Fair use kommer alle til gode

AI Progress⁠(åpnes i et nytt vindu)

Retten bør avvise saksøkernes forsøk på å utvide opphavsretten utover dens etablerte grenser. AI-trening bruker opphavsrettslig beskyttede verk til et grunnleggende annet formål, gir ikke allmennheten en alternativ tilgang til verkene og påfører ikke markedet skade som er rettslig relevant etter den amerikanske opphavsrettsloven. I stedet muliggjør den et bredt spekter av transformative teknologier som allerede kommer samfunnet til gode. Opphavsretten skal fremme kreativitet og fremskritt, ikke undertrykke lovlig innovasjon eller beskytte opphavere mot konkurranse. Etablerte prinsipper for fair use tilsier derfor at trening av generativ AI må anses som fair use.

American Council of the Blind, Association of Research Libraries, American Library Association, Consumer Technology Association og Business Software Alliance⁠(åpnes i et nytt vindu)

Denne saken gjelder mer enn selskaper som utvikler store språkmodeller (LLM-er). Den berører medisinske forskere og pasienter, lærere som underviser elever med ulike læringsbehov, personer med funksjonsnedsettelser som ønsker større selvstendighet, bønder som anvender landbrukskunnskap, uavhengige skapende kunstnere som utvikler nye uttrykksformer, og bransjer fra programvare til jus. Disse gruppene har en felles interesse i muligheten til å studere og lære av brede og mangfoldige kunnskapskilder, og i å ha tilgang til verktøyene som gjør denne læringen nyttig. Mange er avhengige av systemer utviklet av andre, blant annet AI-systemer med åpen kildekode, i stedet for å trene modeller selv. Fair use støtter deres mulighet til å lære, oppdage, kommunisere og skape. Begrensninger på trening som er omfattet av fair use, ville berøre både institusjonene som utvikler AI, og menneskene som bruker den.

Authors Alliance⁠(åpnes i et nytt vindu)

Teorien om markedsutvanning krever at opphavsretten skal beskytte rettighetshavere mot et økonomisk fenomen den aldri tidligere har begrenset. Nye verk kan redusere salget, synligheten eller verdien av eldre verk uten å kopiere deres beskyttede uttrykk. Den amerikanske opphavsrettsloven lar bevisst denne konkurransen ligge utenfor opphavsrettshaverens kontroll. Rettens rådgiver ber derfor respektfullt retten slå fast at «markedsutvanning» – det vil si samlet konkurransepress fra generert innhold som ikke krenker opphavsretten, også når innholdet omhandler samme tema eller tilhører samme sjanger, har ubeskyttede kjennetegn til felles eller konkurrerer om samme publikum – ikke er en rettslig relevant markedsskade etter 17 U.S.C. § 107(4). Å avvise teorien vil bevare skillet som den føderale ankedomstolen for andre krets alltid har opprettholdt: Opphavsretten beskytter opphavere mot erstatninger for deres beskyttede uttrykk, ikke mot suksessen til nye uttrykk som bare konkurrerer med dem.

Chamber of Progress, Abundance Institute og Trevor Lawrence Jr.⁠(åpnes i et nytt vindu)

Dagens kreative næringers erfaring med generativ AI illustrerer svært godt hvordan disse prinsippene fungerer i praksis, og viser hvordan generative AI-verktøy fremmer opphavsrettens hovedformål: å legge til rette for mer menneskelig kreativitet. Musikere bruker for eksempel generativ AI til å utforske arrangementer, utvikle melodier og gjøre det mulig å gjennomføre prosjekter som begrensede ressurser ellers kunne ha satt en stopper for. Disse verktøyene støtter kunstnerens vurderinger og bidrar til å omsette dem i praksis. De utvider mulighetene for menneskelig utfoldelse og utvalget av verk som er tilgjengelige for allmennheten.

Computer and Communications Industry Association⁠(åpnes i et nytt vindu)

[T]rening av en generativ AI-modell er blant de tydeligst transformative bruksformene en domstol har blitt bedt om å vurdere. De opphavsrettslig beskyttede verkene kopieres ikke for å leses, oppleves eller distribueres. De analyseres for å trekke ut statistiske mønstre som gjør et verktøy i stand til å generere ny tekst eller annet innhold etter instruksjoner fra en menneskelig bruker. Både formålet med og karakteren av denne bruken er grunnleggende forskjellig fra de underliggende verkenes opprinnelige formål og karakter.

Ed Lee og Rebecca Tushnet⁠(åpnes i et nytt vindu)

Professorer i rettsvitenskap

Dette genererte innholdet krenker ikke opphavsretten og har ingen vesentlig likhet med saksøkernes verk, men tilhører ganske enkelt samme sjanger eller inneholder lignende fakta. Saksøkerens teori om «utvanning» mangler sidestykke og snur opphavsretten på hodet. Sjangre og fakta kan ikke beskyttes av opphavsrett. Etter grunnlovens opphavsrettsbestemmelse er disse elementene ikke originale «skrifter» av noen «opphaver» og kan kopieres fritt.

Electronic Frontier Foundation⁠(åpnes i et nytt vindu)

Saksøkerne ber retten om å sette denne varsomheten til side og omskrive opphavsretten slik at den omfatter et krav om lovlig anskaffelse som verken har grunnlag i lovtekst eller rettspraksis. De ber også om at fair use-vurderingen skal vris i disfavør av utvikleren av et verktøy for allmenne formål dersom verktøyet kan brukes til å skape potensielt konkurrerende verk som ikke krenker opphavsretten. Retten bør avvise begge teoriene.

Engine og Developers Alliance⁠(åpnes i et nytt vindu)

Oppstartsbedrifters bruk av grunnmodeller viser at bruk av opphavsrettslig beskyttede verk til å trene en AI-modell er fair use, ikke et brudd på opphavsretten. Formålet med å trene en grunnmodell er ikke å gjengi verkene den lærer av, men å bygge et verktøy for allmenne formål som andre kan tilpasse til nye bruksområder. Formålene oppstartsbedriftene har valgt, har ingen likhet med formålene til verkene i noe treningsdatasett.

Foundation for American Innovation⁠(åpnes i et nytt vindu)

I den grad AI-trening gjør det mulig å skape ny kunnskap, nye uttrykk, ny programvare og andre kapasiteter, er disse fordelene relevante for vurderingen av brukens markedsvirkninger etter den fjerde faktoren. Dette resonnementet støtter en ny anvendelse her: å ta hensyn til verdien for nasjonal sikkerhet av kapasiteter som muliggjør nye analyser, ny programvare og annet produktivt arbeid.

Gregory Leppert⁠(åpnes i et nytt vindu)

Ekspert på biblioteksteknologi

«[D]et primære formålet med opphavsretten er ikke å belønne opphavernes arbeid, men å fremme vitenskapens og de nyttige kunsters fremskritt.» Bibliotekene deler dette grunnleggende formålet med den amerikanske opphavsrettsloven. Library of Congress oppgir for eksempel at oppdraget deres er å gi «tilgang til en rik, mangfoldig og varig kunnskapskilde som kan opplyse, inspirere og engasjere deg i ditt intellektuelle og kreative arbeid». Andre institusjoner bruker påfallende like formuleringer: Harvard Library har som oppdrag å «samarbeide med våre fellesskap om å skape og dele ny kunnskap», MIT Libraries ønsker å «fremme kunnskap ved å tilby et pålitelig grunnlag for å skape, formidle, bruke, bearbeide kreativt og bevare informasjon», og New York Public Library skal «fremme kunnskap ved å gi gratis og åpen tilgang til materialer». Åpent tilgjengelige AI-modeller for allmenne formål bidrar til et viktig samfunnsgode ved å gjøre bibliotekene i stand til å holde tritt med utviklingen i arbeidet med å bevare og tilgjengeliggjøre menneskelig kunnskap for fremtidige generasjoner.

Joshua S. Gans⁠(åpnes i et nytt vindu)

Professor i strategisk ledelse

Opphavsretten støtter ikke bare insentivet til å skape innhold, men også insentivet til å bygge verktøy som lærer av innholdet. En regel som gjorde ethvert tapt salg til grunnlag for rettslige krav, kunne svekke det siste uten å gi det første noe sikkert vern.

Kevin Kelly⁠(åpnes i et nytt vindu)

Forfatter

AI er en transformativ teknologi som gjør det mulig å skape nye verk raskere innen utallige kunstneriske og vitenskapelige fagfelt. Kelly har erfaring med hvordan AI fremmer utviklingen innen litteraturen. Etter hans syn kan hver AI-modell forstås som et helt nytt medium som gir forfattere muligheten til å skape nye tekster og ideer og til å resonnere. En avgjørelse i saksøkernes favør i spørsmålet om fair use ville derfor gi dem langt mer enn det begrensede monopolet på deres originale uttrykk som Kongressen hadde til hensikt å gi. Det ville hindre utviklingen av teknologier som kan formidle informasjonsmengder som tidligere var utenkelige. Det ville også hemme nye tenkemåter og skapingen av nye originale verk innen både kunst og vitenskap. Rettens rådgiver leverer dette innlegget til støtte for de saksøktes argument om at bruk av opphavsrettslig beskyttede verk til å trene store språkmodeller er fair use etter 17 U.S.C. § 107. Med et livslangt forfatterskap bak seg er vernet som opphavsrettshavere har, viktig for Kelly. Like viktig er det å bevare rommet for tillatt bruk av opphavsrettslig beskyttet materiale og for utviklingen av transformative teknologier. Ellers vil opphavsretten kvele nettopp den kreativiteten, innovasjonen og kunnskapsspredningen den skal fremme. Fair use-doktrinen er avgjørende for å sikre denne balansen.

Khosla Ventures⁠(åpnes i et nytt vindu)

Fair use finnes nettopp for å hindre at opphavsretten brukes mot den innovasjonen den er ment å fremme. For å oppfylle opphavsrettens grunnlovsfestede oppdrag om «[å] fremme vitenskapens og de nyttige kunsters fremskritt», USAs grunnlov art. I, § 8, ledd 8, bør retten slå fast at bruk av opphavsrettslig beskyttede verk til å trene OpenAIs store språkmodeller rettslig sett utgjør fair use.

Matthew Sag⁠(åpnes i et nytt vindu)

Professor i rettsvitenskap

Ut fra bevismaterialet i denne saken er de saksøktes bruk av saksøkernes verk til AI-trening i høy grad transformativ og taler sterkt for å fastslå fair use. Under realistiske forhold ligner nemlig ikke innholdet som de saksøktes modeller genererer, på noen relevant måte de usynlige mellomliggende kopiene som lages under treningsprosessen.

Michael Wall og Sarah Rose Siskind⁠(åpnes i et nytt vindu)

Musiker og komponist / komiker og skribent

Dette innlegget gir innblikk i hva setningen betyr i praksis, gjennom arbeidet til to uavhengige skapende kunstnere som er avhengige av opphavsrettslig vern og AI-verktøy for å opprettholde levebrødet sitt. Rettens rådgivere Sarah Rose Siskind og Michael Wall er kunstnere som skaper og lisensierer originale verk. Men de bruker AI til å håndtere arbeidet rundt den kreative prosessen og til å utvikle virksomhetene sine i et marked fullt av konkurrenter med større ressurser. For rettens rådgivere erstatter ikke AI kreativiteten og gir heller ingen snarvei gjennom de kreative prosessene. AI hjelper dem med å skape mer og videreutvikle arbeidet sitt gjennom nye uttrykksformer. Erfaringene til rettens rådgivere underbygger amerikanske myndigheters syn om at AI-verktøy «kan og bør bidra til likere konkurransevilkår mellom etablerte og uavhengige utgivere». Siskind bruker AI i alle deler av virksomheten, fra daglige administrative oppgaver til idéutvikling og arbeidet med å skaffe nye kunder. Med AI går det ikke-kreative arbeidet hennes raskere og koster mindre, mens det kreative arbeidet blir bedre. Som hun selv sier: «Jeg tror ikke jeg kunne drevet virksomheten min uten AI nå.» På samme måte hjelper AI Wall med å håndtere driften av musikkvirksomheten, redusere kostnader og bruke mer av tiden sin på å komponere musikk. I likhet med Siskind tviler han på at virksomheten hans kunne overlevd i sin nåværende form uten AI.

Mike Knoop, Daniel Lowd, Douglas Schmidt⁠(åpnes i et nytt vindu)

Informatikere

Generalisering og memorering er ulike fenomener. Trening på en stor og variert samling gjør en modell i stand til å svare på ledetekster den ikke har møtt under treningen. Dette støtter konklusjonen om at den lærer mønstre som kan anvendes i nye sammenhenger, i stedet for bare å lagre kildeverk. En trent modell er ikke et adresserbart dokumentarkiv og henter normalt ikke frem bestemte treningsdata som lagrede filer. Det finnes ingen adresse, indeks eller filreferanse som kan brukes til å be om og få returnert bestemte treningsdata. Genereringen skjer i stedet ved at det lages en sannsynlighetsfordeling for neste token, som så velges ut fra denne.

Public Knowledge⁠(åpnes i et nytt vindu)

Fair use har beskyttet verktøy som hjelper folk med å finne frem i de enorme informasjonsmengdene den digitale verden har gitt oss, blant annet bildesøk og fulltekstsøk i bøker. Se Perfect 10, Inc. v. Amazon.com, Inc., 508 F.3d 1146, 1164–68 (9th Cir. 2007); Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216–17, 225 (2d Cir. 2015) («Google Books»). Prinsippet har også beskyttet bibliotekenes tilbud om tilrettelagte digitale bøker til personer som har vansker med å lese trykt tekst. Se Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 101–03 (2d Cir. 2014). Det har også beskyttet gratis nettpublisering av tekniske standarder som er innlemmet i lovverket, i anerkjennelse av de «betydelige samfunnsfordelene ved gratis og enkel tilgang til lovverket». Am. Soc’y for Testing & Materials v. Public.Resource.Org, Inc., 82 F.4th 1262, 1271–72 (D.C. Cir. 2023). Fair use vil være like nyttig for å sikre at fordelene ved AI kommer hele samfunnet til gode, i stedet for å være kontrollert av noen få privilegerte.

Senator Rick Santorum og kongressrepresentant Rick Boucher⁠(åpnes i et nytt vindu)

Tidligere medlemmer av Kongressen

«Helt fra begynnelsen har opphavsretten utviklet seg som svar på betydelige teknologiske endringer.» Sony Corp. of Am. v. Universal City Studios, Inc., 464 U.S. 417, 430 (1984). I tråd med dette utgangspunktet skal fair use-doktrinen, som ble lovfestet gjennom den amerikanske opphavsrettsloven av 1976, virke sammen med teknologiske endringer, ikke mot dem. AI er den nyeste og mest betydningsfulle teknologien som denne doktrinen må anvendes på. Bruk av opphavsrettslig beskyttede verk til å trene AI-modeller er et skoleeksempel på fair use. En AI-modell bruker ikke verk for å formidle deres uttrykk til allmennheten, men til noe helt annet: å utlede de statistiske språkmønstrene som gjør at modellen fungerer. En avgjørelse om at AI-trening utgjør fair use, er av avgjørende betydning for landet vårt. Amerikanske forskeres, selskapers og gründeres frihet til å trene AI er av aller største økonomiske og strategiske betydning.

Ron Suskind og Brian L. Frye⁠(åpnes i et nytt vindu)

Pulitzerprisvinnende journalist / professor i rettsvitenskap

OpenAIs bruk av avisartikler til å trene sine generative AI-modeller skadet ikke på noen måte de saksøkende nyhetsmedienes rimelige kommersielle forventninger. De bestilte og publiserte avisartikler med forventning om å selge forbrukere tilgang til dem. De beholder og fortsetter å utøve eneretten til å selge forbrukere tilgang til artiklene sine. Deres mulighet til å selge forbrukere tilgang til artiklene ble ikke påvirket av at OpenAI brukte artiklene til å trene sine AI-modeller.

USAs regjering⁠(åpnes i et nytt vindu)

I denne rettssaken søker New York Times å innskrenke fair use-doktrinen slik at den ikke omfatter trening av OpenAIs store språkmodeller (LLM-er). Et slikt resultat ville være i strid med grunnleggende opphavsrettslige prinsipper og i alvorlig grad hemme «vitenskapens og de nyttige kunsters fremskritt». USAs grunnlov art. I, § 8, ledd 8. Som omtalt nedenfor bruker publikasjoner – blant annet uavhengige og nystartede medier, i tillegg til New York Times selv – LLM-er til journalistiske og andre formål. Også utenfor området denne rettssaken gjelder, hjelper LLM-er allerede forskere på tvers av fagfelt med å oppnå store gjennombrudd. Å begrense utviklingen av LLM-er på grunnlag av en misforståelse av fair use-doktrinen ville stanse slike kreative og vitenskapelige fremskritt og samtidig hemme amerikansk velstand og økonomisk mobilitet.