Пришествие больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, Claude, Gemini и других, спровоцировало один из самых масштабных кризисов в истории интеллектуальной собственности. Если раньше авторское право защищало конкретное воплощение идеи от прямого копирования, то теперь алгоритмы научились «понимать» стиль, структуру и логику текста, генерируя новые произведения на основе миллионов защищенных авторским правом работ.
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-ботов
От первых программ с запрограммированными сценариями до современных моделей-трансформеров
В 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.