OpenAI/Anthropic: Иск об авторских правах объяснен
Кто платит за тексты, код и тексты песен, которые системы вроде ChatGPT или Claude генерируют, казалось бы, без усилий? Немецкий суд обязал OpenAI выплатить компенсацию за использование защищенных текстов песен, в то время как Anthropic достигла соглашения с авторами книг. Эти процессы вращаются вокруг фундаментального вопроса, можно ли массово копировать работы, защищенные авторским правом, для обучения ИИ и на каких условиях. Параллельно поставщики ИИ заклюют лицензионные соглашения с медиа-компаниями, чтобы получить «чистые» обучающие данные. Иски являются стресс-тестом для бизнес-модели генеративного ИИ, что имеет последствия для издателей, творческих работников, разработчиков, пользователей и цен на услуги.
Источник: Собственное представление
ИИ и авторское право
Иски об авторских правах против OpenAI и Anthropic касаются систем генеративного ИИ, которые учатся на больших объемах текстов, изображений, музыки или кода, чтобы создавать новый контент. При обучении данные технически копируются, например, путем загрузки книг из теневых библиотек, сканирования веб-сайтов или чтения лицензированных архивов. OpenAI управляет ChatGPT и базовыми языковыми моделями, которые обучаются на веб-данных, лицензированном контенте и других источниках. Anthropic разрабатывает Claude, конкурентную модель, выполняющую аналогичные задачи и основанную на больших текстовых корпусах.
С юридической точки зрения здесь сталкиваются авторское право, которое защищает воспроизведение и использование произведений, и идея о том, что обучение ИИ может подпадать под существующие ограничения, такие как распознавание текста или анализ данных. Примеры — «Text and Data Mining» в ЕС или «Fair Use» в США. Fair Use — это гибкое правило США, которое разрешает использование защищенных авторским правом произведений без разрешения для критики, исследований или трансформаций. В Европе существуют строго определенные исключения и специальные правила для извлечения текстов и данных, применение которых зависит от лицензии и цели использования.
В OpenAI конфликты начались с исков от отдельных авторов из-за использования их книг для обучения. В 2023 году 17 писателей объединились в рамках Authors Guild и подали коллективный иск, обвинив OpenAI в копировании их текстов для обучения моделей, способных генерировать стилистически похожий контент. Федеральный суд Нью-Йорка оставил в силе ключевые положения обвинений в нарушении авторских прав против OpenAI и Microsoft. В конце 2023 года The New York Times подала иск против OpenAI и Microsoft, утверждая, что миллионы ее статей были использованы для обучения без лицензии. Газета требует уничтожения всех моделей, основанных на ее контенте, и потенциально миллиарды долларов возмещения ущерба. Этот случай считается важным противостоянием между СМИ и ИИ.
Восемь американских газет, входящих в состав Alden Global Capital, также подали иски против OpenAI и Microsoft. В 2025 году последовал иск от цифрового издательства Ziff Davis. Всего против OpenAI подано более дюжины исков. Также есть споры вокруг помощника программиста GitHub Copilot, основанного на технологии OpenAI, поскольку разработчики обвиняют Microsoft, GitHub и OpenAI в массовом использовании лицензированных репозиториев с открытым исходным кодом для обучения и нарушении условий лицензирования. Большая часть претензий была отклонена в 2024 году, однако отдельные пункты могут быть продолжены.
Источник: YouTube
В Европе мюнхенский суд осенью 2025 года установил, что ChatGPT нарушил немецкое авторское право, поскольку защищенные тексты песен от членов GEMA были использованы без разрешения. OpenAI должна выплатить компенсацию. Суд дал понять, что под защитой прав может подразумеваться не только вывод, но и само копирование для обучения.
В Anthropic конфликт достиг кульминации в коллективном иске авторов книг, обвинивших компанию в использовании около семи миллионов книг, включая пиратские копии, для обучения. Федеральный судья США первоначально постановил, что обучение на законно приобретенных копиях книг может в определенных обстоятельствах считаться добросовестным использованием, но оставил открытым вопрос о том, как поступать с нелегально полученными копиями. В сентябре 2025 года Anthropic достигла мирового соглашения на сумму около 1,5 миллиардов долларов для урегулирования коллективного иска. Сумма мирового соглашения показывает, что риски, связанные с нарушением авторских прав, могут приобретать для поставщиков ИИ экзистенциальный характер.
Источник: de.marketscreener.com
OpenAI находится в центре дебатов об авторском праве, поскольку его модели ИИ обучаются на больших объемах данных.
Другие компании, занимающиеся ИИ, такие как Meta и Stability AI, выиграли первые судебные решения, в которых суды классифицировали обучение на определенных текстовых или графических корпусах как допустимое использование или отклоняли иски по формальным основаниям. Юридическая ситуация остается неясной.
Экономические аспекты
Многие творческие работники, издатели и ассоциации выступают против OpenAI и Anthropic, потому что речь идет о новом рынке. Для обучения языковой модели требуются огромные объемы данных: тексты из газет, книги, форумы, репозитории кода, тексты песен. Долгое время эти данные «скребли» из открытого интернета, часто исходя из предположения, что общедоступный контент может использоваться для аналитических целей. Иски ставят под сомнение эту практику, а вместе с ней и то, должны ли компании, занимающиеся ИИ, систематически платить лицензионные отчисления в будущем.
Одновременно растет экосистема поставщиков данных и специализированных «поставщиков наборов данных», предлагающих кураторские, юридически защищенные наборы данных для обучения ИИ. Компании, такие как Rightsify или vAIsual, объединились в отраслевую ассоциацию, которая выступает за более строгие правила, прозрачность и вознаграждение, позиционируя себя как противовес «дикому» веб-скреббингу.
Источник: aicamp.so
Конкуренция между OpenAI и Anthropic существенно формирует экономический ландшафт отрасли ИИ.
Для медиа-компаний важно предотвратить, чтобы модели ИИ считывали, суммировали их контент и конкурировали с их собственными платформами, ничего при этом не получая. Однако многие издатели также признают, что они располагают надежными потоками данных, которые можно лицензировать, и заключают сотрудничество. OpenAI заключила соглашения с Axel Springer, News Corp, Financial Times, Le Monde и Associated Press для лицензирования контента для обучения и вывода. Reddit получает часть своего дохода от лицензионных сделок с Google и OpenAI за доступ к сообщениям на форумах.
«Скрытые издержки» ИИ приобретают все большее значение в политическом дискурсе. Тренировочные запуски больших моделей потребляют огромное количество энергии и воды. Если вдобавок к этому миллиарды долларов идут на лицензирование книг, статей или музыки, возникает вопрос, являются ли существующие цены на подписку на услуги ИИ самоокупаемыми или они финансируются за счет инвесторов и скрытых субсидий.
Регулирование и политика
На регуляторном уровне меняется контекст: EU-AI-Act обязывает поставщиков «ИИ общего назначения», таких как ChatGPT и Claude, к большей прозрачности в отношении обучающих данных и более строгому соблюдению авторских прав. Это знаменует переход от добровольного раскрытия к обязательным обязанностям, что может создать напряженность с коммерческой тайной.
Доказано, что как OpenAI, так и Anthropic обработали большие объемы защищенного авторским правом контента при обучении своих моделей. Иски и судебные документы подробно описывают, какие источники данных и теневые библиотеки предположительно использовались. Первые суды дают противоположные сигналы: мюнхенский суд рассматривает использование защищенных песен как нарушение немецкого авторского права, в то время как американские судьи в делах против Meta и Anthropic приходят к оценкам добросовестного использования, по крайней мере, в отношении законно приобретенных копий.
Модели ИИ могут «запоминать» часть своих обучающих данных, то есть воспроизводить более длинные отрывки почти дословно. Это скорее технический побочный эффект, но он важен для конфиденциального контента и чувствительных данных. Исследования показывают однозначные проценты.
Остается неясным, будут ли суды в долгосрочной перспективе считать простое обучение на произведениях, защищенных авторским правом, допустимым, пока модели позже не будут возвращать обширные, идентичные отрывки и использование будет считаться достаточно «трансформативным». Юридические анализы подчеркивают, что многое зависит от конкретной реализации моделей, влияния на рынок и соответствующих правил ограничения.
Также неясно, как будут складываться будущие лицензионные расходы и будут ли они в основном благоприятствовать крупным игрокам с глубокими карманами. Пакеты лицензий на данные с медиа-компаниями иногда достигают нескольких сотен миллионов долларов на несколько лет, в то время как модели с открытым исходным кодом по-прежнему сильно полагаются на свободно доступные данные.
Неверным или вводящим в заблуждение является утверждение, что обучение ИИ в любом случае является «воровством», поскольку модель неизбежно сохраняет полные произведения и может выдавать их один к одному. Технический анализ показывает, что модели в первую очередь изучают закономерности и статистические взаимосвязи. Проблематичным скорее является небольшая, но значимая часть запоминания, а также вопрос, было ли первоначальное копирование обучающих данных разрешено. Это ставит под сомнение простые сравнения вроде «ИИ — это копировальный аппарат в большом формате».
Вводящим в заблуждение является также представление о том, что одно судебное решение, например, The New York Times против OpenAI, может «запретить» или отключить весь генеративный ИИ. Более реалистичными являются постепенные корректировки: больше лицензий, более строгие обязательства по прозрачности, возможно, новые модели вознаграждения за обучающие данные и дополнительные технические меры безопасности.
Источник: user-added
Диаграмма, показывающая различные модели ИИ и их принадлежность к закрытому или открытому исходному коду.
Ассоциации писателей, такие как Authors Guild подчеркивают, что без эффективных систем вознаграждения под угрозой находится существование многих писателей, и что ИИ-компании строят многомиллиардный бизнес на «украденных» книгах. Они требуют четких правил, по которым произведения либо не могут использоваться без согласия, либо, по крайней мере, коллективное вознаграждение поступает в организации по управлению правами.
Крупные медиа-компании разделены: The New York Times или отдельные американские региональные газеты полагаются на иски для обеспечения переговорной силы. Другие издатели, такие как Axel Springer, News Corp или Financial Times, выбрали обширные лицензионные соглашения и видят в ИИ дополнительный канал распространения и источник дохода.
OpenAI и Anthropic подчеркивают, что они соблюдают закон, уважают авторов и все больше полагаются на лицензированные или юридически проверенные данные. Одновременно они утверждают, что строгий режим лицензирования для каждого отдельного случая использования для обучения ограничил бы развитие ИИ лишь несколькими концернами.
Организации гражданского общества, такие как Electronic Frontier Foundation, предостерегают от чрезмерного расширения авторского права. Если исследования, проекты с открытым исходным кодом или небольшие компании больше не будут иметь пространства для маневра, похожего на добросовестное использование, инновации могут оказаться в руках немногих крупных игроков. С другой стороны, ассоциации творческих работников и некоторые юристы требуют введения новых механизмов вознаграждения и прав защиты, выходящих за рамки классических сценариев использования, особенно в отношении ИИ.
Практическое применение
Как творческий работник, разработчик или компания, использующая ИИ, вы получаете все больше возможностей для выбора. При создании контента вы можете сознательно лицензировать свои работы платформам, которые придерживаются прозрачных моделей вознаграждения ИИ, например, через организации по управлению правами или поставщиков наборов данных. Одновременно вы можете использовать технические меры защиты, от конфигураций robots.txt до специальных «noai»-метатегов, которые все чаще уважаются крупными поставщиками.
Если вы используете услуги ИИ в профессиональных целях, стоит взглянуть на условия договора. Многие поставщики сегодня позволяют отключать использование для обучения определенных данных или предлагать отдельные «Enterprise»-среды без повторного использования вводимых данных. Компании, особенно с конфиденциальным или ценным с точки зрения авторского права контентом, должны активно проверять такие опции.
При оценке заголовков помогут простые шаги проверки: посмотрите, ссылается ли статья на конкретные судебные документы, являются ли цифры убедительно подтвержденными и насколько четко проводится различие между юридическими рисками и чистыми спекуляциями. Полезными источниками являются оригинальные источники, такие как Courtlistener, Justia или публикации самих судов, которые дополняют сообщения СМИ.
На фоне происходят технические изменения: поставщики, такие как Cloudflare, предлагают стандартные блокировки для ИИ-краулеров и экспериментируют с моделями «Pay per Crawl», в рамках которых компании, занимающиеся ИИ, должны платить за доступ к контенту. Это может усилить переговорную позицию контент-платформ, но также привести к тому, что некоторые материалы будут доступны только для платящих ИИ-поставщиков.
Перспективы на будущее
Несмотря на многочисленные иски, решения и мировые соглашения, остаются важные нерешенные вопросы. Центральным является догматический вопрос о том, является ли простое копирование больших объемов защищенных авторским правом произведений для целей обучения самостоятельным, подлежащим лицензированию использованием — или же его следует скорее сравнивать с аналитическими действиями, подпадающими под такие ограничения, как Text and Data Mining или Fair Use.
Также остается открытым вопрос, насколько подробно поставщики ИИ в будущем должны раскрывать свои обучающие данные. EU AI Act требует «сводки» используемого контента, но экспертные статьи обсуждают, означает ли это больше, чем грубые категории и примеры источников, и насколько далеко заходит защита коммерческой тайны.
Еще одной нерешенной проблемой является международная фрагментация: в то время как американские суды активно используют аргументы добросовестного использования, европейские суды скорее опираются на более строгую догматику авторского права и специфические правила TDM. Это может привести к тому, что модели ИИ будут обучаться или предоставляться по-разному в зависимости от региона, с соответствующими последствиями для конкурентоспособности и доступа к мощным системам.
Наконец, еще мало что ясно о том, как новые технические стандарты — от специфических расширений Robots для ИИ до сигналов контента, таких как «ai-train» или «ai-input», — повлияют на правовую ситуацию и будут ли суды когда-нибудь рассматривать их как явные инструменты согласия или отказа.
Иски об авторских правах против OpenAI и Anthropic знаменуют не внезапный разрыв, а видимый симптом более глубоких структурных изменений: творческие работники, СМИ и платформы борются за то, как их произведения будут использоваться и оплачиваться в эпоху генеративного ИИ — и компании, занимающиеся ИИ, должны научиться тому, что «просто взять все из сети» в долгосрочной перспективе политически и юридически нецелесообразно. Для вас это означает: стоит рассматривать обучающие данные не как абстрактную массу, а как то, чем они являются — труд миллионов людей. Чем яснее мы определим правила, пути вознаграждения и технические средства защиты, тем скорее смогут появиться мощные системы ИИ, которые одновременно уважают права тех, на чьих плечах они стоят.