Nell’aprile 2024, l’ex CEO di Google e sostenitore dell’IA, Eric Schmidt, tenne una conferenza privata a Stanford, dicendo agli aspiranti imprenditori della Silicon Valley di essere pronti a oltrepassare le linee etiche. Nonostante 19 cause legali contro aziende di IA generativa come Anthropic e OpenAI per violazioni di copyright legate a libri e media usati per addestrare i modelli, Schmidt consigliò agli studenti di scaricare liberamente contenuti per sviluppare prototipi, suggerendo che i problemi legali si potrebbero risolvere in seguito, se il prodotto avesse successo. Stanford pubblicò brevemente il discorso su YouTube ad agosto 2024, ma lo rimosse il giorno dopo senza commenti. La posizione schietta di Schmidt riflette un atteggiamento comune nella Silicon Valley, spesso mascherato da argomentazioni legali o filosofiche. Il portavoce di Schmidt citò la sua convinzione nel “fair use” come motore di innovazione, facendo eco allo slogan techno-libertario “l’informazione vuole essere libera”, che considera l’informazione come una risorsa da far fluire senza restrizioni. Tuttavia, questo principio si applica raramente alle informazioni proprietarie di Silicon Valley—dati personali e software—che sono altamente protetti. Software come Photoshop e invenzioni come l’algoritmo di ricerca di Google o il design dell’iPhone di Apple sono protetti da brevetti, difesi da team legali di alto livello. Il settore tecnologico è frequentemente coinvolto in battaglie di proprietà intellettuale ad alto rischio: Waymo ha versato 245 milioni di dollari in un accordo con Uber per segreti rubati sui veicoli autonomi, Apple ha ottenuto oltre 1 miliardo di dollari da Samsung in una disputa di sette anni sui brevetti, e Apple e Qualcomm si sono più volte citate in giudizio in tutto il mondo. Nella corsa allo sviluppo dell’IA generativa, le aziende hanno puntato con aggressività su settori meno preparati, addestrando i sistemi su grandi dataset spesso contenenti contenuti coperti da copyright. Le aziende motivano questa scelta in modi diversi: OpenAI afferma di usare solo dati pubblicamente disponibili; Anthropic dice di usare libri, ma non commercialmente; Meta ammette di usare libri a scopo commerciale ma lo definisce “fair use per eccellenza”. Tuttavia, queste stesse aziende rifiutano affermazioni di fair use quando si tratta di proteggere le proprie creazioni.

OpenAI vieta agli utenti di addestrare modelli concorrenti sugli output di ChatGPT; Anthropic, Google e xAI hanno regole simili—ossia “possiamo usare il vostro lavoro per addestrare i nostri modelli, ma voi non potete usare il nostro”. Sebbene le pressioni di mercato spieghino questi standard auto-definitivi, le contraddizioni tra azioni e valori dichiarati sono evidenti. Meta, ad esempio, definisce i propri modelli “aperti” ma impedisce copie online, chiedendo la loro rimozione—una posizione in contrasto con la filosofia aperta tipica del software libero. Il valore dei dati di addestramento è chiaro: nel 2021, il CEO di Anthropic, Dario Amodei, scrisse che sarebbe stato giusto compensare i produttori di dati con quote di profitto o azioni per evitare reazioni negative da parte dei creatori, che potrebbero rallentare il progresso dell’IA. Tuttavia, oggi Anthropic sostiene che usare lavori coperti da copyright sia “fair use”, e che quindi i creatori non abbiano diritto a nulla, senza aver commentato questa incoerenza. Le aziende affermano che gli output dell’IA sono originali e non derivati dai dati di addestramento, ma i rapporti mostrano che chatbot e generatori di immagini possono riprodurre copie quasi identiche di opere come Harry Potter o di arte esistente. Le aziende hanno minimizzato questi problemi, anche invocando le preoccupazioni geopolitiche di un “corsa all’IA” come giustificazione per ampie richieste di fair use—OpenAI ha avvertito che senza accesso a queste risorse, l’America perderebbe la competizione sull’IA. Non tutti gli addetti ai lavori sono d’accordo. Ed Newton-Rex, ex VP di Stability AI, si dimise alla fine del 2023 criticando l’attuale addestramento dell’IA, giudicato incompatibile con le economie creative basate sui diritti d’autore, e ha avviato Fairly Trained, un progetto che certifica modelli IA addestrati con dati correttamente licenziati. Nel frattempo, la Silicon Valley stessa da tempo subisce furti di proprietà intellettuale attraverso la pirateria software, portando le aziende a cambiare i modelli di distribuzione: Adobe e Microsoft ora richiedono abbonamenti con verifica della licenza, e Google non permette download. Questi metodi proteggono i diritti di proprietà, ma sono inaccessibili a molti creatori la cui opera viene sfruttata dalle aziende di IA. Questo doppio standard solleva dubbi sulla sincerità delle affermazioni della Silicon Valley circa il fair use—sono principi autentici o semplicemente strategie legali?L’IA generativa pone infatti questioni nuove sul copyright, ma le pratiche aggressive del settore—muovendosi a ritmo veloce, rompendo cose e contando sui legali per risolvere i problemi—riflettono le norme storiche del business della Silicon Valley più che un’autentica spinta innovativa sui principi.