18/12/2025

Dubbi e incognite del copyright nell’era dell’AI

Mentre la tecnologia avanza a ritmi esponenziali, il quadro normativo internazionale continua a inseguire, producendo esiti spesso divergenti evidenziando una relazione sempre più complicata tra diritto d’autore e AI generativa.
Si è creato un confine labile tra ispirazione e copia. Difatti, la capacità dei modelli di riprodurre pattern, stili o contenuti simili alle opere originali solleva interrogativi su cosa significhi “originalità” nell’era dei modelli generativi.
In alcuni ordinamenti, la discussione ruota intorno al training dell’AI che consiste nella
(i) raccolta di grandi quantità di dati;
(ii) l’AI analizza questi dati cercando schemi, relazioni, stili, strutture linguistiche o visive;
(iii) gli algoritmi regolano i propri parametri interni ogni volta che “indovinano” o “sbagliano”, per migliorare l’accuratezza;
(iv) il processo viene ripetuto miliardi di volte finché l’AI diventa capace di generare contenuti nuovi che “somigliano” a quelli studiati. Perciò, si discute se il training abbia un valore trasformativo e cioè non crei nuove copie destinate al mercato, ma permetta di “astrarre” schemi utili al funzionamento del modello. In altri Paesi, questo ragionamento non è accettato.
Negli ultimi mesi, alcuni tribunali europei hanno iniziato a delineare i confini della responsabilità degli operatori di AI generativa nel trattamento di opere protette e, in tal senso, le prime sentenze evidenziano due direzioni chiare:
• L’addestramento della AI su contenuti protetti non è neutrale: alcuni giudici stanno riconoscendo che l’uso di opere tutelate nei dataset (cioè il bacino di documenti e contenuti che vengono utilizzati per “addestrare” l’ AI) - anche se avviene “dietro le quinte” — può integrare un atto di riproduzione vero e proprio, quindi soggetto a licenza.
• La responsabilità può estendersi anche agli output degli utenti: se il modello fosse tecnicamente in grado di rigenerare opere protette, gli operatori potrebbero essere ritenuti corresponsabili delle violazioni derivanti dagli output generati.
La giurisprudenza comunitaria sta quindi inaugurando un cambio di paradigma in cui lo sviluppo dell’AI non può prescindere da misure di compliance, dataset audit, sistemi di filtraggio e, soprattutto, accordi con i titolari dei diritti.

In conclusione, il messaggio che trapela è che l’innovazione rimane centrale, ma non può essere disgiunta dalla tutela della creatività e dalla trasparenza nei sistemi che la “imitano”. Ma chi è titolare dei risultati generati da un modello di intelligenza artificiale dopo che ha ricevuto un input (c.d. output)? A livello globale non esiste ancora una risposta univoca: – alcuni sistemi negano protezione agli output generati da AI; – altri discutono forme di co-autorialità; – altri ancora pongono l’accento su chi ha svolto l’attività creativa “umana” nella prompt engineering. Sul punto, le industrie creative temono la perdita di controllo sui propri cataloghi e la costruzione di modelli AI addestrati su enormi quantità di materiale protetto, senza compensazione né trasparenza, creando quindi un rischio sistemico per artisti ed editori.
Siamo solo all’inizio di un percorso che richiederà dialogo tra tecnica, diritto ed etica ma se vogliamo un’AI davvero sostenibile, sarà necessario raggiungere un equilibrio tra innovazione, tutela degli autori e modelli di business trasparenti.