L’introduzione della funzione di image generation in ChatGpt ha rilanciato il dibattito giuridico, e anche etico, circa l’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sul diritto d’autore, sollecitando nuove riflessioni sull’adeguatezza dell’attuale normativa.
Ad offrire uno spunto per la discussione si è prestata la vicenda della cosiddetta “Ghiblification”: il fenomeno, diventato virale sui social e sul web, è consistito nella creazione, tramite sistemi di intelligenza artificiale, di immagini ritraenti persone, paesaggi o animali nello stile tipico dello Studio Ghibli, celebre casa d’animazione giapponese fondata dal noto regista Hayao Miyazaki.
Questo trend se, da un lato, ha entusiasmato milioni di utenti, dall’altro, ha suscitato non pochi interrogativi in merito agli attuali confini della tutela autorale.
L’irrilevanza giuridica dello stile
Nell’analizzare tali profili è essenziale muovere da una considerazione di fondo, ossia che – tradizionalmente – lo “stile” dell’autore, inteso come insieme di tratti distintivi e ricorrenti nella sua produzione (come l’uso dei colori, delle forme, delle tecniche o delle tematiche), non è di per sé tutelato dal diritto d’autore.
Difatti, costituisce principio comune a tutte le normative a protezione del copyright, che la tutela autorale protegge esclusivamente la forma espressiva concreta dell’opera, non invece l’idea in sé o lo stile sottostante inteso astrattamente. Quest’ultimo, infatti, è considerato troppo evanescente, rimanendo pertanto fuori dall’ambito di protezione del copyright.
La tradizionale dicotomia tra idea e forma espressiva – alla base dell’esclusione dello stile dal perimetro della tutela autorale – si rivela tuttavia problematica nella sua applicazione pratica, specie in determinati ambiti creativi come le arti visive o la letteratura. Proprio in tali settori, infatti, non è raro che lo stile coincida con l’essenza dell’apporto creativo dell’autore, fondendosi con la struttura stessa dell’opera. In tale prospettiva, l’appropriazione di taluni elementi stilistici riconducibili a un dato autore potrebbe in concreto sfociare in una sostanziale riproduzione del contributo creativo dell’autore originario.
Non a caso, pur essendo la giurisprudenza prevalentemente orientata a escludere lo stile dalla tutela autorale – equiparandolo all’idea e collocandolo nella sfera della libera disponibilità – non mancano pronunce che hanno riconosciuto allo stile una valenza espressiva tale da giustificarne la protezione. A titolo esemplificativo, un’apertura a livello nazionale è rinvenibile nella sentenza emessa dal Tribunale di Milano il 25 luglio 2017, relativa alla controversia sorta tra Emilio Isgrò e Sony Music Entertainment Italy a fronte dell’utilizzo da parte della Sony della tecnica della cancellatura – elemento stilistico e distintivo dell’opera di Isgrò – sulla copertina e sul materiale promozionale dell’album discografico di Roger Waters, ex membro dei Pink Floyd[1]. In tale sede, il Tribunale ha riconosciuto, sia pur indirettamente, la tutelabilità dello stile di Isgrò, affermando che, sebbene l’idea della cancellatura non possa costituire oggetto di tutela in quanto tale, la concreta realizzazione formale di tale tecnica, quando riconoscibile come frutto di un apporto creativo personale, è suscettibile di rientrare nell’ambito di applicazione della tutela autorale. In chiave comparata, emblematico è altresì il caso Steinberg v. Columbia Pictures Industries, nel quale la corte statunitense ha ritenuto che lo stile grafico di Steinberg – caratterizzato da un’iconica rappresentazione urbana deformata da una prospettiva miope – costituisse una manifestazione concreta dell’attività creativa autoriale e fosse pertanto meritevole di tutela in quanto forma espressiva dell’opera.[2]
Alla luce di tali precedenti, si può ritenere che talvolta anche lo stile possa costituire un tratto distintivo dell’autore, un valore economico ed identitario dell’attività creativa, allorché risulti immediatamente riconoscibile da parte della collettività. In tale prospettiva, la riproduzione sistematica di uno stile su larga scala, attraverso modelli di IA, rischia di svilire proprio il valore identitario dell’autore ed incidere sullo stesso concetto di ispirazione lecita.
Tali dinamiche sollevano pertanto seri dubbi circa l’idoneità della normativa vigente a garantire una protezione effettiva all’attività creativa umana, criticità che risultano ancor più attuali se si considera la capacità degli attuali tools di intelligenza artificiale di riprodurre pedissequamente gli stili riconducibili ad un dato autore.
Dalla fase di training dei modelli di IA alla generazione di output
Dinanzi a tale scenario non occorre più chiedersi se, ma piuttosto quando e in che misura, l’impiego di sistemi di intelligenza artificiale possa sconfinare in una violazione del diritto d’autore e, soprattutto, su chi debba ricadere la relativa responsabilità.
Le risposte a tali interrogativi risiedono negli stessi meccanismi di funzionamento dell’IA e, in particolare, in due fasi delicate: la fase di addestramento dei modelli di IA e la fase di generazione di output.
Nel primo caso, come noto, le criticità riguardano le modalità di acquisizione, costruzione e utilizzo dei dataset di training del modello. Infatti, l’addestramento richiede l’impiego di ingenti volumi di dati, estratti indiscriminatamente da internet e tra i quali non è raro che rientrino contenuti protetti dal copyright utilizzati anche in assenza di un’apposita licenza o autorizzazione dell’autore.
Nel secondo caso, la generazione di output può prestare il fianco a violazioni del diritto d’autore, ogniqualvolta il modello di IA crei contenuti identici ad opere tutelate dal diritto d’autore utilizzate, lecitamente o meno, in fase di addestramento. Se non prontamente prevenuto e mitigato, tale fenomeno apre la strada ad una produzione automatica di contenuti illeciti, indipendentemente dalla volontà o consapevolezza dell’utente finale.
L’approccio normativo
Ancora prima del rilascio dei modelli di intelligenza artificiale per finalità generali, il legislatore, a livello nazionale e comunitario, ha introdotto specifici presidi normativi volti a bilanciare, da un lato, la necessità di promuovere l’innovazione tecnologica e, dall’altro, l’esigenza di garantire una tutela efficace alle opere protette da copyright. In tale prospettiva, l’art. 4 della Direttiva Copyright 2019/790/UE e il suo recepimento nazionale attraverso l’articolo 70-quater della L. 633/1941 riconoscono un’ eccezione alla protezione del diritto d’autore con riguardo al text and data mining, consentendo l’utilizzo di contenuti protetti a condizione, inter alia, che l’accesso agli stessi sia legittimo e che il titolare del diritto d’autore non abbia esercitato il c.d. diritto di opt-out, che consiste nel divieto di utilizzo di opere protette ai fini dell’addestramento dei modelli di IA.
A supporto di tale impianto normativo, assumono un ruolo fondamentale gli strumenti di soft law, tra i quali si segnala la Terza bozza del Codice di buone pratiche nell’impiego della IA, redatta da un gruppo di esperti indipendenti e pubblicata lo scorso 11 marzo. Tale documento pone a capo del fornitore dei modelli di IA per finalità generali una serie di obblighi, qui sinteticamente riportati:
- l’obbligo di garantire la massima trasparenza in relazione alle misure tecniche impiegate per l’identificazione e il rispetto dei diritti di opt-out;
- l’obbligo di impiegare un impegno ragionevole e proporzionato per ottenere un accesso legittimo ai contenuti protetti dal diritto d’autore;
Ebbene, il Codice di buone pratiche, pur non avendo natura vincolante, riveste un ruolo essenziale in relazione agli aspetti oggi maggiormente dibattuti, essendo finalizzato a garantire un livello elevato di compliance con la normativa comunitaria a protezione del copyright. All’interno di tale documento, infatti, sono individuati una serie di standard operativi e di best practice cui i fornitori di IA dovrebbero attenersi. Il rispetto o meno di tali linee guida diventa così un parametro oggettivo di valutazione del livello di diligenza adottato e, di conseguenza, la mancata osservanza può senz’altro rilevare come indice di responsabilità nell’ambito di eventuali controversie.
La ripartizione della responsabilità
Tali considerazioni conducono inevitabilmente a una riflessione relativa al riparto della responsabilità lungo l’intera filiera di sviluppo e utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa. Limitarsi ad imputare all’utente finale ogni responsabilità non appare infatti più coerente con la natura e soprattutto la complessità che caratterizza i sistemi di IA.
Alla luce degli interventi normativi del legislatore, comunitario e nazionale, nonché dell’approccio adottato dagli esperti indipendenti nella redazione del Codice di buone pratiche, la responsabilità sembrerebbe infatti spostarsi sempre più a monte coinvolgendo chi sviluppa, addestra e distribuisce i modelli di intelligenza artificiale.
Dunque, la relativa responsabilità si configurerebbe non solo come conseguenza di condotte omissive, ma anche come espressione di un dovere positivo di conformità alla disciplina comunitaria sul copyright, dovendo essere predisposte dai fornitori dei modelli di IA una serie di misure tecniche-preventive idonee a mitigare i rischi connessi al funzionamento stesso di tali nuove tecnologie.
[1] Tribunale di Milano, 25 luglio 2017, in DeJure.
[2] Steinberg v. Columbia Pictures Industries, Inc., 663 F. Supp. 706 (S.D.N.Y. 1987).
