В 2025 году суды США вынесли первые содержательные решения по существу споров о том, составляет ли использование охраняемых произведений для обучения генеративных систем искусственного интеллекта добросовестное использование. Эти постановления формируют ранние ориентиры для разработчиков моделей, издателей, медиакомпаний и предприятий, внедряющих технологии генеративного искусственного интеллекта.
Добросовестное использование при законном получении данных для обучения
В первом решении по ходатайству о судебном решении по существу, непосредственно затрагивающем обучение искусственного интеллекта и доктрину добросовестного использования, суд установил, что использование законно приобретённых книг для обучения больших языковых моделей подпадает под защиту авторского права. Компания приобрела миллионы печатных изданий, оцифровала их и утилизировала оригиналы для создания центральной библиотеки обучения.
Суд подчеркнул высоко трансформативный характер обучения моделей, отметив, что системы не функционируют как хранилища выразительного контента, а извлекают статистические взаимосвязи для обеспечения новых возможностей. Технология была охарактеризована как одна из наиболее трансформативных в современной истории.
Практический вывод: доктрина добросовестного использования может защищать обучение искусственного интеллекта на законно полученных данных, однако компании сталкиваются со значительными рисками, если наборы данных включают пиратские или ненадлежащим образом полученные материалы.
Расхождения в оценке рыночного ущерба и единство в отношении пиратства
Вскоре после предыдущего решения суд вынес вердикт по делу против технологической компании, удовлетворив ходатайство о добросовестном использовании, но при этом подвергнув критике аргументы авторов о рыночном ущербе. Группа опубликованных писателей подала иск об использовании их охраняемых книг, полученных из онлайн-библиотек, для обучения языковых моделей.
Суд согласился, что обучение моделей является трансформативным, но подчеркнул, что рыночный ущерб остаётся наиболее важным фактором анализа и не может быть отклонен только по аналогии.
Практический вывод: суды едины в важности законного получения данных для обучения, но могут расходиться в степени строгости оценки предполагаемого рыночного ущерба от результатов работы искусственного интеллекта.
Обучение не равно результату генерации
Дело о генерации изображений остаётся одним из наиболее влиятельных в сфере авторского права и искусственного интеллекта. Визуальные художники утверждают, что модели генерации изображений были обучены на миллиардах охраняемых произведений, полученных из интернета, и что результирующие изображения представляют собой нарушающие права производные работы.
Решение по существу ещё не вынесено. Суд разрешил продолжение прямых претензий о нарушении авторских прав, потребовав от истцов уточнения теорий относительно роли каждого ответчика. Дело находится на стадии сбора доказательств.
Ответчики утверждают, что веса моделей искусственного интеллекта не являются копиями обучающих изображений, что процесс обучения изучает статистические закономерности, а не хранит или воспроизводит охраняемые произведения, и что любая защита на основе добросовестного использования должна оцениваться на основе полностью сформированной фактической картины.
Практический вывод: истцам сложно доказать, что одно только обучение искусственного интеллекта составляет нарушение при отсутствии демонстрируемого копирования в результатах генерации.
Стандарты изложения претензий в делах об авторском праве и искусственном интеллекте
В деле против разработчика чат-бота авторы книг утверждали, что компания нарушила их авторские права, обучая языковые модели на их произведениях и позволяя генерацию конкурирующего контента. Суд отклонил несколько претензий, включая косвенное нарушение авторских прав и нарушения законодательства об авторском праве в цифровую эпоху, но разрешил продолжение прямых претензий о нарушении авторских прав.
Суд подчеркнул, что истцы не указали, что какой-либо конкретный результат работы чат-бота был существенно схож с их охраняемыми книгами. Дело было консолидировано в многоокружное разбирательство.
Практический вывод: претензии об авторском праве в сфере искусственного интеллекта, основанные на общих опасениях конкуренции или неподтверждённых предположениях об обучающих данных, вряд ли выдержат ранний судебный анализ.
Более сложный случай для доктрины добросовестного использования
Дело с участием крупного новостного издания, хотя и не разрешённое по существу, имеет значительный потенциал влияния. В отличие от многих исков авторов книг, оно непосредственно затрагивает новостной контент, рынки реального времени и устоявшиеся режимы лицензирования.
Истец утверждает, что результаты работы искусственного интеллекта заменяют журналистские материалы и подрывают способность монетизировать контент через подписки и лицензии.
Практический вывод: аргументы о добросовестном использовании могут быть слабее там, где результаты работы искусственного интеллекта напрямую конкурируют с охраняемым контентом на активных лицензионных рынках.
Международные и доказательственные аспекты
Судебные разбирательства в других юрисдикциях поднимают дополнительные вопросы, с которыми всё чаще могут сталкиваться суды, включая права на базы данных, трансграничное обучение и доказательства дословного воспроизведения, такие как сохранённые водяные знаки.
Практический вывод: международные разработчики искусственного интеллекта должны учитывать неамериканские режимы авторского права и баз данных при проектировании наборов данных и развёртывании моделей.
Звуковые копии, голосовые модели и новые теории ущерба
Крупные музыкальные лейблы подали иски, оспаривающие модели искусственного интеллекта, которые генерируют вокал и музыку, схожие с охраняемыми записями. Истцы утверждают, что компании использовали охраняемые звукозаписи, полученные частично через копирование потокового контента, для обучения моделей, генерирующих музыку, поразительно похожую на защищённые записи.
Ответчики выдвигают защиты на основе добросовестного использования, утверждая, что использование охраняемых произведений является трансформативным, поскольку модели изучают закономерности из данных и генерируют новый контент, а не воспроизводят оригиналы.
Практический вывод: эти дела выходят за рамки традиционных споров об обучающих данных и поднимают вопросы о производных работах, праве на публичность и недобросовестной конкуренции. Они сигнализируют, что суды могут по-другому подходить к вопросам авторского права в сфере искусственного интеллекта, где модели воспроизводят отличительные атрибуты человеческого исполнения, а не абстрактные выразительные закономерности.
Рекомендации для бизнеса в сфере интеллектуальной собственности
Решения 2025 года отражают осторожный, но значимый прогресс в определении применения авторского права к генеративному искусственному интеллекту. Суды всё более восприимчивы к аргументам о добросовестном использовании при обучении на законно полученных данных, скептически относятся к спекулятивным претензиям о рыночном ущербе и единодушно нетерпимы к пиратству.
Для бизнеса охрана интеллектуальной собственности включает не только регистрацию прав, но и выстраивание прозрачных процедур получения и документирования источников данных для обучения моделей. Использование контента без разрешения или ненадлежащее получение обучающих выборок может стать основанием для судебного иска.
Компаниям, разрабатывающим решения на базе искусственного интеллекта, следует заранее проводить аудит источников данных, внедрять процедуры получения разрешений от правообладателей и документировать процессы обучения. Своевременная правовая экспертиза помогает минимизировать риски длительных разбирательств и репутационных потерь.
Для международных компаний, работающих на стыке контента, технологий и лицензирования, критически важно проводить аудит прав на нематериальные активы и выстраивать многоуровневую систему защиты. Прозрачные внутренние процедуры, адаптация под требования разных юрисдикций и готовность к досудебному урегулированию помогают сохранять ценность разработок и минимизировать правовые риски.
О компании IQ Technology
IQ Technology — международное юридическое агентство, специализирующееся на предоставлении услуг в области защиты интеллектуальной собственности, товарных знаков и электронной торговли. Мы работаем с клиентами по всему миру, представляя интересы компаний по вопросам интеллектуальной собственности, анализу рисков, спорам о копировании и защите бренда на маркетплейсах и сайтах.
Добросовестное использование при законном получении данных для обучения
В первом решении по ходатайству о судебном решении по существу, непосредственно затрагивающем обучение искусственного интеллекта и доктрину добросовестного использования, суд установил, что использование законно приобретённых книг для обучения больших языковых моделей подпадает под защиту авторского права. Компания приобрела миллионы печатных изданий, оцифровала их и утилизировала оригиналы для создания центральной библиотеки обучения.
Суд подчеркнул высоко трансформативный характер обучения моделей, отметив, что системы не функционируют как хранилища выразительного контента, а извлекают статистические взаимосвязи для обеспечения новых возможностей. Технология была охарактеризована как одна из наиболее трансформативных в современной истории.
Практический вывод: доктрина добросовестного использования может защищать обучение искусственного интеллекта на законно полученных данных, однако компании сталкиваются со значительными рисками, если наборы данных включают пиратские или ненадлежащим образом полученные материалы.
Расхождения в оценке рыночного ущерба и единство в отношении пиратства
Вскоре после предыдущего решения суд вынес вердикт по делу против технологической компании, удовлетворив ходатайство о добросовестном использовании, но при этом подвергнув критике аргументы авторов о рыночном ущербе. Группа опубликованных писателей подала иск об использовании их охраняемых книг, полученных из онлайн-библиотек, для обучения языковых моделей.
Суд согласился, что обучение моделей является трансформативным, но подчеркнул, что рыночный ущерб остаётся наиболее важным фактором анализа и не может быть отклонен только по аналогии.
Практический вывод: суды едины в важности законного получения данных для обучения, но могут расходиться в степени строгости оценки предполагаемого рыночного ущерба от результатов работы искусственного интеллекта.
Обучение не равно результату генерации
Дело о генерации изображений остаётся одним из наиболее влиятельных в сфере авторского права и искусственного интеллекта. Визуальные художники утверждают, что модели генерации изображений были обучены на миллиардах охраняемых произведений, полученных из интернета, и что результирующие изображения представляют собой нарушающие права производные работы.
Решение по существу ещё не вынесено. Суд разрешил продолжение прямых претензий о нарушении авторских прав, потребовав от истцов уточнения теорий относительно роли каждого ответчика. Дело находится на стадии сбора доказательств.
Ответчики утверждают, что веса моделей искусственного интеллекта не являются копиями обучающих изображений, что процесс обучения изучает статистические закономерности, а не хранит или воспроизводит охраняемые произведения, и что любая защита на основе добросовестного использования должна оцениваться на основе полностью сформированной фактической картины.
Практический вывод: истцам сложно доказать, что одно только обучение искусственного интеллекта составляет нарушение при отсутствии демонстрируемого копирования в результатах генерации.
Стандарты изложения претензий в делах об авторском праве и искусственном интеллекте
В деле против разработчика чат-бота авторы книг утверждали, что компания нарушила их авторские права, обучая языковые модели на их произведениях и позволяя генерацию конкурирующего контента. Суд отклонил несколько претензий, включая косвенное нарушение авторских прав и нарушения законодательства об авторском праве в цифровую эпоху, но разрешил продолжение прямых претензий о нарушении авторских прав.
Суд подчеркнул, что истцы не указали, что какой-либо конкретный результат работы чат-бота был существенно схож с их охраняемыми книгами. Дело было консолидировано в многоокружное разбирательство.
Практический вывод: претензии об авторском праве в сфере искусственного интеллекта, основанные на общих опасениях конкуренции или неподтверждённых предположениях об обучающих данных, вряд ли выдержат ранний судебный анализ.
Более сложный случай для доктрины добросовестного использования
Дело с участием крупного новостного издания, хотя и не разрешённое по существу, имеет значительный потенциал влияния. В отличие от многих исков авторов книг, оно непосредственно затрагивает новостной контент, рынки реального времени и устоявшиеся режимы лицензирования.
Истец утверждает, что результаты работы искусственного интеллекта заменяют журналистские материалы и подрывают способность монетизировать контент через подписки и лицензии.
Практический вывод: аргументы о добросовестном использовании могут быть слабее там, где результаты работы искусственного интеллекта напрямую конкурируют с охраняемым контентом на активных лицензионных рынках.
Международные и доказательственные аспекты
Судебные разбирательства в других юрисдикциях поднимают дополнительные вопросы, с которыми всё чаще могут сталкиваться суды, включая права на базы данных, трансграничное обучение и доказательства дословного воспроизведения, такие как сохранённые водяные знаки.
Практический вывод: международные разработчики искусственного интеллекта должны учитывать неамериканские режимы авторского права и баз данных при проектировании наборов данных и развёртывании моделей.
Звуковые копии, голосовые модели и новые теории ущерба
Крупные музыкальные лейблы подали иски, оспаривающие модели искусственного интеллекта, которые генерируют вокал и музыку, схожие с охраняемыми записями. Истцы утверждают, что компании использовали охраняемые звукозаписи, полученные частично через копирование потокового контента, для обучения моделей, генерирующих музыку, поразительно похожую на защищённые записи.
Ответчики выдвигают защиты на основе добросовестного использования, утверждая, что использование охраняемых произведений является трансформативным, поскольку модели изучают закономерности из данных и генерируют новый контент, а не воспроизводят оригиналы.
Практический вывод: эти дела выходят за рамки традиционных споров об обучающих данных и поднимают вопросы о производных работах, праве на публичность и недобросовестной конкуренции. Они сигнализируют, что суды могут по-другому подходить к вопросам авторского права в сфере искусственного интеллекта, где модели воспроизводят отличительные атрибуты человеческого исполнения, а не абстрактные выразительные закономерности.
Рекомендации для бизнеса в сфере интеллектуальной собственности
Решения 2025 года отражают осторожный, но значимый прогресс в определении применения авторского права к генеративному искусственному интеллекту. Суды всё более восприимчивы к аргументам о добросовестном использовании при обучении на законно полученных данных, скептически относятся к спекулятивным претензиям о рыночном ущербе и единодушно нетерпимы к пиратству.
Для бизнеса охрана интеллектуальной собственности включает не только регистрацию прав, но и выстраивание прозрачных процедур получения и документирования источников данных для обучения моделей. Использование контента без разрешения или ненадлежащее получение обучающих выборок может стать основанием для судебного иска.
Компаниям, разрабатывающим решения на базе искусственного интеллекта, следует заранее проводить аудит источников данных, внедрять процедуры получения разрешений от правообладателей и документировать процессы обучения. Своевременная правовая экспертиза помогает минимизировать риски длительных разбирательств и репутационных потерь.
Для международных компаний, работающих на стыке контента, технологий и лицензирования, критически важно проводить аудит прав на нематериальные активы и выстраивать многоуровневую систему защиты. Прозрачные внутренние процедуры, адаптация под требования разных юрисдикций и готовность к досудебному урегулированию помогают сохранять ценность разработок и минимизировать правовые риски.
О компании IQ Technology
IQ Technology — международное юридическое агентство, специализирующееся на предоставлении услуг в области защиты интеллектуальной собственности, товарных знаков и электронной торговли. Мы работаем с клиентами по всему миру, представляя интересы компаний по вопросам интеллектуальной собственности, анализу рисков, спорам о копировании и защите бренда на маркетплейсах и сайтах.