Twórca popularnego modelu AI Claude, firma Anthropic, jest bliski zawarcia ugody w przełomowym pozwie zbiorowym dotyczącym praw autorskich. Krok ten pozwala firmie uniknąć potencjalnie kosztownej i, co ważniejsze, precedensowej batalii sądowej, która mogłaby wpłynąć na całą branżę sztucznej inteligencji.

Sprawa ta stanowi centralny punkt w narastającym konflikcie między deweloperami AI a twórcami treści.

Spór koncentruje się na fundamentalnym pytaniu o legalność wykorzystywania chronionych prawem autorskim dzieł do trenowania komercyjnych modeli AI bez zgody i wynagrodzenia autorów.

Firmy technologiczne często argumentują, że takie działanie jest niezbędne dla innowacji i mieści się w ramach dozwolonego użytku. Twórcy z kolei postrzegają to jako masową kradzież własności intelektualnej, która zasila multimiliardowy rynek.

Pozew przeciwko Anthropic zyskał na znaczeniu po tym, jak amerykański sędzia okręgowy William Alsup certyfikował go jako pozew zbiorowy, potencjalnie obejmujący nawet 7 milionów autorów.

Kluczowym zarzutem, który mógł osłabić pozycję procesową firmy, była sugestia, że przynajmniej część danych treningowych – w tym dziesiątki tysięcy książek – pochodziła ze źródeł pirackich. To odróżnia sprawę od hipotetycznego wykorzystania legalnie nabytych kopii i utrudnia obronę opartą na zasadach fair use.

Chociaż szczegóły porozumienia nie zostały jeszcze upublicznione, decyzja o zawarciu ugody jest postrzegana jako strategiczne posunięcie.

Anthropic, podobnie jak konkurenci tacy jak OpenAI czy Meta, którzy również mierzą się z podobnymi oskarżeniami, unika w ten sposób ryzyka wydania przez sąd wyroku, który ustanowiłby wiążącą doktrynę prawną dla całej branży.

Ugoda, zamiast wyroku, nie tworzy twardego prawa, ale wysyła wyraźny sygnał finansowy i rynkowy. Wskazuje, że koszty potencjalnego procesu i ryzyko przegranej są na tyle wysokie, że firmy AI zaczynają kalkulować opłacalność licencjonowania danych.

Ostateczne warunki umowy będą uważnie obserwowane przez całą branżę, mogąc stać się wzorcem dla przyszłych rozstrzygnięć i kształtując nowe zasady odpowiedzialnego pozyskiwania danych do treningu sztucznej inteligencji.