Il 30 ottobre 2026 OpenAI ha pubblicato un intervento intitolato Fair use benefits everyone, raccogliendo contributi di scrittori, artisti, accademici, associazioni per l’accessibilità ed esperti legali a sostegno dell’applicazione del fair use all’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. L’iniziativa si inserisce nel contenzioso statunitense che coinvolge la società sviluppatrice di ChatGPT e diversi titolari di contenuti protetti, tra cui il New York Times.
La questione riguarda uno dei passaggi centrali nello sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa: l’utilizzo di opere tutelate dal copyright per addestrare sistemi capaci di produrre testi, immagini e altri contenuti. Negli Stati Uniti, una parte della controversia ruota attorno alla possibilità di considerare queste attività un uso legittimo delle opere, anche senza un’autorizzazione individuale dei rispettivi titolari.
La pubblicazione di OpenAI presenta estratti di memorie depositate in tribunale da soggetti esterni alla controversia principale, interessati alle conseguenze che una decisione sul fair use potrebbe avere sull’innovazione tecnologica, sulla ricerca e sulle attività creative. Si tratta di contributi giuridici presentati a sostegno di determinate interpretazioni della legge, non di decisioni giudiziarie.
Il confronto tra intelligenza artificiale e diritto d’autore coinvolge inoltre due sistemi normativi differenti. Il diritto statunitense utilizza una clausola generale di fair use, mentre l’Unione europea disciplina specifiche eccezioni per l’estrazione di testi e dati, prevedendo anche strumenti attraverso i quali i titolari possono riservarsi determinati utilizzi delle proprie opere.
Le posizioni raccolte da OpenAI nel dibattito sul copyright
La selezione pubblicata da OpenAI riunisce interventi provenienti da organizzazioni tecnologiche, associazioni di autori, biblioteche, economisti, docenti universitari e rappresentanti del settore creativo. Il punto comune è la richiesta di evitare un’interpretazione del copyright che possa impedire indiscriminatamente l’impiego di materiali protetti nell’addestramento dei sistemi generativi.
Tra i contributi compare quello di AI Progress, che sviluppa la distinzione tra la funzione originaria di un’opera e il suo impiego nell’addestramento di un modello linguistico. Secondo questa impostazione, un articolo giornalistico viene pubblicato affinché qualcuno possa leggerlo, mentre un sistema di intelligenza artificiale lo utilizzerebbe per apprendere regolarità linguistiche e relazioni statistiche utili alla produzione di nuovi contenuti.
La diversa finalità viene indicata come un elemento favorevole al riconoscimento del fair use. Rimane tuttavia necessario verificare se tale utilizzo provochi effetti economicamente rilevanti sui mercati delle opere originali.
Su questo punto interviene Authors Alliance, organizzazione interessata alla promozione della conoscenza e alla circolazione delle opere. Il contributo contesta una concezione particolarmente estesa del danno economico, secondo la quale anche la semplice concorrenza esercitata da nuove produzioni potrebbe costituire una lesione dei diritti degli autori precedenti.
La distinzione riguarda la protezione dell’espressione originale rispetto alla concorrenza tra contenuti che condividono temi, argomenti o generi. Un libro può competere commercialmente con un altro senza necessariamente violarne il copyright. La questione sottoposta ai giudici è se questo principio possa essere applicato anche ai prodotti generati attraverso sistemi addestrati su opere precedenti.
I professori di diritto Ed Lee e Rebecca Tushnet sviluppano una considerazione analoga, distinguendo la somiglianza sostanziale con gli elementi espressivi protetti dalla semplice presenza di fatti, generi o caratteristiche comuni. La loro posizione mira a evitare che la tutela del copyright venga estesa a elementi che, secondo il diritto statunitense, non sono appropriabili in via esclusiva.
Queste argomentazioni affrontano direttamente il problema del possibile danno commerciale, ma non stabiliscono automaticamente la liceità di ogni impiego di opere protette. La valutazione dipende dalle modalità di acquisizione e utilizzo dei materiali, dalle caratteristiche del modello e dai suoi risultati.
Creatori indipendenti e accessibilità: gli interessi oltre le aziende tecnologiche
Una parte significativa dei contributi riguarda l’utilizzo dell’intelligenza artificiale da parte di professionisti che producono essi stessi opere tutelate.
Il musicista e compositore Michael Wall e la scrittrice e comica Sarah Rose Siskind descrivono l’impiego di strumenti generativi nelle rispettive attività. Le applicazioni comprendono l’organizzazione del lavoro, il supporto alla produzione creativa e la gestione degli aspetti operativi delle loro iniziative professionali.
Il loro contributo evidenzia una circostanza rilevante: gli autori possono essere contemporaneamente titolari di diritti sulle proprie opere e utilizzatori di tecnologie sviluppate attraverso l’analisi di grandi quantità di contenuti.
La diffusione di questi strumenti, secondo gli artisti intervenuti, può ridurre alcune difficoltà organizzative e consentire ai professionisti indipendenti di dedicare maggiori risorse alla produzione originale. Sono esperienze individuali che illustrano possibili benefici, senza dimostrare che tali vantaggi compensino necessariamente gli eventuali danni economici subiti da altri autori.
Anche lo scrittore Kevin Kelly collega l’utilizzo dei modelli generativi alla possibilità di sviluppare nuove forme espressive. Nella sua interpretazione, una tutela del copyright eccessivamente estesa rischierebbe di limitare attività creative che si alimentano della conoscenza e delle opere precedenti.
Il contributo dell’American Council of the Blind, insieme all’Association of Research Libraries, all’American Library Association, alla Consumer Technology Association e alla Business Software Alliance, porta invece l’attenzione sulle conseguenze per l’accessibilità e la ricerca.
Le organizzazioni richiamano le esigenze delle persone con disabilità, degli studenti con differenti necessità di apprendimento e delle istituzioni impegnate nella diffusione della conoscenza. I sistemi generativi possono essere utilizzati per rendere più accessibili informazioni complesse, agevolare la consultazione dei contenuti e sviluppare strumenti di assistenza.
La rilevanza di queste applicazioni è concreta, ma il loro valore sociale non costituisce, da solo, una licenza generale per utilizzare qualunque opera protetta.
Nel confronto tra intelligenza artificiale e diritto d’autore, l’interesse pubblico può concorrere alla valutazione giuridica dell’utilizzo, senza eliminare gli altri elementi previsti dalla legge.
Che cosa prevede il fair use negli Stati Uniti
Il fair use è una limitazione ai diritti esclusivi riconosciuti agli autori dal sistema statunitense. La disciplina è contenuta nella sezione 107 del Copyright Act e permette, in determinate circostanze, l’utilizzo di opere protette senza l’autorizzazione del titolare.
Tra gli esempi indicati dalla legge figurano la critica, il commento, l’informazione giornalistica, l’insegnamento e la ricerca. L’elenco non è esaustivo e non significa che ogni attività riconducibile a queste categorie sia automaticamente lecita.
La valutazione del fair use si basa su quattro fattori, che devono essere considerati complessivamente.
Il primo riguarda lo scopo e il carattere dell’utilizzo, compresa la sua natura commerciale o educativa. In questa valutazione può assumere rilevanza il carattere trasformativo dell’impiego, ossia la presenza di una finalità o di una funzione diversa rispetto a quella dell’opera originale.
Il secondo considera la natura dell’opera utilizzata. La protezione di un romanzo, fortemente caratterizzato da scelte espressive originali, presenta aspetti differenti rispetto a quella di un testo prevalentemente fattuale. Questa distinzione non elimina la tutela degli articoli giornalistici, ma può incidere sull’analisi.
Il terzo fattore riguarda la quantità e l’importanza della parte riprodotta rispetto all’opera complessiva. Non esiste una percentuale universalmente consentita: in alcuni casi può essere legittimo utilizzare un’opera intera, mentre in altri la riproduzione di una sua parte limitata può risultare problematica.
Il quarto considera gli effetti dell’utilizzo sul mercato attuale o potenziale dell’opera protetta, compresa la possibile sostituzione economica dell’originale.
È soprattutto il rapporto tra trasformazione e danno commerciale a rendere complesso il dibattito sull’addestramento dei sistemi generativi.
Un modello può analizzare opere esistenti per sviluppare funzionalità differenti dalla lettura dei contenuti originali. Allo stesso tempo, i risultati prodotti potrebbero entrare in concorrenza con determinati mercati editoriali oppure riprodurre elementi espressivi protetti.
Nessuno dei quattro fattori possiede una prevalenza automatica in tutte le controversie. I giudici devono esaminarli alla luce delle circostanze specifiche.
Le cause giudiziarie e il problema dei contenuti utilizzati per l’addestramento
Il contenzioso avviato dal New York Times contro OpenAI e Microsoft nel dicembre 2023 ha contribuito a portare la questione dell’addestramento dei modelli generativi al centro dell’attenzione internazionale.
Tra le contestazioni rientrano l’utilizzo di contenuti giornalistici protetti e la possibilità che determinati risultati dei sistemi generativi riproducano o sostituiscano materiali editoriali.
OpenAI contesta l’impostazione delle pretese avanzate dagli editori e difende il ricorso al fair use. Nella comunicazione del 30 ottobre 2026 utilizza gli interventi dei soggetti esterni al giudizio per rafforzare la propria interpretazione della normativa.
Le memorie presentate alla corte, comunemente definite amicus briefs, permettono a soggetti interessati di offrire argomenti giuridici e considerazioni sulle possibili conseguenze di una decisione. Non costituiscono prove definitive della correttezza di una tesi e non vincolano il giudice.
Tra i contributi selezionati compare anche quello dell’Electronic Frontier Foundation, che interviene sul rapporto tra acquisizione dei materiali, interpretazione del fair use e possibili effetti sulla concorrenza tecnologica.
Un altro intervento, sottoscritto dagli informatici Mike Knoop, Daniel Lowd e Douglas Schmidt, distingue l’apprendimento di regolarità statistiche dalla memorizzazione dei contenuti. I ricercatori spiegano che un modello linguistico non funziona ordinariamente come un archivio documentale dal quale recuperare una copia identificabile di ciascuna opera utilizzata durante l’addestramento.
La distinzione tecnica è rilevante, ma non esclude che determinati sistemi possano memorizzare o riprodurre parti dei materiali di addestramento. Né risolve, autonomamente, la questione della liceità delle copie eventualmente realizzate nelle diverse fasi di sviluppo.
La posizione espressa dallo United States Copyright Office nel rapporto dedicato all’addestramento dell’intelligenza artificiale, diffuso in versione preliminare il 9 maggio 2025, offre una lettura più articolata.
L’ufficio federale ritiene che alcuni utilizzi di opere protette per l’addestramento possano rientrare nel fair use, mentre altri potrebbero non soddisfarne i requisiti.
Tra le circostanze considerate particolarmente problematiche rientrano l’acquisizione di opere espressive da fonti pirata e la produzione commerciale di contenuti concorrenti, soprattutto quando siano disponibili possibilità ragionevoli di ottenere licenze.
Il rapporto distingue inoltre gli impieghi destinati alla ricerca e all’analisi dalle applicazioni capaci di sostituire economicamente opere creative.
Non esiste quindi una regola generale secondo cui l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale sia sempre consentito oppure sempre vietato dal copyright statunitense. Le valutazioni dello United States Copyright Office costituiscono un’analisi istituzionale, non una decisione giudiziaria vincolante sulle singole controversie.
La normativa europea segue un’impostazione differente
Il rapporto tra intelligenza artificiale e diritto d’autore cambia sensibilmente quando si passa dagli Stati Uniti all’Unione europea.
L’ordinamento europeo non prevede una clausola generale di fair use equivalente a quella statunitense. Le utilizzazioni consentite senza autorizzazione dipendono dalle eccezioni e limitazioni previste dalla normativa, con condizioni specifiche.
Per l’analisi automatizzata dei contenuti assume particolare rilievo la direttiva UE 2019/790 sul diritto d’autore nel mercato unico digitale, che disciplina il text and data mining, generalmente abbreviato in TDM.
Con questa espressione si indica l’analisi automatizzata di testi e dati in formato digitale per ricavarne informazioni, tra cui modelli, tendenze e correlazioni.
L’articolo 3 della direttiva prevede un’eccezione per le riproduzioni e le estrazioni effettuate da organismi di ricerca e istituti di tutela del patrimonio culturale, quando servono a realizzare attività di estrazione di testi e dati per finalità di ricerca scientifica.
L’accesso alle opere deve essere legittimo e le copie devono essere conservate con adeguate garanzie di sicurezza. La disposizione consente inoltre la conservazione per finalità scientifiche, compresa la verifica dei risultati.
L’articolo 4 introduce invece un’eccezione più ampia, che non è riservata esclusivamente agli enti di ricerca. Può riguardare anche attività commerciali, purché siano rispettate le condizioni previste.
La differenza decisiva riguarda la riserva dei diritti da parte dei titolari.
L’eccezione generale per il text and data mining si applica quando l’utilizzo non è stato espressamente riservato dai titolari in maniera appropriata. Nel caso dei contenuti pubblicamente disponibili online, la direttiva richiama anche strumenti leggibili automaticamente.
La riserva, spesso indicata con il termine opt-out, permette quindi ai titolari di escludere determinate utilizzazioni dall’ambito dell’eccezione generale. Quando una riserva valida è stata esercitata, l’operatore deve individuare un’altra base giuridica appropriata oppure ottenere l’autorizzazione necessaria.
Le due eccezioni non devono essere confuse. La riserva prevista dall’articolo 4 non opera nello stesso modo nei confronti dell’eccezione scientifica dell’articolo 3.
Neppure la semplice disponibilità pubblica di un contenuto online equivale alla concessione di un’autorizzazione generale per qualsiasi forma di riproduzione o sfruttamento economico.
AI Act e riserva dei diritti: gli obblighi per i fornitori di modelli
La disciplina europea è stata ulteriormente precisata dal regolamento UE 2024/1689, conosciuto come AI Act, che introduce obblighi specifici per i fornitori di modelli di intelligenza artificiale per finalità generali.
L’articolo 53 prevede, tra le altre disposizioni, l’adozione di una politica volta a rispettare il diritto dell’Unione in materia di copyright e diritti connessi.
Tale politica deve comprendere l’individuazione e il rispetto delle riserve dei diritti espresse ai sensi dell’articolo 4 della direttiva 2019/790, anche mediante tecnologie adeguate allo stato dell’arte.
I fornitori devono inoltre predisporre e rendere pubblica una sintesi sufficientemente dettagliata dei contenuti utilizzati per l’addestramento, secondo il modello previsto dall’AI Office europeo.
La normativa non impone, attraverso questa disposizione, la pubblicazione integrale di ogni documento presente nei dati di addestramento. Introduce però un obbligo di trasparenza che può rendere più verificabili le categorie di contenuti utilizzate.
Il regolamento richiama anche la necessità di rispettare le norme europee quando i modelli vengono immessi sul mercato dell’Unione. Questo aspetto assume particolare rilievo per le imprese che sviluppano sistemi su scala internazionale.
Il fatto che un determinato utilizzo venga ritenuto ammissibile secondo il diritto statunitense non comporta automaticamente la sua conformità alle disposizioni europee.
Il confronto tra intelligenza artificiale e diritto d’autore richiede quindi un’analisi delle norme applicabili, delle modalità di acquisizione dei materiali e degli eventuali accordi di licenza, considerando anche le regole nazionali che recepiscono la direttiva.
Editori, licenze e concorrenza nel mercato dei contenuti
La questione economica attraversa buona parte degli interventi raccolti da OpenAI.
Gli sviluppatori dei sistemi generativi hanno interesse ad accedere a grandi quantità di informazioni, necessarie per costruire modelli con competenze linguistiche e conoscitive estese. Gli editori e gli altri titolari di diritti hanno invece interesse a controllare gli utilizzi delle proprie opere che richiedono autorizzazione e a preservarne il valore commerciale.
La disponibilità di accordi di licenza dimostra che esistono modalità contrattuali attraverso cui le aziende tecnologiche possono ottenere determinati diritti di utilizzo.
Tuttavia, l’esistenza di un mercato delle licenze non determina automaticamente l’esito dell’analisi sul fair use. I giudici statunitensi devono stabilire quali effetti economici siano giuridicamente rilevanti e come si rapportino agli altri fattori previsti dalla legge.
L’economista Joshua S. Gans, tra gli autori citati nella selezione di OpenAI, richiama la necessità di considerare sia gli incentivi alla creazione di contenuti sia quelli allo sviluppo di strumenti capaci di apprendere da tali contenuti.
L’aspetto concorrenziale presenta anche una seconda dimensione. Se l’accesso ai dati di addestramento dipendesse esclusivamente da costose autorizzazioni individuali, le imprese con maggiori disponibilità finanziarie potrebbero trovarsi avvantaggiate rispetto agli sviluppatori indipendenti e alle organizzazioni di ricerca.
È uno degli argomenti avanzati dalle associazioni interessate alla concorrenza e all’innovazione. Non elimina però l’esigenza di valutare gli interessi economici dei titolari dei diritti e le condizioni in cui le loro opere vengono utilizzate.
Anche il settore editoriale si trova davanti a un problema che riguarda due attività differenti: l’impiego degli articoli per addestrare i modelli e la successiva distribuzione di risposte generate attraverso servizi digitali.
Un sistema potrebbe utilizzare contenuti giornalistici nella fase di apprendimento senza riprodurli direttamente agli utenti. Un’altra applicazione potrebbe invece fornire risposte molto vicine a materiali editoriali esistenti, incidendo sulle possibilità di accesso, consultazione o vendita degli originali.
Le due situazioni presentano implicazioni tecniche e giuridiche differenti. L’eventuale correttezza di una pratica non garantisce quella dell’altra.
Quali conseguenze per chi sviluppa e utilizza sistemi generativi
Le controversie sul copyright non riguardano esclusivamente le aziende che realizzano i grandi modelli linguistici. Coinvolgono anche imprese che sviluppano applicazioni specializzate, sistemi di ricerca documentale, strumenti editoriali e servizi basati su contenuti proprietari.
Quando un’organizzazione utilizza un modello già disponibile attraverso un servizio esterno, le condizioni contrattuali e la distribuzione delle responsabilità assumono un ruolo significativo.
La situazione cambia quando vengono realizzate raccolte documentali autonome, procedure di addestramento aggiuntivo oppure sistemi capaci di recuperare e riprodurre contenuti da archivi esterni.
La disponibilità tecnica dei materiali non coincide necessariamente con il diritto di utilizzarli per qualsiasi funzione.
Un’impresa che realizza un assistente documentale sulla base di materiali propri o regolarmente concessi in licenza si trova in una posizione diversa rispetto a un operatore che acquisisce indiscriminatamente articoli, libri o altri contenuti protetti da fonti esterne.
Anche le licenze delle banche dati, le condizioni di accesso ai servizi e le eventuali riserve formulate dai titolari possono incidere sulla legittimità delle operazioni.
Sul piano tecnico diventa rilevante documentare la provenienza dei materiali, individuare i diritti disponibili e predisporre controlli per limitare riproduzioni non autorizzate nei risultati generati.
Il problema riguarda anche le aziende editoriali che integrano l’intelligenza artificiale nei propri processi produttivi. L’utilizzo di strumenti generativi per assistere la redazione di un testo non determina, di per sé, la perdita dei diritti sulle componenti originali create dall’autore umano. Rimangono però questioni distinte la titolarità dei risultati, la presenza di contenuti eventualmente riprodotti e il rispetto dei diritti di terzi.
Il rapporto tra intelligenza artificiale e diritto d’autore richiede pertanto attenzione sia ai materiali utilizzati per sviluppare i sistemi sia ai contenuti distribuiti attraverso le applicazioni.
La pubblicazione di OpenAI del 30 ottobre rende evidente quanto la discussione statunitense sia ormai estesa oltre il tradizionale confronto tra sviluppatori tecnologici ed editori. Biblioteche, ricercatori, associazioni per l’accessibilità e creatori indipendenti chiedono che siano considerate anche le possibilità offerte dai nuovi strumenti.
Resta aperta la questione giuridica centrale: stabilire in quali circostanze l’utilizzo di opere protette nell’addestramento costituisca un impiego trasformativo consentito e quando, invece, richieda l’autorizzazione dei titolari.
Negli Stati Uniti la risposta continuerà a dipendere dall’applicazione dei fattori del fair use ai singoli casi. Nell’Unione europea, gli operatori devono già confrontarsi con le condizioni delle eccezioni per il text and data mining e con gli obblighi previsti dall’AI Act.
Per gli sviluppatori che operano su entrambi i mercati, questa differenza rende necessaria una gestione dei diritti che tenga conto delle diverse giurisdizioni, anziché presumere che una stessa modalità di addestramento sia automaticamente consentita ovunque.
