Bartz vs Anthropic: fair use e pirateria nel training AI

Questa analisi è stata scritta nel luglio 2025, subito dopo la pubblicazione della sentenza. Per gli sviluppi successivi (l’accordo da 1,5 miliardi di dollari, la sentenza Kadrey vs Meta e le implicazioni per il settore) vedi la sezione di aggiornamento in fondo all’articolo.

Abstract

Sì, l’articolo è piuttosto lungo per cui ho deciso di mettere un abstract inziale, così il lettore sa cosa l’aspetta.
La sentenza del 23 giugno 2025 nel caso Bartz contro Anthropic rappresenta il primo pronunciamento di un tribunale federale americano sui limiti legali dell’addestramento di sistemi di intelligenza artificiale utilizzando contenuti protetti da copyright. Il giudice William Alsup ha stabilito una distinzione fondamentale: l’addestramento di Large Language Model costituisce un uso “spettacolarmente trasformativo” protetto dalla dottrina del fair use quando i contenuti vengono acquisiti legalmente, ma diventa illecito quando si basa su materiali piratati.
La decisione riconosce che l’apprendimento artificiale, come quello umano, può processare opere protette per sviluppare capacità linguistiche senza violare il copyright, purché non produca output che replicano le opere originali. Allo stesso tempo, il tribunale respinge categoricamente l’idea che l’intenzione di un uso trasformativo futuro possa giustificare la pirateria digitale per costruire “biblioteche centrali” permanenti.
Ma forse l’aspetto più innovativo riguarda il nascente mercato delle licenze per l’addestramento delle AI, la sentenza stabilisce che gli autori non possono controllarlo poiché l’uso trasformativo proprio degli LLM non rientra nei diritti riservati dal copyright.
Questa sentenza ridefinisce l’equilibrio tra protezione della proprietà intellettuale e innovazione tecnologica, fornendo alle aziende di AI una roadmap chiara per lo sviluppo responsabile e legale dei propri sistemi, mentre traccia una linea rossa invalicabile contro la pirateria digitale.
Va tuttavia precisato che si tratta di una sentenza di una corte distrettuale, per cui potenzialmente ribaltabile da sentenze successive.
Nota: nell’articolo sono riportate fra doppie virgolette citazioni della sentenza tradotte in italiano. Più che traduzioni letterali, si è cercato di riportare il senso del testo originale. Un esempio: la frase “ma per cambiare decisamente e creare qualcosa di diverso” corrisponde nel testo originale a “to turn a hard corner and create something different” (pagina 14), che una traduzione letterale renderebbe come “per girare un angolo difficile/duro e creare qualcosa di diverso”.

Due modi di costruire una biblioteca

Il 23 giugno 2025, una decisione del tribunale federale americano ha ridefinito i rapporti tra intelligenza artificiale e diritto d’autore. Nel caso Bartz contro Anthropic, la sentenza del giudice William Alsup traccia per la prima volta una linea chiara tra ciò che è permesso e ciò che è vietato quando si addestrano sistemi di intelligenza artificiale utilizzando contenuti protetti da copyright.
Anthropic, l’azienda creatrice di Claude, ha costruito la propria intelligenza artificiale utilizzando milioni di libri acquisiti in due modi completamente diversi. Da una parte, ha acquistato regolarmente milioni di volumi, li ha digitalizzati distruggendo le copie cartacee originali, e li ha utilizzati per addestrare i propri Large Language Model (i sofisticati sistemi che permettono alle AI di comprendere e generare testo).

Tuttavia l’azienda ha anche scaricato oltre sette milioni di opere da siti di pirateria digitale come Books3, LibGen e PiLiMi, creando quella che internamente chiamava una “biblioteca centrale” di “tutti i libri del mondo” da conservare. Tra questi libri piratati c’erano anche le opere degli autori che hanno intentato la causa.
Questa doppia modalità di acquisizione ha portato il giudice a una conclusione apparentemente paradossale ma giuridicamente coerente: l’addestramento di intelligenze artificiali può essere lecito o illecito a seconda di come si ottengono i materiali, non di come li si utilizza.

Per un’analisi di come vengono costruiti i dataset per il training si possono consultare la prima parte e la seconda parte di un approfondimento precedente.

Il fair use trasformativo: l’AI che impara come un lettore

La parte più interessante della sentenza riguarda il riconoscimento che l’addestramento di sistemi di intelligenza artificiale costituisce quello che nel diritto americano si chiama fair use trasformativo. Il fair use è una dottrina che permette l’utilizzo di opere protette da copyright senza autorizzazione ad esempio per scopi come la critica, l’insegnamento o la ricerca. Quando l’uso non rientra chiaramente in queste categorie tradizionali, diventa particolarmente importante dimostrare che c’è una trasformazione dell’opera originale in qualcosa di completamente diverso.

Il giudice ha descritto l’addestramento di intelligenze artificiali come “spettacolarmente trasformativo“: le AI si comportano proprio come un essere umano che può leggere migliaia di libri per imparare a scrivere senza violare il copyright di ogni singolo autore. Allo stesso modo un sistema di intelligenza artificiale può processare enormi quantità di testo per apprendere i pattern del linguaggio senza lo scopo di riprodurre illegalmente le opere originali.

I quattro criteri del fair use applicati al training

Il tribunale ha applicato i quattro criteri che la legge americana prevede per valutare il fair use, arrivando a conclusioni che cambieranno il settore. L’addestramento è trasformativo perché non mira a replicare le opere originali “ma per cambiare decisamente e creare qualcosa di diverso“. Anche se i libri sono stati copiati integralmente, ciò che conta non è quanto viene copiato per creare il sistema, ma quanto viene reso disponibile al pubblico come sostituto dell’opera originale. Dal momento che i sistemi di AI non producono output che violano il copyright perché trasformano, la copia integrale risultava ragionevole. Infine, l’addestramento non sostituisce la domanda delle opere originali, così come insegnare a studenti non costituisce concorrenza sleale per gli autori.

Il mercato delle licenze che gli autori non possono controllare

Uno degli aspetti più sofisticati della sentenza riguarda una questione apparentemente paradossale. Gli autori hanno sostenuto che l’addestramento di intelligenze artificiali stava danneggiando un mercato emergente per licenze specificamente dedicate a questo scopo. In altre parole le aziende di AI avrebbero dovuto pagare una licenza separata per usare le opere nell’addestramento, creando una nuova fonte di reddito per gli autori.
Il giudice ha riconosciuto che questo mercato potrebbe effettivamente esistere o svilupparsi in futuro, tuttavia ha stabilito il principio che “tale mercato per quell’uso non è uno che il Copyright Act autorizza gli Autori a sfruttare“.
La logica è simile a quella delle recensioni critiche. Se si scrive un libro, non si può impedire ai critici letterari di citarne passaggi nelle loro recensioni, anche se si potrebbe teoricamente voler vendere loro una licenza per citazioni. Le citazioni per scopi critici costituiscono fair use, quindi sfuggono al controllo dell’autore anche se questi potrebbe desiderare di monetizzarle.
Allo stesso modo l’addestramento trasformativo di intelligenze artificiali diventa un’attività che, se condotta su materiali acquisiti legalmente, non richiede licenze aggiuntive dai detentori del copyright. Gli autori mantengono il controllo sulla distribuzione delle loro opere attraverso i canali tradizionali, ma perdono il controllo sull’uso trasformativo per l’addestramento di AI.

La pirateria non ha scuse, nemmeno tecnologiche

Se l’aspetto del fair use rappresenta una vittoria per l’innovazione tecnologica, la sentenza ribadisce anche una linea rossa invalicabile per la pirateria digitale. Il giudice è stato categorico nel condannare l’acquisizione di contenuti attraverso siti di pirateria, stabilendo che “non esiste alcuna decisione che richieda che piratare un libro che si sarebbe potuto comprare in libreria fosse ragionevolmente necessario” per qualsiasi scopo, incluso l’addestramento di AI.
È una distinzione che riguarda non solo l’acquisizione illegale dei contenuti, ma anche il loro utilizzo successivo. Anthropic non si è limitata a utilizzare questi contenuti per l’addestramento, ma li ha mantenuti in una biblioteca permanente per “scopi generici“, anche dopo aver deciso di non utilizzarli più per l’addestramento. Questo uso separato non è trasformativo e non può essere giustificato dal fair use.
Il messaggio del tribunale è chiaro: le aziende di AI devono operare secondo gli stessi principi etici e legali che governano qualsiasi altro settore. Non esistono eccezioni speciali per le società di intelligenza artificiale nel diritto d’autore. In altri termini l’innovazione tecnologica, per quanto rivoluzionaria, non può essere una scusa per l’illegalità.

Da cartaceo a digitale: il cambio di formato è lecito

La sentenza affronta anche un terzo scenario: la conversione di libri fisici acquistati legalmente in formato digitale. Anthropic aveva acquistato milioni di libri cartacei, li aveva scannerizzati distruggendo gli originali, e aveva utilizzato le versioni digitali risultanti. Il tribunale ha stabilito che questa pratica costituisce fair use per ragioni pragmatiche: l’azienda ha acquisito legalmente le copie fisiche, la conversione è servita solo per risparmiare spazio e permettere ricerche più efficienti, non sono state create copie aggiuntive, e non c’è stata redistribuzione esterna.
Questa parte della decisione riconosce una realtà tecnologica moderna: la necessità di convertire contenuti in formati più efficienti per l’elaborazione digitale, purché si rispettino i diritti acquisiti e non si creino copie aggiuntive destinate alla distribuzione.

Cosa possono fare le aziende AI (e cosa no)

Le aziende del settore, sulla base di quanto stabilito dal giudice Alsup, possono addestrare i loro sistemi utilizzando contenuti acquisiti legalmente attraverso acquisti, licenze o accesso a biblioteche autorizzate, anche se va detto che la novità è la parte sui contenuti acquistati. Possono anche convertire materiali posseduti legittimamente in formati più adatti all’elaborazione digitale. Tuttavia non è possibile giustificare la pirateria con l’intenzione di un uso trasformativo futuro, né mantenere archivi permanenti di materiale acquisito illegalmente.
Per l’industria editoriale, la decisione rappresenta un adattamento necessario a una nuova realtà tecnologica. Gli autori e gli editori mantengono il controllo sui loro diritti fondamentali e possono continuare a monetizzare le loro opere attraverso i canali tradizionali. Tuttavia devono accettare che l’addestramento trasformativo di AI costituisce un uso legittimo che sfugge al loro controllo diretto, similmente a come le recensioni critiche o le citazioni accademiche sono sempre sfuggite al controllo degli autori.
La decisione riflette anche un principio più ampio emerso dal ragionamento del tribunale: la creatività, sia umana che artificiale, costruisce sempre su influenze precedenti. Il copyright protegge l’espressione specifica, non i metodi, i concetti o i principi generali che possono essere appresi e rielaborati in forme nuove.

Una roadmap per l’innovazione responsabile

La sentenza del giudice Alsup definisce la base di partenza per quello che si potrebbe chiamare innovazione responsabile nell’intelligenza artificiale. Le aziende possono continuare a sviluppare tecnologie che il giudice stesso ha descritto come “tra le più trasformative che molti di noi vedranno nelle nostre vite“, ma devono farlo rispettando i diritti degli autori e acquisendo i contenuti attraverso canali legittimi.
Questa decisione potrebbe influenzare le pratiche delle aziende di AI che operano a livello globale, anche se i sistemi legali europei seguono principi diversi dal fair use americano nel bilanciare diritti d’autore e innovazione tecnologica. Il principio sottostante è comune: l’innovazione deve procedere nel rispetto della legalità, ma la legalità deve anche adattarsi alle trasformazioni tecnologiche che servono il bene comune.
La strada tracciata dal tribunale californiano suggerisce che l’intelligenza artificiale può svilupparsi anche senza una rivoluzione del diritto d’autore, bastando un’evoluzione che riconosce le nuove forme di trasformazione creativa rese possibili dalla tecnologia. In questo equilibrio delicato tra protezione dei diritti e promozione dell’innovazione, la sentenza Bartz contro Anthropic potrebbe essere ricordata come il momento in cui il diritto ha capito cos’è l’intelligenza artificiale.

Aggiornamento: dalla sentenza all’accordo (settembre 2025)

La sentenza analizzata in questo articolo non ha chiuso la vicenda. Il giudice Alsup, dopo avere stabilito che l’uso di copie piratate non era protetto dal fair use, ha disposto un processo separato per quantificare i danni causati dalla pirateria, fissandolo per il dicembre 2025.

Nel luglio 2025 il tribunale ha certificato la classe degli aventi diritto, trasformando i tre querelanti originali in rappresentanti di quasi mezzo milione di opere. Con un danno statutario potenziale fino a 150.000 dollari per ciascuna opera, l’esposizione teorica per Anthropic superava i 70 miliardi di dollari. Di fronte a questo rischio, a fine agosto 2025 le parti hanno raggiunto un accordo da 1,5 miliardi di dollari, il più grande nella storia del copyright statunitense. L’analisi completa dell’accordo, con i numeri e le implicazioni, si trova nell’articolo sull’accordo Anthropic-autori.

Un dettaglio emerso dalla certificazione della classe: il giudice ha certificato la classe solo per la pirateria, non per il training AI. Questo significa che la sentenza sul fair use trasformativo del training si applica per ora solo ai tre querelanti nominati (Bartz, Graeber e Johnson), non ha ancora una portata di classe. Il principio è stato affermato, ma non è ancora stato testato su scala più ampia.

Vale anche la pena segnalare che la posizione di Alsup non è l’unica nella giurisprudenza americana. Nel caso Kadrey contro Meta, deciso quasi in contemporanea dallo stesso tribunale ma da un giudice diverso (Chhabria), il fair use è stato riconosciuto per il training di LLM anche quando i materiali provenivano da shadow library. Le due posizioni sono in contrasto diretto su questo punto specifico, il che conferma che la giurisprudenza americana su AI e copyright è ancora in fase di definizione.

Infine, due note su come la stessa questione viene affrontata fuori dagli Stati Uniti.

La prima riguarda il problema della giurisdizione, emerso con chiarezza nella sentenza Getty vs Stability del novembre 2025. Il tribunale di Londra non si è pronunciato sulla legalità dell’addestramento di Stable Diffusion su immagini protette di Getty perché l’addestramento era avvenuto fuori dal Regno Unito e il tribunale britannico non aveva giurisdizione sull’atto. Getty ha dovuto ritirare l’accusa principale. Per il lettore di questo articolo il dato è rilevante: la sentenza Alsup ha potuto pronunciarsi nel merito sul fair use perché Anthropic opera e addestra i propri modelli negli Stati Uniti. Ma se un’azienda addestra il modello in un paese e viene citata in giudizio in un altro, il tribunale potrebbe non avere la competenza per giudicare l’addestramento stesso. È un problema pratico che le cause future dovranno affrontare. Va detto che il Regno Unito, come gli Stati Uniti, ha un sistema giuridico di common law e dopo la Brexit non fa più parte dell’Unione Europea, per cui i criteri della giudice Smith non sono quelli del diritto comunitario.

La seconda nota riguarda il quadro normativo dell’Unione Europea, che segue principi diversi sia dal fair use americano sia dal common law britannico. La Direttiva Copyright 2019/790 regola il Text and Data Mining con un sistema specifico: l’articolo 3 lo consente liberamente per la ricerca scientifica, l’articolo 4 lo consente per altri scopi a meno che il titolare dei diritti non abbia esercitato un opt-out esplicito. L’AI Act (Regolamento UE 2024/1689) aggiunge obblighi di trasparenza sui dati di addestramento. Una condotta analoga a quella di Anthropic, se valutata in un tribunale dell’Unione Europea, sarebbe giudicata con criteri ancora diversi da quelli di Alsup e da quelli di Smith.

Il confronto fra queste tre prospettive (americana, britannica, comunitaria) mostra che la giurisprudenza internazionale su AI e copyright è frammentaria e che le risposte di un tribunale non si trasferiscono automaticamente a un altro ordinamento.