Уперше в історії американська Феміда стала на бік технологічної компанії у справі про використання захищених авторським правом творів для навчання штучного інтелекту. Федеральний суддя Вільям Алсап ухвалив, що компанія Anthropic діяла в межах доктрини добросовісного використання (fair use), коли використовувала опубліковані книжки без згоди авторів для навчання своїх моделей. Про це повідомляє TechCrunch.
Це рішення у справі Bartz v. Anthropic може стати прецедентом і суттєво вплинути на численні позови, подані проти OpenAI, Meta, Midjourney, Google та інших. Хоча вердикт не є обов’язковим для інших судів, він задає напрямок, у якому можуть розглядатися подібні справи в майбутньому.
Доктрина добросовісного використання є складною і суперечливою частиною авторського права США. Вона дозволяє обмежене використання захищених матеріалів без згоди правовласника — наприклад, у випадках пародії, освітніх потреб або трансформаційного використання.
Суд Алсапа визнав, що використання книжок для навчання великих мовних моделей (LLM) є трансформаційним та не підпадає під порушення авторських прав, навіть якщо матеріали комерційно не розповсюджуються.
Окремо суд розглядатиме звинувачення щодо того, як саме компанія отримала ці книжки. У позові зазначається, що Anthropic створила «центральну бібліотеку» мільйонів книг, багато з яких були завантажені з піратських сайтів. Суддя Алсап уточнив:
«Той факт, що Anthropic згодом придбала копію книжки, яку раніше завантажила незаконно, не звільняє її від відповідальності за крадіжку».
У цьому аспекті справа переходить до наступного етапу — судового розгляду щодо незаконного завантаження та можливих компенсацій.
Для авторів, художників і видавців рішення стало серйозним ударом. Вони наполягають, що їхня інтелектуальна власність не повинна бути використана без згоди — навіть у межах навчання ШІ.
З іншого боку, технологічні компанії отримали важливу юридичну підтримку у своїх аргументах щодо добросовісного використання — особливо коли йдеться про створення трансформаційних інструментів, а не пряме копіювання контенту.
