Riassunto:
Mentre i grandi produttori di modelli competono per bruciare denaro per centinaia di miliardi di infrastrutture di potenza di calcolo, una "miniera di copyright" più segreta si sta avvicinando. A metà agosto è arrivata la notizia che Apple intendeva pagare centinaia di milioni di dollari per acquistare corpus di notizie, provocando scalpore nel settore dei contenuti. Negli ultimi due anni, le cause legali sul copyright relative ai corpus di formazione sull’intelligenza artificiale si sono diffuse in tutto il mondo. A livello di stampa, il New York Times ha citato in giudizio OpenAI e Microsoft, accusando le due società di utilizzare milioni di articoli senza autorizzazione per addestrare modelli di grandi dimensioni come ChatGPT.
La comunità letteraria, tra cui il due volte vincitore del Premio Pulitzer John Carreiro e altri sei scrittori, ha portato contemporaneamente in tribunale Anthropic, OpenAI, Google, Meta, xAI e Perplexity, accusandoli di "furto deliberato".
In precedenza, secondo quanto riportato dai media, Anthropic era stata accusata di aver abusato del suo lavoro per addestrare il chatbot AI Claude. Dopo un accordo, Anthropic doveva ancora pagare 1,5 miliardi di dollari di risarcimento. È anche il più grande accordo conosciuto in un caso di copyright negli Stati Uniti. A livello nazionale, nel novembre dello scorso anno, la Corte popolare del distretto di Shanghai Jinshan ha pronunciato il primo caso di violazione del copyright di Shanghai su un grande modello di intelligenza artificiale in prima istanza, coinvolgendo questioni relative al diritto di copia e al diritto di diffondere i personaggi della rete di informazioni nella serie di animazioni "Fights Against the Sphere".
Come si può risolvere la "disputa sul copyright" dietro l'iterazione di modelli di grandi dimensioni? Di fronte alle controversie, come definire giuridicamente il confine tra "fair use" e "violazione"? Il giornalista ha parlato di questo con avvocati, professori di proprietà intellettuale, editori e altri professionisti del settore dei contenuti.
Il sistema "pay-as-you-go" è un accordo equo o un gioco di potere sui prezzi?
La mossa di Apple ha attirato l'attenzione non solo perché prevede di spendere centinaia di milioni di dollari per acquistare i diritti sulle notizie, ma anche perché propone un meccanismo di remunerazione variabile "pay-as-you-go". Cioè, l'editore viene pagato quando il contenuto del partner viene effettivamente utilizzato da Siri.
Alcune persone credono che il modello "pay-per-use" proposto questa volta da Apple sia un nuovo paradigma per la licenza dei contenuti nell'era dell'intelligenza artificiale.
Dal punto di vista legale della protezione del copyright,
"Il pagamento in base al consumo non è un nuovo paradigma. Apple Pay è ancora una royalty statunitense generata dall'uso di opere protette da copyright da parte dell'intelligenza artificiale. I tipi di opere coinvolte e i contenuti autorizzati sono determinati in conformità con l'attuale legge statunitense sul copyright. Il pagamento in base al consumo stesso è uno dei modelli comuni di tariffazione delle tariffe di licenza nella legge sul copyright."
Lo ha detto ai giornalisti Li Yanbing, direttore esecutivo del Centro di ricerca sul diritto della concorrenza e sulla proprietà intellettuale dell'Università di finanza ed economia di Shanghai. Allo stesso tempo, è anche un'illustre ricercatrice presso il Chinese Modernization Institute dell'Università di Finanza ed Economia di Shanghai. Le sue principali direzioni di ricerca riguardano il diritto della proprietà intellettuale e della concorrenza, il diritto dei dati e dell'intelligenza artificiale.Il sistema "pay-as-you-go" può evitare completamente il rischio di violazione?
Fu Gang, socio senior e avvocato dello studio legale Beijing Dacheng (Shanghai), ha sottolineato in particolare: La legge sul diritto d'autore si concentra sull'uso effettivo delle opere da parte delle aziende e se questi comportamenti sono autorizzati, piuttosto che se il compenso viene pagato in una somma forfettaria o a rate.
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Anche se il contratto prevede il pay-per-view quando Siri visualizza le notizie, se i diritti della fonte sono viziati o l'ambito dell'autorizzazione non copre completamente gli scenari di utilizzo, potrebbero comunque esserci rischi di violazione o violazione del contratto.
"Fu Gang ha detto.Tuttavia, Huang Yangyang, partner e avvocato presso la filiale di Shanghai dello studio legale Zhonglun Wende di Pechino, ha sottolineato che nel quadro dell'accordo, "Apple ha sostanzialmente evitato il rischio di violazione del copyright, a meno che le notizie citate non violino il copyright di terzi, ma generalmente accordi simili stipuleranno termini che esonerano l'utente da responsabilità."
Li Yanbing ha ricordato che il pagamento in base al consumo è solo un metodo di determinazione del prezzo per i costi di licenza ed è una clausola contrattuale. Si accorda solo sul numero di volte e sul prezzo unitario e vincola solo le parti del contratto. Non coinvolge la questione qualitativa dell’uso delle opere da parte dell’IA.
Anche se diventasse uno standard di settore, non potrebbe risolvere il problema della definizione di replica e deduzione e comporta inoltre nuovi problemi di misurazione e identificazione. A giudicare dalle informazioni pubbliche, i dettagli di tali calibri di misurazione solitamente non vengono divulgati.
"Ad esempio, una query richiama cinque notizie di tre editori e genera un abstract. Viene utilizzato cinque volte, tre volte o una volta? Se nel mezzo si verifica un guasto tecnico e la chiamata viene effettuata di nuovo, ma alla fine viene generato solo un abstract, come viene calcolato questo utilizzo? "Utilizzo", il comportamento di utilizzo per diversi collegamenti e scopi come scansione, training, recupero, citazione, output, ecc., viene classificato e calcolato separatamente?" Anche se si tratta di un sistema a ripartizione, la definizione attuale non è ancora chiara.
Ciò significa anche che la scelta del modello tecnico influirà direttamente sulla riscossione dei canoni di licenza.
A livello operativo effettivo, per le grandi aziende modello IA e i fornitori di contenuti, "da che parte sta il potere contrattuale?" è una questione fondamentale di cui tutti sono preoccupati.
Li Yanbing ritiene che, sia che si tratti di un sistema di tariffe annuali fisse o di un pagamento basato sull'utilizzo, non vi sia alcun merito nei due metodi di determinazione dei prezzi.
Ciò che determina realmente il risultato è il potere contrattuale: "Chi controlla i dati di misurazione ha il diritto di interpretare i prezzi."
La differenza è che con il modello di licenza fissa (come una tariffa annuale fissa), il rischio "se il contenuto viene utilizzato" è a carico della piattaforma, mentre il pagamento in base al consumo trasferisce questo rischio ai media o agli editori.In generale, "I dati di misurazione sono controllati dalla piattaforma. Gli editori di contenuti non possono verificare quante volte i loro contenuti sono stati richiamati, né sanno come viene distribuito l'importo totale. Il potere di contrattazione collettiva è indebolito." Li Yanbing ha detto.
L'avvocato Huang Yangyang ritiene inoltre che le parti interessate siano in svantaggio nel dimostrare se il contenuto costituisce una violazione. Al momento, i diritti d’autore dei contenuti cinesi di alta qualità sono sparsi nelle mani di un gran numero di titolari di diritti diversi. Editori, mezzi di informazione e altre istituzioni sono per lo più indipendenti e sparsi. Il potere contrattuale collettivo dei titolari dei diritti d’autore è debole. Per le piattaforme AI il processo di autorizzazione è complicato e i costi di transazione sono elevati.
Un professionista di una casa editrice ha rivelato: "Dal punto di vista della formazione del corpus, molte persone nella casa editrice non sono consapevoli di questo problema. Non sono molto interessate a questo problema e sono relativamente passive. Questo è l'effettivo stato di reazione della casa editrice."
Ha detto ai giornalisti che se qualcuno si interessa ai tuoi diritti d'autore ed è disposto a pagare il compenso, tutti condivideranno i benefici e i rischi, il che farà più bene che danno alla casa editrice. Ma “ciò che dovrebbe essere” e “ciò che effettivamente è” sono due cose diverse, e tra loro c’è una divisione.
L'acquisto di corpus di notizie da parte di Apple ha causato fluttuazioni del mercato. Come analizzarlo?
La notizia che Apple prevede di investire fino a centinaia di milioni di dollari per acquisire il copyright dei contenuti delle notizie ha causato uno shock nel settore. Il giorno in cui è uscita la notizia, il settore "AI corpus" delle azioni A ha registrato un forte rialzo. Duke Culture una volta raggiunse il limite giornaliero di 20 cm, seguito da CITIC Publishing, China Publishing, Haitian Ruisheng, ecc.
西南证券传媒首席分析师苟宇睿认为，这类“海外映射”行情，具备情绪与主题资金轮动特征。
长期来看，AI正推动传媒内容产业，从“消费品"转向“数据+IP资产“双重定价。定价逻辑方面，国内正从“规模竞争“转向“价值和质量竞争“，政策在推动“以词元为基础的数据集价值体系”确权。
Fonte immagine: concetto di "AI corpus" di Oriental Fortune
L'impatto maggiore sulla valutazione del settore dei media delle azioni A è che "il mercato è passato dall'"osservazione dei canali e del volume di emissione" all'"esame della qualità delle risorse dei dati". La narrativa del corpus AI fornisce una nuova narrativa di valutazione orientata alla crescita." Gou Yurui ha detto ai giornalisti. Tuttavia, ha anche ricordato che l’implementazione del sistema di valore dei token sarà più flessibile dal punto di vista tematico a breve termine. Resta ancora da verificare se sia possibile collocarlo in un centro di valutazione a lungo termine, se le successive transazioni e politiche autorizzate possano essere effettivamente attuate.
Fonte immagine: rapporto annuale 10-K dell'anno fiscale 2025 di Apple, Securities and Exchange Commission (SEC) degli Stati Uniti
Tornando alla notizia dell'acquisto da parte di Apple dei diritti d'autore sulle notizie, questo atteggiamento di "conformità attiva" può essere trovato anche nel suo rapporto annuale 2025. Nel suo rapporto annuale 2025, Apple ha elencato l’intelligenza artificiale come un fattore di rischio. Apple ritiene che tecnologie complesse come l’intelligenza artificiale possano esporre gli utenti a contenuti dannosi o imprecisi, potrebbero anche comportare l’ottenimento e l’utilizzo di materiali protetti da copyright per la formazione e la riproduzione di contenuti protetti da copyright nell’output del modello, con conseguenti modifiche del prodotto, costi di contenzioso, costi di licenza e sanzioni normative.
"Ciò dimostra che Apple ha considerato il copyright sull'intelligenza artificiale, la sicurezza dei contenuti e la responsabilità del prodotto come rischi operativi front-end a medio e lungo termine." L'avvocato Fu Gang ritiene che l'implicazione più diretta per i grandi produttori di modelli nazionali sia che la conformità del corpus AI dovrebbe coprire l'intero processo di acquisizione dei dati, pulizia, formazione, messa a punto, indicizzazione, recupero, output e gestione dei reclami.
Spendendo centinaia di milioni di dollari per acquistare i diritti delle notizie, l'industria dei contenuti verrà rivalutata in futuro?
"Ciò che sarà veramente scarso in futuro potrebbe non essere" più dati ", ma risorse di dati di alta qualità che possono essere utilizzate in modo continuo, stabile e conforme da modelli di grandi dimensioni. La concorrenza dei dati tra i grandi produttori di modelli si sposterà gradualmente dall'acquisizione pubblica tempestiva alla creazione di una cooperazione autorizzata a lungo termine con mezzi di informazione, agenzie editoriali, database professionali e fornitori di contenuti del settore verticale, e alla riduzione dei rischi di conformità attraverso l'autorizzazione dei diritti, la marcatura della fonte, accordi sull'ambito di utilizzo e controlli delle chiamate." L'avvocato Fu Gang ha detto a un giornalista del Science and Technology Innovation Board Daily.
Anche Gou Yurui ha una visione simile. Crede che ci siano molti testi popolari, libri pubblici e pagine web aperte e che la fornitura sia sufficiente. Ciò che è veramente scarso sono dati verticali professionali di alta qualità, esclusivi, conformi e tracciabili, come libri di testo e casi medici, casi legali, riviste accademiche, rapporti di settore approfonditi, notizie autorevoli e dati multimodali di interazione fisica reale. Contenuti in tempo reale e di alta qualità stanno diventando una delle risorse più importanti per le competizioni basate sull’intelligenza artificiale.
Quali risorse di contenuto dovrebbero trarne vantaggio? La sintesi di Gou Yurui è: “scarsità + esclusività + conformità + tracciabilità + tempo reale”, che comprende principalmente cinque categorie: conoscenza verticale professionale (accademico/libro di consultazione/casa editrice), libri antichi autorevoli/libro di consultazione (casa editrice), notizie autorevoli in tempo reale (media mainstream), IP di letteratura/film e televisione online (società di piattaforma di letteratura online) e società di servizio/elaborazione dati.
Allo stesso tempo, anche la struttura dei ricavi e il sistema di valutazione dei produttori correlati al corpus potrebbero dover affrontare una ricostruzione in futuro. Ad esempio, per i content party, il percorso ideale è quello di aggiungere la linea di entrate incrementali di "licenza dati/condivisione chiamate API/servizi di elaborazione dati" oltre alle tradizionali entrate di pubblicazione/distribuzione. Si prevede che l'editoria tradizionale passi da “solo dividendi/valutazione PE” alla doppia logica “dividendi + rivalutazione dati/copyright”. Tuttavia, i ricavi diretti derivanti dalle licenze sui corpus non sono ancora stati realizzati su larga scala.
“不过，兑现节奏或许并不会非常快，存在几个约束条件，首先权属复杂、二是工程壁垒：从版权库到"可用数据资产"，中间要经历数字化、清洗、标注、脱敏，成本不低，所以“重估”更可能发生在少数专业、独家、稀缺、可溯源的垂类内容持有方，而非全行业。”苟宇睿表示。
I dati IDC mostrano che il mercato cinese dei servizi dati di base dell'intelligenza artificiale raggiungerà i 6,262 miliardi di yuan nel 2025, con un aumento su base annua del 27,8% e il tasso di crescita supera le aspettative del mercato. Si prevede che le dimensioni del mercato cresceranno ulteriormente fino a raggiungere i 7,834 miliardi di yuan nel 2026, con un tasso di crescita annuo composto del 19,6% dal 2025 al 2030.
Secondo esperti del settore, attualmente i dati del corpus nazionale sono principalmente "localizzazione dei dati + distribuzione privata" e le transazioni di autorizzazione a pagamento su larga scala non sono ancora state divulgate. I seguenti tre tipi di pratiche sono in parallelo.
1. Modelli proprietari autocostruiti/co-sviluppati: come la piattaforma editoriale di intelligenza digitale “Kuafu AI” di CITIC Publishing, la promozione del “Grande modello cinese dei libri antichi” da parte di China Publishing, il grande modello cinese “Xiaoyao” autosviluppato online, la cooperazione tra Zhongyuan Media e Tencent sul “Grande modello Yu Education”, ecc.;
2. Costruire congiuntamente un vero e proprio corpus a livello nazionale: il primo gruppo di 22 istituzioni ha costruito congiuntamente un corpus di intelligenza artificiale di alta qualità, aderendo al principio "prima l'autorizzazione, poi l'uso", che copre l'editoria, i media, il diritto d'autore, la tecnologia e altri campi; Il People's Daily Online ha preso l'iniziativa di creare la "Mainstream Value Corpus Ecological Alliance";
3. Outsourcing professionale dei servizi dati.
Si tratta di "fair use" o di violazione? Controversie globali indecise
Molti avvocati hanno detto ai giornalisti che quando si utilizzano grandi corpus di formazione su modelli di intelligenza artificiale, l'uso delle opere del detentore del copyright costituisce "fair use" o violazione. La principale controversia legale è se l’uso formativo di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni costituisca un uso corretto ai sensi della legge sul diritto d’autore.
Entrambe le parti non sono d'accordo anche sul fatto che si tratti di una violazione.
Le aziende di intelligenza artificiale ritengono che, dopo aver appreso le regole linguistiche, le relazioni di conoscenza e i modelli di espressione, il modello abbia formato un nuovo strumento tecnico e un nuovo metodo di espressione. C'è una forte conversione dall'output corpus all'output testuale e i due non possono essere equiparati.
Il titolare del copyright ritiene che la formazione del modello sia solitamente per scopi commerciali e richieda una riproduzione completa e su larga scala dell'opera. Alcuni dati potrebbero anche provenire da siti Web piratati o da set di dati non autorizzati; il modello potrebbe non solo riprodurre l’opera originale, ma potrebbe anche generare una grande quantità di contenuti alternativi, indebolendo i mercati dell’editoria originale, degli abbonamenti e delle licenze. Questa è "violazione".
"Per i grandi produttori di modelli, la 'conversione' della formazione non può essere utilizzata come una difesa naturale; per i titolari dei diritti, la violazione non può essere presunta semplicemente perché l'opera viene utilizzata per la formazione." Questo è il giudizio dell'avvocato Fu Gang.
Anche Huang Yangyang ha un punto di vista simile. Ritiene che copiare il corpus senza autorizzazione durante la fase di formazione non significhi che il contenuto di output debba essere lesivo. Solo perché la formazione è legale, ciò non significa che il riassunto in uscita e il contenuto parafrasato siano accurati.
Per quanto riguarda la definizione di "fair use" e violazione, l'avvocato Fu Gang ritiene che dovrebbero essere considerati almeno i seguenti aspetti: come sono stati ottenuti i dati, quali comportamenti di copia sono stati implementati durante il processo di formazione, se il modello può riprodurre stabilmente l'espressione protetta, se il prodotto finale è in concorrenza con l'opera originale o con l'attività del titolare dei diritti e se l'azienda ha adottato misure per filtrare, rimuovere duplicazioni, impedire la riproduzione e gestire i reclami.
Quando si tratta di accertare effettivamente se vi sia stata una violazione, la situazione è più complicata.
"Anche nello stesso business dell'intelligenza artificiale, collegamenti diversi possono giungere a conclusioni diverse. Ad esempio, il tribunale può ritenere che il modello di formazione stesso abbia una certa trasformabilità, ma allo stesso tempo, può ritenere che l'ottenimento e la conservazione a lungo termine di opere da canali piratati non costituisca fair use; può anche ritenere che manchino prove di violazione nella fase di formazione, ma la versione del modello, la visualizzazione del contenuto o il risultato finale costituiscono una violazione." Fu Gang ha spiegato ulteriormente.
Il 20 luglio di quest'anno, il "caso Butts v. Anthropic", durato quasi due anni, si è ufficialmente concluso con un accordo di 1,5 miliardi di dollari. Il giudice riteneva che l'uso da parte di Anthropic di libri protetti da copyright per addestrare il grande modello linguistico di Claude fosse di natura "tipico uso trasformativo" e costituisse un fair use. Tuttavia, la difesa del fair use di Anthropic, ovvero l’utilizzo di libri piratati scaricati dalla Shadow Library per la formazione, è stata respinta ed è stata considerata una violazione.
L'avvocato Fu Gang ritiene che il caso Bartz v. Anthropic abbia un significato di riferimento perché ha chiarito che "lo scopo della formazione è trasformativo" e "la fonte dei dati è legale" sono due questioni indipendenti. Proprio perché l'utilizzo del back-end è innovativo, non elimina automaticamente il rischio di violazione dei dati ottenuti dal front-end.
Tuttavia, il professore di diritto Li Yanbing ha anche ricordato che il caso Bartz v. Anthropic si è concluso con un accordo di 1,5 miliardi di dollari, quindi non esisteva alcun precedente vincolante nella decisione del caso. L'unico caso attualmente in appello, Thomson Reuters contro ROSS, è ancora pendente dinanzi alla Corte del Terzo Circuito.
Ha sottolineato che,
Finora, nessuna corte d'appello federale negli Stati Uniti ha emesso un giudizio sostanziale sulla questione se la formazione sull'intelligenza artificiale costituisca fair use. Per quanto riguarda la determinazione della difesa del fair use, anche le sentenze esistenti della Corte distrettuale degli Stati Uniti sono in conflitto tra loro. Ci sono anche controversie su se e quale tipo di copyright sia stato violato. Questa incertezza giuridica è difficile da eliminare a breve termine.
Con una protezione del copyright inappropriata, l'intelligenza artificiale non rimarrebbe "niente riso nella pentola"?
Se la protezione del copyright non è corretta, molti intervistati hanno anche espresso preoccupazione ai giornalisti riguardo alla "pesca fuori dal lago". Quanto più l’IA divora senza scrupoli contenuti protetti da copyright, tanto più l’offerta originale si riduce; quanto più l’offerta originale si riduce, tanto più l’intelligenza artificiale può fare affidamento solo sulla “copia e sul riciclo di se stessa” per sopravvivere.
Uno studio pubblicato dal Pew Research Center mostra che più di un terzo delle pagine web pubblicate dall'avvento di ChatGPT potrebbero contenere tracce di generazione di intelligenza artificiale. I risultati suggeriscono che un gran numero di pagine web potrebbero creare un ciclo di bot che leggono contenuti generati dai bot.
L'avvocato Huang Yangyang ricorda: "La conoscenza è consolidata nei pesi dei parametri del modello e le risposte vengono generate sulla base di regole statistiche apprese attraverso la formazione. La conoscenza non verrà aggiornata automaticamente ed è facile produrre allucinazioni e produrre contenuti errati."
Un professionista anonimo della pubblicazione di contenuti ha rivelato una crisi più nascosta: "Molti autori originali utilizzano un gran numero di collaborazioni uomo-macchina per creare e i lavori che ottengono sono molto simili all'intelligenza artificiale. L'efficienza della produzione sta diventando sempre più elevata e più veloce e i loro problemi di originalità possono causare maggiori problemi in termini di copyright."
Concentrandosi sul campo delle notizie, l'avvocato Huang Yangyang ritiene inoltre che l'attuale formazione su larga scala del modello di intelligenza artificiale non presti molta attenzione alla questione della violazione del copyright del corpus di contenuti delle notizie. Inoltre, a causa del gran numero di notizie, dell’alta qualità delle espressioni testuali e della loro diffusa pubblicazione su Internet, sono relativamente facili da ottenere e sono diventate l’area più colpita per le controversie sulla violazione del diritto d’autore del corpus di contenuti.
Huang Yangyang ritiene che, fatta eccezione per un numero molto limitato di semplici descrizioni di eventi di cronaca, la stragrande maggioranza delle notizie sono opere protette da copyright. I fatti di cronaca in sé non sono protetti dal diritto d’autore, ma le espressioni scritte dei giornalisti, gli arrangiamenti narrativi e i risultati delle interviste sono opere protette. Esiste ancora il rischio di violazione quando l’addestramento di grandi modelli di intelligenza artificiale utilizza il corpus di contenuti delle notizie.
Ha inoltre sottolineato: "La conformità con modelli di grandi dimensioni richiede che il copyright, la sicurezza dei contenuti e la responsabilità del prodotto siano valutati insieme. Non possiamo concentrarci solo sull'effetto del modello e trattare il copyright come un problema successivo."
Qual è la situazione attuale? "La maggior parte delle aziende di modelli di grandi dimensioni non hanno proposto in modo proattivo di acquistare il detentore del copyright e hanno nascosto la fonte dei dati del corpus di addestramento prima che i prodotti dei modelli di grandi dimensioni fossero commercializzati e hanno eseguito un'elaborazione tecnica sui risultati di output dei modelli di grandi dimensioni per evitare che indizi e tracce venissero esposti." Lo ha detto ai giornalisti Liu Chunquan, socio e avvocato dello studio legale Shanghai Duan & Duan. Ciò comporta anche difficoltà di identificazione per l’attuale protezione e prova del diritto d’autore.
In casi reali, alcuni giudici lo hanno interpretato dal punto di vista della "tolleranza all'innovazione" come costitutivo del fair use per incoraggiare il progresso di nuove tecnologie.
L'avvocato Liu Chunquan ritiene che le società di intelligenza artificiale che scansionano e copiano opere e poi le applicano a database per addestrare modelli di grandi dimensioni sia un comportamento commerciale e dovrebbero essere ritenute una violazione del diritto di copiare le opere.
"La formazione sul corpo di modelli di grandi dimensioni è un atto puramente commerciale che è diverso dalle iniziative di assistenza pubblica come la ricerca scientifica. Sebbene la formazione sul corpo di modelli di grandi dimensioni non sia come la pubblicazione o la diffusione online per raccogliere direttamente vantaggi commerciali dalle vendite dei lettori, l'output di modelli di grandi dimensioni si basa sulla formazione del corpo che chiama elementi di lavoro e li combina per ottenere l'output. Questo processo utilizza le opere per realizzare vantaggi commerciali attraverso token e altri metodi e non li distribuisce al proprietario del copyright. Se il tribunale stabilisce che il fair use equivale a generosità verso altri (autori) per aiutare le grandi aziende modello a risparmiare sui costi, quindi il fair use manca di razionalità."
Dal punto di vista dell'equilibrio degli interessi, l'avvocato Liu Chunquan ritiene che lo sviluppo di nuove tecnologie richieda certamente la tolleranza del sistema legale, ma bisogna considerare anche lo sviluppo dell'intelligenza artificiale. L'uso di modelli di grandi dimensioni ha notevolmente sostituito il lavoro creativo di scrittori e altri scrittori, riducendo la domanda di mercato per le opere esistenti. Sebbene si tratti di una nuova tecnologia e di un nuovo business, è ancora necessario considerare la protezione dell’eredità delle opere umane da parte del tradizionale sistema del diritto d’autore.
Esiste una serie di regole che possono essere implementate per lo scambio di corpus?
Dal punto di vista dell'attuale legge sul copyright del mio paese, il fair use è previsto principalmente in situazioni specifiche come lo studio personale, la citazione appropriata, le notizie, l'insegnamento e la ricerca scientifica elencate nell'articolo 24. Richiede inoltre che il normale utilizzo dell'opera non venga pregiudicato e che i diritti e gli interessi legittimi del titolare del diritto non siano ragionevolmente danneggiati.
Molti avvocati hanno detto ai giornalisti che le attuali leggi del mio Paese non prevedono chiaramente un'eccezione per il text e il data mining generalmente applicabile alla formazione commerciale di modelli di grandi dimensioni, ma non possono semplicemente copiare il concetto di "uso trasformativo" nella legge americana e ritengono che finché il lavoro viene utilizzato per la formazione di modelli, costituisce certamente un fair use.
"Esiste un'alta probabilità che in futuro le norme di aggiudicazione pertinenti continueranno a essere gradualmente perfezionate in direzione di fasi, scenari ed entità responsabili. Il focus del giudizio si è spostato dalla discussione astratta su "se l'intelligenza artificiale può imparare funziona" a una revisione completa delle fonti di dati, dei metodi di formazione, dei risultati di output e dell'impatto sul mercato. La magistratura deve ancora esprimere giudizi specifici basati su fonti di dati, scopo di utilizzo, scala di replica, necessità tecnica, risultati di output e impatto sul mercato."
Allo stesso tempo, sono state introdotte anche una serie di misure di gestione interna e di politiche di sostegno.
L'articolo 7 delle "Misure provvisorie per la gestione dei servizi di intelligenza artificiale generativa" richiede l'utilizzo di dati e modelli di base provenienti da fonti legali; se sono coinvolti diritti di proprietà intellettuale, i diritti di proprietà intellettuale di cui godono altri secondo la legge non devono essere violati.
Fonte immagine: "Misure provvisorie per la gestione generativa dei servizi di intelligenza artificiale"
Nel novembre 2025 è stato ufficialmente implementato lo standard nazionale "Requisiti di sicurezza di base della tecnologia di sicurezza della rete per i servizi di intelligenza artificiale generativa". Questo standard nazionale è il primo standard nazionale del mio Paese per la sicurezza dei servizi di intelligenza artificiale generativa.
L'articolo 4.1.3 dello standard afferma che i corpora open source devono avere un accordo di licenza o un documento di autorizzazione; i corpora raccolti autonomamente devono avere registri di raccolta e i corpora che altri hanno chiaramente dichiarato non possono essere raccolti non dovrebbero essere raccolti; i corpora commerciali devono avere un contratto legalmente vincolante e richiedere al fornitore di rilasciare impegni e materiali di certificazione.
Fonte immagine: "Requisiti di sicurezza di base della tecnologia di sicurezza della rete per i servizi di intelligenza artificiale generativa"
Nel maggio di quest'anno, il "National Genuine High-Quality Corpus" lanciato a Shenzhen da 22 istituzioni ha stabilito il principio "prima l'autorizzazione, poi l'uso" e ha introdotto le tracce blockchain. Il corpus è ancora nella fase iniziale di co-costruzione e la sua portata, il prezzo della licenza e il piano di condivisione non sono stati resi noti.
Il professore di diritto Li Yanbing ha affermato che gli obblighi di conformità sono stati implementati, ma le infrastrutture di mercato e i mercati scambiabili necessari per adempiere agli obblighi sono ancora in costruzione e sussistono ancora effettive lacune istituzionali. Nello specifico, modelli di autorizzazione standardizzati per le transazioni di corpus, meccanismi di tariffazione aperti e trasparenti, canali di autorizzazione normalizzati tra titolari di copyright e società di intelligenza artificiale e piattaforme di scambio di autorizzazioni che possono essere riutilizzate su larga scala sono tutti nelle prime fasi di esplorazione.
Tuttavia, Li Yanbing ha affermato che man mano che la tecnologia matura e i casi aumentano, le sentenze giudiziarie raggiungeranno gradualmente un consenso attraverso metodi di digitazione e interpretazione legale. "Per quanto riguarda l'identificazione dell'uso delle opere da parte dell'intelligenza artificiale, non ci sono problemi strutturali legali causati dall'intelligenza artificiale. La moderna legge sul diritto d'autore e i metodi di interpretazione della dottrina legale sono sufficienti per affrontare il problema. Questo è un fenomeno normale quando compaiono tecnologie dirompenti e richiede normali processi e tempi di aggiornamento e adattamento."
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