AI Generativa e Diritto d’Autore: Navigare la Tempesta Legale in Europa

• Autore: Nicola Lucchi, PhD
• Titolo Originale: Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation

L’intelligenza artificiale generativa (AI generativa) sta riscrivendo le regole del gioco creativo, permeando ogni settore, dalla scrittura alla musica, dalle immagini al codice. Questa rivoluzione tecnologica, con la sua capacità di produrre contenuti sorprendentemente simili a quelli umani, sta però sollevando un’onda di questioni legali e filosofiche, mettendo a dura prova i principi cardine del diritto d’autore nell’Unione Europea. Questo studio, richiesto dal Comitato JURI del Parlamento Europeo, non si limita a descrivere la complessità, ma propone una bussola per navigare questa incertezza, garantendo che l’innovazione dell’AI si sviluppi nel rispetto della creatività umana e della giustizia.

La sfida centrale non è la tecnologia in sé, ma l’interpretazione di principi legali consolidati di fronte a capacità computazionali inedite. Il diritto d’autore europeo, saldamente ancorato alla creatività umana, si trova ad affrontare un bivio: come conciliare l’innovazione senza freni dell’AI con la necessità di proteggere gli autori, garantire una giusta remunerazione e preservare la diversità culturale?

1. L’Addestramento dell’AI (Input): Un Atto di Riproduzione, non di Semplice Analisi

Il primo nodo cruciale riguarda l’uso di opere protette da copyright come “carburante” per l’addestramento dei modelli di AI generativa. Sistemi come ChatGPT o DALL-E, per acquisire le loro impressionanti capacità, analizzano e memorizzano immense quantità di dati – testi, immagini, musica – spesso senza il consenso o la remunerazione dei detentori dei diritti.

La questione fondamentale è: questa “digestione” di contenuti rientra nelle eccezioni per il Text and Data Mining (TDM) previste dalla Direttiva sul diritto d’autore nel mercato unico digitale (CDSM)?

• TDM Tradizionale vs. AI Generativa: La Direttiva CDSM definisce il TDM come una tecnica automatizzata volta ad analizzare testi e dati per estrarre informazioni, modelli o tendenze. È come setacciare un archivio per trovare connessioni, non per riscrivere le storie. L’AI generativa, al contrario, non si limita a estrarre; sintetizza nuove espressioni, internalizzando e ricombinando elementi stilistici, strutturali ed espressivi. Questo processo è più simile a una riproduzione che a una mera analisi.
• La Riproduzione Implicita: Anche se i modelli di AI non “memorizzano” le opere in un formato leggibile dall’uomo, il loro addestramento implica la creazione di copie interne che consentono la riproduzione di elementi protetti. Questo, secondo la giurisprudenza della Corte di Giustizia dell’Unione Europea (CJEU), costituisce un atto di riproduzione che, salvo eccezioni ben definite, richiede autorizzazione.

Il consenso generale tra gli studiosi è sempre più orientato a ritenere che l’addestramento dell’AI generativa non rientri nelle eccezioni del TDM, dato che va oltre il loro scopo analitico, viola il “test in tre fasi” (un principio chiave del diritto d’autore internazionale per le eccezioni) e innesca diritti di riproduzione che non possono essere ignorati.

Le Fallacie del Meccanismo Opt-Out

La Direttiva CDSM consente ai titolari dei diritti di “opt-out”, ovvero di riservare esplicitamente i propri diritti sull’uso delle loro opere per il TDM, ad esempio tramite mezzi leggibili dalla macchina (come i file robots.txt). Tuttavia, questo meccanismo si è dimostrato inefficace:

• Mancanza di Standard: Non esiste uno standard armonizzato a livello UE per esprimere l’opt-out, creando confusione e implementazioni incoerenti tra gli Stati membri.
• Onere Disproporzionato: Per i singoli autori e i piccoli creatori, l’onere di implementare e monitorare l’opt-out su vasta scala è insostenibile.
• Assenza di Remunerazione: Anche se l’opt-out funziona, non esiste alcun meccanismo di compensazione per l’uso delle opere nell’addestramento dell’AI, creando un “divario di valore” tra i profitti degli sviluppatori AI e i mancati guadagni dei creatori.

2. Lo Status Legale delle Opere Generate dall’AI (Output): L’Umano al Centro

La seconda questione centrale riguarda lo status legale dei contenuti creati dai sistemi di AI. Possono godere della protezione del diritto d’autore e, in caso affermativo, chi ne detiene i diritti?

• Autorialità Umana al Centro: Il diritto d’autore dell’UE è profondamente “antropocentrico”. Ciò significa che la protezione è concessa solo a opere che riflettono una “creazione intellettuale propria” dell’autore, che deve essere una persona fisica. Questo esclude opere generate interamente da macchine senza un significativo input creativo umano.
• AI-Assistita vs. AI-Generata:
  • Opere AI-Assistite: Se un essere umano utilizza l’AI come strumento (come un pennello o una macchina fotografica) ed esercita un controllo creativo sostanziale (selezionando, modificando, rielaborando gli output), l’opera risultante può ancora qualificarsi per la protezione del diritto d’autore. Il “controllo creativo” è la chiave.
  • Output AI-Generati: Contenuti prodotti interamente da sistemi AI, anche se sembrano originali, senza un significativo contributo umano, non sono considerati idonei alla protezione. Una semplice prompt testuale (es. “crea un’immagine nello stile di Van Gogh”) non è sufficiente a conferire autorialità umana.
• Dominio Pubblico per Default: Se un’opera AI-generata non soddisfa il requisito di autorialità umana, cade nel dominio pubblico, diventando liberamente utilizzabile. Questo, da un lato, promuove l’apertura e la riutilizzabilità, ma dall’altro solleva preoccupazioni sulla saturazione del mercato da contenuti “sintetici” non protetti, che potrebbero svalutare le opere umane e concentrare il valore nelle mani delle grandi piattaforme.
• Rischio di Violazione: Anche se un output AI non è protetto da copyright, potrebbe comunque violare i diritti d’autore esistenti se riproduce o assomiglia in modo sostanziale a opere protette utilizzate per l’addestramento. La distinzione tra ispirazione lecita e riproduzione illecita diventa cruciale, soprattutto quando l’AI imita stili o strutture espressive.

3. Opzioni Politiche e Raccomandazioni: Verso un Equilibrio Sostenibile

Lo studio propone un approccio strategico che si fonda su tre pilastri per affrontare queste sfide:

• Chiarezza Legale: Rivedere lo scopo delle pratiche di addestramento AI per distinguere tra usi analitici permessi e riproduzioni non autorizzate. Si raccomanda di riaffermare che l’addestramento di sistemi AI su contenuti protetti richiede un’autorizzazione preventiva (opt-in) e di chiarire legislativamente che l’Articolo 4 della CDSM non si estende a tale pratica.
• Trasparenza e Responsabilità: Garantire la tracciabilità e l’audit dei dataset, superando l’inefficacia dell’opt-out con un quadro opt-in di principio. Ciò include la creazione di un tag “non-AI” standardizzato e leggibile dalla macchina a livello UE, l’implementazione di registri pubblici per le opere con opt-out e audit casuali dei dataset di addestramento.
• Remunerazione Equa: Stabilire meccanismi per assicurare che coloro le cui opere sono utilizzate nell’addestramento ricevano una compensazione equa. Si propone l’introduzione di un diritto irrinunciabile a una remunerazione equa per gli autori e i titolari dei diritti, gestito collettivamente da Organizzazioni di Gestione Collettiva (CMO). La remunerazione potrebbe essere calcolata con un modello probabilistico basato su “token”, con moltiplicatori per tipo di contenuto e indicatori dell’impatto d’uso, ispirandosi a modelli esistenti come i diritti di rivendita degli artisti o la ritrasmissione via cavo.

Governance e Applicazione: Un Nuova Architettura Istituzionale

La frammentazione delle responsabilità attuali impedisce un’efficace gestione. Lo studio suggerisce:

• Gruppo di Lavoro JURI: Creazione di un gruppo di lavoro dedicato su AI e Diritto d’Autore all’interno del Parlamento Europeo per la coordinazione e il monitoraggio.
• Gruppo di Esperti di Alto Livello (HLEG): Costituire un HLEG a termine (6-9 mesi) entro fine 2025 per definire standard tecnici, prototipi di remunerazione e soluzioni per l’opt-out.
• Unità AI & Copyright all’interno dell’Ufficio AI dell’UE: A lungo termine, una unità specializzata per sostenere audit, verifica della conformità e allineamento delle politiche.

Chiarezza sullo Status delle Opere AI-Generate

Per gli output, è fondamentale:

• Escludere le Opere Completamente AI-Generate: Confermare che le opere create senza significativo input umano non rientrano nella protezione del copyright UE, ricadendo nel dominio pubblico.
• Chiarire i Criteri per le Opere AI-Assistite: Sviluppare linee guida chiare (non vincolanti) per valutare l’autorialità umana nelle opere AI-assistite, basandosi sul grado di controllo creativo e sulle scelte espressive dell’umano.
• Trasparenza e Tracciabilità degli Output: Richiedere l’incorporazione di watermark o metadati resistenti alla manipolazione (compatibili con C2PA) negli output AI, per identificare il modello/fornitore e la natura dell’input umano.

Uno Sguardo al Futuro: Tre Scenari al 2030

Lo studio delinea tre scenari possibili per il settore creativo europeo entro il 2030, a seconda del livello di intervento normativo:

1. Progresso Guidato (Ottimistico): Piena attuazione delle raccomandazioni, con conseguente certezza legale, remunerazione equa e partecipazione attiva dell’UE nello sviluppo di modelli di AI.
2. Status Quo Contenzioso (Intermedio): Implementazione parziale o frammentata, che porta a ambiguità legali, applicazione disomogenea e stagnazione dei ricavi per i creatori.
3. Erosione Creativa (Regressivo): Inazione normativa che consente un uso incontrollato dell’AI, con estrazione di valore dal mercato e crollo delle industrie creative sostenibili, omogeneizzazione culturale e perdita delle voci locali.

Conclusione: La Scelta è Ora

L’AI generativa rappresenta una trasformazione senza precedenti, ma le sue sfide non sono insormontabili. L’Unione Europea ha l’opportunità di guidare questa evoluzione in modo responsabile, non stravolgendo il diritto d’autore esistente, ma adattandolo con intelligenza. Rafforzare i diritti esistenti, colmare le lacune normative attraverso nuovi meccanismi di remunerazione e promuovere la trasparenza e la tracciabilità sono i passi essenziali. Solo così l’Europa potrà assicurare che l’innovazione dell’AI fiorisca senza compromettere la creatività umana, la diversità culturale e i fondamenti di una società giusta. La scelta, per i legislatori, è tra osservare passivamente l’erosione o agire proattivamente per plasmare un futuro in cui l’AI sia al servizio della creatività, non a suo discapito.