Парадокс очевиден: авторы опубликованных книг не знали и не давали согласия, чтобы их произведения попали в наборы данных для обучения ChatGPT, Claude, Gemini и других языковых моделей. Никто не платил гонорары, не просил разрешения. На первый взгляд, это должно быть очевидным нарушением авторского права. Но юристы и суды подходят к вопросу иначе.
Ключевой момент — как суды интерпретируют понятие «трансформативного использования» в контексте копирайта. В августе 2026 года судья Уильям Алсап вынес решение по делу Anthropic: обязал компанию выплатить $1,5 млрд писателям, чьи произведения были использованы при обучении. Но внимание: Алсап постановил, что само обучение модели было законным. Штраф касался того, как именно Anthropic получила эти книги — через пиратские библиотеки в интернете, а не через легальные каналы. Судья сравнил процесс обучения нейросети с тем, как писатель изучает литературу, чтобы развивать свой стиль: это потребление и анализ работ, а не их воспроизведение.
По сути, современное копирайт-право всё ещё привязано к концепции «копирования» в смысле воспроизведения. Федеральный закон не обновлялся с 1976 года, поэтому судьи вынуждены применять полувековой закон к технологиям, которых тогда не существовало. Адвокат Кейти Геллис, специализирующаяся на интеллектуальной собственности, отметила, что вся эта сфера права невероятно сложная, с сильными эмоциями с обеих сторон. Даже штраф в $1,5 млрд для Anthropic кажется Геллис не столь страшным: компания прогнозирует около $200 млрд годовой выручки к 2028 году.
Вопрос часто сводится к доктрине добросовестного использования (fair use) — когда применение защищённого произведения без разрешения всё же считается законным, если оно достаточно «трансформативно». Суды оценивают цель использования, объём скопированного материала и влияние на рыночную стоимость оригинала. Есть существенное различие: если вы обучаете ИИ-модель, чтобы создать конкурирующий сервис, суды с большей вероятностью это запретят. Если же цель отличается от исходной, шансы на успех растут. Например, в деле Thomson Reuters vs. Ross Intelligence судья постановил, что обучение на контенте Reuters для создания конкурирующей юридической платформы не является добросовестным использованием.
Но авторы пытаются переформулировать проблему: может ли генерирующий текст ИИ рассматриваться как прямой конкурент книги? Этот аргумент пока в суде не выигрывает. Адвокат Джейсон Хендерсон из JWL International отметил, что суды разбросаны по всему спектру мнений — закон просто не поспевает за темпом развития технологий. Большинство исков всё ещё в производстве, и окончательный ответ может появиться только через несколько лет.
Есть и другой фронт проблемы: защита самого ИИ-контента. В деле Thaler v. Perlmutter суд постановил, что работа, генерированная на 100% ИИ, не подлежит авторскому праву. Это открывает новый вопрос — как доказать процент участия ИИ в создании произведения и стоит ли это вообще делать? Как заметила Геллис, ИИ заставляет пересмотреть решения, которые раньше казались очевидными: если вы пишете роман в Word и используете проверку орфографии, мы не говорим, что Word владеет вашим романом. Почему ИИ должна быть другой?
Для российского бизнеса эта неопределённость имеет практическое значение. Любая компания, работающая с локализацией англоязычных моделей ИИ или обучением собственных систем на русскоязычном контенте, заходит на неясное поле. Российское авторское право защищает произведения, но дефиниция трансформативного использования в национальном законодательстве так же размыта. При разработке или внедрении ИИ-решений (будь то автоматизация контента, как в случае AI Studio, или анализ данных) риск авторско-правовых исков растёт, если система обучается на защищённых текстах без явного согласия авторов. Компаниям стоит либо ограничивать обучение общедоступными и свободно лицензируемыми источниками, либо искать партнёрства с издателями и авторами — тем более что такие модели уже появляются и становятся конкурентным преимуществом.
Вывод: право на обучение ИИ на авторских текстах остаётся в серой зоне. Суды движутся в сторону признания этого процесса как трансформативного, но каждое новое решение может изменить траекторию. Все главные ИИ-компании застревают в длительных судебных разбирательствах, и мудрые разработчики не игнорируют уже вынесенные решения, даже если они пока не окончательны.