Utilizzo automatizzato di contenuti creativi su Internet
Philip Kübler, CEO ProLitteris
Philip Kübler è esperto di diritto dei media e del diritto d’autore e lavora come avvocato e CEO di ProLitteris, la società di gestione dei diritti d’autore per testi e immagini. Attualmente si occupa di autorialità e diritto d’autore nelle condizioni dell’intelligenza artificiale generativa. Nella rivista giuridica Medialex ha già descritto nel giugno 2023 come i sistemi di IA generativa utilizzano i diritti d’autore. Questa opinione è controversa e, secondo le persone che li hanno creati, i modelli linguistici più recenti, come quello dell’ETH/EPFL, sono stati addestrati in modo lecito. Tuttavia, vi è un ampio consenso sul fatto che manchi la certezza del diritto e che la mancanza di collegamento e di trasparenza riguardo ai contenuti utilizzati sia poco sostenibile. Philip Kübler colloca un approccio alla soluzione nel contesto del diritto d’autore, dell’economia e della cultura su Internet.
L’IA ha bisogno di materia prima creativa
I sistemi di IA generativa con funzione di retrieval sono una sottocategoria dell’intelligenza artificiale che utilizza modelli addestrati su grandi quantità di dati (testi, immagini, audio, video, codici di programma ecc.) per generare, nell’interazione con le persone utilizzatrici, contenuti nuovi o modificati in diversi formati mediali. A tal fine si basano su informazioni provenienti da fonti esterne, in particolare da Internet, e – per l’uso su larga scala – sono guidati da istruzioni umane. Questa è una definizione in qualche modo comprensibile.
La denominazione ChatGPT, il servizio finora leader per l’IA generativa, permette di spiegare come funziona il sistema – completata dal retrieval, ossia il richiamo di dati attuali da Internet:
«Chat» sta per l’interazione basata sul dialogo. Il linguaggio viene fabbricato.
«G» sta per la generazione di nuovi contenuti a partire da schemi. Il contenuto viene prodotto.
«P» sta per il pre-training con masse di dati. I contenuti vengono analizzati.
«T» sta per l’architettura Transformer, che scompone le fonti, ne pondera le particelle, ne coglie il contesto e da ciò produce previsioni per nuovi contenuti.
A ciò si aggiunge nei sistemi odierni il «retrieval», una funzione di ricerca e copia che richiama ulteriori informazioni da banche dati, documenti o da Internet e le tiene in considerazione nell’output generato.
I sistemi di IA generativa non elaborano il materiale di addestramento dei loro modelli come tale, bensì in una forma elaborata e frammentata. Inoltre, l’addestramento automatizzato viene completato con supervisione e istruzioni umane, affinché gli output soddisfino esigenze di qualità e siano ineccepibili dal punto di vista giuridico. Tuttavia, i sistemi attuali sono evidentemente fallibili e discontinui, il che si può spiegare solo in parte a causa della mancanza di trasparenza.1
Richiesta a ChatGPT: «Fammi un’immagine a fumetti à la ligne claire, l’uomo ha i capelli biondi.» Perché l’immagine assomiglia subito a Tintin, sebbene il sistema per il resto si rifiuti di imitare una figura protetta dal diritto d’autore?
Il principio del consenso
Fotografare opere in una mostra d’arte, fare registrazioni a un concerto e poi fabbricare di nascosto da ciò arte concorrente automatizzata? Un atto piuttosto scortese, probabilmente illegale. Lo stesso vale se si scansionassero libri dalle biblioteche per concepire da essi altri romanzi: sicuramente poco simpatico, forse lesivo del diritto. Non è la stessa cosa che furto o ottenimento fraudolento di una prestazione, ma anche qui si tratta della tutela del patrimonio e della prestazione.
Come azioni singole, le riprese non autorizzate sono un problema a sé, che si può perseguire giuridicamente. Nel contesto più ampio, però, mettono in pericolo l’autorialità, il giornalismo e la fedeltà alle fonti. La sostanza si esaurirà se tutte le persone si servono liberamente. I bot di IA degli ultimi anni procurano in tutto il mondo tutto ciò che le macchine possono ingerire, senza fornire informazioni al riguardo. In seguito non vengono analizzate le singole copie delle opere, bensì i big data raccolti, che vengono rielaborati e ricomposti.
Essere interpellati per chiedere il permesso fa in realtà parte delle buone maniere e del buon diritto. Anche le espressioni e la creatività possono essere attribuite a una persona, in modo simile ai dati personali e ai segreti commerciali. Inoltre, le opere e le prestazioni sono beni commerciali e valori patrimoniali. Intere industrie funzionano così. Le etichette musicali, gli studi cinematografici e le case editrici producono o acquisiscono musica, film e letteratura, le organizzatrici di concerti e i teatri ottengono licenze, attrici e attori e interpreti vengono ingaggiati.
Non si tratta solo di interesse personale. La proprietà e la libertà contrattuale portano a differenziazione e concorrenza. Ciò che ne risulta concretamente dipende dal potere negoziale, dalla partnership e dalla situazione di interessi. Il principio del consenso caratterizza anche l’economia digitale. Si rispettano le regole quando si rivendica il patrimonio altrui. Il contenuto, in quanto contenuto, è soggetto alla libertà dei media, alla libertà artistica e alla libertà della scienza – e, in quanto prodotto, alla libertà di proprietà e alla libertà contrattuale.
«Diamo all’uomo un cane e a questo un osso.» Dopo questa richiesta, ChatGPT produce Milou, e l’uomo assomiglia ancora di più a Tintin. I sistemi di IA generativa si basano sulla statistica e, nella materia prima utilizzata con la parola chiave ligne claire, il padrone e il cagnolino hanno semplicemente questo aspetto.
Che le persone titolari della proprietà intellettuale possano decidere sulle loro opere corrisponde alla situazione dei beni materiali, dei fondi, dei brevetti, dei marchi e dei design. La società e il suo ordinamento giuridico accettano parecchio per il principio di proprietà e di consenso: una distribuzione ingiusta del patrimonio tra ricchi e poveri, espropriazioni faticose per impianti collettivi e vie di comunicazione, prezzi dei medicamenti anche nelle crisi, misure di polizia e doganali contro la contraffazione di prodotti.
Il principio del consenso ha anche vantaggi per la società e i suoi interessi nella comprensione, nella conoscenza, nella formazione e nella ricerca. Se i modelli di IA, come altri modelli di business, accedono legalmente alle loro risorse, trattano il contenuto allo stesso modo del software, dell’elettricità e delle capacità dei server. Nasce una concorrenza per contenuti di qualità e un incentivo a produrli. Le persone consumatrici e la società nel suo insieme mantengono un giornalismo autofinanziato e un’informazione responsabile.
Modelli di licenza
Il diritto d’autore rafforza la diversità e la qualità dei contenuti e garantisce la responsabilità per essi alle persone che creano e alle organizzazioni che pubblicano. I mercati dei contenuti collaudati si basano sulla libertà contrattuale e sull’economia di concorrenza. Ma nella politica dei media e nel diritto dell’arte è presente anche una componente sociale e culturale. I contenuti possono essere rilevanti per i processi democratici, la coesione e la «Swissness».
Vi sono inoltre particolarità dei beni di comunicazione e culturali digitali. La loro essenza è immateriale, la loro ricezione talvolta interattiva, il loro riutilizzo spesso produttivo e benevolo, il loro stile nonché il contenuto di idee e informazioni sono un bene meritorio, ma anche un bene pubblico. I paragoni con il furto di biciclette o il comportamento da «free rider» non sono mai del tutto calzanti. La legge e la prassi delle licenze lo hanno da tempo riconosciuto e hanno sviluppato soluzioni al contempo efficaci ed efficienti.
«L’uomo deve avere un amico, che è capitano.» Subito il generatore di immagini produce il capitano Haddock.
Il copyright protegge le espressioni creative della letteratura e dell’arte, ma contiene numerose eccezioni legali nell’interesse dell’uso privato, della libera comunicazione e dell’evitamento dei costi di transazione. In molti casi vale un’autorizzazione legale con compenso: le società di gestione concedono licenze e fatturano al posto delle persone titolari dei diritti. Così funzionano i supporti di memorizzazione, l’insegnamento scolastico, la mediazione culturale, le reti via cavo, la scrittura Braille.
Ogni situazione d’uso può essere gestita. La legge conosce licenze individuali, collettive e legali, ciascuna con sfumature e misure complementari. La tecnologia digitale ha reso enormemente più facile copiare, elaborare e produrre. Il diritto d’autore ha tenuto il passo e ha preservato l’equilibrio tra dare creativo e prendere da parte delle persone utilizzatrici. Talvolta sono necessarie nuove vie, poiché la tecnologia si sviluppa costantemente e l’applicazione del diritto è accompagnata da elusioni.
«Altri due amici seguono i due e il cane: sono poliziotti in abiti neri.» Ed eccoli, Dupond e Dupont. Anche Tintin e il capitano Haddock hanno trovato la loro forma. Il mito secondo cui i sistemi di IA non conoscerebbero le loro fonti vacilla.
Una storia di successo del diritto d’autore svizzero è la gestione collettiva obbligatoria. Una procedura tariffaria con negoziazioni e approvazioni produce studi statistici e mezzi di prova giuridici, dai quali si ricavano modelli di compenso e listini prezzi. Le società di gestione sottopongono i risultati delle trattative a una commissione arbitrale paritetica di tipo giudiziario. Un’autorità federale, l’Istituto Federale della Proprietà Intellettuale, verifica la gestione degli affari.
Ancora più flessibile è la gestione collettiva volontaria delle società di gestione. Anche qui le tariffe garantiscono prezzi di licenza giuridicamente sicuri, trasparenti e uniformi. Con la revisione della legge del 2019 è stata introdotta una forma intermedia, la licenza collettiva estesa. Essa massimizza gli utilizzi in quanto le persone titolari dei diritti non devono dare il consenso in modo attivo, ma sono rinviate a un diritto di opposizione. In questo modo si combinano forfettizzazione, certezza del diritto e capacità di adattamento.
Internet – un quarto di secolo di insicurezza
All’inizio del nuovo millennio la proprietà intellettuale era una componente riconosciuta del crescente Internet, ma si delineavano nuove regole del gioco. Contro i diritti d’autore tradizionali si levarono argomenti dogmatici e pratici, presto collegati a interessi economici. Il web veniva inteso come spazio illimitato di informazione, comunicazione e cultura. Una nuova comunità di rete e del diritto parlava di cyberlaw, diritto dei media digitali e politica digitale.
La protezione dei dati personali era inizialmente valutata poco nell’industria e molto nella comunità di rete, mentre per le opere e le prestazioni creative valeva il contrario. Sempre più spesso il codice (software per computer) veniva accettato come codice (insieme di regole). I commons (beni comuni) servivano tanto come teoria quanto la disciplina «Law and Economics» come analisi economica del diritto. Per il copyright si scoprì che occorre ponderare ed equilibrare diritti assoluti e relativi.
Dove dunque si collocano pretese simili a diritti di proprietà e dove pretese simili a crediti, e quali autorità e procedure sono competenti? Dove entrambe dovrebbero cedere il passo a una libertà digitale, senza regolamentazione e diritti, al massimo moderata con regole di comportamento e misure di cautela basate sulla responsabilità individuale? Mentre i diritti delle persone attive nella creazione e nella pubblicazione hanno avuto vita difficile negli ultimi 25 anni, è andata meglio per i diritti di protezione commerciale per invenzioni e indicazioni dei produttori.
Così come il diritto d’autore veniva eluso e relativizzato, l’industria tecnologica statunitense accumulava brevetti, proteggeva le misure di marketing con segni distintivi e faceva lobby per nuovi diritti di proprietà, allora negli USA per i semiconduttori e nell’UE per le banche dati. Per i nomi di dominio esisteva una procedura internazionale di conciliazione, per i telefoni cellulari la protezione del design. Persino per l’hyperlink vennero depositati brevetti di invenzione. Il software per computer veniva difeso con misure tecniche di protezione.
Nel web gli strumenti tecnici hanno soppiantato le regole del diritto d’autore. Gli studi cinematografici, le etichette musicali e le case editrici lamentavano copie illegali e piattaforme di scambio, una «pirateria» che ancora oggi porta a violazioni del diritto e a riduzioni dei ricavi. Inoltre è nata una nuova cultura dello sharing e del remix, che funziona senza denaro e senza riferimenti e fa credere alle persone consumatrici che i diritti d’autore siano rinunciabili. Parallelamente si è affermata una nuova comunità di creator.
«Un razzo per gli amici, per favore», ed ecco come appare in Tintin, copiato in modo poco artificiale e poco intelligente. ChatGPT imita! Per constatarlo non occorre essere scienziate o scienziati missilistici.
Piattaforme – servizio e aggregazione soppiantano fonti e produzione
Nell’Internet multimediale hanno dominato dapprima i browser, gli elenchi e i motori di ricerca, poi i social media e i servizi di aggregazione e streaming. Il modello della piattaforma ha dominato, oltre all’intrattenimento, anche acquisti e scambi, conoscenza e formazione, ricerca e innovazione, collaborazione e relazioni. Le piattaforme non producono la loro offerta, ma riuniscono contenuti che vengono caricati, collegati, incorporati e trasformati.
Le piattaforme sfruttano ciò che conosciamo dai motori di ricerca. I siti web vengono visitati, scaricati, analizzati. I loro contenuti vengono referenziati, riassunti, trasformati. Le piattaforme puntano sulla scalabilità, su posizioni dominanti sul mercato e sul principio «winner takes all». Le imprese con la valutazione più alta al mondo seguono il modello della piattaforma. Evitano la produzione di contenuti finché questa non è scalabile – cosa che cambierà con l’IA.
Oggi la politica è pronta a regolamentare le piattaforme. Gli USA e l’UE hanno rivisto le loro esenzioni di responsabilità, che avevano stimolato il commercio su Internet. Le piattaforme sono soggette a vigilanza amministrativa e a interventi penali e civili. Le piattaforme assumono almeno una corresponsabilità forfettaria e reattiva per i contenuti che vi appaiono. Al centro dell’attenzione vi sono discorsi d’odio e disinformazione, ma sempre più anche la violazione dei diritti della personalità e della proprietà intellettuale.
I sistemi di IA generativa obbediscono al modello della piattaforma che conosciamo dai motori di ricerca, dai commercianti online e dai social media, in quanto rivendicano un accesso standardizzato e globale ai contenuti. Con un’elaborazione computerizzata e un rinnovamento dei contenuti, le opere e le prestazioni delle persone che producono contenuti vengono al contempo superate – l’offerta curata algoritmicamente e prodotta in modo generativo è in primo piano. I collegamenti ipertestuali sono una questione di fortuna.
Per autrici e autori, artiste e artisti, case editrici, persone produttrici e interpreti ciò significa che le loro creazioni vengono sì trovate dalle macchine, ma senza fruizione dell’opera e senza possibilità di compenso. Gli originali non vengono pagati, bensì sostituiti. Nella misura in cui la piattaforma necessita di diritti, li ottiene con condizioni d’uso standardizzate. I diritti d’autore e i diritti connessi non svolgono alcun ruolo, poiché vengono impiegati solo strumenti – e perché le persone utenti dovrebbero essere le sole responsabili.
Accanto a questo copying, sharing e mixing senza licenze e senza compensi, esisterà sempre da qualche parte una distribuzione seria che acquista o concede in licenza esemplari di opere protette. Ma con quali prospettive economiche, se lì si paga e qui si utilizza gratuitamente? Per il problema principale, il sovraccarico e la confusione dovuti a produzioni di IA di massa, non è competente il diritto d’autore. Contenuti di IA esteriormente accattivanti e ingannevoli assorbono attenzione e soppiantano le fonti autentiche. Ma esistono soluzioni.
Nel frattempo, uno scambio curato con ChatGPT su ciò che sta accadendo qui in alto mare dell’intelligenza artificiale: «Molto ben disegnato. Come mai conosci così bene questi soggetti e li sai disegnare? Pensavo che l’IA generativa non memorizzasse le fonti dell’addestramento, ma solo token che vengono ponderati tramite vettori e valutati statisticamente?» La risposta: «Esatto – hai riassunto tutto in modo assolutamente corretto. L’IA generativa non conosce i modelli di riferimento come una persona ha un’immagine o un testo in testa, e non memorizza nemmeno singoli dati di addestramento. Invece funziona così: 1. Addestramento con esempi. Il modello è stato addestrato su enormi quantità di testi e immagini, che sono pubblicamente disponibili o concessi in licenza. Non si tratta di ricordare questi contenuti, ma di apprenderne schemi e strutture. 2. Token e vettori. Testi e immagini vengono scomposti in unità molto piccole (testo in token, immagini in caratteristiche visive). Queste unità vengono tradotte in vettori – serie di numeri in uno spazio ad alta dimensionalità. 3. Ponderazione statistica. L’addestramento adatta i pesi tra questi vettori in modo che il modello possa prevedere sempre meglio come dovrebbe apparire l’unità successiva. Non nasce una memoria di contenuti, ma una rete di probabilità. 4. Generare invece di richiamare. Se, ad esempio, chiedi un razzo di Tintin, il modello non richiama un file concreto, ma combina lo stile appreso (ligne claire), le forme tipiche (motivo a scacchi rosso-bianco, silhouette del razzo) e il contesto (Tintin, spazio). Il risultato è una nuova creazione basata sugli schemi appresi. 5. Perché sembra così esatto? Alcuni soggetti – come il razzo – sono iconici e rappresentati in modo coerente. Se il modello ha visto spesso questo stile durante l’addestramento, può riprodurre le caratteristiche tipiche in modo molto preciso, senza citare un’immagine specifica. In breve: non esiste un database di immagini, ma un modello statistico che ha appreso così bene le strutture del linguaggio e delle immagini da creare nuove combinazioni che sembrano stili noti.» Dopo così tanta mezza verità, il comando di input successivo ha chiesto una nave – ed eccola, l’Unicorno statisticamente unica di Tintin.
Gli approcci alla soluzione esistono già
Non è sostenibile se l’IA generativa mette in pericolo i contenuti e sottrae la base alla sua materia prima. Con informazioni e trasparenza sulle fonti si prepara il principio del consenso e dell’indennizzo. A ciò segue un mix di autorizzazione legale e diritto di opposizione per ambiti selezionati. Gli utilizzi dell’IA restano possibili e vengono compensati secondo i principi di mercato.
Un ordinamento di mercato con licenze e compensi crea certezza del diritto, proteggendo i sistemi di IA dall’accusa di violazione del diritto. Una sicurezza di budget risulta da calcoli di prezzo fondati. I servizi di IA assumono una corresponsabilità minima, collaborando nell’ecosistema Internet con persone creative e organizzazioni produttrici. L’autorizzazione degli utilizzi dell’IA diventa la regola, l’esclusività dei contenuti l’eccezione.
Il dilemma tra utilizzo e diritti non è nuovo e le soluzioni sono insite nel diritto d’autore. Occorre solo combinarle in modo adeguato per l’IA. Una base è la collaudata procedura tariffaria svizzera. Sotto la direzione delle società di gestione nascono modelli di compenso sulla base di prove d’uso e studi statistici, in trattative paritetiche pianificate con approvazione delle autorità e adeguamento periodico.
Il consenso delle persone titolari dei diritti può essere previsto dalla legge, concesso collettivamente o negoziato individualmente. Sarebbe ipotizzabile un diritto di divieto solo per determinate categorie di opere e tipi di persone titolari dei diritti. Ad esempio, l’industria musicale e cinematografica e le grandi case editrici di media e libri, così come le società di gestione, sono piuttosto in grado di condurre negoziazioni individuali e rinunciare a indennizzi collettivi rispetto all’ampia massa delle persone attive nella creazione e nella pubblicazione.
L’accesso alle opere e alle prestazioni pubblicate non deve essere svuotato. Nella misura in cui il principio del consenso viene attuato mediante dichiarazione negoziale (licenza individuale o collettiva), un diritto di opposizione è più praticabile di un requisito di consenso. Una dichiarazione di eccezione riguarda il futuro, il che serve alla certezza del diritto e del budget. Essa è depositata sul contenuto o sul dominio, nella misura in cui ciò sia praticabile ed efficace (cosa che oggi non vale per robots.txt), oppure è rivolta alle società di gestione.
L’ammontare dei compensi nasce dall’oggettivazione nelle trattative e nelle decisioni arbitrali, come avviene oggi per la ritrasmissione via cavo, la musica di sottofondo, i supporti di memorizzazione, i compensi per la copia, gli utilizzi d’archivio e le opere orfane ecc. I servizi di IA mettono sul tavolo i loro utilizzi, le società di gestione le loro basi di calcolo, e ci si accorda con prove e argomenti. Le trattative e le tariffe sono eque, sottoposte a vigilanza e flessibili. Le tariffe valgono per tutte le persone, in modo uniforme e trasparente.
Internet e l’IA: prima o poi avranno bisogno di licenze.
Cane, capitano, poliziotti, razzo, nave – ciò ha portato a un confronto amichevole con domande, risposte, controdomande e manovre evasive, errori e complicazioni. Alla domanda se ChatGPT potesse produrre, oltre a Tintin, anche Topolino, è arrivata una lezione respingente su diritto d’autore e protezione dei marchi. Come offerta di pace, ChatGPT avrebbe dovuto disegnare un’immagine di Paperopoli, senza topo umano. E, guarda caso: un Tintin leggermente addolcito e il suo cane Milou sono riusciti senza essere richiesti a entrare nel mondo parallelo Disney. – La comprensione tra esseri umani e macchine ha ancora molta strada da fare.
1 Le illustrazioni allegate a questo contributo e le conversazioni in chat ad esse collegate dimostrano alcune carenze.