Il nodo del copyright nell’intelligenza artificiale generativa non si esaurisce nella liceità del training. Anche quando l’utilizzo delle opere nella fase di addestramento possa trovare una giustificazione giuridica, resta da capire che cosa accade quando il sistema usa ciò che ha appreso per offrire un prodotto o un servizio capace di intercettare la stessa domanda economica dell’opera originaria.
Nel dibattito sul rapporto tra intelligenza artificiale generativa e diritto d’autore si tende ancora a formulare una domanda unica: l’addestramento di un modello su opere protette è lecito oppure no? È una domanda importante, ma giuridicamente troppo larga. Nel settembre 2026, nel contenzioso statunitense consolidato che comprende anche la causa promossa da The New York Times contro OpenAI e Microsoft, le parti hanno depositato le rispettive memorie per il giudizio sommario e il procedimento è tuttora pendente. Pochi giorni prima, il Department of Justice ha depositato una Statement of Interest sostenendo che l’addestramento di modelli linguistici su testi protetti possa rientrare nel fair use. Si tratta della posizione processuale del Governo in una controversia privata, non di una decisione del giudice.
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Training, retrieval e output: usi diversi delle opere
Dietro la disputa sul training, però, si nascondono usi diversi delle stesse opere. Il testo può essere acquisito e copiato per costruire il dataset, utilizzato nel training, recuperato da un sistema che impiega tecniche di retrieval-augmented generation oppure riflettersi in un output che riproduce, sintetizza o rielabora contenuti altrui. Trattare tutto questo come un’unica condotta rischia di appiattire problemi giuridici differenti.
Lo ha evidenziato anche l’U.S. Copyright Office nel rapporto del 2025 sul generative AI training, osservando che gli usi delle opere nelle diverse fasi di sviluppo e impiego dei sistemi devono essere considerati separatamente. Il punto è particolarmente importante alla luce di Andy Warhol Foundation v. Goldsmith: ai fini del fair use conta lo specifico uso dell’opera che viene in rilievo, non una generica valutazione della tecnologia o della sua capacità innovativa.
Il fair use non coincide con la trasformatività
Negli Stati Uniti il § 107 del Copyright Act individua quattro fattori: finalità e carattere dell’uso, natura dell’opera, quantità e sostanzialità della parte utilizzata ed effetto dell’uso sul mercato potenziale o sul valore dell’opera. La trasformatività opera soprattutto nel primo fattore, ma non esaurisce l’analisi. In Warhol la Corte Suprema ha chiarito che non basta aggiungere qualcosa di nuovo in senso formale: occorre verificare quale funzione svolga il nuovo utilizzo e se esso persegua uno scopo sostanzialmente analogo a quello dell’opera originale.
Dire che un modello “non conserva gli articoli, ma ne apprende i pattern” descrive un meccanismo tecnico, non una conclusione giuridica. Il punto è capire che cosa viene copiato, perché e per quale risultato. Il Copyright Office richiama Authors Guild v. Google per mostrare come una copia integrale possa, in determinate circostanze, essere giustificata quando serve a una funzione tecnologica diversa, come la ricerca nei libri; sottolinea però che Google Books aveva adottato limitazioni tali da evitare che gli utenti ricevessero i libri in forma sostitutiva dell’originale.
Training e output non possono quindi essere confusi: l’uso del corpus per costruire il modello è diverso dall’impiego del contenuto per restituire all’utente un’opera.
AI e diritto d’autore: il quarto fattore e il mercato dell’originale
Il quarto fattore del fair use è il punto nel quale la dimensione economica diventa esplicita: la valutazione riguarda l’effetto dell’uso sul mercato potenziale o sul valore dell’opera. Ed è qui che la generative AI introduce una difficoltà particolare: il sistema può non distribuire una copia dell’originale, ma offrire qualcosa che rende meno necessario acquistarlo, leggerlo o accedervi.
Il Copyright Office ha affrontato espressamente il tema, distinguendo tra perdite di vendite, market dilution e perdita di opportunità di licensing. L’Office osserva che, quando un modello produce output sostanzialmente simili alle opere presenti nei dati di training e tali output le sostituiscono direttamente, può emergere un danno in termini di vendite. Prende però in considerazione anche l’ipotesi in cui il singolo output non sia sostanzialmente simile a una specifica opera e, nondimeno, la produzione su larga scala di contenuti concorrenti possa incidere sul mercato di quel tipo di opere.
Questo non significa che ogni concorrenza economica generata dall’AI sia un problema di copyright. Il diritto d’autore non attribuisce all’autore il monopolio sulla domanda del pubblico. Un nuovo prodotto può sottrarre clienti a un’opera preesistente senza violare alcun diritto esclusivo, soprattutto quando utilizza fatti, idee o informazioni non protette.
La questione diventa diversa quando la capacità del nuovo prodotto di soddisfare quella domanda dipende dall’appropriazione di espressione protetta o incide su un mercato che rientra nello sfruttamento del diritto.
Thomson Reuters v. Ross: un precedente utile, ma da non generalizzare
La decisione del 2025 in Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. Ross Intelligence aiuta a comprendere questo passaggio. Il caso riguardava un sistema di ricerca giuridica concorrente sviluppato da Ross utilizzando headnotes di Westlaw. Il District of Delaware ha ritenuto non trasformativo l’uso, osservando che Ross aveva impiegato quelle headnotes per costruire un prodotto concorrente con una funzione sostanzialmente analoga. Quanto al quarto fattore, il giudice ha attribuito rilievo alla natura sostitutiva del prodotto rispetto a Westlaw e ha escluso il fair use per le opere considerate nella decisione.
Il precedente non consente di concludere che l’uso dell’AI per creare prodotti concorrenti sia in sé illecito. Il caso riguardava contenuti e funzioni specifici e un rapporto competitivo particolarmente ravvicinato. Il suo interesse sta piuttosto nel mostrare che, nell’analisi del fair use, la distanza tecnologica tra originale e prodotto finale conta meno della relazione funzionale tra i due.
Un modello generalista addestrato su milioni di documenti non è assimilabile a un servizio costruito per replicare una singola banca dati. Ma quando il sistema viene impiegato per soddisfare la stessa esigenza cui rispondeva l’opera utilizzata nel training, la domanda diventa inevitabile: quanto del valore del nuovo prodotto deriva dall’innovazione autonoma e quanto dal valore incorporato nelle opere altrui?
Il problema della prova: non basta dire che il mercato è cambiato
La teoria della sostituzione, però, deve essere dimostrata nel caso concreto. Non basta osservare che l’AI cambia le abitudini degli utenti: occorre collegare il comportamento contestato al mercato dell’opera o al suo valore.
Anche il tema delle licenze richiede cautela. Il Copyright Office riconosce che una perdita di ricavi in mercati di licensing può costituire una componente del market harm, ma il mercato deve essere tradizionale, ragionevole o realisticamente sviluppabile. Il semplice mancato pagamento non basta, da solo, a dimostrare un danno rilevante; il rapporto segnala però che accordi di licenza per contenuti destinati all’AI esistono già in diversi settori.
È un passaggio importante perché impedisce di trasformare il market harm in una presunzione: occorre sempre una valutazione concreta dell’uso, del prodotto e del mercato coinvolto.
AI e diritto d’autore in Europa: eccezioni e condizioni
Il quadro europeo segue una logica diversa. La direttiva (UE) 2019/790 non introduce una clausola generale di fair use, ma disciplina specificamente il text and data mining. L’articolo 3 prevede un’eccezione per organismi di ricerca e istituzioni di tutela del patrimonio culturale nell’ambito della ricerca scientifica; l’articolo 4 stabilisce una diversa eccezione per il text and data mining su opere cui si abbia legittimo accesso, purché il titolare non abbia riservato espressamente tale utilizzo. Per i contenuti disponibili online, la direttiva richiama anche l’uso di strumenti machine-readable per la riserva dei diritti.
L’Italia ha inserito espressamente l’intelligenza artificiale in questo sistema con la legge 23 settembre 2025, n. 132. Il nuovo articolo 70-septies della legge n. 633/1941 stabilisce che le riproduzioni e le estrazioni da opere o altri materiali cui si abbia legittimo accesso, effettuate ai fini dell’estrazione di testo e dati attraverso modelli e sistemi di IA, anche generativa, sono consentite in conformità agli articoli 70-ter e 70-quater. Quest’ultimo consente le riproduzioni e le estrazioni per text and data mining quando le opere siano legittimamente accessibili e l’utilizzo non sia stato espressamente riservato dai titolari. Le copie possono essere conservate soltanto per il tempo necessario all’estrazione. L’articolo 70-septies è in vigore dal 10 ottobre 2025.
La conseguenza è significativa: in Italia il training non si risolve chiedendosi se il modello abbia prodotto qualcosa di “trasformativo”. Occorre verificare se l’attività rientri nel text and data mining, se l’accesso ai materiali sia legittimo e se ricorrano le condizioni previste dagli articoli 70-ter e 70-quater, compresa, nei casi disciplinati dall’articolo 70-quater, l’eventuale riserva del titolare.
Soprattutto, l’articolo 70-septies non crea una generale immunità per tutto ciò che il modello farà dopo. La disposizione riguarda le riproduzioni e le estrazioni ai fini del text and data mining: un output che riproduca espressione protetta deve quindi essere valutato secondo le regole proprie dell’output e degli altri diritti coinvolti.
L’AI Act rafforza la compliance, non introduce una licenza
L’articolo 53 del regolamento europeo sull’intelligenza artificiale impone ai provider di modelli di IA per finalità generali, tra l’altro, di predisporre una policy per il rispetto del diritto dell’Unione in materia di copyright e diritti connessi e di pubblicare una sintesi sufficientemente dettagliata dei contenuti utilizzati per il training. Gli obblighi sono applicabili ai provider di GPAI dal 2 agosto 2025. La Commissione ha chiarito che la policy deve comprendere l’identificazione e il rispetto delle riserve dei diritti previste dal diritto dell’Unione.
Trasparenza e liceità, però, restano piani diversi. L’AI Act non attribuisce ai provider una licenza generale per utilizzare qualsiasi materiale protetto: disciplina soprattutto governance, documentazione e copyright compliance. Lo stesso regolamento chiarisce che questi obblighi non sostituiscono l’applicazione delle norme europee sul diritto d’autore. La pubblicazione del summary dei dati di training, quindi, non sana di per sé un uso che richiedeva un’autorizzazione e non elimina i diritti esclusivi dei titolari.
Conclusioni
Alla fine, la formula “l’AI sostituisce l’opera” deve essere usata con cautela. Il diritto d’autore non attribuisce un monopolio sulla funzione economica in astratto e non impedisce a un nuovo operatore di offrire un prodotto più efficiente utilizzando informazioni non protette. La semplice perdita di clientela, dunque, non coincide con una violazione.
Il problema diventa giuridicamente più interessante quando la sostituzione economica deriva dall’uso di opere protette e incide sul loro mercato o sul loro valore. È la tensione che emerge dal rapporto del Copyright Office su lost sales, market dilution e licensing: un sistema può non restituire un articolo parola per parola e tuttavia soddisfare una parte della stessa esigenza per la quale quell’articolo era stato prodotto.
Da qui la domanda: trasformativa rispetto a che cosa? Occorre capire quale diritto esclusivo è coinvolto, quale funzione svolge il prodotto finale e quale mercato viene inciso.
Il contenzioso attuale sposta così il baricentro della discussione: non solo se una macchina abbia copiato un’opera per imparare, ma che cosa accada dopo quell’apprendimento e quale parte del valore del prodotto finale derivi dalle opere utilizzate per costruirlo.
Il copyright, naturalmente, non potrà risolvere ogni problema di concorrenza prodotto dall’intelligenza artificiale. Ma quando la sostituzione del mercato passa attraverso l’uso non autorizzato di espressione protetta, la questione smette di essere soltanto economica e torna a essere, a tutti gli effetti, una questione di diritto d’autore. È probabilmente su questa linea, più sottile della semplice alternativa tra “copia” e “non copia”, che si giocherà una parte essenziale della disciplina giuridica dell’AI.
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