Министерство юстиции США публично поддержало OpenAI в копирайтном иске The New York Times: 2 сентября 2026 года ведомство подало в федеральный суд Манхэттена statement of interest, в котором назвало обучение больших языковых моделей на защищённых авторским правом текстах добросовестным использованием (fair use). Это первое прямое вмешательство американской федеральной власти в центральный копирайтный процесс эпохи генеративного ИИ. Решения по самому делу пока нет.

image
image

Что произошло

2 сентября 2026 года министерство юстиции США подало в федеральный суд Манхэттена statement of interest, то есть заключение ведомства по делу, в поддержку OpenAI в иске The New York Times, поданном в декабре 2023 года против OpenAI и Microsoft. Позиция министерства состоит в том, что обучение больших языковых моделей на защищённых авторским правом текстах является добросовестным использованием (fair use); ведомство предупредило, что «у США есть весомый интерес в отклонении судом любых аргументов о том, что обучение LLM на копирайтных текстах нарушает авторское право». Среди аргументов — национальная безопасность, поскольку иностранные соперники «не будут ограничены копирайтом», и конкуренция: по мнению ведомства, платить лицензии смогли бы только крупнейшие компании, а «творческие возможности и общественная польза» обучения LLM «перевешивают любой конкурентный вред». The New York Times в ответ заявила, что администрация встаёт на сторону горстки триллионных ИИ-компаний.

Контекст

Поданный документ — это процессуальное заключение позиции ведомства, а не решение суда, поэтому правила для рынка он сегодня не меняет. Ставки в процессе высоки: его исход определит рамку для всех споров об обучении моделей на чужих данных, от авторских исков до лицензионных переговоров с издателями. Внутри самой администрации позиция при этом противоречива: эксперт Эван Шварцтрубер отмечает, что мартовская AI-рамка этой же администрации предполагала коллективные лицензии для медиа, то есть модель, при которой издатели получали бы оплату за использование их материалов в обучении. Технически же споры о fair use обычно упираются в меморизацию: вопрос в том, воспроизводит ли модель защищённое авторским правом выражение или учится на некопирайтных статистических закономерностях.

Почему это важно для индустрии

Для индустрии эффект пока сигнальный, а не технический: пайплайны обучения, датасеты и действующие контракты продолжают работать в прежнем режиме. Меняется переговорный ландшафт: тезис «обучение — fair use» теперь поддержан на уровне федерального ведомства, что усиливает руку ИИ-компаний в текущих лицензионных переговорах с издателями и снижает воспринимаемый юридический риск обучения на открытых данных. Аргумент DOJ о конкуренции — явное признание того, что стоимость доступа к данным концентрирует обучение у гигантов: позиция ведомства де-факто против лицензионных датамоатов и косвенно за широкий доступ к данным. Если суд Манхэттена примет заключение во внимание, премия юридического риска на публичные данные снизится, темп обязательного лицензирования замедлится, а часть продуктов, откладывавшихся из-за дата-рисков, выйдет быстрее; при обратном исходе сохранится неопределённость и укрепится лицензионная модель доступа к данным.

Почему это важно для пользователей

Для пользователей продуктов сегодня ничего не меняется: существующие ИИ-сервисы, подписки и издательские сделки работают как раньше. Практическое значение сигнала — для ML-команд и лабораторий, планирующих обучение на веб-корпусах: юридические допущения их data-стратегии, будь то обучение на открытых корпусах, покупка лицензий или RAG-подход, теперь зависят от того, как суд Манхэттена оценит позицию ведомства, поэтому внутреннюю оценку риска собственных дата-корпусов стоит актуализировать уже сейчас. Для читателей новостных изданий спор определяет, как их любимые материалы будут попадать в ИИ-продукты: при устойчивом признании fair use рынок данных может разделиться на «свободные для обучения» и «премиальные по лицензии» слои, а ценность сместится к продуктам, создающим пользу поверх любых данных — агентским сценариям, памяти моделей и верифицированным источникам с ясной атрибуцией.

Что пока неизвестно / ограничения

Неизвестно, учтёт ли суд Манхэттена заключение ведомства, в каком объёме и когда последуют решения по существу иска. Нацбезопасностный аргумент «иностранные соперники не будут ограничены копирайтом» предполагает прямую связь между доступом к обучающим данным и способностями моделей, но в источниках нет публичных измерений того, насколько ограничение лицензионных текстов реально замедляет прогресс. Позиция DOJ опирается на правовую аргументацию, а не на измеримое поведение моделей: в доступных публикациях нет исследований меморизации или экстракции защищённого выражения. Долгосрочные сценарии перестройки лицензионных рынков данных остаются спекулятивными до процессуальных исходов.

Источники

Автор

Look at AI, редакция