Il Dipartimento di Giustizia americano interviene nella causa sul copyright sostenendo che obbligare le aziende AI a pagare per i contenuti utilizzati nel training potrebbe avvantaggiare Cina e altri concorrenti degli Stati Uniti. E sostiene, sorprendentemente, che a rimetterci sarebbero anche i piccoli editori.

Il copyright è importante. Ma l’intelligenza artificiale americana, a quanto pare, lo è ancora di più.

L’amministrazione Trump ha deciso di entrare direttamente in una delle battaglie legali più importanti per il futuro dell’intelligenza artificiale, schierandosi sostanzialmente dalla parte di OpenAI nella causa che la contrappone al New York Times e ad altri editori e autori.

Il 2 settembre il Department of Justice ha presentato uno Statement of Interest davanti al tribunale federale di Manhattan che sta seguendo il contenzioso. Certo, non significa che il governo sia diventato formalmente una delle parti della causa. Significa però che Washington ha deciso di spiegare al giudice quale ritiene essere l’interesse degli Stati Uniti nella questione.

Ed è proprio qui che la vicenda cambia dimensione.

Secondo il Dipartimento, una decisione che stabilisse che l’utilizzo di materiale protetto da copyright per addestrare i Large Language Model non rientra nel fair use potrebbe arrivare a “threaten national security”, minacciare cioè la sicurezza nazionale, oltre a concedere un vantaggio competitivo agli avversari stranieri degli Stati Uniti.

Il contenzioso sul copyright entra così ufficialmente nel terreno della geopolitica dell’intelligenza artificiale.

Dal diritto d’autore alla sicurezza nazionale

Il ragionamento dell’amministrazione Trump parte da una considerazione ormai centrale nella politica tecnologica americana: mantenere la leadership nell’intelligenza artificiale non è semplicemente un obiettivo economico: è una questione strategica.

La tesi è questa: se sviluppare modelli di frontiera diventasse significativamente più costoso negli Stati Uniti a causa delle licenze necessarie per utilizzare grandi quantità di contenuti protetti, le aziende americane potrebbero trovarsi svantaggiate rispetto ai concorrenti stranieri.

Il governo afferma quindi di voler garantire che le imprese statunitensi rimangano competitive e possano sviluppare una “robust AI industry”.

È una posizione che porta alle estreme conseguenze una trasformazione già evidente nella politica americana degli ultimi anni: GPU, data center, energia, semiconduttori, modelli fondamentali e ora persino i dati utilizzati per il training stanno diventando componenti della sicurezza nazionale.

In questa prospettiva, anche il copyright cambia natura.

Non è più soltanto la domanda, già sufficientemente complicata, su chi debba essere remunerato quando un modello viene addestrato utilizzando libri, giornali, fotografie o altri contenuti protetti. La domanda diventa quanto copyright può permettersi l’America senza rallentare la propria industria dell’AI?

Ed è una domanda decisamente più politica.

Il Dipartimento della Giustizia abbraccia la tesi del “fair use”

Sul piano giuridico, l’argomentazione presentata dal governo americano è molto vicina a quella sostenuta da tempo dalle principali società di intelligenza artificiale: il training sarebbe un utilizzo “trasformativo” delle opere.

Un articolo del New York Times viene scritto per informare o raccontare qualcosa al lettore. Un modello linguistico, sostiene il Dipartimento, utilizza invece quell’enorme quantità di materiale per costruire un sistema capace di svolgere funzioni differenti: scrivere, tradurre, sintetizzare, programmare, risolvere problemi.

Il risultato avrebbe quindi uno scopo e un’utilità diversi rispetto alle opere originarie. È uno dei nodi centrali dell’intero confronto sul copyright generativo.

Gli editori, dal canto loro, sostengono che senza quei contenuti i modelli non avrebbero potuto acquisire parte significativa delle proprie capacità e che costruire prodotti commerciali utilizzando proprietà intellettuale senza autorizzazione rappresenti una violazione dei loro diritti.

Le aziende AI rispondono che il modello non è un archivio degli articoli utilizzati per addestrarlo, ma un sistema che apprende relazioni statistiche e strutture linguistiche producendo qualcosa di nuovo.

Il tribunale dovrà decidere dove passa il confine e non sarà una decisione marginale.

Ma ChatGPT può riprodurre gli articoli?

Il New York Times ha sostenuto nella propria causa che ChatGPT sia stato in grado, in determinate circostanze, di riprodurre materiale protetto dal copyright anche in maniera molto estesa.

Il Dipartimento di Giustizia separa però nettamente i due problemi: una cosa è il training del modello, un’altra sono gli output che possono essere generati dagli utenti.

Secondo l’amministrazione, la valutazione della legittimità del training non dovrebbe essere determinata da utilizzi ipotetici, anomali o particolarmente costruiti per ottenere la riproduzione di un’opera.

La distinzione è tutt’altro che accademica. Se training e output venissero considerati due fenomeni giuridicamente separati, potrebbe teoricamente essere ritenuto legittimo utilizzare un’opera per addestrare un modello pur continuando a considerare problematica la sua eventuale riproduzione attraverso gli output.

Per l’industria AI sarebbe una differenza enorme.

Il curioso argomento dei piccoli editori

La parte probabilmente più interessante dell’intervento del Dipartimento di Giustizia riguarda però il mercato dell’informazione.

L’amministrazione Trump sostiene che imporre alle aziende AI di acquistare licenze per i contenuti potrebbe produrre un effetto apparentemente controintuitivo: rafforzare contemporaneamente le Big Tech e i grandi gruppi editoriali.

Proviamo a seguire il ragionamento. Secondo Washington, soltanto le aziende tecnologiche con enormi disponibilità finanziarie potrebbero permettersi di acquistare dataset editoriali sufficientemente grandi per sviluppare modelli competitivi.

Dall’altra parte del tavolo sarebbero soprattutto i grandi publisher, proprietari di archivi contenenti milioni di articoli, ad avere maggiore potere contrattuale.

Il risultato, secondo il Dipartimento di Giustizia, potrebbe essere una sorta di doppio oligopolio: da una parte poche aziende capaci di sostenere il costo del training, dall’altra pochi grandi editori capaci di vendere dataset sufficientemente grandi e preziosi.

Il governo arriva a sostenere che non sarebbe nell’interesse pubblico creare barriere all’ingresso che finirebbero per funzionare soprattutto come grandi sussidi ai vecchi gruppi dei mainstream media.

Ed è qui che il ragionamento diventa particolarmente interessante, perché contiene una parte di verità e una contraddizione altrettanto evidente.

I piccoli editori rischiano davvero di perdere?

Il mercato delle licenze AI sviluppatosi finora non è esattamente un modello di democratizzazione dell’editoria.

Le grandi aziende tecnologiche hanno concluso accordi soprattutto con grandi publisher e gruppi internazionali, mentre migliaia di testate indipendenti, verticali e locali hanno visto i propri contenuti circolare nell’ecosistema digitale senza avere necessariamente accesso allo stesso tavolo negoziale (è il caso ad esempio di Rivista.AI).

Il Dipartimento di Giustizia Usa dal canto suo parte proprio da questa asimmetria per sostenere che un sistema generalizzato di licenze rischierebbe di consolidarla.

Il punto però è che si può leggere lo stesso problema al contrario. Proprio una decisione che riconoscesse più chiaramente il valore economico dei contenuti utilizzati per il training potrebbe concedere ai piccoli editori qualcosa che oggi spesso non possiedono: potere negoziale.

Un piccolo publisher difficilmente può permettersi una causa multimilionaria contro una delle maggiori aziende tecnologiche del mondo. Può però beneficiare di un precedente giudiziario ottenuto da qualcuno che dispone delle risorse per affrontarla.

Ed è esattamente ciò che rende la causa del New York Times molto più importante del New York Times. Tra i soggetti coinvolti nel contenzioso ci sono infatti anche autori, organizzazioni giornalistiche e realtà editoriali molto più piccole.

The Intercept, anch’esso coinvolto nella controversia, ha contestato frontalmente la posizione dell’amministrazione: accettarla, secondo il suo legale Matt Topic, significherebbe realizzare un trasferimento senza precedenti e senza compensazione dei diritti di proprietà intellettuale dalle organizzazioni giornalistiche alle aziende tecnologiche.

Il New York Times è stato ancora più diretto, accusando l’amministrazione di essersi schierata con un ristretto numero di società da migliaia di miliardi di dollari a discapito di giornalisti e scrittori americani.

Un problema che va oltre OpenAI

Attenzione però. Ridurre questa vicenda a “Trump difende OpenAI” sarebbe però perdere il punto più importante.

Washington sta progressivamente costruendo intorno all’intelligenza artificiale una dottrina industriale nella quale la capacità di sviluppare modelli avanzati viene considerata un’infrastruttura strategica nazionale.

Questo modifica inevitabilmente il peso attribuito agli interessi in conflitto.

Lo abbiamo visto con i semiconduttori e le restrizioni all’esportazione verso la Cina. Lo vediamo con la costruzione dei data center, con l’energia necessaria ad alimentarli e con la disponibilità di capacità computazionale.

Ora accade con i dati. Se i dataset diventano una risorsa strategica per costruire l’intelligenza artificiale, qualsiasi regola che ne aumenti il costo o ne limiti l’accessibilità può essere reinterpretata come un ostacolo alla competitività nazionale.

È questo il passaggio più importante dello Statement of Interest del Department of Justice. Il governo americano non sta semplicemente dicendo al giudice che ritiene corretta una particolare interpretazione del fair use.

Sta dicendo qualcosa di molto più grande: le regole del copyright devono essere valutate anche sulla base delle conseguenze che possono produrre sulla leadership americana nell’intelligenza artificiale.

Chi finanzierà allora la conoscenza?

Rimane però una domanda che l’argomentazione industriale non risolve. I modelli hanno bisogno di contenuti di qualità: giornalismo, libri, ricerca, fotografia, analisi specialistiche e archivi rappresentano una parte del patrimonio informativo sul quale possono essere costruiti sistemi sempre più sofisticati.

Dietro tutto questo c’è un piccolo dettaglio però: produrre quei contenuti costa.

Se il principio diventasse che il loro utilizzo per costruire sistemi AI commerciali deve essere sostanzialmente gratuito perché imporre licenze rallenterebbe l’innovazione, il rischio sarebbe quello di creare un curioso equilibrio economico: proteggere l’industria che consuma informazione indebolendo quella che la produce.

Il problema potrebbe diventare particolarmente serio proprio per le testate più piccole che il Dipartimento di Giustizia sostiene di voler tutelare.

Un grande gruppo editoriale può contare su abbonamenti, pubblicità, eventi, licensing, video e molte altre fonti di ricavo. Per una testata specializzata o indipendente il valore economico della proprietà intellettuale è molto più centrale.

Ed è per questo che la vera questione sollevata dalla causa New York Times-OpenAI non riguarda soltanto chi vincerà davanti a un giudice di Manhattan. Riguarda in un certo senso il modello economico della conoscenza nell’era dell’intelligenza artificiale.

Perché se i contenuti servono per costruire l’AI, ma l’AI contribuisce contemporaneamente a ridurre traffico, audience e ricavi di chi quei contenuti li produce, prima o poi qualcuno dovrà rispondere a una domanda piuttosto semplice: chi pagherà per produrre la prossima generazione di informazioni sulla quale addestrare la prossima generazione di intelligenza artificiale?

E questa, più che una questione di copyright, potrebbe davvero diventare una questione strategic.