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Il Nono Circuito limita le azioni basate sul DMCA contro GitHub Copilot
Il Nono Circuito ha confermato il rigetto di un’azione basata sul DMCA contro GitHub, Microsoft e OpenAI, stabilendo che i ricorrenti non avevano sostenuto che le informazioni sulla gestione del copyright fossero state rimosse da una copia
AI.info Team ·
Una rivendicazione in meno, ne restano due
Una delle tre rivendicazioni ancora pendenti nella causa intentata contro GitHub Copilot è stata respinta. Il 16 settembre 2026, la Corte d’appello degli Stati Uniti per il Nono Circuito ha confermato il rigetto della rivendicazione dei programmatori secondo cui GitHub, Microsoft e OpenAI avrebbero violato il Digital Millennium Copyright Act producendo codice privo dell’attribuzione, degli avvisi di copyright e delle condizioni di licenza associati al materiale originale.
La decisione lascia pendenti due rivendicazioni per violazione contrattuale presso il Tribunale distrettuale degli Stati Uniti per il Distretto settentrionale della California. Inoltre, offre alle società di IA una difesa significativa contro una delle teorie di responsabilità per violazione del copyright: il fatto che un modello non riproduca le informazioni di gestione del copyright non equivale automaticamente alla loro rimozione da una copia esistente.
La decisione del Nono Circuito risolve un appello interlocutorio nel caso Doe v. GitHub, intentato da programmatori anonimi che avevano pubblicato codice open source su GitHub. I ricorrenti sostenevano che Copilot e Codex di OpenAI avessero talvolta generato versioni identiche o quasi identiche del loro codice senza le informazioni sull’attribuzione e sulla licenza che accompagnavano i repository originali.
Perché la tesi basata sul DMCA è stata respinta
La sezione 1202(b) del DMCA vieta la rimozione o l’alterazione intenzionale delle informazioni di gestione del copyright, nonché la distribuzione di opere sapendo che tali informazioni sono state rimosse o alterate. La legge riguarda dettagli come il nome dell’autore, un avviso di copyright e le condizioni che disciplinano l’uso di un’opera.
I ricorrenti sostenevano che Copilot avesse violato la legge riproducendo codice tratto dal materiale di addestramento senza le informazioni originali di gestione del copyright (CMI). Il Nono Circuito ha respinto questa tesi in fase di valutazione degli atti introduttivi perché le accuse descrivevano Copilot come uno strumento che generava nuovo codice, anziché recuperare una copia memorizzata e privarla delle informazioni.
«La denuncia descrive uno strumento di IA che non cerca e riproduce un’opera memorizzata, ma ne crea una nuova.»
Eric D. Miller, giudice di circuito, Corte d’appello degli Stati Uniti per il Nono Circuito
Nella sua decisione, il giudice Eric D. Miller afferma che non si può dire che a un’opera nuova, che non ha mai contenuto CMI, tali informazioni siano state «rimosse» o «alterate». La corte si è basata sul significato comune di questi verbi, che, secondo la decisione, implicano un atto concreto che incide su informazioni associate a un’opera esistente.
La corte respinge una semplice regola della «copia identica»
Il tribunale distrettuale aveva respinto la rivendicazione basata sul DMCA dopo aver concluso che la sezione 1202(b) richiede una copia identica dell’opera originale. Il Nono Circuito ha confermato il rigetto, ma ha descritto il concetto di «identità» come un’etichetta imperfetta, anziché come un elemento previsto separatamente dalla legge.
Secondo il collegio, non è sempre richiesta un’identità letterale. Un’opera che riproduce in misura sostanziale un’opera protetta esistente omettendone le CMI può far presumere che le informazioni siano state rimosse. La decisione osserva che lievi modifiche estetiche non proteggerebbero necessariamente un convenuto che avesse copiato quasi tutta un’opera cancellandone l’attribuzione.
Questa distinzione è importante per il codice generato dall’IA. Nella denuncia, i ricorrenti descrivevano il risultato prodotto da Copilot come un «formato modificato», una «variante» o un «equivalente funzionale» del codice concesso in licenza. Il collegio ha stabilito che queste accuse non dimostravano la rimozione delle CMI da una copia dell’opera dei ricorrenti. Descrivevano invece un sistema che aveva appreso schemi statistici dal codice esistente e generato una nuova risposta.
La legittimazione ad agire non era il problema
Il Nono Circuito non ha respinto la causa perché il danno lamentato dai programmatori fosse troppo ipotetico. Il collegio ha ritenuto che la denuncia sostenesse in modo plausibile l’esistenza di un rischio sostanziale che Copilot riproducesse, senza attribuzione, codice scritto dai ricorrenti nominati.
La denuncia citava ricerche secondo cui i modelli linguistici di grandi dimensioni possono riprodurre parola per parola i dati di addestramento memorizzati. Richiamava inoltre la funzione di rilevamento dei duplicati di GitHub, che consente agli utenti di bloccare i suggerimenti corrispondenti a frammenti di codice pubblico di almeno 150 caratteri. Il collegio ha affermato che tali accuse erano sufficienti a dimostrare la legittimazione ad agire nella fase della mozione di rigetto, avvertendo però che, se la causa fosse arrivata alla fase della pronuncia di un giudizio sommario, i ricorrenti avrebbero dovuto fornire prove del rischio.
Questa conclusione distingue la questione giurisdizionale della causa da quella relativa alla legge applicabile. Ai programmatori è stato consentito di presentare la rivendicazione, ma la tesi da loro avanzata, così come formulata, non soddisfaceva i requisiti del DMCA.
La tesi sui dati di addestramento, preclusa
In appello, i ricorrenti hanno avanzato una seconda argomentazione: GitHub, Microsoft e OpenAI avrebbero rimosso le CMI dal codice sorgente durante la fase di addestramento, prima di fornire il materiale a Copilot. Il Nono Circuito ha definito questa tesi quella relativa all’«input» e ha rifiutato di esaminarla perché i ricorrenti vi avevano rinunciato.
La decisione afferma che il tribunale distrettuale aveva ripetutamente inteso la causa come relativa ai risultati prodotti da Copilot, anziché alla preparazione dei dati di addestramento. Durante un’udienza, alla domanda se la copia dei dati di addestramento in Copilot violasse i requisiti di attribuzione delle licenze open source, l’avvocato dei ricorrenti aveva risposto: «Forse no». In seguito, il tribunale distrettuale aveva dichiarato che i ricorrenti non avevano lamentato un danno derivante dall’uso, da parte dei convenuti, di codice concesso in licenza come dato di addestramento.
Poiché i ricorrenti non avevano corretto questa interpretazione davanti al tribunale distrettuale, il collegio d’appello ha stabilito che non potevano introdurre per la prima volta in appello la tesi relativa all’input. La decisione, pertanto, non stabilisce se la rimozione delle CMI durante l’addestramento di un’IA possa violare la sezione 1202(b).
Le rivendicazioni per violazione del copyright e del contratto restano distinte
Il collegio ha inoltre scelto di non pronunciarsi sulla questione se i risultati prodotti da Copilot violino il copyright dei programmatori. La decisione afferma che il codice generato può comunque essere sostanzialmente simile a codice esistente, ma non esprime alcun giudizio sul fatto che tale somiglianza possa sostenere una normale rivendicazione per violazione del copyright.
Questa riserva mantiene la decisione più circoscritta rispetto a una sentenza che consideri tutto il codice generato dall’IA giuridicamente nuovo o tutti i risultati dei modelli al riparo da cause per violazione del copyright. La corte si è occupata soltanto di stabilire se le accuse rientrassero nelle disposizioni del DMCA sulla rimozione o l’alterazione delle CMI.
Le due rivendicazioni contrattuali restano pendenti presso il tribunale distrettuale. Riguardano gli obblighi associati alle licenze open source, anziché la specifica tesi basata sul DMCA respinta dal Nono Circuito. La decisione d’appello restringe quindi una delle possibili vie per contestare il modo in cui Copilot gestisce il codice concesso in licenza, senza porre fine alla causa più ampia.