
Negli Stati Uniti c’è una disposizione legislativa che regolamenta alcune fattispecie del copyright. In pratica, per scopi informativi, è possibile usare materiale protetto da copyright senza chiedere l’autorizzazione ai detentori dei diritti. Ne abbiamo parlato con Luciano Floridi, docente di filosofia ed etica dell’informazione ad Oxford ed all’Alma Mater di Bologna.
Nelle sue parole, non si dovrebbe tradurre con “giusto uso”, quanto piuttosto “uso bilanciato”. Questa pratica deve essere utilizzata per scopi buoni: ad esempio all’università si usa molto “fair use” (che significa “il giusto utilizzo del materiale coperto da copyright” n.d.r.). Anche per quanto riguarda l’allenamento di sistemi di Intelligenza Artificiale, si torna a parlare di questo dispositivo giuridico. Tutti i sistemi generativi hanno bisogno di contenuti di alta qualità di dati per imparare, e tendenzialmente sono i contenuti protetti da fair use o copyright. Le aziende quindi dovrebbero pagare, o si scade in sistemi dalla bassa qualità.
Ma imparare da dei contenuti è o no fair use? «Se invito qualcuno ad una festa e questa persona inizia a portare via gli oggetti da casa mia, questo mi sembrerà evidentemente un furto. Non è illegale, ma si sa già che non si dovrebbe fare. Il fair use è un invito a condividere, purtroppo è stato abusato, e l’abuso è scandaloso».
Di fronte alla rivoluzione digitale, bisogna iniziare a ripensare alcune categorie, che sono ricoperte di un carico antropomorfo enorme. La calcolatrice, per esempio, non “impara” la matematica. I machine learning che abbiamo oggi sono molto più complessi, ma l’analogia ha senso a livello antropologico. Tuttavia, l’interesse delle grandi aziende è proprio quella di umanizzare queste macchine.
Il fatto che la ricchezza di alcune imprese permetta loro di fare ciò che le altre non possono è scontato. Allenare modelli di AI costa energie, risorse umane e finanziamenti. I costi relativi all’accesso alle banche dati rappresentano solo una minima parte. Non sarà quello che farà la differenza. C’è da dire, poi, che non tutte le banche dati vogliono essere sfruttate, anche se ben finanziate. Le banche dati sono quindi motivo di grande competizione. Esistono però altri tipi di associazione, anche non a scopo di lucro.
Per quanto riguarda il rapporto tra il fair use e la creazione artistica, ci sono persone che sono contrarie a definire arte ciò che è creato attraverso l’AI generativo. Si può definire arte? Il professor Floridi risponde dicendo: «Io proverei ad essere cauto nel non importare dal passato i soliti vincoli: avremmo dovuto rigettare anche la pittura ad olio. L’arte è anche innovazione tecnica e testare i limiti del fattibile».
Le copie, solitamente, non vengono considerate vera e propria arte perché non portano davvero innovazione. «Ma io cercherei di capire meglio qual è il contesto e qual è il fine. Va esplorata la poetica: in quel caso vogliamo davvero vedere se si tratta di pittura ad olio, spray o prompt? I prompt sono davvero complicatissimi. Ridurre l’arte a quale tecnica hai usato, riduce l’operazione artistica, è la classica battuta di chi dice “avrei potuto farlo anch’io”. Bisogna considerare il valore sociale del gesto. Qual è il capitale semantico di quell’operazione? Se c’è, allora io penso si possa parlare di arte».
I primi prompt sono stati generati quando faraoni o principi rinascimentali hanno detto: “Vorrei che l’opera fosse così, ci puoi mettere anche la mia città come sfondo? Dipingi anche me nell’angolo”. Questi sono veri e propri prompt e nessuno si sognerebbe di dire che questi non sono artisti. La questione dell’assemblaggio nell’arte c’è sempre stata, anche se non va troppo enfatizzata. «Ogni tanto qualcuno qualcosa di nuovo ce lo deve mettere. Quindi, dire che gli strumenti odierni possono solo dare copia, significa non averli capiti».
In generale, dunque, il fair use rappresenta una fonte importante per il ripensamento delle leggi del copyright. Se da un lato, può essere utilizzato per scopi informativi e di ricerca, è anche vero che un suo abuso potrebbe implicare, non solo un certo quantitativo di lavoro intellettuale copiato, ma anche una diffusa mancanza di innovazione.
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