mot varumärkeslagen (Lanham Act) genom att skapa fabricerat innehåll eller “hallucinationer” och felaktigt tillskriva dem tidningen genom att visa dem tillsammans med dess registrerade varumärken.

Perplexity AI har blivit ett särskilt mål för upphovsrättsliga åtgärder och står inför stämningar från flera stora utgivare och innehållsskapare. Murdoch-ägda Dow Jones och New York Post väckte liknande upphovsrättsstämningar mot Perplexity för dess användning av upphovsrättsskyddat innehåll. Encyclopedia Britannica och Merriam-Webster Dictionary stämde också Perplexity och anklagade dem för systematisk innehållsskräpning i strid med grundläggande upphovsrättsskydd. Chicago Tribune, Forbes och Wired har alla anklagat Perplexity för att plagiera deras innehåll, där Wired särskilt rapporterade att Perplexity kopierat en artikel om Perplexitys egna plagiatproblem. Reddit stämde Perplexity och tre andra företag i oktober 2025, med anklagelsen att de otillåtet skrapat dess data för att träna AI-baserade sökmotorer.

Dessa stämningar avslöjar ett mönster av aggressiv innehållsskräpning och obehörig användning som går utöver traditionella gränser för fair use. Copyright Office:s rapport noterade särskilt att “kommersiell användning av enorma mängder upphovsrättsskyddade verk för att producera uttrycksfullt innehåll som konkurrerar med originalverken på befintliga marknader, särskilt där tillgången till originalverket skett genom olaglig åtkomst, går utöver etablerade fair use-gränser.” Denna formulering beskriver direkt de förfaranden som påstås i dessa mål och antyder att domstolar kan finna upphovsrättsintrång i dessa fall.

Marknadsskada och licensieringskonsekvenser

Copyright Office:s analys av marknadsskada utgör en betydande utvidgning av hur upphovsrättslagstiftningen bedömer effekterna av otillåten användning. Traditionellt har domstolar främst fokuserat på förlorad försäljning och direkt substitution – när intrångsgörande verk direkt ersätter originalverk och orsakar inkomstbortfall. Copyright Office identifierade dock tre distinkta former av marknadsskada som är relevanta för AI-träning. Utöver direkt substitution omfattar rapporten marknadsutspädning och konkurrens inom samma verkstyp, där AI-genererade utdata konkurrerar på samma marknad som originalverken även om de inte är identiska. Detta är särskilt oroande eftersom AI-system kan generera innehåll i samma stil, genre eller kategori som originalverken och kan göra det med en aldrig tidigare skådad hastighet och skala.

Den tredje formen av marknadsskada rör förlorade licensieringsmöjligheter. När en framväxande marknad för licensiering av innehåll för AI-träning utvecklas, drog Copyright Office slutsatsen att där det finns licensieringsalternativ eller sannolikt är möjligt, kommer detta att tala mot att användningen är fair use. Detta är särskilt viktigt eftersom det innebär att AI-utvecklare inte bara kan hävda fair use när licensieringsmöjligheter finns tillgängliga. Rapporten påpekade att även om vissa enstaka licensieringsavtal för AI-träningsdata har förhandlats fram, kan en skalbar lösning kräva kollektiva licensieringsarrangemang. Copyright Office rekommenderade dock att låta licensmarknaden fortsätta utvecklas utan statlig inblandning, vilket tyder på att licensiering kommer att bli en allt viktigare faktor vid upphovsrättsliga tvister.

Skyddsräcken och strategier för att mildra intrång

En positiv slutsats för AI-utvecklare i Copyright Office:s rapport gäller användningen av skyddsräcken för att förhindra eller minimera skapandet av intrångsgörande utdata. Rapporten drog slutsatsen att införandet av skyddsräcken talar för ett fair use-argument. Dessa skyddsräcken inkluderar blockering av promptar som sannolikt kan återskapa upphovsrättsskyddat innehåll, träningsprotokoll utformade för att minska risken för intrångsgörande utdata och interna systempromptar som instruerar modeller att inte generera namn på upphovsrättsskyddade karaktärer eller skapa bilder i levande konstnärers stil. Detta tyder på att AI-utvecklare som implementerar robusta skyddsåtgärder för att förhindra att deras system återskapar upphovsrättsskyddat innehåll kan stärka sitt försvar utifrån fair use.

Skyddsräckens effektivitet som försvar enligt fair use är dock fortfarande begränsad. Rapporten noterade meningsskiljaktigheter bland remissinstanser om hur ofta originalverk faktiskt återges i AI-utdata och hur svårt det skulle vara att införa heltäckande skyddsräcken. Att skyddsräcken endast kan tala för fair use – snarare än att utgöra ett fullständigt försvar – innebär att även AI-system med skyddsåtgärder fortfarande kan hållas ansvariga för upphovsrättsintrång. Dessutom noterade rapporten att medveten användning av piratkopierat eller olagligt åtkommet material som träningsdata talar emot fair use utan att vara avgörande, vilket tyder på att domstolar kommer att granska källorna till träningsdata noggrant och kan komma att straffa utvecklare som använder olagligt inhämtat innehåll.

Konsekvenser för AI-sökmotorer och innehållsskapare

De upphovsrättsliga konsekvenserna av AI-sökning skapar en komplex situation för både AI-bolag och innehållsskapare. För operatörer av AI-sökmotorer har den juridiska miljön blivit alltmer ogynnsam för praxis att skrapa och använda upphovsrättsskyddat innehåll utan tillstånd. Kombinationen av ogynnsam vägledning om fair use från Copyright Office, flera uppmärksammade stämningar och rättsliga beslut som antyder att AI-träning kanske inte omfattas av fair use innebär att företag som driver AI-sökmotorer står inför betydande juridiska och ekonomiska risker. Skalan på den potentiella ansvarigheten är enorm, eftersom dessa system tränas på miljarder upphovsrättsskyddade verk.

För innehållsskapare och utgivare innebär AI-sökningens upphovsrättsliga konsekvenser både utmaningar och möjligheter. Utmaningen är att deras arbete används för att träna AI-system som kan konkurrera med deras egna produkter och tjänster, vilket potentiellt minskar värdet på deras innehåll och deras möjlighet att tjäna pengar på det. Möjligheten ligger i den växande licensmarknaden, där utgivare potentiellt kan förhandla om ersättning för användningen av deras innehåll vid AI-träning. Detta förutsätter dock att utgivare aktivt övervakar hur deras innehåll används och hävdar sina upphovsrättigheter genom licensförhandlingar eller rättsliga åtgärder. Här blir övervakningsverktyg avgörande – att förstå hur ditt varumärke, din domän och dina URL:er visas i AI-genererade svar hjälper dig att identifiera otillåten användning och förhandla utifrån en starkare position.