Как генеративный ИИ меняет понятие авторского права

Вызовы для системы копирайта

Появление печатных машин в Новое время бросило вызов представлению о том, что каждое литературное произведение в своем роде уникально (и делается под заказ). Законы о защите авторских прав стали ответом на упрощение процесса создания копий.

В конце XX века, с появлением компьютеров, принтеров, электронных книг и «читалок», ситуация в очередной раз изменилась. Процесс копирования еще более упростился. Прошло всего три десятка лет — и статус-кво снова был нарушен, на этот раз появлением генеративных ИИ-моделей.

Обучение таких моделей требует привлечения огромного цифрового архива. Речь идет о миллионах документов — книгах, статьях, форумах, научных публикациях, новостях, комментариях, сценариях, технической документации. Значительная часть этих текстов защищена авторским правом, а их использование в обучении ИИ долгое время происходило без прямого согласия авторов и прозрачного механизма компенсации.

Другая сторона проблемы — авторские права на произведения, созданные нейросетью. Еще недавно претензии на такие права вызвали бы смех: нейросетевое творчество было слишком топорным. Но за несколько лет многие крупные модели научились умело имитировать стили художников, писателей, мультипликаторов и игровых дизайнеров.

Наконец, есть глобальный вызов: как свободное использование нейросетей трансформирует само представление об интеллектуальном труде?

Если раньше создание текста, иллюстрации, перевода или программного кода требовало значительных временных и профессиональных затрат, то теперь многие из этих задач можно выполнить за минуты.

Это меняет не только рынок труда, но и отношение общества к авторству, экспертизе и ценности человеческого вклада.

Писатели против разработчиков

В 2025 году число исков против ИИ-компаний более чем удвоилось по сравнению с концом 2024-го — с примерно 30 до более чем 70 дел. Ключевой вопрос, вокруг которого ломаются копья: нужно ли было вообще беспокоиться о согласии авторов, если тексты просто «скармливаются» нейросети в качестве данных?

Разработчики моделей, защищая свое право на использование произведений (в том числе из пиратских библиотек), ставят во главу угла целесообразность: модель «читает» тексты только для того, чтобы извлечь из них статистические данные о языковых закономерностях.

Критики (авторы и их адвокаты) возражают: получение моделью доступа к защищенному тексту уже злоупотребление. Без доступа к чужим произведениям такой продукт вообще не смог бы существовать. Значит, творческий труд авторов становится фундаментом коммерческих технологий. Авторы же не получают с этого ничего.

В США суды пока выступают скорее на стороне разработчиков. Там действует гибкая доктрина «добросовестного использования» (fair use), которая позволяет использовать чужие произведения для критики, исследований и научных работ.

Если в результате использования чужого произведения появляется нечто новое и оригинальное, это не нарушает принципа добросовестности.

Ключевым для отрасли стало решение, вынесенное судьей по делу Bartz v. Anthropic летом 2025 года. Группа американских писателей, включая Андреа Бартц, подала коллективный иск против компании Anthropic (создателя ИИ-модели Claude). Авторы утверждали, что нейросеть обучалась на текстах их книг, защищенных копирайтом.

Судья частично удовлетворил ходатайство компании Anthropic о прекращении дела, признав часть ее действий «добросовестным использованием», но некоторые обвинения оставил в силе. Он сравнил процесс обучения нейросети с чтением книг человеком-писателем для оттачивания собственного стиля и усвоения логики языка. Не этим ли занимаются и сами писатели, подавшие иск? При этом суд оставил для дальнейшего разбирательства обвинение в использовании для обучения нелицензионных баз данных. Это само по себе является нарушением авторского права (хотя Anthropic использовала и легальные библиотеки).

В других юрисдикциях (например, в Великобритании) законодатель занимает более жесткую позицию. Закон об авторском праве, дизайнах и патентах 1988 года ограничивает использование текстов и данных для интеллектуального анализа исключительно некоммерческими научными исследованиями. Это делает коммерческое обучение больших языковых моделей в Великобритании юридически уязвимым.

Создать себе подобных: как люди придумали чат-ботовОт первых программ с запрограммированными сценариями до современных моделей-трансформеровВ Европе в 2024 году приняли закон, который разрешает использовать тексты для обучения ИИ, если авторы не против. Однако неясно, как именно авторы должны заявлять о запрете и как компании должны следить за этим.

Япония позволяет использовать охраняемые произведения для разработки ИИ и других форм анализа данных — при условии, что использование не направлено на «личное наслаждение» мыслями или чувствами, выраженными в произведении. Это разграничение — изящный, но юридически скользкий ход: где проходит граница между «анализом» стиля Мураками и «наслаждением» его произведением?

Китай сохраняет намеренную неопределенность: суд Пекина установил ответственность платформ за генерацию нарушающего контента, однако напрямую не рассмотрел вопрос обучения базовых моделей, а административные меры требуют соблюдения прав интеллектуальной собственности, не уточняя, как именно это применяется к обучающим данным.

В поисках автора

А вот другой, не менее сложный вопрос: кто считается автором, если произведение создано нейросетью?

Традиционное авторское право строилось вокруг идеи человеческого авторства. Закон исходил из того, что за текстом, картиной или музыкальным произведением всегда стоит человек, принимающий творческие решения. Генеративные модели размывают эту логику.

Сегодня во многих странах, включая США, базовый принцип остается прежним: авторское право требует человеческого участия. В 2025 году Бюро авторского права США (подразделение Библиотеки Конгресса) подтвердило, что произведения, полностью созданные ИИ без существенного творческого вклада человека, не подлежат полноценной авторско-правовой защите.

Однако проблема сложнее, чем «автор есть» или «автора нет».

Современные генеративные системы редко работают полностью автономно. Человек может формулировать сложные промпты, корректировать запросы, отбирать результаты, редактировать и комбинировать фрагменты.

Поэтому всё чаще обсуждается идея AI-assisted works — произведений, созданных при помощи ИИ. В таких случаях право может распространяться не на весь результат целиком, а именно на человеческий вклад — композицию, отбор, структуру, редактуру или оригинальные элементы, добавленные автором.

При этом сами по себе промпты пока обычно не признаются достаточным основанием для авторства. Американское ведомство по авторскому праву прямо отмечает, что пользователь не контролирует работу модели настолько точно, чтобы считаться полноценным создателем результата: нейросеть остается своего рода «черным ящиком», внутри которого генерация происходит непрозрачно даже для разработчиков.

Из-за этого возникает необычная правовая зона. Если произведение создано почти полностью ИИ и не охраняется авторским правом, то формально оно может оказаться близким к общественному достоянию — то есть его смогут свободно копировать и использовать другие люди. Для бизнеса это создает парадокс: компании активно внедряют генеративный ИИ, но при этом рискуют получать результаты, на которые невозможно закрепить эксклюзивные права.

От копирайта до копилефта: как менялось авторское право на текстыПочему «Гамлет» при жизни Шекспира принадлежал театральной труппе и чем важен спор вокруг Микки МаусаНа фоне этих споров обсуждаются самые разные модели регулирования. Одни юристы предлагают сохранять классический принцип человеческого авторства и не создавать для ИИ никаких специальных прав. Другие считают, что правообладателем должен становиться пользователь системы, третьи — что определенные права могут принадлежать разработчикам моделей или владельцам платформ.

Появляются и более радикальные идеи, например создание особой категории прав для ИИ-контента, отличной от традиционного авторского права.

Человек — это текст или стиль?

Отдельная болезненная тема — конкуренция ИИ-моделей с реальными авторами. Автор живет своим трудом. Авторское право на его произведения обеспечивает понятный механизм вознаграждения: люди читают книги (смотрят фильмы, спектакли, слушают песни и так далее) — автор получает свой процент за труд. Чем популярнее автор, тем больше вероятность, что издательство примет к публикации его новое произведение, киностудия — использует его сценарий, театр — поставит его пьесу.

Но что, если добавить в эту схему нейросеть, обученную на работах нашего популярного автора? Можем ли мы быть уверены, что человек выиграет здесь у машины? Именно этим вопросом задались исследователи из Мичиганского университета, Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук и юридической школы Колумбийского университета.

Исследователи предложили ИИ и профессиональным писателям выполнить одно и то же задание — написать текст объемом 450 слов в стиле известного, признанного автора.

Модели выполняли задание в два этапа. На первом этапе они работали только с теми подсказками, которые им дали (например, «напиши отрывок в стиле Харуки Мураками»). На втором этапе их дополнительно обучили на корпусе текстов известных авторов.

Затем тексты прочитали и оценили люди: часть из них закончили магистратуру по изящным искусствам, а часть — были просто обычными читателями с высшим образованием. Читателям при этом не сообщали, был ли текст создан человеком или машиной.

Художественный стиль речи использует всю палитру языковых средствТворец может свободно обращаться со словами, если этого требует его замыселРаботы ИИ, написанные по простым инструкциям, получили крайне низкие оценки от читателей с художественным образованием. Им не понравились ни стиль, ни качество письма. Обычные читатели были не так критичны к стилю, но по качеству письма предпочли тексты ИИ. Однако работы ИИ, обученного на текстах авторов, получили куда более высокие оценки (и были оценены выше, чем работы авторов-людей) — от обеих групп читателей.

Обычные читатели оценили сгенерированные отрывки выше, чем написанные людьми, в обоих случаях. Это означает, что такие тексты способны служить рыночными заменителями оригинальных произведений. Ведь создавать их куда проще и дешевле, чем платить живому автору.

Мировое право может оказаться перед новым парадоксом. Авторское право защищает конкретное произведение — но не стиль.

То уникальное, что рядовому копиисту было бы трудно воссоздать, становится легкой добычей алгоритма.

Правовой консенсус остается неустойчивым: одни суды считают, что при обучении происходит полная трансформация исходных текстов, другие видят в нем использование авторских произведений, которое наносит ущерб авторам, а оценка добросовестности использования по-прежнему производится в каждом случае индивидуально, в зависимости от обстоятельств.

Мы наблюдаем нарастающее напряжение между двумя конкурирующими историями: историей технологического прогресса, которому нужны данные, и историей автора, чей голос стал этими данными — без его согласия и без вознаграждения. Пока что до разрешения этой коллизии, видимо, еще далеко.