IA e Copyright: la posizione dello U.S. Copyright Office
INTRODUZIONE
L’intersezione tra diritto d’autore e Intelligenza Artificiale generativa rappresenta una delle sfide legali più interessanti e complesse dei nostri tempi. In questo contesto, il recente resoconto realizzato dall’U.S. Copyright Office (USCO) costituisce un documento fondamentale. Il report USCO non è solo un’indagine approfondita su questioni giuridiche emergenti; rappresenta anche una guida essenziale, che delinea chiaramente le future traiettorie normative e fornisce strumenti pratici per comprendere le nuove dinamiche create dall’utilizzo dell’IA generativa.
Tra il 2023 e il 2025, l’USCO ha intrapreso una vasta iniziativa di studio, culminata nella pubblicazione di un report suddiviso in tre parti. Questo documento non è solo un’analisi accademica, ma una guida pratica che riflette le posizioni di migliaia di stakeholder.
IL REPORT USCO:SCOPO E METODOLOGIA
All’inizio del 2023, l’USCO ha annunciato un’iniziativa per esaminare a fondo le implicazioni dell’IA sul copyright. Lo strumento principale di questa indagine è stato il “Notice of Inquiry” (NOI), pubblicato nell’agosto 2023.
Il NOI è essenzialmente una chiamata pubblica a contribuire: l’Ufficio ha posto una serie di domande mirate a raccogliere pareri, dati e analisi da parte di tutti i soggetti interessati. La risposta è stata straordinaria, con oltre diecimila commenti scritti provenienti da un’ampia gamma di attori: autori, compositori, artisti, editori, produttori, avvocati, accademici, giganti della tecnologia e associazioni di categoria.
Questo immenso patrimonio di informazioni, unito a ricerche interne e dati provenienti dall’esperienza diretta dell’Ufficio, costituisce la solida base del Report. Per affrontare la complessità del tema in modo organico, l’USCO ha deciso di suddividere l’analisi in tre parti distinte, pubblicate in momenti diversi, ciascuna dedicata a un macro-argomento specifico.
PARTE 1: LE “DIGITAL REPLICAS” E L’IDENTITÀ INDIVIDUALE
La prima parte del report, pubblicata nel 2024, ha affrontato un tema di grande impatto mediatico e sociale: le repliche digitali (“digital replicas”). L’analisi si è concentrata sull’uso di tecnologie, inclusa l’IA, per riprodurre in modo estremamente realistico la voce, l’aspetto e le sembianze di un individuo.
Sebbene il dibattito sulle “digital replicas” tocchi corde che vanno oltre il mero diritto d’autore – intersecando il diritto alla privacy e il diritto all’immagine – la scelta di iniziare da qui è significativa. Questa prima analisi ha gettato le basi per le successive discussioni, stabilendo il principio che la tecnologia non può operare in un vuoto giuridico, soprattutto quando impatta direttamente i diritti fondamentali della persona.
PARTE 2: LA TUTELABILITÀ DELLE OPERE CREATE CON L’IA (COPYRIGHTABILITY)
La seconda parte del report si concentra su una delle domande più dibattute: un’opera creata con l’ausilio di un’Intelligenza Artificiale generativa può essere protetta da copyright? L’analisi dell’USCO è estremamente pratica, forte dell’esperienza maturata nell’esaminare concrete richieste di registrazione.
L’Ufficio ripercorre l’evoluzione della legge sul diritto d’autore, ricordando come il diritto d’autore si sia sempre adattato alle innovazioni tecnologiche (fotografia, cinema, software) senza mai abbandonare il suo principio fondamentale: la necessità di un autore umano. Questa regola discende direttamente dalla Costituzione americana e dalla giurisprudenza consolidata, che identifica l’autore come colui che traduce un’idea in una forma espressiva tangibile.
Il problema, oggi, è che la maggior parte degli output dell’IA implica un certo grado di intervento umano. La valutazione della tutelabilità dipende quindi dalle specifiche circostanze di creazione.
- Se l’IA è un mero strumento che supporta la creatività umana (come un semplice programma di fotoritocco), l’opera rimane proteggibile.
- Se il contenuto è generato dall’IA senza un apporto creativo umano sufficiente, l’opera non gode di protezione.
L’analisi si focalizza inevitabilmente sui “prompt”, ovvero le istruzioni testuali fornite dall’utente all’IA.
In questo senso molti commentatori si sono interrogati su questo argomento: la maggioranza ritiene che inserire un prompt o reiterati prompt, anche se estremamente elaborati, non basti a qualificare l’utente come autore e che, nella pratica, esiste un margine di imprevedibilità: talvolta l’IA trascura alcune indicazioni e ne aggiunge altre non richieste.
In favore di quest’ultima impostazione, l’Ufficio osserva che la ripetizione non elimina l’elemento di imprevedibilità; si tratterebbe più di “ripetuti lanci di dadi” nella speranza di trovare un risultato gradito.
L’USCO afferma dunque che, allo stato attuale delle tecnologie IA più diffuse, la mera digitazione di prompt non conferisce un livello di controllo sufficiente per considerare l’utente come autore dell’output. I prompt trasmettono idee o istruzioni, ma non determinano come queste verranno poi effettivamente elaborate dall’IA.
In conclusione, per l’USCO il quadro giuridico attuale è adeguato e sufficientemente flessibile per gestire le questioni di tutelabilità. La valutazione deve avvenire caso per caso, verificando la presenza di un apporto creativo umano che vada oltre la semplice ideazione o la formulazione di un prompt.
PARTE 3: L’ADDESTRAMENTO DEI MODELLI IA E L’USO DI OPERE PROTETTE
La terza e più recente parte del report, pubblicata nel maggio del 2025, affronta l’altro tema cardine del dibattito: l’uso massivo di opere protette da copyright per l’addestramento (il cosiddetto “training”) dei modelli di IA generativa. Da un lato, l’innovazione tecnologica che necessita di enormi quantità di dati; dall’altro, il diritto degli autori a controllare l’uso delle proprie opere.
L’USCO spiega che i modelli IA, per poter funzionare, devono essere “addestrati” su vastissimi dataset. Il processo di training consiste nell’esporre ripetutamente una rete neurale a esempi (testi, immagini, suoni) per insegnarle a riconoscere pattern statistici e a generare output coerenti. Questi dati vengono spesso raccolti tramite “scraping” da internet, includendo opere protette da copyright, talvolta prelevate anche da fonti illegali come le Shadow Libraries.
Una questione controversa è se le opere utilizzate per il training vengano “memorizzate” nel modello. Mentre gli sviluppatori sostengono che il modello apprende solo “relazioni statistiche astratte”, numerosi esempi dimostrano che i sistemi IA possono generare output quasi identici alle opere originali, suggerendo che una qualche forma di memorizzazione, almeno a livello di pattern specifici, avviene.
Il processo di training implica molteplici atti che possono costituire una violazione dei diritti esclusivi dell’autore: il diritto di riproduzione e il diritto di creare opere derivate.
La questione legale centrale sulla quale si sofferma l’Ufficio statunitense è se questi atti possano essere giustificati dalla dottrina del “fair use”.
La dottrina del fair use, codificata nella sezione 107 del Copyright Act statunitense, permette l’impiego non autorizzato di opere protette quando tale uso risulti “equo” alla luce di quattro fattori valutati congiuntamente e caso per caso:
- Scopo e carattere dell’uso – inclusa la sua eventuale natura commerciale e, soprattutto, il grado di trasformatività (se l’opera nuova aggiunge qualcosa di qualitativamente diverso all’originale).
- Natura dell’opera protetta – le opere altamente creative godono di una tutela più forte rispetto a quelle di carattere informativo.
- Quantità e sostanzialità della porzione utilizzata – sia in termini quantitativi sia qualitativi rispetto all’opera nel suo complesso.
- Effetto sul mercato potenziale o sul valore dell’opera – l’uso non deve sostituire l’opera né ridurne in modo apprezzabile il valore economico.
Nessun fattore è decisivo da solo; l’analisi bilancia la promozione del progresso della conoscenza con la tutela dei diritti degli autori.
In merito all’applicabilità di tale disciplina all’addestramento delle IA Generative, le posizioni sono diametralmente opposte. Gli sviluppatori sostengono che il training sia un uso “trasformativo” finalizzato a creare una nuova tecnologia, non a sostituire le opere originali. I titolari dei diritti, invece, denunciano uno sfruttamento non autorizzato che mina il valore delle loro creazioni e alimenta un diretto concorrente sul mercato.
L’USCO non offre una risposta univoca ma chiarisce che la valutazione del fair use dipenderà dalle circostanze specifiche di ogni caso, con un peso particolare dato a due fattori: lo scopo dell’uso e l’effetto sul mercato potenziale dell’opera protetta.
Data l’incertezza del fair use, l’Ufficio – con l’aiuto dei commentatori – esplora la via delle licenze per l’utilizzo delle opere protette ai fini dell’addestramento dei modelli IA.
- Licenze volontarie: Le licenze volontarie costituiscono il modello tradizionale, basato su accordi negoziati liberamente tra titolare dei diritti e utilizzatore. Sebbene sempre più diffuse anche per l’addestramento dei modelli di IA, rimangono dubbi sulla capacità di soddisfare repertori ampi e diversificati richiesti dall’industria tecnologica. Le società di IA evidenziano costi elevati e difficoltà operative causate dovute alla necessità di trattare con ogni singolo titolare di diritti d’autore.
- Licenze obbligatorie: La licenza obbligatoria consente l’utilizzo delle opere senza il consenso del titolare, a condizioni definite dalla legge. Si tratta di un meccanismo eccezionale, introdotto dal legislatore solo quando ritiene necessario garantire l’accesso alle opere per finalità di interesse generale o in presenza di un fallimento del mercato che impedisce un’efficace negoziazione privata. Nel contesto dell’IA generativa, la maggior parte dei commentatori ha escluso tale possibilità: richiederebbe un apparato amministrativo complesso e non vi sono elementi (come ad es. un fallimento di mercato) che giustifichino un intervento normativo così invasivo.
- Licenza collettiva estesa (ECL): La ECL, già adottata in alcuni ordinamenti europei, permette a un organismo di gestione collettiva di concedere licenze che coprono intere categorie di opere, includendo anche gli autori non aderenti. Questi ultimi mantengono comunque la possibilità di escludere le proprie opere esercitando un semplice diritto di opt-out. Tale modello riduce la frammentazione dei diritti e facilita autorizzazioni su larga scala, mantenendo una negoziazione basata sul mercato ma sotto supervisione pubblica. Ha raccolto maggiore consenso tra i commentatori rispetto alla licenza obbligatoria, pur con riserve sulla sua applicabilità su ampia scala.
Nelle sue conclusioni, l’USCO ritiene che al momento un intervento legislativo per imporre un sistema di licenze sarebbe in realtà prematuro.
CONCLUSIONE
Il report in tre parti dello U.S. Copyright Office rappresenta un bene prezioso nel dibattito su Intelligenza Artificiale e diritto d’autore; esso non offre soluzioni definitive, ma traccia un percorso chiaro, fondato sui principi consolidati del copyright.
L’approccio dell’USCO è pragmatico e bilanciato: da un lato, riconosce l’enorme potenziale innovativo dell’IA; dall’altro, riafferma con forza il valore della creatività umana come motore del progresso culturale ed economico. Per l’Ufficio, il quadro giuridico esistente, in particolare la dottrina del fair use, possiede la flessibilità necessaria per adattarsi a questa rivoluzione tecnologica, così come ha fatto in passato.
Il messaggio finale è un invito al dialogo e allo sviluppo di soluzioni di mercato eque, che permettano all’innovazione di prosperare senza sacrificare i diritti di chi, con il proprio ingegno, fornisce la materia prima essenziale che alimenta questi straordinari nuovi strumenti.
Avv. Cristiano Cominotto
Dott. Gabriele Giovagnoli
24 novembre 2025