Вопрос о том, допускает ли авторское право обучение искусственного интеллекта на защищённых произведениях, перестал быть теоретическим. В 2025 году сразу несколько судебных решений в США начали формировать реальные ориентиры для бизнеса, разработчиков и правообладателей. Эти дела показывают, что единый подход пока не сформировался, а правовая неопределённость сохранится и в ближайшие годы.
Anthropic и трансформирующее обучение
В деле Bartz против Anthropic суд рассматривал использование книг для обучения языковых моделей Claude. Судья пришёл к выводу, что само обучение ИИ носит ярко выраженный трансформирующий характер и по своей сути ближе к процессу человеческого чтения и усвоения знаний, чем к обычному копированию.
При этом суд чётко разделил допустимое использование и незаконное получение контента. Оцифровка легально купленных книг для внутреннего обучения была признана добросовестным использованием. А вот загрузка миллионов пиратских копий из теневых библиотек — нет. Даже трансформирующая цель не оправдывает использование заведомо нелегальных источников. Этот вывод стал ключевым и фактически определил исход спора.
Meta и предупреждение о рыночном вреде
В деле Kadrey против Meta суд также признал обучение языковой модели на книгах добросовестным использованием. Использование произведений было признано трансформирующим, так как цель состояла не в чтении книг, а в выявлении статистических закономерностей текста.
Однако решение содержит важное предупреждение на будущее. Суд указал, что ключевым фактором остаётся влияние на рынок оригинальных произведений. В данном деле истцы не смогли доказать, что ИИ заменяет книги или что существовал сформированный рынок лицензирования обучения моделей. Но суд прямо отметил, что при иных доказательствах баланс мог бы измениться. Для правообладателей это стало своеобразной дорожной картой для будущих исков.
ROSS Intelligence и замещение продукта
Совершенно иной подход был применён в деле Thomson Reuters против ROSS Intelligence. Здесь ИИ использовался для создания сервиса, напрямую конкурирующего с Westlaw — основным продуктом правообладателя. Обучение велось на переработанных материалах, созданных на основе защищённых аннотаций и классификаций.
Суд пришёл к выводу, что такое использование подрывает рынок правообладателя и фактически создаёт замену его ключевому продукту. В этом случае защита добросовестного использования не сработала. Дело наглядно показало, что риски резко возрастают, если ИИ-система ориентирована на воспроизведение или замещение основного коммерческого предложения владельца контента.
Общие сигналы для рынка
Совокупно эти решения показывают, что обучение ИИ оценивается судами не абстрактно, а в контексте конкретных целей и последствий. В центре внимания остаются трансформирующий характер использования, источники данных и влияние на рынок оригинальных произведений.
Суды крайне негативно относятся к ситуациям, когда ИИ подменяет платный продукт или размывает спрос на него. Даже если модель не воспроизводит текст напрямую, массовая генерация схожего контента может рассматриваться как косвенное замещение.
Чистота данных как фактор будущего
Отдельным трендом становится внимание к происхождению обучающих данных. Использование пиратских или несанкционированных источников способно разрушить даже сильную позицию по добросовестному использованию. Прозрачность, документация и лицензирование данных постепенно превращаются в стандарт ответственного развития ИИ.
Что ждать дальше
В 2026 году ключевую роль начнут играть апелляционные решения, которые могут задать более единый вектор. Параллельно усилится внимание к результатам работы моделей — не только к обучению, но и к тому, как их выводы влияют на рынок и ценность оригинальных произведений.
Для компаний, работающих с ИИ, будущее за превентивным подходом: юридическая оценка данных, целей обучения и потенциальных сценариев использования станет обязательным элементом стратегии. Это позволит снижать риски и увереннее развивать технологии в условиях продолжающейся правовой неопределённости.