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Seattle Times e Newsday hanno citato in giudizio OpenAI e Microsoft per violazione del diritto d'autore, sostenendo che le aziende abbiano estratto i loro contenuti giornalistici per addestrare modelli di IA e riproducano passi degli articoli verbatim quando gli utenti interrogano tali sistemi.
A prima vista, un giornale che cita in giudizio un produttore di chatbot sembra un problema di qualcun altro per i creatori di arte con l'IA. Non è così. La logica giuridica alla base di queste cause — secondo cui l'estrazione di contenuti pubblicamente accessibili per l'addestramento di modelli costituisce una violazione — è strutturalmente identica agli argomenti avanzati contro i modelli di generazione di immagini in contenziosi paralleli. Una sentenza che stabilisca che l'addestramento su testi giornalistici richieda una licenza accelererebbe quasi certamente richieste analoghe contro i dataset alla base di Stable Diffusion, Midjourney e i modelli multimodali che alimentano gli strumenti che utilizzi oggi.
L'accusa specifica che i modelli di OpenAI riproducano passi verbatim degli articoli è anch'essa direttamente rilevante. Se i tribunali trattano la riproduzione quasi verbatim come il confine tra uso legittimo e violazione, tale standard verrà messo alla prova contro i generatori di immagini che possono riprodurre la composizione distintiva di un fotografo o lo stile di un artista grafico con una precisione inquietante.
Microsoft e OpenAI affrontano accuse secondo cui i loro chatbot riproducono verbatim il testo degli articoli di notizie in risposta alle query degli utenti.
Immagine: The Verge / The Verge AI
Secondo The Verge, queste cause seguono azioni simili di altri editori, e il modello è significativo: ogni nuovo querelante si aggiunge a un corpus di discovery da cui i casi futuri — inclusi quelli che riguardano set di addestramento di immagini e video — potranno attingere. OpenAI si difende contemporaneamente dalla causa del New York Times, in cui il recente atto del governo statunitense ha sostenuto che l'addestramento dell'IA serve gli interessi nazionali, come riportato nel nostro precedente articolo sull'atto dell'amministrazione Trump sul copyright OpenAI.
Per i creatori che costruiscono flussi di lavoro attorno a modelli addestrati su ampie estrazioni dal web, la questione pratica è quella dei tempi. Nessuna ingiunzione ha ancora costretto un modello a essere rimosso, e la tempistica del contenzioso si misura in anni. Ma la pressione sulle licenze sta già cambiando i dati su cui vengono addestrati i modelli futuri — i pagamenti segnalati da Google agli studi di Hollywood per i diritti di addestramento video sono un esempio visibile del settore che si copre silenziosamente.
Se stai generando immagini oggi, nulla nel tuo flusso di lavoro immediato cambia a causa di questo deposito. I modelli con cui esegui il rendering sono già addestrati; nessun tribunale ha ordinato un ripristino. I creatori più esposti a interruzioni a breve termine sono quelli che costruiscono prodotti o pipeline che dipendono da output multimodali testo-più-immagine — dove un modello linguistico recupera o riassume il contesto delle notizie insieme a un'immagine generata. Quella combinazione è esattamente ciò che queste cause prendono di mira.
A lungo termine, tieni d'occhio i fornitori di modelli che accelerano i livelli di addestramento su dati con licenza, come alcuni stanno già facendo con i dati sintetici. Un modello addestrato su un corpus più pulito e con licenza potrebbe comportarsi diversamente — più conservativo nella riproduzione, potenzialmente meno aggiornato culturalmente — e questo si rifletterà nelle risposte ai prompt in modi difficili da prevedere finché non ti trovi a fissare l'output.
Per ora, la cosa più utile da monitorare è se una di queste cause produca un accordo in stile consent decree che stabilisca una tariffa di licenza. Quel numero, una volta stabilito per il testo, diventa il modello a cui i negoziatori si rivolgono quando la prossima ondata di cause sui dati di immagini si avvicina alla risoluzione. I creatori che comprendono questa connessione saranno meno sorpresi quando arriverà.
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