Przez miesiące, a nierzadko lata, autorzy pracują nad treściami swoich książek – konstruują wciągające fabuły i dopracowują starannie dialogi. Później ich dzieła trafiają w ręce czytelników, którzy doceniają ich styl i włożoną pracę. Tymczasem twórcy modeli sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence, AI) pobierają te utwory bez zgody czy odpowiedniego wynagrodzenia dla autorów książek, aby wykorzystać je do trenowania modeli AI. Na skutek czego modele AI generują wyniki zbliżone do dzieł wielu autorów. W jednej z głośniejszych spraw ostatnich miesięcy – Richard Kadrey v. Meta Platforms, sąd orzekł, że wykorzystanie dzieł objętych ochroną prawnoautorską do trenowania modeli AI mieści się w amerykańskiej doktrynie fair use i nie stanowi naruszenia praw autorskich. Jednocześnie zaznaczył, że decyzja ta jest wynikiem przedstawienia przez powodów błędnych argumentów i braku odpowiednich dowodów na poparcie twierdzeń. Orzeczenie to zapadło zaledwie dwa dni po wyroku w sprawie Bartz i in. vs. Anthropic, w którym także orzeczono, że wykorzystanie książek do trenowania modeli AI nie stanowi naruszenia amerykańskiego prawa autorskiego.

Tło sprawy

W 2023 r. trzynastu autorów książek, w tym między innymi Richard Kadrey, Sarah Silverman oraz Junot Diaz, pozwało Meta Platforms (wcześniej Facebook) za naruszenie ich praw autorskich. Główny zarzut dotyczył pobrania książek autorstwa powodów z różnych stron internetowych oraz ich późniejszego wykorzystania do trenowania dużego modelu językowego (LLM) – Llama. Należy wyjaśnić, że LLM to szczególny rodzaj generatywnej AI, zaprojektowany do rozumienia i generowania tekstu. Użytkownicy mogą wykorzystywać LLM-y między innymi do takich zadań jak pisanie e-maili, podsumowywanie dokumentów czy pisanie kodu. Autorzy argumentowali, że model AI jest zdolny do generowania małych fragmentów tekstu z ich książek. Zaznaczyli także, że Meta Platforms, wykorzystując ich dzieła jako dane treningowe bez uzyskania odpowiedniej zgody, zmniejszyła ich szanse udzielenia licencji na utwory w celu trenowania modeli AI.

Zdaniem strony pozwanej ich działanie nie narusza prawa autorskiego i mieści się w doktrynie fair use. Jak wyjaśnia Meta Platforms, modele generatywnej AI są trenowane w taki sposób, aby identyfikowały powszechne wzorce oraz tendencje w dużych zbiorach danych treningowych. Dzięki temu mogą generować wyniki w odpowiedzi na wprowadzone przez użytkowników polecenia (prompty), w oparciu o wzorce, które rozpoznały w tych danych treningowych.

Uzasadnienie sądu

Orzekając w sprawie, sąd odniósł się do czterech czynników, które sądy są zobowiązane wziąć pod uwagę w sprawach dotyczących amerykańskiej doktryny fair use.

Pierwszy czynnik (cel i charakter korzystania) orzeczono na korzyść Meta Platforms. Sąd wskazał, że nie ma wątpliwości, iż wykorzystanie książek do trenowania modelu AI było wysoce transformacyjne oraz służyło innemu celowi. Strona pozwana zwielokrotniła utwory by trenować modele AI, które następnie będą mogły generować różnego rodzaju teksty, w tym tłumaczenia utworów czy e-maile. Z kolei książki powodów były tworzone, aby ludzie mogli je czytać dla przyjemności lub edukacji. Sąd zaznaczył także, że nie można przyrównać tego jak ludzie czytają książki do tego jak trenowane są modele AI.

Drugi czynnik (charakter utworu chronionego prawem autorskim) orzeczono na korzyść autorów. Sąd odrzucił argument Meta Platforms, że wykorzystała książki do trenowania modeli AI, aby uzyskać dostęp do elementów funkcjonalnych, takich jak kolejność słów, gramatyka czy składnia, a nie po to, aby czerpać korzyści z ich twórczej ekspresji.

Trzeci czynnik (ilość i istotność wykorzystanej części w stosunku do całości dzieła chronionego prawem autorskim) orzeczono na korzyść Meta Platforms. Ilość treści, którą Meta Platforms zwielokrotniła, była uzasadniona w kontekście transformacyjnego celu.

Czwarty czynnik (wpływ wykorzystania na potencjalny rynek lub wartość dzieła chronionego prawem autorskim) orzeczono na korzyść Meta Platforms. Jak wynika z wyroku, powodowie wskazali tylko dwa rodzaje szkód rynkowych, których doznali.
Po pierwsze, że użytkownicy modeli AI mogą zwielokrotniać teksty z ich książek oraz po drugie, że zwielokrotnienie dokonane przez stronę pozwaną zaszkodziło rynkowi licencjonowania materiałów objętych ochroną autorską.

Jednak powodowie nie podnieśli kwestii tzw. rozwodnienia rynku (ang. market dilution). Sąd wskazał, że generatywna AI może zalać rynek nieskończonymi ilościami generowanych wyników, takich jak książki, artykuły czy piosenki. Trenując modele generatywnej AI na utworach chronionych prawem autorskim, przedsiębiorstwa tworzą coś, co dramatycznie osłabia rynek kreatywny, a tym samym powoduje, że ludzie tracą motywację oraz chęci do tworzenia nowych treści w tradycyjny sposób. Jednak strona powodowa nie przedstawiła dowodów na tego rodzaju szkodę rynkową.

Raport Urzędu Stanów Zjednoczonych ds. praw autorskich (United States Copyright Office, USCO)

W związku z wieloma sprawami, które obecnie toczą się przed sądami Stanów Zjednoczonych, USCO w maju 2025 r. opublikowało trzecią część długo wyczekiwanego raportu dotyczącego trenowania modeli generatywnej AI oraz praw autorskich. Należy zwrócić uwagę, że w raporcie poświęcono dużo uwagi umówieniu kryteriów oceny „stopnia transformacyjności” w doktrynie fair use. Jak zaznaczono, przy ocenie transformacyjności, należy zadać pytanie, czy nowo powstałe dzieło jedynie „zastępuje obiekty” oryginalnego dzieła, czy też dodaje coś nowego, mającego dalszy cel, zmieniając pierwsze dzieło poprzez nadanie mu nowego znaczenia. Według USCO trenowanie modeli generatywnej AI na dużych i zróżnicowanych zbiorach danych treningowych będzie miało często charakter transformacyjny, co oznacza, że będzie mieściło się w doktrynie fair use. Jednak trenowanie modeli generatywnej AI w celu generowania wyników, które są zasadniczo podobne do utworów chronionych prawem autorskim, może nie mieć takiego charakteru. Raport ten nie jest wiążący dla sądów.

Podsumowanie

Wyrok w tej sprawie to istotna wskazówka dla uprawnionych – skuteczna ochrona praw autorskich i wygrana przeciwko twórcom modeli AI wymaga solidnie przygotowanej strategii procesowej. W orzeczeniu zaznaczono także, że w sprawach dotyczących takich przypadków jak Meta Platforms, wydaje się, że strona powodowa ma realną szansę na wygraną, przynajmniej w sytuacji, w której strona ma przygotowane dowody dotyczące skutków rynkowego wykorzystania utworów przez pozwanych. Bez względu na to, jak transformacyjne może być trenowanie modeli AI, trudno sobie wyobrazić, by wykorzystanie utworów objętych ochroną prawnoautorską do opracowania narzędzia pozwalającego zarobić miliardy czy biliony dolarów mogłoby się mieścić w amerykańskiej doktrynie fair use. Należy także zaznaczyć, że orzeczenie to nie jest ostateczne.

Pełna treść wyroku dostępna jest tutaj.

Pełna treść raportu Urzędu Stanów Zjednoczonych ds. praw autorskich dostępna jest tutaj.

Agnieszka Kaczmarczyk, praktykantka w kancelarii Barta & Partners.