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Wikimedia chiede al tribunale di valutare separatamente l’addestramento dell’IA e la RAG
La memoria proposta dalla Wikimedia Foundation sostiene che l’analisi del diritto d’autore dovrebbe distinguere l’addestramento di modelli di IA per uso generale dall’impiego di materiale recuperato nelle risposte dei chatbot. Secondo la fo
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
The New York Times sostiene che OpenAI e Microsoft abbiano violato i suoi diritti d’autore; le aziende affermano che l’utilizzo di materiale pubblicamente disponibile per sviluppare sistemi di IA rientra nel fair use. La Wikimedia Foundation chiede a un tribunale federale di New York di valutare separatamente i diversi usi delle opere protette dal diritto d’autore, anziché applicare un’unica regola a ogni fase di un sistema di IA. La memoria amicus curiae proposta distingue l’addestramento di modelli per uso generale dalla generazione aumentata dal recupero, o RAG.
La posizione di Wikimedia in 12 cause
Il 30 ottobre 2026, la Wikimedia Foundation ha annunciato di aver depositato una memoria amicus curiae in In re: OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation, un procedimento presso il tribunale del distretto meridionale di New York che riunisce 12 cause contro OpenAI. La documentazione depositata comprende un’istanza in forma di lettera datata 29 ottobre, che chiede l’autorizzazione a presentare la memoria senza sostenere alcuna delle parti. Il procedimento comprende la causa intentata nel 2023 da The New York Times contro OpenAI e Microsoft.
Wikimedia afferma di non schierarsi con nessuna delle parti. Chiede invece al tribunale di considerare come le opere protette dal diritto d’autore siano utilizzate nelle diverse fasi di sviluppo e funzionamento dell’IA. L’istanza afferma che la memoria proposta contiene 5.831 parole, entro il limite di 6.000 parole fissato dal tribunale.
«Ogni uso distinto dovrebbe essere valutato con un’analisi indipendente del fair use.»
Scrivono gli autori della memoria: Stephen LaPorte, direttore degli affari legali della Wikimedia Foundation; Jacob Rogers, vicedirettore degli affari legali; e Aly Marino, consulente legale.
Perché addestramento e RAG richiedono analisi diverse
Secondo Wikimedia, la copia di opere per il pre-addestramento di un modello linguistico per uso generale rientra probabilmente nel fair use. La memoria afferma che l’addestramento è trasformativo quando produce un modello nuovo e diverso dalle opere di partenza. Sostiene che le copie utilizzate nel pre-addestramento non sostituiscono di per sé le opere originali: servono ad analizzare la sintassi e la struttura e a modificare la comprensione delle relazioni tra le parole da parte del modello, anziché riprodurre il contenuto espressivo delle opere in modo sostanzialmente simile.
La memoria cita la decisione della Corte Suprema del 2023 in Andy Warhol Foundation v. Goldsmith a sostegno dell’applicazione separata dell’analisi del fair use a usi distinti. Esorta il tribunale a distinguere l’impiego di opere copiate per addestrare un modello per uso generale dagli usi successivi delle copie in un prodotto di IA.
La RAG, sostiene la memoria, pone una questione diversa. Un sistema RAG può cercare sul web o in un’altra banca dati, individuare e copiare materiale pertinente e inserirlo nel contesto di un modello quando risponde a un utente. Wikimedia sostiene che l’utilizzo di opere recuperate in modi che riproducono o soppiantano gli originali probabilmente non rientra nel fair use. Chiede al tribunale di imporre il rispetto delle condizioni di licenza per tali usi, comprese le condizioni Creative Commons applicabili ai contenuti di Wikimedia.
Licenze, attribuzione e scraping
I contributori di Wikipedia pubblicano il proprio lavoro secondo le condizioni Creative Commons CC BY-SA, che richiedono di attribuire il merito ai creatori originali e che gli adattamenti rimangano sotto la stessa licenza o una licenza compatibile. Wikimedia afferma che queste condizioni sono rilevanti quando i prodotti di IA recuperano i suoi contenuti per rispondere alle domande. La distinzione che propone è tra il pre-addestramento dei modelli, che a suo avviso può rientrare nel fair use senza rispettare le condizioni di licenza, e gli usi della RAG che riproducono il materiale originale.
La documentazione depositata distingue anche lo scraping, il processo automatizzato di copia di contenuti dai siti web, dagli usi successivi di tali copie. Wikimedia sostiene che lo scraping in sé non dovrebbe determinare l’analisi del fair use; i tribunali dovrebbero esaminare ciò che viene fatto con le copie dopo la loro acquisizione. La memoria osserva che lo scraping può sollevare altre questioni, tra cui possibili violazioni delle condizioni dei siti o di disposizioni di legge, indipendentemente dal fair use in materia di diritto d’autore.
La fondazione afferma che una regola sul fair use eccessivamente restrittiva potrebbe limitare l’accesso al materiale utilizzato per sviluppare tecnologie di IA open source. Avverte inoltre che una regola generale sul fair use potrebbe incoraggiare gli editori a rendere meno accessibili più informazioni, riducendo le fonti disponibili per i volontari di Wikipedia. Wikipedia conta più di 67 milioni di articoli in 300 lingue e la fondazione afferma che quasi 250.000 volontari contribuiscono ogni mese.
La memoria proposta da Wikimedia chiede al tribunale di valutare ogni uso distinto delle opere copiate, compresi il pre-addestramento e la RAG. Sostiene che questo approccio potrebbe lasciare spazio allo sviluppo dell’IA, proteggendo al contempo le opere quando le risposte dei chatbot riproducono o sostituiscono gli originali.