La causa tra New York Times, OpenAI e Microsoft è in una fase politicamente sensibile. Il 2 settembre 2026, l’amministrazione Trump ha depositato una memoria a sostegno di OpenAI sull’uso di opere protette da copyright per addestrare grandi modelli linguistici (LLM). Cruciale per definire il perimetro del fair use AI, applicazione della dottrina statunitense del fair use all’IA generativa.
La posizione del governo: il fair use AI come leva strategica
La memoria governativa sostiene che limitare il training degli LLM su testi protetti, con lettura restrittiva del fair use, frenerebbe progresso scientifico, competitività e leadership statunitense nell’intelligenza artificiale.
Il documento di 20 pagine presenta lo sviluppo degli LLM come interesse nazionale, spostando la discussione dal rapporto editori-piattaforme a politica tecnologica.
La memoria, pur non vincolante per il tribunale di Manhattan, può rafforzare la linea difensiva delle aziende AI nei procedimenti pendenti. Il fair use AI è conteso: per le società tecnologiche è condizione per addestrare modelli competitivi; per gli editori è il punto critico che rischia di legittimare l’estrazione di valore da archivi giornalistici con costi elevati.
Il nodo giuridico: il training è trasformativo?
Il fulcro del caso è l’uso trasformativo. Nel diritto statunitense, il fair use consente l’impiego non autorizzato di opere protette da copyright in specifiche circostanze.
Il giudice valuta finalità, natura, quantità ed effetto sul mercato potenziale. Applicato agli LLM, il tema si complica: un modello non ripubblica l’originale, ma lo incorpora nell’apprendimento, potendo produrre output simili o sostitutivi.
Decisioni recenti hanno favorito le aziende di IA, ma è decisiva la distinzione tra training e uso di fonti illegali. Riconoscere l’addestramento come fair use non assolve ogni raccolta dati. Legittimità del dataset, tracciabilità fonti e rischio memorizzazione rimangono aperti.
Impatto su editori, piattaforme e il mercato dei dati
Per gli editori, le implicazioni sono economiche e strategiche. Se il fair use AI prevalesse a favore delle piattaforme, si profilerebbe il rischio di legittimare l’estrazione di valore da archivi giornalistici con ingenti investimenti, senza adeguata compensazione. Ciò altererebbe il mercato dei dati e il modello di business editoriale, sfidando la sostenibilità della produzione di contenuti originali.
