I april 2024 holdt den tidligere Google-CEO og AI-advokat Eric Schmidt et lukket foredrag på Stanford, hvor han fortalte aspirerende Silicon Valley-iværksættere at være parate til at overskride etiske grænser. På trods af 19 sagsanlæg mod generative AI-virksomheder som Anthropic og OpenAI for ophavsretskrænkelser over stjålne bøger og medier brugt til at træne AI-modeller, rådede Schmidt eleverne til frit at downloade indhold for at opbygge prototyper, og antydede, at juridiske problemer kunne løses senere, hvis produktet blev en succes. Stanford lagde kortvarigt foredraget op på YouTube i august 2024, men fjernede det næste dag uden at kommentere. Schmidts skarpe holdning afspejler en almindelig attitude i Silicon Valley, ofte maskeret af juridiske eller filosofiske argumenter. Hans talsmand citerede Schmidt for at tro på "fair use" som en drivkraft for innovation, hvilket ekkoer det teknologilibertarianske slogan "information wants to be free", der behandler information som en ressource, der bør flyde uhindret. Denne principsæt gælder dog sjældent for Silicon Valleys ejendomsbeskyttede information—persondata og software—som er kraftigt beskyttet. Software som Photoshop og opfindelser som Googles søgealgoritme eller Apples iPhone-design er patenteret og forsvares af stærke juridiske team. Tech-industrien engagerer sig ofte i high-stakes IP-kampe: Waymo forhandlede sig frem til et $245 millioner erstatningsbeløb i en sag mod Uber over stjålne hemmeligheder om selvkørende biler, Apple vandt over 1 milliard dollars fra Samsung efter syv års patentfejde, og Apple og Qualcomm har gentagne gange sagsøgt hinanden globalt. I kampen for at udvikle generativ AI har virksomheder målrettet mindre forberedte industrier, ofte ved at træne AI på enorme datasæt, der indeholder ophavsretligt beskyttet materiale. Virksomhederne retfærdiggør dette forskelligt: OpenAI hævder, at de kun bruger offentligt tilgængelige data; Anthropic siger, de bruger bøger, men ikke kommercielt; Meta indrømmer at bruge bøger kommercielt, men kalder det "kernen i fair use". Disse virksomheder afviser dog lignende fair use-krav, når det gælder deres egne værker.

OpenAI forbyder brugere at træne konkurrerende modeller på ChatGPT-udgange; Anthropic, Google og xAI har tilsvarende regler—nærmest "vi kan træne på dit arbejde, men du kan ikke træne på vores. " Selvom markedspres forklarer disse selvbetjenende standarder, er modsætningerne mellem handlinger og udtalte værdier tydelige. Meta kalder eksempelvis sine modeller "open", men forhindrer online kopier og kræver deres fjernelse—en holdning, der står i modsætning til typisk open-source-generøsitet. Værdien af træningsdata er klar: I 2021 skrev Anthropic-CEO Dario Amodei om at kompenserer dataproducenter med profitandele eller aktier for at undgå skader på skaberne, der kunne bremse AI-udviklingen. Alligevel hævder Anthropic nu, at brug af ophavsretligt beskyttet arbejde er fair use, hvilket ikke giver ophavsmænd nogen kompensation, og de har ikke kommenteret inkonsistensen. Virksomheder argumenterer for, at AI-udgange er originale og ikke-afledte af træningsdata, men rapporter viser, at chatbots og billedgenereringsværktøjer kan reproducere nær-identiske kopier af værker som Harry Potter eller eksisterende kunst. Virksomhederne har nedtonet disse problemer og har endda brugt geopolitiske "AI-raseri" bekymringer til at retfærdiggøre brede fair use-krav—OpenAI advarede om, at uden sådan adgang ville USA tabe AI-konkurrencen. Ikke alle insiders er enige. Ed Newton-Rex, tidligere VP hos Stability AI, trak sig i slutningen af 2023 og kritiserede den nuværende AI-træning som uforenelig med etablerede ophavsretsbaserede kreative økonomier og lancerede Fairly Trained, der certificerer AI-modeller trænet på korrekt licenseret data. Samtidig har Silicon Valley længe lidt under IP-tyveri fra softwarepirateri, hvilket har fået virksomheder til at ændre distributionsmodeller: Adobe og Microsoft kræver nu abonnement og licensbekræftelse, og Google tilbyder ingen downloads. Disse metoder beskytter IP, men er utilgængelige for mange skabere, hvis værker AI-virksomheder udnytter. Denne dobbelte standard vækker tvivl om Silicon Valleys påstande om fair use—er de oprigtige principper eller juridisk dække?Generativ AI rejser bestemt nye spørgsmål om ophavsret, men branchens aggressive taktikker—hurtigt fremad, brudt værk, og regne med advokater til at løse problemer—afspejler langvarige Silicon Valley-forretningsnormer snarere end principiel innovation.