Il fair use è diventato un muro portante per chi costruisce AI

Seattle Times fa causa a OpenAI e Microsoft dopo che due giudici avevano riconosciuto il fair use.

Il Dipartimento di Giustizia non cita un solo emendamento sul copyright. Nel deposito con cui, all’inizio di settembre, si è schierato a fianco di OpenAI e Microsoft nella causa sul copyright del New York Times, parla di «progresso scientifico» e di «prosperità americana». Per chi sviluppa modelli, è il segnale che il fair use è diventato un componente dello stack, non un dettaglio legale. Nei giorni scorsi The Seattle Times Co. ha citato in giudizio OpenAI e Microsoft per presunta violazione del copyright, secondo il resoconto pubblicato dallo stesso Seattle Times. La causa, depositata presso la Corte distrettuale del Southern District of New York, è simile a quella intentata dal New York Times nel 2023.

Il fair use come muro portante

Il deposito del DOJ non invoca un’eccezione legale da applicare caso per caso: sostiene che lo sviluppo dell’AI è materia di interesse nazionale, e che una sentenza contro OpenAI e Microsoft soffocherebbe il «progresso scientifico» ostacolando «la prosperità americana e la mobilità economica». È un argomento infrastrutturale, che tratta il fair use come il presupposto su cui si regge l’intero processo di addestramento dei modelli.

La mossa ha un peso specifico perché arriva dopo che due giudici federali, in due casi separati avevano già stabilito che l’addestramento dei modelli AI è altamente trasformativo e protetto dal fair use. Il DOJ va oltre. Secondo il DOJ, come riporta Bloomberg Law, una sentenza contro OpenAI ostacolerebbe la concorrenza nel settore dei grandi modelli linguistici, perché soltanto le aziende tecnologiche più grandi avrebbero le risorse per pagare le licenze sui materiali protetti da copyright. Il paradosso sta tutto qui: per difendere la concorrenza, il DOJ invoca di fatto l’assenza di un mercato delle licenze. Il fair use non è un’opzione tra le altre — è il muro portante, e contestarlo significa contestare l’infrastruttura stessa.

Chi paga, chi cita, chi si accorda

Per capire chi cerca di aggirare il muro e chi prova a comprarlo, basta guardare le mosse degli ultimi mesi. A giugno di quest’anno, un gruppo nazionale di editori di giornali cartacei e digitali — quasi 400 testate locali guidate da Richner Communications — ha citato in giudizio OpenAI e Microsoft per aver raccolto i loro contenuti senza permesso né compenso, al fine di addestrare ChatGPT e Microsoft Copilot. Lo documenta Courthouse News. La tesi degli editori, come emerge dalla ricostruzione di The Verge, è che i chatbot riducono la necessità di visitare i siti per leggere notizie e ottenere risposte, sottraendo preziosi ricavi dagli abbonamenti.

Sul fronte opposto, Anthropic — rivale diretto di OpenAI — ha accettato lo scorso anno un accordo da 1,5 miliardi di dollari per chiudere una causa per violazione di copyright intentata da un gruppo di autori. News Corp ha invece firmato con OpenAI un accordo pluriennale per condividere contenuti giornalistici, sia per l’addestramento sia per rispondere alle domande degli utenti. E già nel 2024 Microsoft e OpenAI avevano finanziato con 10 milioni di dollari una borsa di studio per un AI fellow presso lo stesso Seattle Times: un rapporto economico che non risolve il nodo del copyright ma crea un precedente di collaborazione retribuita.

La giustapposizione è netta: quasi 400 testate locali scelgono il tribunale, Anthropic transa per un miliardo e mezzo, News Corp firma una licenza pluriennale. La strada legale e quella commerciale divergono, e resta aperta una domanda per chi progetta modelli: quale delle due è sostenibile nel lungo periodo?

Cosa cambia nello stack di chi costruisce

Per chi scrive codice e addestra modelli, la domanda non è più soltanto quale dataset scegliere, ma quale architettura di diritti accettare. Se il fair use dovesse cedere sotto il peso delle cause, si aprirebbe un mercato delle licenze in cui solo i grandi gruppi possono permettersi i costi. L’ha riconosciuto il DOJ stesso: soltanto le aziende più grandi avrebbero le risorse per pagare le licenze. Tradotto in termini tecnici, è un’ammissione: il modello a licenza non è una porta aperta, è una barriera d’ingresso.

Se invece il fair use regge, il vantaggio resta a chi ha già raccolto dati e capacità computazionale su larga scala prima che le regole si irrigidissero. In entrambi gli scenari la concorrenza non si allarga. Il dibattito sul copyright, nato come difesa dei creatori, si sta trasformando in un duello tra modelli di accumulazione: chi può permettersi di citare in giudizio, chi può permettersi di transare, chi può permettersi di continuare a fare scraping. Non è mancata una lettura critica: l’amministrazione si starebbe schierando con una manciata di aziende di AI da trilioni di dollari, a scapito degli innumerevoli creatori americani il cui lavoro sarebbe stato rubato.

Chi costruisce modelli oggi non sceglie solo un dataset: sceglie se accettare un fair use che avvantaggia i più forti o pagare licenze che solo i più forti possono permettersi. In entrambi i casi, lo stack dell’AI non è neutrale.