تومسون رويترز ضد روس: أول حكم استئنافي بشأن تدريب الذكاء الاصطناعي والاستخدام العادل

على مدى ثلاث سنوات، ظل النزاع القانوني حول ما إذا كان يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على مواد محمية بحقوق النشر، في معظمه، إما يُسوَّى أو يتعثر على مستوى المحكمة الجزئية. وفي سبتمبر/أيلول، غيّرت محكمة الاستئناف الأمريكية للدائرة الثالثة ذلك. فحكمها في قضية تومسون رويترز ضد روس إنتليجنس هو أول قرار استئنافي فيدرالي يقرر أن استخدام مواد محمية بحقوق النشر لتدريب أداة ذكاء اصطناعي تجارية منافسة لا يُعد استخداماً عادلاً.

أيّدت القاضية تاميكا مونتغومري-ريفز قرار المحكمة الأدنى الصادر في فبراير 2025 بأن روس إنتليجنس انتهكت 2,243 من الملاحظات التحريرية لـ تومسون رويترز، وهي ملخصات قصيرة يكتبها محررون لنقاط قانونية، عندما درّبت منتج بحث قانوني منافس عليها. ويهمّ الطابع الاستئنافي للقرار لأنه يرفع المنطق من رأي قاضٍ واحد إلى سابقة ملزمة لدائرة فيدرالية، وهو ما يتعين على المحاكم الأخرى الآن أن تحسب له.

ما الذي قررته القضية فعلاً

القرار الضيق النطاق يتعلق بنوع محدد من الأنظمة. بنت روس أداة بحث قانوني كان المقصود منها منافسة المنتج الذي درّبت نموذجها على محتواه منافسة مباشرة. وخلصت المحكمة إلى أن هذا الاستخدام رسب في اختبار الاستخدام العادل، أساساً لأن الناتج نافس في السوق نفسها التي ينافس فيها الأصل.

يستند المنطق إلى الاستبدال في السوق. فعندما يكون الغرض من التدريب إنتاج شيء يحلّ محل المصدر، فإن العامل الرابع في الاستخدام العادل، أي التأثير على السوق المحتملة للأصل، يزن بقوة ضد المستخدم. ولم تقتنع المحكمة بأن النسخ الوسيط المتضمن في التدريب كان تحويلياً بما يكفي للتغلب على ذلك.

يجدر التدقيق في ما يشمله هذا وما لا يشمله. لم تكن روس، بالمعنى ذي الصلة، نموذجاً توليدياً ينتج تعبيراً أصلياً. بل كانت منتج بحث واسترجاع يعيد إنتاج ملخصات محمية بحقوق النشر ويعيد توظيفها. وقد رسمت المحكمة هذا التمييز صراحة، تاركة مجالاً للذكاء الاصطناعي التوليدي للدفاع عن حماية أوسع بموجب الاستخدام العادل بحجة أنه يولّد محتوى جديداً بدلاً من إعادة إنتاج محتوى قائم.

هذا الاستثناء يبدو سخياً في ظاهره وأقل طمأنة في الممارسة. فهو يعني أن الحكم الاستئنافي لا يحسم السؤال الذي تريد صناعة الصور والفيديو إجابة عنه أكثر من غيره: هل تدريب نموذج انتشار على مليارات الصور والفيديوهات المحمية بحقوق النشر استخدام عادل؟ ويترك هذا السؤال لقضايا مستقبلية، ويعني أن الإجابة قد تختلف حسب نوع النموذج.

سؤال الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يزال مفتوحاً

المعركة الموازية على الجبهة التوليدية تتحرك عبر محاكم مختلفة، ولم تُحسم لصالح الصناعة. وأكثر نقطة بيانات جرى تداولها هو التسوية في قضية بارتز ضد أنثروبيك، في يونيو/حزيران 2025، التي سوّت دعوى جماعية بشأن بيانات التدريب مقابل مبلغ يُنقل أنه 1.5 مليار دولار. التسوية ليست حكماً، لكن حجم الرقم يخبرك كيف قدّر محامو المدعى عليه فرصهم.

وإلى جانب حكم الاستئناف، وصلت قضية منفصلة حول تدريب الذكاء الاصطناعي على الصور إلى محاكمة أمام هيئة محلفين في سان فرانسيسكو، ما يجعلها أول مسألة من هذا النوع تصل إلى هيئة محلفين بدلاً من التسوية. وسيمنح أي حكم فيها الصناعة شيئاً لم يملكه أي طرف بعد: تقريراً وقائعياً حول ما إذا كان تدريب نماذج الصور على أعمال الفنانين يشكل انتهاكاً، يتخذه أشخاص لا قاضٍ.

إذا قُرئ حكم روس والقضايا الجارية معاً، فإنها تشير إلى اتجاه واحد. فالمحاكم تزداد عزوفاً عن التعامل مع عبارة «درّبنا نموذجاً عليه» كدفاع تلقائي، وهي تفصل التحليل بحسب مدى قرب المنتج الناتج من منافسة المصدر. وكلما كان النظام أكثر استبدالاً مباشراً للمحتوى الذي تعلّم منه، ضعف حجة الاستخدام العادل.

لماذا يتجاوز هذا نطاق التقنية القانونية

من المغري تصنيف قضية روس تحت فئة ضيقة، هي البحث القانوني، والمضي قدماً. لكن ذلك سيكون خطأ لأي شخص يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنتاج محتوى تجاري، والسبب هو منطق الاستبدال في السوق.

تأمل الحالة العادية لأداة ذكاء اصطناعي تكتب أوصاف المنتجات. إذا دُرّبت على نصوص كتالوج تاجر تجزئة ثم استُخدمت لتوليد نصوص كتالوج منافسة، فإن منطق روس ينطبق مباشرة وبشكل غير مريح. وينطبق الشيء نفسه على نموذج صور دُرّب على صور منتجات العلامة التي يساعد في تمكين منافس من خفض أسعارها، أو أداة كتابة تسويقية غذّيت بمقالات منشور ثم استُخدمت لتوليد محتوى يجذب القراء أنفسهم.

التعرّض العملي للخطر لا يقتصر على مطوّري النماذج. فالشركات التي تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي ترث مخاطر من طريقة بناء تلك الأدوات، وغالباً ما يكون سجل التدقيق مفقوداً. والبائعون الذين يعملون بنماذج مجانية دُرّبت على بيانات غير مرخّصة هم الأكثر تعرضاً، لأنهم لا يستطيعون إثبات المصدر حتى لو أرادوا. أما الفرق التي تحصل على نماذج دُرّبت على بيانات مرخّصة أو مملوكة فيمكنها توثيق ذلك الخيار، وهو موقف قابل للدفاع عنه في نزاع، ويصبح بشكل متزايد شرطاً تفرضه الشركاء والمنصات.

تكلفة الامتثال لهذا التحول حقيقية وغير متساوية. فاللاعبون الأكبر يمكنهم التفاوض على تراخيص وبناء مجموعات بيانات مرخّصة؛ أما الأصغر فلا يستطيعون، ويواجهون خياراً بين الدفع مقابل أدوات مرخّصة، أو توليد محتوى أصلي يدوياً، أو تحمّل مخاطرة قد لا يقدرون على قياسها. ومن المرجح أن تسد المنصات جزءاً من هذه الفجوة بنفسها، عبر فحص المحتوى المرفوع بحثاً عن مؤشرات على مواد مولّدة بالذكاء الاصطناعي غير مرخّصة، كما تفحص بالفعل بحثاً عن المنتجات المقلدة.

يستحق الغموض العملي توضيحاً صريحاً. فحكم روس يغطي منتج استرجاع، لا نموذج انتشار، لذا لا ينبغي لأحد أن يقرأه كحكم على تدريب الصور أو الفيديو. لكنه يرسي طريقة تحليل ستُطبّق على نطاق أوسع: محاكم تسأل عن مدى منافسة مخرجات النظام المدرّب للمادة التي تعلّم منها. وهذا السؤال له إجابة غير مريحة لكثير من منتجات الذكاء الاصطناعي التجارية، ولا يعتمد على ما إذا كان النموذج توليدياً.

النتيجة القريبة الأجل هي أن إثبات المصدر يتحول إلى ميزة في المنتج. فالأدوات القادرة على إظهار من أين جاءت بيانات تدريبها، أو التي بُنيت فقط على محتوى يملكه العميل بالفعل، تحمل مخاطر أقل ويمكنها تقاضي مقابل ذلك. أما الأدوات غير القادرة على ذلك فسوف تنجرف نحو عملاء إما لا يعرفون أن يسألوا أو لا يستطيعون تحمّل كلفة الاهتمام.

الوضع الراهن

ما هو موجود الآن مجموعة علامات إرشادية لا قاعدة مستقرة. فالتدريب على مواد محمية بحقوق النشر لبناء منتج تجاري منافس مباشرة ليس استخداماً عادلاً، على الأقل في الدائرة الثالثة. وللنماذج التوليدية مجال أوسع للدفاع، ولم يُختبر ذلك المجال حتى حكم هيئة محلفين. وقد سعّرت التسويات المخاطرة بأرقام تلفت الانتباه في غرف مجالس الإدارة.

بالنسبة لأي شخص يبني منتجات فوق الذكاء الاصطناعي، فالاستجابة السليمة هي التوقف عن انتظار أن يتبلور القانون. اعرف من أين جاءت بيانات التدريب، واحفظ ذلك السجل، وفضّل النماذج القادرة على توثيق مصدرها، وتعامل مع مصدر أوزان النموذج كسؤال في سلسلة التوريد لا كحاشية قانونية. فاتجاه المسار واضح حتى إن لم تكن الوجهة كذلك، والمنظمات القادرة على الإجابة عن سؤال المصدر اليوم ستنفق طاقة أقل بكثير عند الإجابة عنه تحت موعد نهائي لاحقاً.