В июне 2025 года суд Северного округа Калифорнии вынес решение по делу Bartz v. Anthropic PBC — оно завершилось соглашением о возмещении ущерба в размере 1,5 млрд долларов. Спор связан с использованием данных для обучения AI-моделей и затрагивает вопросы авторских прав.
Anthropic сталкивалась с обвинениями в незаконном получении данных: истцы доказали, что компания приобрела более 7 млн неавторизованных электронных книг из Library Genesis (LibGen) и Books3. Суд счёл незаконным получение данных из пиратских источников, подчеркнув, что технологические инновации не оправдывают незаконные способы получения данных.
В ходе разбирательства впервые применили модель «аналитической рамки декомпозиции поведения» (Behavioral Decomposition Analytical Framework). Обучение AI-модели разделили на два этапа: получение данных на переднем крае (Frontend Data Acquisition) и обучение модели на заднем крае (Backend Model Training). Судья Уильям Алсуп (William Alsup) дал юридическую квалификацию каждому этапу.
Первый этап (получение данных) суд признал потенциально нарушающим авторские права — особенно когда речь шла о пиратских источниках. Второй этап (обучение модели) суд счёл соответствующим принципу разумного использования (Fair Use) в законодательстве США. LLM при чтении текстов анализирует статистические закономерности, семантические связи и стилистические особенности, чтобы создать новый язык генерации. Это определено как «The process of extracting statistical patterns and semantic relationships for machine learning purposes».
Ещё один важный момент — вопрос хранения данных. Многие AI-компании сохраняют большие массивы текстов на серверах для настройки параметров, очистки данных и воспроизведения результатов обучения. Anthropic утверждала, что такие базы данных используются временно, подпадающие под Fair Use. Однако суд отверг этот аргумент, заявив: «It kept them anyway». Действия компании охарактеризовали как «The long-term maintenance of unauthorized digital copies under the guise of technical necessity». Суд постановил, что длительное хранение нелицензированных произведений создаёт «нелицензированный цифровой библиотечный фонд» и представляет риск замещения рынка (Market Substitution).
При этом Anthropic потратила несколько миллионов долларов на покупку лицензионных печатных книг и их «разрушительную оцифровку» (Destructive Digitization): книги разбирали с помощью механического пресса, страницы отделяли и сканировали в PDF. Суд признал законным преобразование формата лицензированных книг с уничтожением оригинала при сохранении соотношения 1:1 («The process of format-shifting via authorized physical acquisition, coupled with the disposal of the original tangible medium to maintain a one-to-one ratio»).
Решение по делу Bartz v. Anthropic (штраф в 1,5 млрд долларов) изменило баланс сил и стратегии переговоров между AI-компаниями (OpenAI, Google, Anthropic) и отраслями издательского дела, СМИ и видеоконтента. В условиях давления со стороны законодательства США о защите авторских прав медиакомпании сталкиваются с потенциально катастрофическими суммами компенсаций.
После дела Bartz OpenAI и другие крупные компании перешли к предварительному лицензированию (Upfront Licensing). За последний год OpenAI подписала соглашения с международными новостными группами и издателями на выплаты в десятки миллиардов долларов. Медиакомпании при переговорах с AI‑компаниями требуют включать в контракты условия об удалении исходных кэшированных данных после завершения обучения либо запрашивают высокие выплаты за права на длительное хранение, поиск и вторичную доработку (Fine‑tuning). В соглашениях о лицензировании авторских прав теперь часто предусматривается право на аудит данных (Data Auditing Right) — правообладатель может отправить независимую третью сторону для проверки баз данных AI‑компаний.
Ожидается появление коллективных организаций по лицензированию авторских прав для AI (Collective Management Organizations, CMOs). Из‑за окончания эпохи бесплатного извлечения данных из сети и высоких транзакционных издержек (Transaction Costs) при индивидуальных переговорах модель коллективного лицензирования, аналогичная музыкальной индустрии, станет основной в течение двух лет. Издатели создадут пул лицензий (Licensing Pool) и будут предлагать AI‑компаниям стандартизированные поэтапные цены.
Параллельно будут развиваться два направления: использование «очищенных» физических источников (на основе канала, разрешённого делом Bartz) для получения качественных данных и разработка синтетических данных (Synthetic Data) для обучения AI. При этом использование синтетических данных может привести к проблеме деградации модели (Model Collapse).
Также распространяются активные технологии защиты прав (Active Copyright Protection Technologies), такие как Nightshade и Glaze . Эти технологии встраивают в код цифровых материалов (изображений, текстов) мелкие пиксели или семантические помехи, которые нарушают параметры моделей при сборе данных (Scraping/Crawling).
В рамках спора о авторских правах с участием AI-компании Anthropic также фигурирует факт поставки около 563 тонн книг в Тайвань. В США компания покупала официальные бумажные книги, сканировала их в цифровой формат и уничтожала оригиналы — суд признал такие действия соответствующими принципу разумного использования.
Упомянуты материалы: «CUDA ：»; «Google Cloud ： AI 3 »; «AI Agent ，KPMG：Edge AI Agent ».
Подписаться в Макс
