Anthropic evita condanna record: patto con gli scrittori sul copyright

Anthropic evita condanna record: patto con gli scrittori sul copyright

Anthropic ha raggiunto un'intesa preliminare con milioni di autori che avevano intentato una class action per l'uso illecito delle loro opere nella formazione di modelli di intelligenza artificiale. L'accordo, definito "storico", evita il rischio di danni per centinaia di miliardi di dollari

di pubblicata il , alle 10:01 nel canale Web
Anthropic
 

Anthropic ha accettato di porre fine alla causa collettiva avviata da un gruppo di autori, che accusavano l’azienda di aver utilizzato opere protette da diritto d’autore per addestrare i propri modelli linguistici senza alcuna autorizzazione né compenso. I termini economici della transazione restano riservati, ma l’intesa permette alla società di evitare un processo che avrebbe potuto trasformarsi in una condanna a danni di portata colossale.

“Questo accordo storico porterà benefici a tutti i membri della class action”, ha dichiarato l’avvocato degli autori, Justin Nelson, sottolineando che ulteriori dettagli verranno resi noti nelle prossime settimane. Martedì il giudice federale William Alsup ha confermato che le parti hanno raggiunto un “accordo di principio” e dovranno presentare entro il 5 settembre una istanza di approvazione preliminare dell’accordo transattivo.

La causa aveva avuto una svolta significativa a giugno, quando Alsup aveva emesso una sentenza interlocutoria stabilendo che l’uso di opere protette per l’addestramento dei modelli di IA poteva rientrare nel perimetro del fair use. Tuttavia, il giudice aveva contestualmente chiarito che l’acquisizione non autorizzata delle opere, effettuata senza remunerazione, era giuridicamente rilevante e poteva essere qualificata come violazione del diritto d’autore assimilabile a pirateria. Tale circostanza apriva la strada a richieste di danni legali (statutory damages), previsti dalla legge sul copyright statunitense con un importo minimo di 750 dollari per ciascuna opera illecitamente utilizzata.

Considerando che la biblioteca digitale di Anthropic avrebbe contenuto sino a 7 milioni di titoli, l’importo potenziale dei risarcimenti avrebbe potuto raggiungere i miliardi di dollari, con alcune stime che parlavano addirittura di un’esposizione superiore a 1.000 miliardi di dollari. È stata proprio questa prospettiva a spingere l’azienda a ricercare una soluzione transattiva prima del dibattimento.

La causa era stata originariamente intentata da tre autori — Andrea Bartz, Kirk Wallace Johnson e Charles Graeber — ma, grazie alla certificazione dell'interesse collettivo (class certification) concessa dal giudice, il procedimento era stato esteso fino a un massimo di 7 milioni di potenziali ricorrenti, corrispondenti al numero di opere ritenute coinvolte. Questa decisione aveva reso il procedimento la più grande causa collettiva mai registrata negli Stati Uniti in materia di copyright, con impatti potenzialmente devastanti sull’intero settore dell’intelligenza artificiale.

L’azienda, fondata nel 2021 da ex dipendenti di OpenAI, aveva già affrontato contenziosi simili: nel 2023 era stata citata in giudizio da esponenti dell’industria musicale e aveva raggiunto solo in parte un accordo. La decisione della società di raggiungere un patteggiamento, nel caso specifico della causa collettiva degli autori, potrebbe essere indice di una posizione difficilmente difendibile, con in più il rischio incombente di danni particolarmente incisivi come previsto dalla normativa statunitense.

Ovviamente il patteggiamento non fornisce una risposta definitiva ai grandi interrogativi che ancora permangono sul rapporto tra intelligenza artificiale e diritto d’autore, ma la vicenda segna un precedente destinato a incidere sull’intero settore tecnologico. Gli autori possono certamente rivendicare una vittoria di principio e la prospettiva di un risarcimento e le aziende IA dovranno ora confrontarsi con un quadro giuridico sempre più stringente, che potrebbe condizionare in profondità lo sviluppo futuro dei sistemi di apprendimento automatico.

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