Tóm tắt

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) đã làm dấy lên cuộc tranh luận toàn cầu về việc sử dụng các tác phẩm có bản quyền để đào tạo AI LLM có cấu thành hành vi sử dụng được phép hay vi phạm bản quyền. Bài báo thực hiện phân tích so sánh luật bản quyền, khung chính sách và cách tiếp cận pháp lý trên khắp Hoa Kỳ, Liên minh Châu Âu, Vương quốc Anh, Trung Quốc, Nhật Bản, Singapore và Ấn Độ. Bài báo ghi nhận sự hội tụ đang nổi lên xung quanh quyền truy cập hợp pháp, tính minh bạch, các biện pháp bảo vệ kỹ thuật và các giải pháp cấp phép, mặc dù sử dụng các cách tiếp cận pháp lý khác nhau. Xem xét các vụ án quan trọng, bài báo nhận thấy rằng các tòa án ngày càng nhấn mạnh vào thiệt hại thị trường, nguồn dữ liệu hợp pháp và các tiêu chuẩn chứng cứ hơn là các lệnh cấm đào tạo mô hình AI một cách tuyệt đối. Đặt Ấn Độ trong bối cảnh toàn cầu, bài báo lập luận rằng việc Ấn Độ dựa vào các điều khoản sử dụng hợp lý trong bối cảnh đó tạo ra sự không chắc chắn về mặt pháp lý cho cả người sáng tạo và nhà đổi mới. Bài báo đề xuất khung pháp lý cân bằng kết hợp tính rõ ràng của luật định, cơ chế cấp phép và giám sát quy định thích ứng để thúc đẩy đổi mới đồng thời bảo vệ người sáng tạo.

Phần giới thiệu

Sự trỗi dậy của Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã làm thay đổi toàn cầu về sáng tạo, đổi mới và quản lý. Từ các mô hình tạo sinh sáng tác nhạc và văn học đến các hệ thống có khả năng tạo ra các tác phẩm phân tích hoặc hình ảnh phức tạp, AI hiện đang ở vị trí giao thoa giữa sự khéo léo của con người và máy học. Tiềm năng chuyển đổi này đặt ra câu hỏi trọng tâm của kỷ nguyên kỹ thuật số: luật bản quyền nên phản ứng như thế nào đối với việc sử dụng các tác phẩm được bảo hộ trong việc huấn luyện các mô hình AI? Khi các thuật toán học hỏi từ các tập dữ liệu khổng lồ về sách, hình ảnh và các sản phẩm sáng tạo khác, các khái niệm truyền thống về quyền tác giả, tính nguyên bản và quyền sở hữu đang bị thử thách theo những cách chưa từng có.

Trên khắp các khu vực pháp lý, chính phủ, các nhà hoạch định chính sách và tòa án đang phải vật lộn với vấn đề nan giải này. Những diễn biến gần đây tại Hoa Kỳ (Mỹ), châu Âu, Trung Quốc và Singapore vạch ra những con đường khác nhau nhưng giao nhau trong việc điều chỉnh sử dụng tài liệu có bản quyền trong đào tạo trí tuệ nhân tạo (AI). Các phán quyết mang tính bước ngoặt tại Mỹ đã tìm cách dung hòa giữa đổi mới và bảo vệ bằng cách diễn giải các học thuyết như "sử dụng hợp lý" trong bối cảnh AI. Về phần mình, Liên minh châu Âu (EU) đã áp dụng cách tiếp cận thận trọng hơn thông qua Đạo luật AI và các ngoại lệ về khai thác văn bản và dữ liệu, trong khi các khu vực pháp lý như Trung Quốc và Singapore đang phát triển các mô hình quản trị kết hợp giữa quy định, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Ấn Độ đang đứng trước bước ngoặt quan trọng trong cuộc tranh luận này. Là một trong những thị trường AI phát triển nhanh nhất, với các ngành công nghiệp sáng tạo lớn và hệ sinh thái kỹ thuật số đang phát triển, phản ứng của nước này đối với các vấn đề bản quyền liên quan đến việc huấn luyện AI sẽ có những hậu quả sâu rộng. Khung pháp lý hiện hành theo Đạo luật Bản quyền năm 1957 cung cấp một số biện pháp bảo vệ nhất định nhưng lại chưa làm rõ được tính hợp pháp của việc sử dụng các tác phẩm có bản quyền để huấn luyện các mô hình AI.

Bài báo khám phá cách các đạo luật, khung chính sách và án lệ toàn cầu đang định hình cuộc tranh luận về bản quyền trí tuệ nhân tạo (AI) và nêu ra những bài học kinh nghiệm cho Ấn Độ. Bài báo phân tích các mô hình hội tụ và phân kỳ giữa các quốc gia hàng đầu và suy ngẫm về các con đường để cân bằng giữa đổi mới, sáng tạo và bảo vệ trong hệ sinh thái AI của Ấn Độ. Thông qua lăng kính so sánh này, bài báo phác thảo những đường nét của một khung pháp lý bản quyền sẵn sàng cho tương lai, thúc đẩy sự tiến bộ công nghệ đồng thời bảo vệ tính toàn vẹn sáng tạo.

Luật bản quyền trong đào tạo trí tuệ nhân tạo: Cuộc cạnh tranh giữa bảy quốc gia

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) đã gây ra các cuộc tranh luận về pháp lý và chính sách xoay quanh việc liệu sự huấn luyện các mô hình AI trên các tài liệu có bản quyền có cấu thành việc sử dụng được phép hay là vi phạm bản quyền. Bảy quốc gia được phân tích trong bài viết này - Hoa Kỳ, Vương quốc Anh (UK), Liên minh châu Âu (EU), Trung Quốc, Nhật Bản, Singapore và Ấn Độ - đã áp dụng các học thuyết pháp lý, khung pháp luật và nhiều cách tiếp cận chính sách khác nhau để dung hòa sự căng thẳng giữa sự đổi mới công nghệ và việc bảo vệ các tác phẩm sáng tạo. Mặc dù tồn tại những truyền thống pháp lý khác nhau, vẫn nổi lên một số chủ đề hội tụ như: quyền truy cập dữ liệu hợp pháp, nhu cầu minh bạch, vai trò của thị trường cấp phép và sự cân bằng giữa việc đổi mới và quyền của người sáng tạo.

Hoa Kỳ: Học thuyết "Sử dụng hợp lý" và tính linh hoạt trong học thuyết

Hoa Kỳ vẫn dựa trên học thuyết “sử dụng hợp lý” linh hoạt được quy định tại Điều 107, Bộ luật Hoa Kỳ 17,(1) cho phép sử dụng một số tác phẩm có bản quyền cho các mục đích như phê bình, nghiên cứu và học thuật (2). Tòa án đánh giá việc sử dụng hợp lý trên cơ sở từng trường hợp cụ thể bằng cách sử dụng bốn biến số (3): mục đích và tính chất của việc sử dụng (bao gồm cả tính chất thương mại); bản chất của tác phẩm có bản quyền; số lượng và mức độ quan trọng của phần được sử dụng; và ảnh hưởng của việc sử dụng đến giá trị thị trường của tác phẩm (4). Bài kiểm tra mở này cho phép diễn giải pháp lý theo ngữ cảnh, tạo điều kiện cho tòa án đánh giá xem việc đào tạo AI có “mang tính chuyển đổi” hay không - nghĩa là, liệu nó có tạo ra những hiểu biết hoặc chức năng mới thay vì thay thế tác phẩm gốc hay không.

Việc sử dụng một tác phẩm không tự động loại trừ quyền sử dụng hợp pháp chỉ vì nó có tính thương mại (6); việc sử dụng mang tính chuyển đổi (7) có thể vẫn được phép, ngay cả khi nó có tính thương mại (8). Sự linh hoạt này đã khuyến khích nghiên cứu AI và đào tạo mô hình. Tuy nhiên, trong trường hợp không có ngoại lệ lập pháp rõ ràng - như ở EU - và với các diễn giải pháp lý khác nhau giữa các tòa án, điều này cũng tạo ra sự không chắc chắn khi áp dụng.

Vương quốc Anh: Quyền truy cập hợp pháp và khung pháp lý mới nổi về quyền từ chối tham gia

Cách tiếp cận của Vương quốc Anh, dù vẫn đang phát triển, mang tính quy định chặt chẽ hơn. Điều 29A của Đạo luật Bản quyền, Thiết kế và Bằng sáng chế năm 1988 quy định ngoại lệ cho “các bản sao để phân tích văn bản và dữ liệu vì mục đích phi thương mại” (9), với điều kiện nhà nghiên cứu có quyền truy cập tác phẩm hợp pháp. Tuy nhiên, ngoại lệ này có thể không mở rộng đến việc đào tạo AI thương mại, hạn chế khả năng áp dụng trong bối cảnh học thuật.

Nhận thấy tầm quan trọng ngày càng tăng của AI, Bản tham vấn năm 2024 của chính phủ Anh về bản quyền và trí tuệ nhân tạo (10) đề xuất một khuôn khổ cân bằng cho phép các nhà phát triển AI đào tạo trên các tài liệu được truy cập hợp pháp trừ khi chủ sở hữu quyền bảo lưu rõ ràng quyền của họ. Bản tham vấn hình dung một hệ thống "tự động tham gia" với tính minh bạch cao hơn, đòi hỏi các nhà phát triển phải công khai các tập dữ liệu đào tạo cùng với các cơ chế cấp phép và quản lý quyền tập thể. Điều này đánh dấu sự chuyển dịch sang chế độ tự động tham gia kiểu EU, ưu tiên cả sự đổi mới và quyền kiểm soát, mặc dù hiệu quả sẽ phụ thuộc vào việc thực hiện các cơ chế bảo lưu quyền và minh bạch được tiêu chuẩn hóa.

Liên minh châu Âu: Các ngoại lệ và nghĩa vụ mang tính cấu trúc được hợp nhất theo Đạo luật AI.

Liên minh châu Âu cung cấp cấu trúc pháp lý toàn diện nhất và sớm nhất thông qua Chỉ thị (EU) 2019/790 về Bản quyền trong Thị trường Kỹ thuật số Thống nhất (Chỉ thị DSM) (11) và Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo năm 2024 (Đạo luật AI) (12). Chỉ thị DSM thiết lập hai ngoại lệ chính về khai thác văn bản và dữ liệu (TDM). Điều 3 cho phép sao chép và TDM bởi các tổ chức nghiên cứu và các tổ chức di sản văn hóa cho nghiên cứu khoa học, trong khi Điều 4 mở rộng TDM cho bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào vì bất kỳ mục đích nào, miễn là nội dung được truy cập hợp pháp và chủ sở hữu quyền không từ chối thông qua các phương tiện có thể đọc được bằng máy. Hệ thống hai cấp này tạo ra cả ngoại lệ nghiên cứu được bảo vệ và ngoại lệ thương mại có điều kiện, phân biệt EU với cả mô hình sử dụng hợp lý của Hoa Kỳ và chế độ hạn chế hơn của Vương quốc Anh.

Đạo luật AI của EU (2024) tiếp tục tích hợp việc tuân thủ bản quyền vào quản trị AI. Điều khoản 105 của đạo luật này thừa nhận rõ ràng rằng việc huấn luyện mô hình AI có thể liên quan đến các tác phẩm có bản quyền và yêu cầu sự cho phép trừ khi có ngoại lệ. Điều 53 cũng bắt buộc các nhà cung cấp mô hình AI đa năng phải áp dụng các chính sách tuân thủ bản quyền, tôn trọng các lựa chọn không tham gia theo Chỉ thị DSM và công khai tóm tắt các tập dữ liệu huấn luyện. Điều này đưa tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trực tiếp vào quy định về AI - một bước tiến đáng kể so với các khuôn khổ bản quyền truyền thống. Do đó, EU kết hợp bảo vệ bản quyền với quản trị chủ động, đảm bảo rằng các hệ thống AI quy mô lớn tuân thủ các tiêu chuẩn về nguồn gốc và công khai hợp pháp.

Trung Quốc: Yêu cầu về nguồn luật và sự quản trị do nhà nước lãnh đạo

Cách tiếp cận quản lý của Trung Quốc nhấn mạnh tính hợp pháp, tính toàn vẹn dữ liệu và sự giám sát của nhà nước hơn là các ngoại lệ tinh tế. Biện pháp tạm thời về quản lý dịch vụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh (2023) (13) yêu cầu “các nhà cung cấp dịch vụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh” phải “sử dụng dữ liệu và mô hình cơ bản từ các nguồn hợp pháp” và cấm vi phạm quyền sở hữu trí tuệ. Luật Bản quyền Trung Quốc (Điều 2414) liệt kê 13 trường hợp sử dụng được phép “mà không cần sự cho phép của tác giả hoặc trả thù lao”, bao gồm nghiên cứu và giáo dục, nhưng không có ngoại lệ rõ ràng nào cho việc khai thác văn bản và dữ liệu.

Tuy nhiên, Ý kiến ​​của Tòa án Nhân dân Tối cao (Điều 815) đề xuất cách tiếp cận chức năng: “việc sử dụng” có thể được coi là “hợp lý” nếu chúng thúc đẩy “đổi mới công nghệ và phát triển kinh doanh” mà không gây tổn hại đến quyền lợi hợp pháp của tác giả hoặc việc sử dụng ban đầu của tác phẩm. Việc xác định như vậy đòi hỏi phải xem xét “bản chất và mục đích sử dụng, bản chất của tác phẩm được sử dụng, số lượng và chất lượng của phần tác phẩm được sử dụng, tác động của việc sử dụng đến thị trường hoặc giá trị tiềm năng, và các yếu tố khác”, đưa ra một tiêu chí gần giống với tiêu chí sử dụng hợp lý. Do đó, mặc dù Trung Quốc thiếu một ngoại lệ cụ thể về trí tuệ nhân tạo theo luật định, nhưng cách giải thích linh hoạt này về “sử dụng hợp lý”, kết hợp với yêu cầu pháp lý mạnh mẽ, tạo ra một khuôn khổ được kiểm soát nhưng có khả năng thích ứng, cân bằng giữa quyền của chủ sở hữu bản quyền với sự đổi mới.

Nhật Bản: Bài kiểm tra không có tính giải trí và những hạn chế tùy thuộc bối cảnh

Luật Bản quyền của Nhật Bản (Điều 30-4 (16)) có lẽ là một trong những chế độ pháp lý tiến bộ nhất đối với trí tuệ nhân tạo. Luật này cho phép khai thác các tác phẩm có bản quyền để “phân tích dữ liệu”, được định nghĩa là trích xuất, phân loại hoặc xử lý thống kê các yếu tố của tác phẩm, với điều kiện mục đích không phải là “thưởng thức cá nhân những suy nghĩ hoặc cảm xúc được thể hiện”. Thử nghiệm “không hưởng thụ” này (17) cho phép việc sử dụng để phát triển công nghệ và đào tạo trí tuệ nhân tạo, miễn là không gây tổn hại một cách bất hợp lý đến quyền lợi của chủ sở hữu bản quyền.

Trong tài liệu “Tổng quan hiểu biết chung về AI và bản quyền tại Nhật Bản” năm 2024, Văn phòng bản quyền Nhật Bản đã định nghĩa “sự hưởng thụ (18)” là “hành động thu được lợi ích từ việc đáp ứng các nhu cầu trí tuệ và cảm xúc của người xem thông qua việc sử dụng tác phẩm có bản quyền”, dẫn chứng các ví dụ như đọc tác phẩm văn học, thưởng thức âm nhạc và chạy chương trình máy tính. Do đó, việc tạo ra tài liệu tương tự như tác phẩm gốc có thể được coi là “sự hưởng thụ”, và nếu mục đích của người dùng, dù chỉ một phần, là để hưởng thụ, thì có thể không áp dụng ngoại lệ này.

Tuy nhiên, Đạo luật này không đề cập rõ ràng đến việc sao chép các tác phẩm cơ sở dữ liệu có bản quyền để phân tích dữ liệu - chẳng hạn như đào tạo trí tuệ nhân tạo - mặc dù giấy phép cho các mục đích sử dụng đó đã có sẵn trên thị trường.

Singapore: Ngoại lệ cho phép phân tích dữ liệu tính toán

Luật Bản quyền Singapore năm 2021 thiết lập một ngoại lệ rõ ràng, phù hợp với công nghệ, cho “phân tích dữ liệu tính toán” (CDA). Theo Điều 243 và 244,(19) việc sao chép được phép cho các mục đích CDA, bao gồm cải thiện chức năng của chương trình - có khả năng bao gồm cả việc đào tạo AI. Điều kiện duy nhất là truy cập hợp pháp và không vi phạm các rào cản trả phí hoặc hạn chế giấy phép. Theo đó, các nhà phát triển AI có thể sử dụng dữ liệu có bản quyền để đào tạo, miễn là việc truy cập là hợp pháp. Như vậy, Singapore áp dụng một trong những khuôn khổ pháp lý tự do nhất trên toàn cầu, kết hợp sự chắc chắn về mặt pháp lý với phạm vi được xác định rõ ràng.

Khung quản trị AI mẫu của Singapore (20) (2024) tiếp tục củng cố chính sách ưu tiên đối thoại, minh bạch và cấp phép, kêu gọi sự cân bằng giữa quyền của người sáng tạo và sự đổi mới trong khi tránh các hạn chế cứng nhắc. Định hướng tổng thể là ủng hộ sự đổi mới, nhấn mạnh việc tuân thủ đạo đức và sự tham gia của các bên liên quan hơn là các lệnh cấm pháp lý.

Ấn Độ: Áp dụng Luật Bản quyền hiện hành

Luật Bản quyền năm 1957 của Ấn Độ (đã được sửa đổi) không bao gồm ngoại lệ dành riêng cho AI hoặc TDM. Điều 52 (21) quy định các ngoại lệ sử dụng hợp lý cho nghiên cứu, phê bình, báo cáo và đánh giá, yêu cầu việc 'sử dụng' phải có tính chất 'cụ thể cho mục đích' (22) và phù hợp với một hoặc nhiều ngoại lệ theo luật định của Điều 52 để áp dụng biện pháp bào chữa sử dụng hợp lý.

Các xu hướng so sánh, sự hội tụ và sự phân kỳ

Ở bảy khu vực pháp lý được thảo luận trong bài viết này - Hoa Kỳ, Ấn Độ, Trung Quốc, Vương quốc Anh, Liên minh châu Âu, Nhật Bản và Singapore - việc điều chỉnh huấn luyện AI trên tài liệu có bản quyền cho thấy sự hội tụ về các mối quan tâm chính sách nhưng lại khác biệt về cơ chế pháp lý. Hai cách tiếp cận chính nổi bật: một dựa trên các học thuyết pháp lý linh hoạt như sử dụng hợp lý hoặc giao dịch hợp lý; cách còn lại dựa trên các ngoại lệ phân tích dữ liệu tính toán hoặc quản lý dữ liệu theo luật định rõ ràng.

Các quốc gia như Mỹ, Ấn Độ và Trung Quốc phần lớn tuân theo mô hình đầu tiên. Tại Mỹ, học thuyết “sử dụng hợp lý” dựa trên tiền lệ cho phép các tòa án đánh giá việc huấn luyện AI thông qua các yếu tố như “sử dụng mang tính chuyển đổi” và tác động thị trường, tạo ra sự linh hoạt theo ngữ cảnh nhưng lại gây ra sự không chắc chắn do các diễn giải pháp lý khác nhau. Khung pháp lý của Ấn Độ theo Luật Bản quyền năm 1957 cũng dựa trên các điều khoản “sử dụng hợp lý”, mặc dù các điều khoản này hẹp và cụ thể hơn; bốn ngoại lệ của luật này không cho phép rõ ràng việc sử dụng tài liệu có bản quyền để đào tạo AI. Với các vụ kiện đang chờ xử lý trước Tòa án Tối cao Ấn Độ, vẫn còn khả năng các tòa án có thể diễn giải các ngoại lệ này để bao gồm các trường hợp sử dụng như vậy. Trung Quốc kết hợp yêu cầu pháp lý nghiêm ngặt với sự giám sát quy định theo Biện pháp tạm thời về quản lý dịch vụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh, trong đó quy định việc sử dụng dữ liệu và mô hình cơ bản từ “nguồn hợp pháp” và tôn trọng quyền sở hữu trí tuệ. Tuy nhiên, Ý kiến ​​của Tòa án Nhân dân về “sử dụng hợp lý” dữ liệu để thúc đẩy “đổi mới công nghệ và phát triển kinh doanh” đang phát triển có thể giống với một cơ chế sử dụng hợp lý giả định. Nó tìm cách cân bằng quyền của chủ sở hữu bản quyền cũng như việc sử dụng sáng tạo các tác phẩm đó.

Ngược lại, EU, Nhật Bản, Anh và Singapore dựa nhiều hơn vào các ngoại lệ theo luật định kiểu TDM (Transfer of Data Management – Chuyển giao quản lý dữ liệu) nhằm trực tiếp giải quyết việc phân tích tính toán các tác phẩm có bản quyền. EU cung cấp một khuôn khổ hai cấp theo Chỉ thị (EU) 2019/790 về Bản quyền trong Thị trường Kỹ thuật số Thống nhất, cho phép TDM hướng đến nghiên cứu và TDM thương mại rộng hơn tùy thuộc vào quyền lựa chọn không tham gia của chủ sở hữu quyền. Điều này được củng cố bởi Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo, đưa ra các nghĩa vụ về tính minh bạch và công khai tập dữ liệu cho các mô hình AI đa năng, tích hợp quản trị bản quyền với quy định về AI. Anh cung cấp một ngoại lệ TDM hẹp hơn, chỉ giới hạn ở nghiên cứu phi thương mại, nhưng đang xem xét các cải cách có thể đưa ra các cơ chế lựa chọn không tham gia và minh bạch tương tự như EU.

Nhật Bản áp dụng một chế độ hướng đến đổi mới, cho phép phân tích dữ liệu với điều kiện việc sử dụng không nhằm mục đích "thưởng thức" tác phẩm, cho phép đào tạo trí tuệ nhân tạo một cách rõ ràng, và phản ánh sự cải cách luật pháp có chủ đích để thúc đẩy phát triển công nghệ. Luật Bản quyền năm 2021 của Singapore thiết lập một ngoại lệ cho phép phân tích dữ liệu bằng máy tính, cho phép sử dụng dữ liệu có bản quyền để phân tích dữ liệu khi việc truy cập là hợp pháp, đồng thời duy trì các biện pháp bảo vệ chống lại việc lách luật các hạn chế về giấy phép.

Mặc dù có những con đường pháp lý khác nhau, một số xu hướng hội tụ rõ ràng đang diễn ra. Hầu hết các khu vực pháp lý ngày càng nhấn mạnh đến việc truy cập dữ liệu hợp pháp, tính minh bạch liên quan đến các tập dữ liệu huấn luyện và tầm quan trọng ngày càng tăng của các cơ chế cấp phép. Đồng thời, bức tranh cho thấy sự khác biệt rõ ràng trong cách cân bằng giữa sự đổi mới và quyền của người sáng tạo: các học thuyết dựa trên diễn giải pháp lý linh hoạt tạo ra khả năng thích ứng nhưng lại gây ra sự không chắc chắn, trong khi các chế độ quản lý dữ liệu dựa trên luật định mang lại sự rõ ràng nhưng có thể đòi hỏi việc cập nhật luật liên tục.

Trong quản trị bản quyền đang diễn ra sự chuyển đổi lớn hơn, đặc biệt là ở các khu vực pháp lý như Singapore, EU và Nhật Bản, nơi các cải cách luật định dành riêng cho AI, các nghĩa vụ minh bạch và các cơ chế từ chối đang định hình lại việc sử dụng các tác phẩm có bản quyền trong phát triển công nghệ. Song song đó, các thỏa thuận cấp phép - cả các thỏa thuận song phương và các cuộc tranh luận mới nổi về cấp phép tập thể - đang trở thành một phần bổ sung quan trọng cho các quy tắc chính thức. Những phát triển này cùng cho thấy một sự chuyển dịch toàn cầu hướng tới các cấu trúc quản trị lai ghép kết hợp luật bản quyền, quy định về AI và cấp phép dựa trên thị trường để quản lý việc sử dụng tài liệu có bản quyền trong việc đào tạo các mô hình AI quy mô lớn.

Chính sách bản quyền toàn cầu về đào tạo AI

Khung chính sách quản lý việc sử dụng tài liệu có bản quyền để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên khắp Hoa Kỳ, Liên minh Châu Âu, Vương quốc Anh, Trung Quốc, Nhật Bản, Singapore và Ấn Độ cho thấy sự hội tụ về mục tiêu chính sách nhưng khác biệt về triết lý quản lý. Một nguyên tắc nhất quán trên các khu vực pháp lý là yêu cầu truy cập hợp pháp vào dữ liệu đào tạo. Chính phủ và các cơ quan quản lý nhấn mạnh rằng các nhà phát triển AI phải có được tài liệu có bản quyền thông qua các phương tiện hợp pháp và không được phá vỡ các biện pháp bảo vệ công nghệ hoặc tường phí. Điều này được phản ánh trong Bộ quy tắc thực hành AI đa năng của EU (23), Tham vấn về bản quyền và trí tuệ nhân tạo của Vương quốc Anh (24), cả hai đều nhấn mạnh rằng các hoạt động khai thác văn bản và dữ liệu (TDM) phải tôn trọng các điều khoản bảo lưu của chủ sở hữu quyền thông qua các tùy chọn từ chối có thể đọc được bằng máy như robots.txt hoặc các phương thức khác. Tương tự, chính sách của Hoa Kỳ trong Bản quyền và Trí tuệ nhân tạo Phần 3: Đào tạo AI tạo sinh (25) nhấn mạnh rằng việc sử dụng các tác phẩm có bản quyền thu được thông qua truy cập bất hợp pháp sẽ nằm ngoài phạm vi "sử dụng hợp lý" của nó. (26)

Ngoài việc truy cập hợp pháp, một lĩnh vực hội tụ khác là sự ưu tiên ngày càng tăng đối với các giải pháp dựa trên thị trường, đặc biệt là các thỏa thuận cấp phép, thay vì tạo ra các quyền sở hữu hoàn toàn mới đối với dữ liệu đào tạo. Hoa Kỳ đã công khai ủng hộ việc phát triển các “thị trường cấp phép” tự nguyện (27) và các thỏa thuận cấp phép tập thể như một cách để cân bằng sự đổi mới với lợi ích của người sáng tạo, lập luận rằng sự can thiệp của chính phủ hiện nay là quá sớm. EU (28) và Vương quốc Anh cũng ủng hộ các hệ thống cấp phép và từ chối tham gia như những cơ chế thực tiễn cho phép chủ sở hữu quyền duy trì quyền kiểm soát trong khi vẫn thúc đẩy đổi mới công nghệ. Khung chính sách của họ nhấn mạnh các nghĩa vụ minh bạch, công khai bộ dữ liệu (29) và các thỏa thuận giữa các bên liên quan giữa các công ty công nghệ và các ngành công nghiệp sáng tạo. Chính sách của Nhật Bản tập trung vào đối thoại và sự hiểu biết lẫn nhau giữa người sáng tạo, nhà phát triển AI và nhà cung cấp dịch vụ.

Các biện pháp bảo vệ kỹ thuật và tổ chức là một đặc điểm chung khác. Bộ quy tắc thực hành của EU dành cho các mô hình AI đa năng: Chương về bản quyền dự kiến ​​các công ty ký kết sẽ thực hiện các biện pháp ngăn chặn các mô hình AI tạo ra các sản phẩm vi phạm bản quyền và áp dụng các chính sách cấm các hành vi vi phạm.

Chiến lược của Trung Quốc (30) cũng nhấn mạnh các cơ chế đánh giá rủi ro, tuân thủ nghiêm ngặt các quy tắc sở hữu trí tuệ và các cơ chế có cấu trúc cho việc giao dịch dữ liệu hợp pháp. Nhật Bản khuyến khích thiết lập các quy tắc và thông lệ tốt nhất giữa tất cả các bên liên quan, trong khi Ấn Độ tiếp tục nhấn mạnh việc thực thi và củng cố khuôn khổ hiện có để giải quyết việc sử dụng trái phép các tác phẩm sáng tạo. Theo nghĩa này, sự đồng thuận về chính sách không chỉ đơn thuần là về tính hợp pháp của dữ liệu đào tạo mà còn về hành vi có trách nhiệm của các hệ thống AI, bao gồm cả các biện pháp bảo vệ chống lại các kết quả vi phạm.

Mặc dù có những mối quan ngại chung về chính sách, các khu vực pháp lý lại khác nhau về cấu trúc pháp lý. Hoa Kỳ tiếp tục dựa vào việc áp dụng sử dụng hợp lý theo từng trường hợp cụ thể, dựa trên tiền lệ (31), cho phép đánh giá theo ngữ cảnh nhưng tạo ra sự không chắc chắn vì tính hợp pháp thường được xác định thông qua kiện tụng. Ngược lại, EU và Vương quốc Anh ngày càng ưa chuộng các khung pháp lý có cấu trúc được xây dựng xung quanh các ngoại lệ khai thác văn bản và dữ liệu, kết hợp với các hệ thống từ chối của chủ sở hữu quyền, các điều khoản bảo lưu có thể đọc được bằng máy và các nghĩa vụ minh bạch. Những điều này nhằm mục đích tạo ra các ranh giới pháp lý có thể dự đoán được trong khi vẫn bảo vệ khả năng của chủ sở hữu quyền trong việc bảo lưu tác phẩm của họ trước việc đào tạo AI.

Tuy nhiên, những thách thức thực tiễn vẫn còn tồn tại trong mô hình này, bao gồm việc triển khai các đặt chỗ có thể đọc được bằng máy (32), thời gian lưu giữ dữ liệu được cho phép và đảm bảo tuân thủ (33). Trung Quốc đại diện cho một mô hình quản trị do nhà nước chỉ đạo (34) riêng biệt, lồng ghép các chính sách đào tạo AI vào các chiến lược rộng hơn về quản trị dữ liệu, phát triển kinh tế và hợp tác công nghệ quốc tế. Chính sách của Trung Quốc nhấn mạnh việc tuân thủ các quy tắc về sở hữu trí tuệ và quyền riêng tư, phản ánh một mô hình trong đó sự giám sát của chính phủ đóng vai trò trung tâm trong việc định hình sự phát triển của AI.

Những diễn biến gần đây ở Singapore và Ấn Độ minh họa cho các phương pháp tiếp cận lai ghép mới nổi. Cuộc tham vấn năm 2024 của Singapore về các ngoại lệ TDM để đào tạo LLM cho các mô-đun AI (35) liên quan đến chế độ phân tích dữ liệu tính toán theo Đạo luật Bản quyền năm 2021 đã khẳng định lại tầm quan trọng của các biện pháp bảo vệ quyền truy cập hợp pháp, đồng thời làm rõ rằng các cơ quan chức năng sẽ không đưa ra ngoại lệ mới cho phép bỏ qua các biện pháp kiểm soát truy cập cho mục đích đào tạo mô hình AI. Điều này phản ánh một lựa chọn chính sách có chủ ý nhằm bảo tồn các biện pháp bảo vệ công nghệ như một cơ chế mà qua đó chủ sở hữu quyền có thể xây dựng các mô hình kinh doanh kỹ thuật số và các thỏa thuận cấp phép.

Các nhà hoạch định chính sách đã nhấn mạnh rằng các cơ chế kiểm soát truy cập vẫn rất quan trọng không chỉ đối với việc trả thù lao cho chủ sở hữu bản quyền mà còn để duy trì tính bảo mật và ổn định của các hệ thống kỹ thuật số. Quá trình tham vấn cũng nêu bật vai trò ngày càng tăng của các quan hệ đối tác cấp phép có cấu trúc, với các nhà xuất bản và các công ty công nghệ tham gia vào các thỏa thuận cung cấp các bộ dữ liệu đào tạo được tuyển chọn, quyền truy cập dựa trên API và các hệ thống trích dẫn được nâng cao, chứng tỏ có lợi cho các mô hình AI (36). Do đó, Singapore minh họa một mô hình trong đó các ngoại lệ theo luật định cùng tồn tại với các cơ chế truy cập được kiểm soát và hệ sinh thái cấp phép được đàm phán thương mại.

Trong khi đó, Ấn Độ đang khám phá một mô hình cấp phép tập thể thông qua bài báo, Một Quốc Gia Một Giấy Phép Một Khoản Thanh Toán, trong đó đề xuất giấy phép chung cho việc đào tạo AI (37) với tiền bản quyền được trả khi thương mại hóa và được quản lý thông qua cơ chế tập trung (38). Nhìn chung, những phát triển này cho thấy môi trường chính sách toàn cầu được đặc trưng bởi các mục tiêu chung nhưng các chiến lược thể chế khác nhau. Hầu hết các khu vực pháp lý đều hội tụ về các nguyên tắc thu thập dữ liệu hợp pháp, tính minh bạch trong thực tiễn đào tạo, tôn trọng các quyền bảo lưu của chủ sở hữu quyền và nhu cầu bảo vệ chống lại các sản phẩm vi phạm. Đồng thời, chúng khác nhau về cách thức vận hành các mục tiêu này: Hoa Kỳ dựa vào tính linh hoạt về mặt lý thuyết và kiện tụng; EU và Vương quốc Anh xây dựng các chế độ từ chối tham gia có cấu trúc và minh bạch; Trung Quốc tích hợp quản trị bản quyền vào các chiến lược AI do nhà nước lãnh đạo rộng hơn (39); Nhật Bản nhấn mạnh đạo đức hợp tác và giao tiếp với các bên liên quan (40); Singapore tăng cường quyền truy cập hợp pháp thông qua các biện pháp bảo vệ công nghệ và quan hệ đối tác cấp phép; và Ấn Độ đang khám phá các khuôn khổ cấp phép tập thể để giảm chi phí giao dịch.

Nhìn chung, quản trị bản quyền AI đang hướng tới các mô hình lai ghép kết hợp luật bản quyền, thị trường cấp phép, nghĩa vụ minh bạch và các biện pháp bảo vệ kỹ thuật. Mặc dù chưa có khuôn khổ nào nổi lên như một tiêu chuẩn toàn cầu với sự đồng thuận chung, nhưng sự hội tụ xung quanh việc truy cập hợp pháp, cấp phép như một phương tiện tiềm năng để có được dữ liệu có bản quyền cho đào tạo LLM, sự chú trọng vào các nghĩa vụ minh bạch và triển khai AI có trách nhiệm cho thấy những đường nét ban đầu của một kiến ​​trúc chính sách quốc tế hài hòa và có đạo đức đang phát triển để quản lý các vấn đề bản quyền trong kỷ nguyên AI tạo sinh.

Các phương pháp tiếp cận pháp lý đối với bản quyền trong đào tạo trí tuệ nhân tạo

Phần này xem xét cách các tòa án tại các khu vực pháp lý quan trọng đang phản ứng với các tranh chấp phát sinh từ việc sử dụng các tác phẩm có bản quyền trong việc huấn luyện mô hình AI và cách án lệ đang định hình phạm vi sử dụng được cho phép. Không giống như các đạo luật và công cụ chính sách hoạt động ở cấp độ chung, án lệ cho thấy các nguyên tắc pháp lý được áp dụng như thế nào đối với các tình huống cụ thể như thu thập dữ liệu hàng loạt, tạo tập dữ liệu, huấn luyện mô hình và tạo ra các kết quả có khả năng vi phạm bản quyền. Do đó, các tòa án đang trở thành nơi chính yếu để kiểm nghiệm các luật và chính sách này trong thời gian thực.

Phần trước đã chứng minh rằng các khu vực pháp lý đã áp dụng các phương pháp lập pháp và chính sách khác nhau, từ các học thuyết linh hoạt như sử dụng hợp lý và sử dụng công bằng đến các ngoại lệ TDM có cấu trúc, quyền từ chối và khung cấp phép. Án lệ cung cấp lớp diễn giải còn thiếu, cho thấy cách các tòa án lấp đầy những khoảng trống, hạn chế các tuyên bố quá rộng và điều chỉnh lại các tham vọng chính sách.

Bằng cách phân tích các vụ án hàng đầu và đang diễn ra từ Mỹ, EU, Anh, Ấn Độ và Trung Quốc, phần này theo dõi các mô hình và sự khác biệt mới nổi trong hệ thống tư pháp. Nó cho thấy cách các tòa án chuyển đổi các mục tiêu chính sách thành các tiêu chuẩn có thể thực thi, kiểm tra hiệu quả của các khuôn khổ hiện có và, trong một số trường hợp, ngầm định hướng cải cách quy định trong tương lai. Nhìn chung, các vụ án này chứng minh rằng việc quản trị pháp lý đối với đào tạo AI đang được định hình bởi cả luật pháp và kiện tụng.

Hoa Kỳ: Khái niệm "sử dụng hợp lý" đang bị xét xử.

Các vụ kiện ở Mỹ phác họa một bức tranh đang phát triển nhanh chóng nhưng ngày càng có nhiều quy luật. Các nguyên đơn, bao gồm các nhà xuất bản luật, các công ty truyền thông, tác giả, nghệ sĩ, lập trình viên, nhạc sĩ và diễn viên lồng tiếng, cáo buộc rằng các nhà phát triển AI đã sao chép các tác phẩm được bảo hộ trên quy mô lớn để đào tạo mô hình và, trong một số trường hợp, tạo điều kiện cho các sản phẩm thay thế trên thị trường. Các bị cáo phản bác rằng việc huấn luyện cấu thành việc sử dụng hợp lý, rằng các mô hình chỉ lưu trữ các biểu diễn thống kê chứ không phải nội dung biểu cảm, rằng sản phẩm đầu ra thiếu sự tương đồng đáng kể và rằng nhiều khiếu nại theo luật tiểu bang bị luật bản quyền liên bang phủ quyết.

Trong vụ J. Doe kiện GitHub (41), các nguyên đơn (doe) đã kiện GitHub về việc phát triển và vận hành Copilot và Codex (42), cáo buộc sao chép các đoạn mã giống hệt hoặc tương tự đáng kể với các tác phẩm có bản quyền của họ mà không ghi công. Tòa án cho phép một số yêu cầu bồi thường vi phạm hợp đồng (43) dựa trên giấy phép mã nguồn mở được tiếp tục và công nhận tư cách khởi kiện của một số nguyên đơn, đồng thời bác bỏ một số yêu cầu bồi thường theo luật tiểu bang vì bị chi phối bởi luật tiểu bang.

Các vụ kiện khác vẫn đang được xử lý và có nhiều thủ tục khác nhau. Trong vụ kiện Re: OpenAI (44), tòa án đã đưa ra ý kiến ​​về một vấn đề thủ tục quan trọng (45), tập trung (46) các tranh chấp chồng chéo chống lại OpenAI và Microsoft trong vụ kiện đa quận. Mặc dù các nguyên đơn khác nhau có các yêu cầu khác nhau, chẳng hạn như cáo buộc vi phạm bản quyền trong việc đào tạo các chương trình (LLM) trên các tài liệu có bản quyền như sách, bài báo và bản ghi video YouTube mà không có sự đồng ý và xóa siêu dữ liệu, các sản phẩm đầu ra do AI tạo ra, cùng nhiều vấn đề thực tế chồng chéo khác đã biện minh cho việc tập trung hóa như vậy.

Trong vụ Andersen kiện Stability AI (47), tòa án đã cho phép các yêu sách bản quyền quan trọng (48) của các nghệ sĩ, bao gồm cả Sarah Andersen, được tiếp tục điều tra (49). Bác bỏ lập luận rằng các mô hình chỉ chứa “dữ liệu không được bảo vệ” tồn tại dưới dạng biểu diễn thống kê (50), chứ không phải hình ảnh thực tế, tòa án lưu ý rằng các hệ thống AI tạo sinh được xây dựng dựa trên nội dung được bảo vệ; liệu các tác phẩm như vậy có “chứa” trong các mô hình hay không vẫn là vấn đề cần được xét xử.

Các vụ kiện của các tác giả chống lại Anthropic (Bartz kiện Anthropic (51)) và các vụ kiện của các hãng thu âm chống lại nền tảng âm nhạc AI ‘Udio’ (Universal Music Group kiện Udio (52)) càng làm nổi bật thêm các phương pháp gây tranh cãi trong việc huấn luyện các mô hình AI trên sách và nhạc có bản quyền mà không có sự cho phép, bồi thường hoặc ghi nhận quyền sở hữu hợp pháp.

Trong vụ án Bartz (53), tòa án đã phân biệt giữa các nguồn dữ liệu hợp pháp và bất hợp pháp khi đánh giá việc sử dụng hợp lý. Tòa án cho rằng việc sử dụng sách được mua và số hóa hợp pháp để đào tạo các học viên LLM của Claude là mang tính chuyển đổi và được biện minh theo nguyên tắc sử dụng hợp lý, vì quá trình đào tạo đã tạo ra các sản phẩm đầu ra mới, không thể thay thế và không gây hại cho thị trường. Tuy nhiên, việc sử dụng sách lậu để xây dựng thư viện nội bộ của Anthropic thiếu tính hợp pháp và ảnh hưởng trực tiếp, làm giảm nhu cầu thị trường hợp pháp. Do đó, tòa án đã ra phán quyết tóm tắt (54) ủng hộ Anthropic về việc sử dụng hợp lý đối với các bản sao được mua và đào tạo, nhưng bác bỏ phán quyết này đối với các tài liệu lậu. Điều này dẫn đến một thỏa thuận dàn xếp đáng kể có lợi cho Bartz từ phía Anthropic với số tiền 1,5 tỷ đô la Mỹ (55). Điều thú vị là, lập luận chính cho rằng các tác phẩm lậu là nguồn tài liệu để đào tạo các học viên LLM không thể được hưởng ngoại lệ sử dụng hợp lý và điều này sau đó đã dẫn đến thỏa thuận dàn xếp lịch sử trong vụ án Anthropic đã bị bác bỏ trong vụ án Meta và sau cùng được coi là "sử dụng hợp lý" (56).

Trong vụ Kadrey và cộng sự kiện Công ty Meta Platforms (phán quyết tóm tắt năm 2025), Thẩm phán Chhabria đã phán quyết (57) rằng việc Meta sử dụng sách có bản quyền bị sao chép trái phép (58) để đào tạo mô hình Llama đủ điều kiện coi là sử dụng hợp lý. Tòa án nhận thấy mục đích đào tạo mang tính chuyển đổi cao, số lượng sao chép hợp lý và không có bằng chứng về thiệt hại thị trường, do đó ủng hộ Meta trên ba trong bốn yếu tố sử dụng hợp lý. Tuy nhiên, tòa án thừa nhận rằng các nguyên đơn trong tương lai có thể thắng kiện nếu họ chứng minh được sự suy giảm thị trường hoặc sự thay thế gián tiếp gây ra bởi nội dung do AI tạo ra (59). Phán quyết này, mặc dù chỉ giới hạn ở 13 tác giả, báo hiệu rằng yếu tố thứ tư - tác động thị trường - có thể trở nên quyết định hơn trong các tranh chấp bản quyền AI trong tương lai.

Trong vụ Ziff Davis kiện OpenAI (60), Tòa án đã hạn chế các khiếu nại quan trọng về bản quyền và Đạo luật Bản quyền Thiên niên kỷ Kỹ thuật số (DMCA), cho rằng việc vượt qua các hạn chế của robots.txt không cấu thành hành vi lách luật “biện pháp bảo vệ công nghệ” theo DMCA (61). Tòa án cũng bác bỏ các khiếu nại về “làm giàu bất chính” vì bị luật tiểu bang phủ quyết, củng cố các giới hạn đối với các thách thức theo luật tiểu bang.

Các vụ án khác - bao gồm In re Google Generative AI (62), Concord Music Group kiện Anthropic, G3 O’Nan kiện Databricks, G4 Milette kiện NvidiaG5 - nêu ra các vấn đề tương tự xung quanh việc thu thập dữ liệu quy mô lớn, xây dựng tập dữ liệu và sao chép nội dung có bản quyền trong các sản phẩm đầu ra. Các vụ kiện song song (66) như Lehrman kiện Lovo (67) và (68) Vacker kiện ElevenLabs (69) mở rộng cuộc tranh luận sang việc sao chép giọng nói, kiểm tra sự giao thoa giữa bản quyền và quyền công khai.

Trong các vụ án này, những vấn đề pháp lý và đạo đức quan trọng trước các tòa án Hoa Kỳ bao gồm:

Sử dụng hợp lý và tính chuyển đổi trong đào tạo AI: Các tòa án Hoa Kỳ đang xem xét liệu việc đào tạo các mô hình AI trên các tác phẩm có bản quyền mà không được phép có đủ điều kiện là sử dụng hợp lý hay không, đặc biệt khi các mô hình và kết quả đầu ra mang tính thương mại và có thể thay thế nội dung do con người tạo ra đã được cấp phép. Vấn đề trọng tâm là làm thế nào để đánh giá "tính chuyển đổi" (a) khi các công cụ AI tạo ra các nghiên cứu, mã, hình ảnh, âm nhạc hoặc văn bản cạnh tranh có nguồn gốc từ các tài liệu gốc có bản quyền.

Tác phẩm phái sinh và bản chất của mô hình AI: Một câu hỏi quan trọng là liệu mô hình AI hoặc kết quả đầu ra của chúng có đủ điều kiện là “tác phẩm phái sinh” hay không. Tòa án cũng đang đánh giá xem liệu các tài liệu có bản quyền được nhúng trong quá trình đào tạo có còn tồn tại trong mô hình chỉ đơn thuần là các biểu diễn thống kê hay chúng vẫn là bản sao được pháp luật công nhận của tác phẩm gốc.

Các tiêu chuẩn vi phạm và ngưỡng chứng cứ: Các vụ kiện tập trung vào mức độ "tương đồng đáng kể" hoặc sao chép nào trong kết quả đầu ra của AI là cần thiết để xác lập hành vi vi phạm bản quyền và làm thế nào các nguyên đơn có thể chứng minh rằng các tác phẩm có bản quyền cụ thể đã ảnh hưởng đáng kể đến kết quả đầu ra do mô hình tạo ra.

Các ràng buộc về quy định và hợp đồng: Các vụ kiện đang xem xét tính khả thi của DMCA, đặc biệt là các quy định về việc xóa hoặc sửa đổi thông tin quản lý bản quyền đối với các tập dữ liệu và kết quả huấn luyện mô hình AI, cũng như liệu giấy phép mã nguồn mở, điều khoản dịch vụ hoặc các hạn chế của robots.txt có ràng buộc pháp lý đối với các nhà phát triển mô hình AI hay không.

Thiệt hại thị trường, quyền ưu tiên và các quyền mới nổi: Tòa án đang xem xét các tác động thay thế thị trường, đặc biệt là ở những nơi tồn tại các thị trường cấp phép đã được thiết lập (ví dụ: báo chí, lời bài hát và thư viện hình ảnh), cùng với các vấn đề về quyền ưu tiên của luật bản quyền liên bang so với các khiếu nại về hành vi sai trái của tiểu bang và các quyền nhân thân mới nổi trong các bối cảnh như sao chép giọng nói.

Về mặt đạo đức, những trường hợp này làm nổi bật vấn đề sự đồng ý, ghi nhận nguồn gốc, bồi thường và tính minh bạch trong việc thu thập dữ liệu. Về mặt thực tiễn, chúng cho thấy rằng việc cấp phép, các biện pháp bảo vệ chống sao chép dữ liệu mạnh mẽ và tài liệu đào tạo có thể kiểm toán sẽ quan trọng không kém gì học thuyết pháp lý trong việc định hình giới hạn của việc đào tạo AI trên các tác phẩm được bảo hộ.

Liên minh châu Âu: Hiểu biết pháp lý về TDM và các trường hợp ngoại lệ

Trong các vấn đề liên quan đến EU, tòa án và các bên đang kiểm tra xem luật bản quyền hiện hành - bài kiểm tra ba bước của Chỉ thị InfoSoc và các ngoại lệ TDM của Chỉ thị Thị trường Kỹ thuật số Thống nhất (DSM) của EU, cùng với quyền của các nhà xuất bản báo chí - áp dụng như thế nào đối với các hoạt động trí tuệ nhân tạo (AI). Các bị cáo thường khẳng định rằng việc sao chép là hợp pháp khi các tác phẩm TDM được truy cập hợp pháp, rằng việc đào tạo đó là nghiên cứu khoa học phi thương mại hoặc hoạt động TDM hợp pháp, và rằng máy học chỉ lưu trữ các biểu diễn thống kê không thể bảo hộ bản quyền; các nguyên đơn: các nhà xuất bản, nhiếp ảnh gia, các hiệp hội thu phí bản quyền và các tác giả phản bác rằng việc thu thập và sử dụng dữ liệu mà không có sự đồng ý hoặc bồi thường sẽ làm suy yếu các thị trường được cấp phép, vi phạm các điều khoản từ chối rõ ràng và gây hại cho thị trường khi các mô hình sao chép hoặc bắt chước sát sao các biểu đạt được bảo hộ.

Trong các phán quyết của tòa án, kết quả khá trái chiều nhưng mang tính hướng dẫn. Phán quyết Howards Home của Amsterdam (DPG Media kiện Howards Home (70)) đã diễn giải các ngoại lệ của DSM theo hướng có lợi cho bị cáo. Tòa án cho rằng các đoạn trích ngắn (khoảng 20 từ) thuộc ngoại lệ “trích đoạn rất ngắn” (71) của điều 1572 của DSM và áp dụng bài kiểm tra ba bước Berne (73), đồng thời kết luận rằng việc sử dụng không can thiệp vào việc khai thác thông thường hoặc “gây tổn hại không hợp lý” cho chủ sở hữu quyền. Vụ Kneschke kiện LAION (74) của Đức coi việc nhà sản xuất bộ dữ liệu thu thập dữ liệu hàng loạt để tạo ra bộ dữ liệu là đủ điều kiện cho nghiên cứu khoa học phi thương mại (75) (và chỉ ra rằng các điều khoản bảo lưu ngôn ngữ tự nhiên không hiệu quả đối với các ngoại lệ TDM theo luật định). Quyết định này tập trung khá rõ vào hành động sao chép hình ảnh ban đầu để tạo bộ dữ liệu chứ không phải bất kỳ quá trình đào tạo AI nào sau đó.

Trong vụ kiện S.S. kiện Taubel của Cộng hòa Séc (76), tòa án đã phán quyết rằng các sản phẩm do AI tạo ra mà thiếu sự can thiệp đầy đủ của con người không đáp ứng ngưỡng tác giả cần thiết để được bảo hộ bản quyền, vì các gợi ý cấu thành ý tưởng chứ không phải là biểu đạt được bảo hộ (77). Điều này là do bản thân các gợi ý, là ý tưởng hoặc hướng dẫn trừu tượng, không cấu thành biểu đạt được bảo hộ.

Trong vụ kiện GEMA kiện OpenAI tại Đức (78), tổ chức GEMA của Đức đã khởi kiện OpenAI, cáo buộc công ty này đã sử dụng lời bài hát được bảo hộ bản quyền trong quá trình huấn luyện các mô hình AI GPT-4 và GPT-4o cung cấp năng lượng cho ChatGPT mà không có giấy phép. Vụ kiện liên quan đến lời bài hát từ những bài hát nổi tiếng của Đức, được cho là đã được ghi nhớ trong mô hình và có thể được tái tạo gần như nguyên văn thông qua các lệnh đơn giản. GEMA cho rằng điều này cấu thành hành vi sao chép và truyền bá trái phép ra công chúng theo Điều 15, 16 và 19a của Luật Bản quyền Đức. OpenAI đáp lại rằng các mô hình của họ không lưu trữ các tác phẩm cụ thể mà học các mối quan hệ thống kê từ dữ liệu huấn luyện và bất kỳ đầu ra nào cũng được tạo ra một cách năng động để đáp ứng các lệnh của người dùng. Họ cũng viện dẫn các ngoại lệ khai thác văn bản và dữ liệu của EU theo Điều 3 và 4 của Chỉ thị (EU) 2019/790 về Bản quyền trong Thị trường Kỹ thuật số Thống nhất, được thực hiện trong luật pháp Đức thông qua Điều 60d và 44b UrhG.

Tuy nhiên, tòa án đã chấp nhận bằng chứng cho thấy dữ liệu đào tạo có thể được nhúng vào trọng số mô hình thông qua việc "ghi nhớ", cho phép tái tạo lời bài hát thông qua các gợi ý đơn giản. Dựa trên Điều 2 và 3 của Chỉ thị InfoSoc, tòa án cho rằng việc ghi nhớ như vậy cấu thành hành vi cố định và sao chép tác phẩm. Do đó, tòa án phần lớn ủng hộ các yêu cầu của GEMA, kết luận rằng sự hiện diện và xuất ra lời bài hát cấu thành hành vi sao chép và truyền bá trái phép đến công chúng (79).

Một số vụ tranh chấp nổi bật - bao gồm GEMA kiện Suno (80), và Liên đoàn Xuất bản Quốc gia Pháp kiện Meta (81) - vẫn đang chờ giải quyết. Những vụ việc này đặt ra những câu hỏi cốt lõi: liệu các ngoại lệ TDM có áp dụng khi chủ sở hữu quyền đã từ chối (và liệu việc từ chối đó có cần phải đọc được bằng máy hay không), làm thế nào để đánh giá thiệt hại thị trường và khi nào các bản sao nguyên văn hoặc gần nguyên văn vượt quá giới hạn vi phạm.

Vương quốc Anh: Các trường hợp ngoại lệ và giới hạn ngoài lãnh thổ

Tại Vương quốc Anh, vụ kiện Getty Images kiện Stability AI (82) đã làm nổi bật những căng thẳng về mặt pháp lý và đạo đức xung quanh việc sử dụng nội dung có bản quyền trong việc đào tạo các mô hình tạo sinh, đồng thời cũng phơi bày những hạn chế của học thuyết hiện hành. Getty cáo buộc Stability AI đã thu thập trái phép hơn 12 triệu hình ảnh được bảo vệ bản quyền để huấn luyện Stable Diffusion mà không có sự đồng ý, viện dẫn các quyền về bản quyền, cơ sở dữ liệu, nhãn hiệu và hành vi cạnh tranh không lành mạnh. Stability AI thừa nhận sự hiện diện của một số tài liệu của Getty trong dữ liệu đào tạo nhưng lập luận rằng kết quả đầu ra được tạo ra thông qua các quy trình ngẫu nhiên, không sao chép các tác phẩm gốc và có thể được coi là "sự bắt chước" theo luật sử dụng hợp lý của Vương quốc Anh. Họ cũng đưa ra các biện pháp bào chữa về thẩm quyền, lưu ý rằng quá trình đào tạo diễn ra bên ngoài Vương quốc Anh.

Trong phán quyết tháng 11 năm 2025, Tòa án Tối cao phần lớn bác bỏ các yêu cầu vi phạm, đặc biệt là các yêu cầu bản quyền thứ cấp, sau khi Getty từ bỏ các yêu cầu bản quyền chính và quyền sở hữu cơ sở dữ liệu do thiếu bằng chứng về việc đào tạo tại Vương quốc Anh (83). Điều này khiến vấn đề liệu việc thu thập dữ liệu hoặc đào tạo tại Vương quốc Anh có cấu thành hành vi vi phạm hay không vẫn chưa được giải quyết. Tuy nhiên, Tòa án vẫn cho phép xem xét các kết quả đầu ra gần như giống hệt nhau và giải quyết một số vấn đề về nhãn hiệu.

Trong bối cảnh đó, luật pháp Anh chỉ cung cấp một ngoại lệ TDM hẹp theo Đạo luật Bản quyền, Thiết kế và Bằng sáng chế năm 1988 (84), giới hạn trong nghiên cứu phi thương mại với quyền truy cập hợp pháp, khiến hầu hết hoạt động đào tạo AI thương mại nằm ngoài phạm vi bảo hộ pháp lý rõ ràng. Điều này có thể đẩy các nhà phát triển có trụ sở tại Anh hướng tới các thỏa thuận cấp phép hoặc dựa vào các lập luận về sử dụng hợp lý gây tranh cãi. Cuộc tham vấn năm 2024 của chính phủ Anh (85) đề xuất một ngoại lệ đào tạo có điều kiện, cho phép sử dụng các tác phẩm có thể truy cập hợp pháp trừ khi các quyền được bảo lưu rõ ràng, được hỗ trợ bởi tính minh bạch và các cơ chế từ chối tham gia. Những đề xuất này trực tiếp giải quyết các vấn đề chưa được giải quyết về sự đồng ý, nguồn gốc và cấp phép được nêu bật trong Getty.

Nhìn chung, vụ việc này cho thấy rằng mặc dù các tòa án thận trọng trong việc mở rộng trách nhiệm pháp lý về bản quyền ra ngoài lãnh thổ, nhưng việc giải quyết lâu dài những căng thẳng giữa trí tuệ nhân tạo và bản quyền ở Anh có thể sẽ phụ thuộc vào cải cách lập pháp hơn là chỉ dựa vào kiện tụng.

Ấn Độ: Giao dịch công bằng, đào tạo trí tuệ nhân tạo ngoài lãnh thổ và việc tìm kiếm các tiêu chuẩn chứng cứ

Vụ kiện Asian News International (ANI) kiện OpenAI (86), hiện đang được Tòa án tối cao Delhi thụ lý, làm rõ ba câu hỏi liên quan mật thiết với nhau: liệu việc sử dụng nội dung tin tức có bản quyền công khai để huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn có vi phạm Đạo luật Bản quyền Ấn Độ hay không; liệu các sản phẩm đầu ra do AI tạo ra có thể tự vi phạm hoặc gây tổn hại đến danh tiếng (ví dụ, thông qua việc gán ghép thông tin sai lệch); và liệu các tòa án Ấn Độ có thể khẳng định quyền tài phán khi việc huấn luyện và máy chủ được đặt ở nước ngoài nhưng dịch vụ vẫn có thể truy cập được và thiệt hại xảy ra trong lãnh thổ Ấn Độ hay không (87).

Các vấn đề được nêu ra bao gồm vi phạm bản quyền so với các ngoại lệ “sử dụng hợp lý” theo Điều 52, thẩm quyền lãnh thổ và các tiêu chuẩn chứng cứ về quyền sở hữu và sao chép trực tiếp. Hai luật sư do tòa án chỉ định đã đưa ra những quan điểm khác nhau; một người lập luận rằng việc sao chép đơn thuần có thể cấu thành hành vi vi phạm bản quyền, trong khi người kia nhấn mạnh sự cần thiết để nguyên đơn chứng minh quyền sở hữu và sản phẩm đầu ra tương tự về mặt bản chất. Chưa có phán quyết cuối cùng nào được đưa ra; vụ án vẫn đang tiếp diễn và được xem là chuẩn mực tiềm năng cho cách tiếp cận của Ấn Độ đối với việc đào tạo trí tuệ nhân tạo.

Về mặt pháp lý và đạo đức, các tòa án sẽ cần phải cân bằng giữa thẩm quyền ngoài lãnh thổ và “việc xác định phạm vi thiệt hại” với những hạn chế trong việc điều chỉnh quá trình xử lý dữ liệu ở nước ngoài. Các câu hỏi quan trọng bao gồm liệu các bản sao trung gian được tạo ra trong quá trình đào tạo có cấu thành hành vi sao chép có thể bị kiện tụng hay thuộc trường hợp ngoại lệ của Điều 52; ngưỡng bằng chứng nào cần thiết để liên kết dữ liệu đào tạo với các kết quả cụ thể; và những biện pháp khắc phục nào - chẳng hạn như xóa bỏ, tiết lộ bộ dữ liệu đào tạo, cấp phép, bồi thường hoặc lệnh cấm - là phù hợp. Những cân nhắc này giao thoa với các mối quan ngại rộng hơn về việc ghi nhận nguồn gốc, sự đồng ý, thù lao và tính minh bạch.

Trung Quốc: Cân bằng giữa đổi mới và bản quyền trong đào tạo mô hình AI

Vụ kiện Xiaohongshu (Trik AI) của Trung Quốc (89) kiểm chứng tính hợp pháp của việc thu thập và sử dụng hình ảnh của các nghệ sĩ trên quy mô lớn để đào tạo các mô hình tạo sinh. Các họa sĩ minh họa cáo buộc việc sao chép trái phép tác phẩm của họ, trong khi Xiaohongshu dựa vào Điều 24 của Luật Bản quyền Trung Quốc (sử dụng hợp lý) (90) để bào chữa. Tranh chấp này diễn ra trong một hệ sinh thái pháp lý rộng hơn: Biện pháp tạm thời năm 2023 (Điều 791) yêu cầu các nhà cung cấp dịch vụ AI phải sử dụng “nguồn hợp pháp”, đào tạo các mô hình AI “phù hợp với pháp luật” và do đó tránh vi phạm sở hữu trí tuệ của bên thứ ba. Họ phải có sự đồng ý khi liên quan đến dữ liệu cá nhân và tìm cách cải thiện chất lượng dữ liệu huấn luyện. Hướng dẫn của Tòa án Nhân dân Tối cao theo Điều 892 khuyến khích một cách tiếp cận cân bằng, xem xét mục đích, bản chất, số lượng và tác động thị trường khi đánh giá các trường hợp sử dụng “hợp lý”.

Như vậy, tòa án có vị trí để giải quyết hai vấn đề cốt lõi trọng tâm trong các tranh chấp bản quyền AI toàn cầu: liệu việc tạo tập dữ liệu để đào tạo có cấu thành hành vi sao chép trái phép hay thuộc phạm vi sử dụng hợp lý, và làm thế nào để đánh giá “số lượng và chất lượng” sử dụng cũng như bất kỳ thiệt hại nào đối với thị trường của tác phẩm hoặc tác giả. Về mặt thực tiễn và đạo đức, tòa án cũng cần phải phán quyết về các nghĩa vụ minh bạch, quyền được ghi nhận hoặc bồi thường của người sáng tạo, cách các quy tắc về dữ liệu cá nhân giao thoa với việc đào tạo, và ảnh hưởng của các nghĩa vụ pháp lý (ví dụ: ghi nhãn và chỉ sử dụng “nguồn hợp pháp”) đối với khả năng phòng thủ của nền tảng.

Trên khắp các khu vực pháp lý, đang nổi lên một mô hình rõ ràng trong cách tiếp cận của tòa án đối với việc đào tạo AI trên các tác phẩm có bản quyền. Tại Hoa Kỳ, các tòa án ngày càng tập trung phân tích vào “sử dụng hợp lý”, thường cho phép huấn luyện AI nếu được chứng minh là “mang tính chuyển đổi” và không làm suy giảm thị phần/gây hại cho các tác phẩm có bản quyền. Hơn nữa, các công ty AI LLM phải tôn trọng các biện pháp bảo vệ công nghệ (TPM) phù hợp với luật pháp Hoa Kỳ do chủ sở hữu bản quyền thiết lập để ngăn chặn việc thu thập dữ liệu và đào tạo các mô hình đó trên các tác phẩm có bản quyền.

Các phán quyết như vụ Thomson Reuters kiện Ross và vụ Bartz kiện Anthropic cho thấy mục đích thương mại, việc thu thập nguồn hợp pháp và tác động thị trường là những yếu tố quyết định. Mặc dù tòa án chấp nhận rằng các mô hình hoạt động thông qua “biểu diễn thống kê”, nhưng họ vẫn sẵn sàng xem xét liệu biểu đạt được bảo hộ có được nhúng vào chức năng hay không và liệu đầu ra có thay thế thị trường được cấp phép hay không. Các khiếu nại theo luật tiểu bang hiện đang bị ngăn chặn thông qua sự ưu tiên của luật liên bang, và các rào cản kỹ thuật không đầy đủ như robots.txt đang bị bác bỏ phần lớn như là các biện pháp kiểm soát bản quyền phù hợp. Do đó, quỹ đạo luật án lệ của Hoa Kỳ cho thấy sự khoan dung có điều kiện đối với việc đào tạo mô hình AI, được kiểm soát chặt chẽ bởi bằng chứng về sự thay thế, vi phạm bản quyền hoặc thiệt hại về danh tiếng.

Tại EU, các tòa án đặt những câu hỏi này trong khuôn khổ các ngoại lệ về Khai thác Văn bản và Dữ liệu (TDM) theo luật định và bài kiểm tra ba bước Berne, cho thấy cách tiếp cận có cấu trúc hơn. Các phán quyết ban đầu (ví dụ: Kneschke v. LAION, DPG Media v Howard) ủng hộ bị cáo khi việc sử dụng được coi là nghiên cứu phi thương mại hoặc chỉ liên quan đến việc trích xuất tối thiểu, tuy nhiên các tranh chấp chưa được giải quyết (GEMA, Meta) lại đặt vấn đề về quyền từ chối, thù lao và thiệt hại thị trường văn hóa lên hàng đầu, cho thấy các cơ chế đồng ý có thể trở nên quan trọng trong tương lai. Vương quốc Anh nổi bật với ngoại lệ TDM phi thương mại hẹp: các tòa án trong vụ Getty kiện Stability AI đã tránh giải quyết các câu hỏi cốt lõi, thực chất là trì hoãn việc cải cách lập pháp.

Kinh nghiệm pháp lý của Ấn Độ và Trung Quốc cho thấy cách tiếp cận riêng của mỗi nước có thể tập trung vào thẩm quyền, ngưỡng chứng cứ về hành vi vi phạm và khả năng xử lý vấn đề này theo quy định. Các tòa án Ấn Độ hiện đang nghiên cứu khía cạnh lãnh thổ của các địa điểm đào tạo và bằng chứng về hành vi vi phạm dựa trên kết quả đầu ra, trong khi Trung Quốc, mặc dù không đề cập rõ ràng đến "đào tạo AI" trong "Ý kiến ​​của Tòa án Nhân dân Tối cao" năm 2011, tìm cách cân bằng giữa bảo vệ bản quyền với việc thúc đẩy "phát triển kinh doanh và đổi mới công nghệ", đồng thời vẫn cam kết "bảo vệ đầy đủ các quyền và lợi ích văn hóa cơ bản của người dân". Để làm được điều này, Trung Quốc sẽ sử dụng các tác phẩm một cách "hợp lý" sau khi cân nhắc kỹ lưỡng các yếu tố khác nhau như "bản chất và mục đích sử dụng, bản chất của các tác phẩm được sử dụng, số lượng và chất lượng của phần tác phẩm được sử dụng, tác động của việc sử dụng đối với thị trường hoặc giá trị tiềm năng, và các yếu tố khác, với điều kiện việc sử dụng đó không trái với việc sử dụng thông thường các tác phẩm cũng như không gây thiệt hại bất hợp lý cho các lợi ích hợp pháp của tác giả." (93)

Nhìn chung, xu hướng toàn cầu dường như chỉ ra rằng sẽ không có lệnh cấm tuyệt đối hay chấp nhận tùy tiện nào đối với việc đào tạo mô hình AI trên các tác phẩm có bản quyền. Các tòa án ngày càng hướng đến tác động thị trường, quyền truy cập hợp pháp và tính minh bạch làm cơ sở để đánh giá tính hợp pháp và chính đáng của việc huấn luyện AI.

Luật AI toàn cầu

Trong ba phần - diễn biến án lệ, khung pháp lý so sánh và hướng dẫn chính sách -các mô hình và điểm yếu rõ ràng nổi lên, vạch ra địa bàn pháp lý cho việc đào tạo AI trên các tác phẩm có bản quyền. Khảo sát án lệ cho thấy các tòa án Hoa Kỳ áp dụng các yếu tố sử dụng hợp lý được thiết lập trong các bối cảnh mới: nguyên đơn cáo buộc việc sử dụng trái phép nội dung có bản quyền trên quy mô lớn và thay thế thị trường, trong khi bị cáo viện dẫn sự biến đổi, biểu diễn thống kê và thiếu thiệt hại cụ thể trên thị trường.

Các phán quyết cho đến nay khá trái chiều nhưng mang tính hướng dẫn. Tòa án đã cho phép một số vụ kiện được tiếp tục (Thomson Reuters kiện Ross, tranh chấp GitHub/Copilot, Getty kiện Stability AI và Andersen kiện Stability AI, cùng nhiều vụ khác) khi việc sử dụng thương mại, sao chép trực tiếp hoặc kết quả gần như giống hệt nhau đặt ra những câu hỏi quan trọng. Những vụ khác (phán quyết tóm tắt Bartz kiện Anthropic; Kadrey kiện Meta) chấp nhận rằng việc đào tạo trên các bản sao được mua hợp pháp có thể mang tính chuyển đổi và có thể không gây hại cho thị trường hiện tại. Quan trọng hơn, các thẩm phán đang xem xét yếu tố sử dụng hợp lý thứ tư - hiệu ứng thị trường, bao gồm cả sự thay thế gián tiếp - như một yếu tố có khả năng quyết định khi các nguyên đơn có thể đưa ra bằng chứng về sự thay thế hoặc một thị trường cấp phép mới nổi, nhưng lại bác bỏ các lý thuyết suy đoán về sự pha loãng thị trường khi không có bằng chứng cụ thể. Về mặt thủ tục, các vụ kiện đa khu vực và các cuộc chiến thu thập chứng cứ (ví dụ: Re: OpenAI, Ziff Davis) nhấn mạnh rằng các vấn đề về thẩm quyền và tính minh bạch về tập dữ liệu và các hoạt động thu thập dữ liệu hiện đang là trọng tâm của các tranh chấp như vậy.

Phân tích pháp lý so sánh cho thấy các câu hỏi xét xử này chuyển thành các quy tắc quốc gia khác nhau như thế nào: Hoa Kỳ dựa vào học thuyết sử dụng hợp lý linh hoạt, nhạy cảm với thực tế, để lại kết quả cho kiện tụng; EU kết hợp các ngoại lệ TDM theo luật định (Điều 3 và 4 của Chỉ thị DSM) với các nghĩa vụ của Đạo luật AI, tích hợp quyền truy cập thương mại với các tùy chọn từ chối và các yêu cầu minh bạch. Vương quốc Anh vẫn giữ phạm vi hẹp hơn (TDM phi thương mại) nhưng đang xem xét cải cách tùy chọn từ chối/cấp phép; Trung Quốc đặt trọng tâm vào “nguồn pháp lý” (94) và giám sát hành chính, viện dẫn bài kiểm tra gần như hợp lý; ngoại lệ phân tích dữ liệu “không hưởng thụ” của Nhật Bản và ngoại lệ phân tích dữ liệu tính toán rõ ràng của Singapore cung cấp các vùng an toàn theo luật định rõ ràng hơn (tùy thuộc vào quyền truy cập hợp pháp) tương đối thân thiện với đổi mới; Ấn Độ vẫn giữ truyền thống, thúc đẩy việc áp dụng các quy tắc giao dịch công bằng hiện có và xét xử từng trường hợp cụ thể.

Các khuôn khổ này đều thống nhất về quyền truy cập hợp pháp, không được phép phá vỡ các cơ chế bảo vệ bản quyền kỹ thuật số (TPM) và các rào cản thanh toán, cũng như tính cần thiết của việc cấp phép, nhưng lại khác biệt rõ rệt về việc liệu học thuyết cho phép, do tòa án định hướng hay các chế độ từ chối tham gia mang tính quy định, có thể đọc được bằng máy, nên chi phối hoạt động đào tạo thương mại.

Phần về chính sách bản quyền toàn cầu đối với đào tạo AI ở đầu bài viết này đã làm rõ những kỳ vọng thực tiễn xuất phát từ cả tòa án và luật pháp: tính minh bạch, các biện pháp bảo vệ kỹ thuật chống lại việc sao chép nguyên văn, các điểm liên lạc và cơ chế khiếu nại được chỉ định, và sự phát triển tích cực của thị trường cấp phép và các điều khoản bảo lưu quyền có thể tương tác và đọc được bằng máy. Cả ba phần cùng báo hiệu một cơ chế toàn cầu lai ghép đang hình thành - một cơ chế thiếu tính đồng nhất nhưng cung cấp hướng dẫn thực tiễn. Các nhà phát triển được kỳ vọng sẽ tránh các nguồn vi phạm bản quyền, ghi lại quyền truy cập hợp pháp, tôn trọng các tùy chọn loại trừ/robots.txt nếu có thể, và theo đuổi việc cấp phép khi khả thi, trong khi các vấn đề pháp lý cốt lõi vẫn là đối tượng của kiện tụng và luật pháp trong tương lai.

Những mâu thuẫn chưa được giải quyết nổi bật nhất có khả năng định hình làn sóng tranh chấp tiếp theo là về bằng chứng: mức độ bằng chứng thực nghiệm nào là đủ để chứng minh sự thay thế thị trường; tòa án sẽ đánh giá như thế nào liệu các biểu diễn thống kê có cấu thành “bản sao” hay “tác phẩm phái sinh”; và các mô hình xuyên biên giới làm thế nào để dung hòa các nghĩa vụ mâu thuẫn (sử dụng hợp lý của Mỹ so với quyền miễn trừ của EU so với tiêu chuẩn hợp pháp của Trung Quốc). Tóm lại, luật học về trí tuệ nhân tạo và bản quyền đang nhanh chóng xác định ranh giới giữa nghiên cứu mang tính đột phá và khai thác thay thế thị trường; chính sách đang trở nên cứng rắn hơn về tính minh bạch và các giải pháp thị trường; và những người hành nghề tuân thủ các quy định về cấp phép và giảm thiểu rủi ro kỹ thuật sẽ có vị thế tốt nhất để điều hướng con đường hướng tới sự cân bằng pháp lý thông qua kiện tụng.

Hướng đi phía trước của Ấn Độ: Cân bằng giữa trí tuệ nhân tạo và quản trị bản quyền

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục phát triển trong các lĩnh vực sáng tạo, công nghệ và công nghiệp, Ấn Độ đang đứng trước một bước ngoặt quan trọng trong việc định hình khuôn khổ quản trị bản quyền và AI. Bối cảnh pháp lý toàn cầu được định hình bởi các phán quyết mang tính bước ngoặt như vụ Anthropic PBC và Kadrey và cộng sự kiện Công ty Meta Platforms minh họa những căng thẳng đang nổi lên giữa đổi mới, quyền truy cập dữ liệu và bảo vệ các tác phẩm sáng tạo. Những diễn biến này cung cấp những hiểu biết có giá trị cho định hướng chính sách của Ấn Độ. Cách tiếp cận của Ấn Độ có thể hướng tới khuôn khổ cân bằng, định hướng đổi mới, tích hợp các ngoại lệ hiện có theo Đạo luật Bản quyền năm 1957 với các cơ chế cấp phép có cấu trúc và các biện pháp bảo vệ thể chế. Hiện tại, các hoạt động đào tạo AI nằm trong một không gian pháp lý không chắc chắn, nơi các nhà phát triển có thể cố gắng dựa vào các điều khoản "sử dụng hợp lý" của Đạo luật, cho phép sử dụng hạn chế cho các mục đích như nghiên cứu, đánh giá và báo cáo.

Mặc dù các điều khoản này có thể bao gồm một số hình thức phân tích tính toán phi biểu đạt, nhưng cấu trúc cụ thể theo mục đích và việc thiếu tham chiếu rõ ràng đến khai thác dữ liệu quy mô lớn tạo ra sự mơ hồ cho cả các nhà phát triển AI và chủ sở hữu quyền. Do đó, một hướng đi chính sách nằm ở việc làm rõ cách các ngoại lệ hiện có tương tác với việc đào tạo AI, đồng thời bổ sung chúng bằng một khung cấp phép có cấu trúc cho việc phát triển mô hình quy mô thương mại. Đề xuất được nêu trong Bài báo về AI tạo sinh và bản quyền (Phần 1) - Một quốc gia, một giấy phép, một khoản thanh toán cung cấp một điểm khởi đầu tiềm năng. Theo mô hình này, các nhà phát triển AI sẽ nhận được giấy phép chung để sử dụng tài liệu có bản quyền được truy cập hợp pháp cho mục đích đào tạo, mà không cần phải đàm phán riêng với từng chủ sở hữu quyền. Tiền bản quyền sẽ phát sinh khi thương mại hóa, với mức giá được xác định bởi một ủy ban do chính phủ bổ nhiệm và phải chịu sự xem xét của tòa án.

Một hệ thống tập trung sẽ quản lý việc thu và phân phối tiền bản quyền, giảm chi phí giao dịch và mang lại sự chắc chắn pháp lý cao hơn cho cả nhà phát triển và người sáng tạo. Hệ thống như vậy có thể được quản lý thông qua một kho lưu trữ kỹ thuật số quốc gia về các tác phẩm có bản quyền, do Văn phòng Bản quyền giám sát và được hỗ trợ thông qua quan hệ đối tác công tư, cho phép tạo ra các bộ dữ liệu được tuyển chọn và được cấp phép bản quyền, có khả năng phản ánh sự đa dạng về ngôn ngữ và văn hóa của Ấn Độ trong các đổi mới AI của nước này.

Tuy nhiên, các cơ chế cấp phép cần được thiết kế cẩn thận. Các hệ thống cấp phép bản quyền truyền thống có thể gặp phải các vấn đề như chi phí giao dịch cao, tính thiếu minh bạch trong hoạt động của các tổ chức thu phí bản quyền và sự bất bình đẳng về quyền thương lượng giữa các bên liên quan có vị thế khác nhau.

Tương tự, các nhà phát triển AI nhỏ và các công ty khởi nghiệp cũng có thể gặp khó khăn trong việc chi trả phí cấp phép cao, điều này có khả năng củng cố vị thế thống trị thị trường của các công ty công nghệ lớn. Những lo ngại về cấu trúc này có nghĩa là bất kỳ khuôn khổ cấp phép tập thể nào cũng phải bao gồm các nghĩa vụ minh bạch, cơ chế phân phối doanh thu công bằng và các biện pháp bảo vệ để đảm bảo quyền tiếp cận cho các nhà phát triển và nhà sáng tạo nhỏ hơn. Do đó, các nhà hoạch định chính sách cần coi việc cấp phép không phải là một giải pháp hoàn chỉnh mà là một thành phần của kiến ​​trúc quản trị rộng lớn hơn.

Tăng cường năng lực thể chế, thúc đẩy đối thoại giữa các nhà phát triển AI và các ngành công nghiệp sáng tạo, và khuyến khích sự can thiệp của tòa án vào các tranh chấp phát sinh có vai trò rất quan trọng. Bằng cách kết hợp các ngoại lệ bản quyền được làm rõ với một cơ chế cấp phép tập thể thiết kế cẩn thận, Ấn Độ có thể tạo ra khuôn khổ quản trị vừa bảo vệ người sáng tạo vừa cho phép phát triển các hệ thống AI có khả năng cạnh tranh toàn cầu.

Ghi chú

a.  "Sử dụng mang tính chuyển đổi" một tác phẩm có bản quyền là việc bổ sung thêm điều gì đó mới, với mục đích khác hoặc tính chất khác, và không thay thế cho mục đích sử dụng ban đầu của tác phẩm.

1. Cornell Law School, “17 U.S. Code § 107 - Limitations on Exclusive Rights: Fair Use,” Cornell Law School, https://www.law.cornell.edu/uscode/text/17/107.

2. Begin at the Library, “Copyright & Fair Use: Fair Use,” Begin at the Library, https:// libraryservices.acphs.edu/c.php?g=531993&p=3639636#:~:text=claim%20fair%20  use?-,What%20is%20Fair%20Use?,for%20it%20to%20be%20used.&text=(4)%20the%20 effect%20of%20the,to%20a%20fair%20use%20conclusion.

3.Penn State, “Fair Use,” Penn State, https://copyright.psu.edu/copyright-basics/fair-use/#:~:text=Section%20107%20of%20the%20Copyright,fair%20or%20is%20not%20 fair.

4. Copyright.gov, “Chapter 11: Subject Matter and Scope of Copyright,” Copyright.gov, https://www.copyright.gov/title17/92chap1.html#107.

5. United States Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training Pre-publication Version a Report of the Register of Copyrights, Washington, D.C: US Copyright Office, 2025, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf.

6. Copyright Alliance, “Fair Use Exception to Copyright,” Copyright Alliance, https:// copyrightalliance.org/education/copyright-law-explained/limitations-on-a-copyright-owners-rights/fair-use-exceptions-copyright/#:~:text=Historically%20the%20first%20 factor%20has,of%20fair%20use%20even%20murkier.

7. Penn State, “Fair Use,” Penn State, https://copyright.psu.edu/copyright-basics/fair-use/.

8. Office of the General Counsel, “Copyright and Fair Use,” Harvard University, https:// ogc.harvard.edu/pages/copyright-and-fair-use.

9. Legislation.gov.uk, “Copyright, Designs and Patents Act 1988 UK Public General Acts1988 c.48 Part I Chapter III General Section 29A,” Legislation.gov.uk, https://www. legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A.

10. Gov.uk, “Closed Consultation Copyright and Artificial Intelligence,” Gov.uk, https:// www.gov.uk/government/consultations/copyright-and-artificial-intelligence/copyright-and-artificial-intelligence.

11. EUR-LEX, “Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on Copyright and Related Rights in the Digital Single Market and Amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC (Text with EEA relevance.),” EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj/eng.

12.  EUR-LEX, “Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence and Amending Regulations (EC) No 300/2008, (EU) No 167/2013, (EU) No 168/2013, (EU) 2018/858, (EU) 2018/1139 and (EU) 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, (EU) 2016/797 and (EU) 2020/1828 (Artificial Intelligence Act) (Text With EEA Relevance),” EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ TXT/?uri=CELEX:32024R1689.

13. China Aerospace Studies Institute, “Interim Measures for the Management of Generative Artificial Intelligence Services,” China Aerospace Studies Institute, https:// www.airuniversity.af.edu/Portals/10/CASI/documents/Translations/2023-08-07%20 ITOW%20Interim%20Measures%20for%20the%20Management%20of%20 Generative%20Artificial%20Intelligence%20Services.pdf.

14. China Law Translate, “Copyright Law of the PRC (2021 Version),” China Law Translate, https://www.chinalawtranslate.com/en/Copyright-Law-of-the-PRC-(2021-Version)/#_Toc56756782 .

15. Law Info China, “Notice of the Supreme People's Court on Issuing the Opinions on Issues Concerning Maximizing the Role of Intellectual Property Right Trials in Boosting the Great Development and Great Prosperity of Socialist Culture and Promoting the Independent and Coordinated Development of Economy,” Law Info China, http://lawinfochina.com/display.aspx?id=9280&lib=law.

16. CRIC, “Copyright Law of Japan,” CRIC, https://www.cric.or.jp/english/clj/cl2. html#art47-5.

17. Agency for Cultural Affairs, “General Understanding on AI and Copyright in Japan,” Government of Japan, https://www.bunka.go.jp/english/policy/copyright/ pdf/94055801_01.pdf.

18. Agency for Cultural Affairs, “General Understanding on AI and Copyright in Japan,” Government of Japan, https://www.bunka.go.jp/english/policy/copyright/ pdf/94055801_01.pdf.

19. Singapore Statutes Online, “Copyright Act 2021,” Singapore Statutes Online, https:// sso.agc.gov.sg/Act/CA2021

20. AI Verify Foundation, Model AI Governance Framework for Generative AI, May 2024, Singapore, AI Verify Foundation, 2024, https://aiverifyfoundation.sg/wp-content/ uploads/2024/05/Model-AI-Governance-Framework-for-Generative-AI-May-2024-1-1. pdf.

21.  Copyright Office, “The Copyright Act, 1957,” Government of India, https://www. copyright.gov.in/Documents/Copyrightrules1957.pdf.

22. Swati Sharma and Akshit Singla, “Fair Dealing in the Digital Age: Navigating Copyright for News and Online Content in India,” Cyril Amarchand Mangaldas, June 4, 2025, https://corporate.cyrilamarchandblogs.com/2025/06/fair-dealing-in-the-digital-age-navigating-copyright-for-news-and-online-content-in-india/#:~:text=Critically%2C%20Indian%20law%20specifies%20that,fair%20 dealing%20defense%20to%20apply.

23. European Commission, “The General-Purpose AI Code of Practice,” European Commission, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai.

24. Intellectual Property Office, “Copyright and AI: Consultation,” UK Government, https://www.gov.uk/government/consultations/copyright-and-artificial-intelligence/ copyright-and-artificial-intelligence.

25. United States Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training Pre-Publication Version a Report of the Register of Copyrights, Washington D.C: US Copyright Office, 2025, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf.

26. Congress.gov, “Generative Artificial Intelligence and Copyright Law,” Congress.gov, https://www.congress.gov/crs-product/LSB10922.

27. United States Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training Pre-Publication Version a Report of the Register of Copyrights, Washington D.C: US Copyright Office, 2025, https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf.

28. Tristan Marcelin and Filippo Cassetti, “AI and Copyright: The Training of General-Purpose AI,” European Parliamentary Research Service, April 23, 2025, https://www. europarl.europa.eu/thinktank/en/document/EPRS_ATA(2025)769585.

29. Intellectual Property Office, “Copyright and AI: Consultation,” UK Government, https://www.gov.uk/government/consultations/copyright-and-artificial-intelligence/ copyright-and-artificial-intelligence

30. Xinhua News Agency, “At the 20th Collective Study Session of the CCP Central Committee Politburo, Xi Jinping Stresses: Persist in Being Self-Reliant, be Strongly Oriented Toward Applications, and Push the Orderly Development of Artificial Intelligence,” CSET, April 28, 2025, https://cset.georgetown.edu/publication/xi-politburo-collective-study-ai-2025/.

31. Bitlaw, “Fair Use in Copyright Law,” Bitlaw, https://www.bitlaw.com/copyright/fair-use. html#:~:text=The%20doctrine%20of%20fair%20use,The%20First%20Amendment.

32. Magdalena Serafin, “The EU AI Act and Copyrights Compliance,” Iapp, April 30, 2025, https://iapp.org/news/a/the-eu-ai-act-and-copyrights-compliance.

33.   Kristy Loke, Paul Triolo, Helen Toner, Johanna Costigan, Scott Singer, Gabriel Wagner, Jason Zhou and Kevin Neville, “Forum: Xi’s Message to the Politburo on AI,” DigiChina, April 30, 2025, https://digichina.stanford.edu/work/forum-xis-message-to-the-politburo-on-ai/.

34.   Intellectual Property Office of Singapore, Ministry of Law Singapore, https://www. mlaw.gov.sg/files/Summary_of_Key_Changes_to_Prescribed_Exceptions_in_Part_6  Division_1_of_the_Copyright_Regulations_2021.pdf

35.   “Singapore: Updated Copyright Regulations on Circumvention of Access Controls,” Baker Mckenzie, March 31, 2025, https://insightplus.bakermckenzie.com/bm/intellectual-property/singapore-updated-copyright-regulations-on-circumvention-of-access-controls

36.   Department for Promotion of Industry and Internal Trade Ministry of Commerce and Industry Government of India, Working Paper on Generative AI and Copyright Part 1 One Nation One License One Payment Balancing AI Innovation and Copyright, New Delhi: DPIIT, 2025, https://www.dpiit.gov.in/static/uploads/2025/12/ ff266bbeed10c48e3479c941484f3525.pdf

37. Ministry of Commerce and Industry, Government of India, https://www.pib.gov.in/ PressReleasePage.aspx?PRID=2200741&reg=3&lang=1

38. “Action Plan for Global Governance of Artificial Intelligence (Full Text),” Xinhua News Agency, July 26, 2025, https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202507/content_7033929.htm

39. Agency for Cultural Affairs Government of Japan, “General Understanding on AI and Copyright in Japan-Overview,” Legal Subcommittee Copyright Subdivision of the Cultural Council Japan Copyright Office, https://www.bunka.go.jp/english/policy/ copyright/pdf/94055801_01.pdf.

40.FindLaw, “Doe V. Github Inc 2023,” FindLaw, https://caselaw.findlaw.com/court/us-dis-crt-n-d-cal/2200493.html

41. Samyak Deshpande, “The John Doe v. GitHub Case Explained,” IndicPacific, August 28, 2024, https://www.indicpacific.com/post/the-john-doe-v-github-case-explained

42. Jose Florinio Farcon, “Attribution or Attrition? Doe 1 V. Github, Inc. as a Case for a Robust, Horizontal, Moral Right of Attribution in Gen AI,” SSRN, October 9, 2024, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4946503

43. Courtlistner, “InRe Open AI Inc.,” Courtlistner, https://storage.courtlistener.com/ recap/gov.uscourts.nysd.640396/gov.uscourts.nysd.640396.1.0.pdf

44.   McKool Smith, “AI Infringement Case Updates upto April 14, 2025,” McKool Smith, https://www.mckoolsmith.com/newsroom-ailitigation-18#:~:text=Plaintiffs%20 alleged%20that%20OpenAI%20used,light%20of%20the%20transfer%20order

45. Tal Dickstein and Chloe Gordils, “In Re: OpenAI Inc., Copyright Infringement Litigation,” Loeb and Loeb, June 27, 2025, https://www.loeb.com/en/insights/ publications/2025/06/in-re-openai-inc-copyright-infringement-litigation

46. Casetext, “Andersen v. Stability AI Ltd.,” Casetext, https://perma.cc/U9VG-XRPV

47. Zach Schor, “Andersen v. Stability AI: The Landmark Case Unpacking the Copyright Risks of AI Image Generators,” NYU Law, December 2, 2024, https://jipel.law.nyu.edu/ andersen-v-stability-ai-the-landmark-case-unpacking-the-copyright-risks-of-ai-image-generators/

48. Kevin Madigan, “Top Takeaways From Order in the Andersen v. Stability AI Copyright Case,” Copyright Alliance, August 29, 2024, https://copyrightalliance.org/andersen-v-stability-ai-copyright-case/

49. Tal Dickstein and Edward Delman, “Andersen v. Stability AI Ltd,” Loeb and Loeb, October 30, 2023, https://www.loeb.com/en/insights/publications/2023/11/andersen-v-stability-ai-ltd

50.   Frank D. D'Angelo and Elena De Santis, “Bartz v. Anthropic PBC,” Loeb and Loeb, June 23, 2025, https://www.loeb.com/en/insights/publications/2025/07/bartz-v-anthropic-pbc

51. Universal Music Group, “Universal Music Group and Udio Announce Udio’s First Strategic Agreements for New Licensed AI Music Creation Platform,” Universal, https://www.universalmusic.com/universal-music-group-and-udio-announce-udios-first-strategic-agreements-for-new-licensed-ai-music-creation-platform/

52. Frank D. D'Angelo and Elena De Santis, “Bartz v. Anthropic PBC,” Loeb and Loeb, June 23, 2025, https://www.loeb.com/en/insights/publications/2025/07/bartz-v-anthropic-pbc

53. Copyright Alliance, “Andrea Bartz, Charles Graeber and Kirk Wallace Johnson, Plaintiffs, V. Anthropic Pbc, Defendant,” United States District Court Northern District of California, https://copyrightalliance.org/wp-content/uploads/2025/06/Bartz-v.-Anthropic-Order.pdf

54. Dave Hansen, “The Bartz v. Anthropic Settlement: Understanding America's Largest Copyright Settlement,” Kluwer Copyright Blog, November 10, 2025, https://legalblogs. wolterskluwer.com/copyright-blog/the-bartz-v-anthropic-settlement-understanding-americas-largest-copyright-settlement/

55. Caitlin Hadlee and Melissa Yan, “Is it Fair? Lessons From Bartz v Anthropic and Kadrey v Meta,” Hudson Gavin, November 13, 2025, https://www.hgmlegal.com/ insights/is-it-fair-lessons-from-bartz-v-anthropic-and-kadrey-v-meta

56. Knowledge Centre Data and Society, “United States - Richard Kadrey et al. v. Meta Platforms Inc. - (Artificial) Market Harm as a Decisive Factor,” Knowledge Centre Data and Society, https://data-en-maatschappij.ai/en/publications/united-states-richard-kadrey-et-al-v-meta-platforms-inc-artificial-market-harm-as-a-decisive-factor

57. Joseph E. Martineau, Bridget Hoy, Kirk A. Damman, Michael J. Hickey, John B. Greenberg and Benjamin J. Siders, “Generative AI Training and Fair Use: The Anthropic and Meta Decisions,” Lewis Rice, July 10, 2025, https://www.lewisrice. com/publications/generative-ai-training-and-fair-use-the-anthropic-and-meta-decisions#:~:text=In%20Kadrey%20v.,the%20fourth%20fair%20use%20factor.

58. Jason L. Haas, “Kadrey v. Meta: The First Major Test of Fair Use in the Age of Generative AI,” ECJ Blogs, May 14, 2025, https://www.ecjlaw.com/ecj-blog/kadrey-v-meta-the-first-major-test-of-fair-use-in-the-age-of-generative-ai-by-jason-l-haas

59. Barry Sookman, “Ziff Davis v OpenAI: Key Copyright Litigation Ruling,” McCarthy Tétrault LLP, December 22, 2025, https://www.lexology.com/library/detail. aspx?g=33bc4964-a99b-43e9-8ad7-a4a23540c38c

60. Annelise Levy, “OpenAI Wins Partial Dismissal of Ziff Davis Copyright Lawsuit,” Bloomberg Law, December 16, 2025, https://news.bloomberglaw.com/ip-law/openai-wins-partial-dismissal-of-ziff-davis-copyright-lawsuit

61. Bleichmar Fonti and Auld LLP, “In re Google Generative AI Copyright Litigation,” BLF Consumer, Privacy and Antitrust, https://www.bfalaw.com/cases-investigations/in-re-google-generative-ai-copyright-litigation

62.   Anthony Leung, “Legal Update : Concord Music Group v Anthropic - Is It really a Victory for AI Firms?,”Haldanes, April 10, 2025, https://www.lexology.com/library/ detail.aspx?g=286e69fd-2e16-4828-a25e-e22aa1878667#:~:text=This%20could%20 spark%20some%20interesting,defence%20of%20%E2%80%9Cfair%20use%E2%80%9D

63.   AI Law and Policy, “Stewart O’Nan V. Databricks,” AI Law and Policy, https://www. ailawandpolicy.com/wp-content/uploads/sites/65/2024/03/Databricks-Inc.pdf

64.   “NVIDIA Asserts Millette Lacks Standing Due to Failure to Alleged ’A Concrete, Particularized Injury In Fact’ Under Constitution, Simply Based on Scraping Youtube Videos To Train AI,” Chat GPT Is Eating the World, November 16, 2024, https:// chatgptiseatingtheworld.com/2024/11/16/nvidia-asserts-millette-lacks-standing-due-to-failure-to-alleged-a-concrete-particularized-injury-in-fact-under-constitution-simply-based-on-scraping-youtube-videos-to-train-ai/

65.   Meaghan Gragg and Sigrid Jernudd, “Lehrman v. Lovo, Inc.: Voice Actors Take on AI Voice Generation,” HHR Art Law, January 28, 2025, https://www.hhrartlaw. com/2025/01/lehrman-v-lovo-inc-voice-actors-take-on-ai-voice-generation/

66.   Reuters, “AI Voiceover Company Stole Voices of Actors, New York Lawsuit Claims,” The Hindu, May 17, 2024, https://www.thehindu.com/sci-tech/technology/ai-voiceover-company-stole-voices-actors-new-york-lawsuit-claims/article68185205.ece

67.   ChatGPT is Eating the World, “Karissa Vacker, Mark Boyett, Brian Larson, Iron Tower Press, Inc., and Vaughn Heppner, Plaintiffs, V. Eleven Labs, Inc., Defendant,” ChatGPT is Eating the World, https://chatgptiseatingtheworld.com/wp-content/ uploads/2024/08/Vacker-v-Eleven-Labs-COMPLAINT.pdf

68.   “Vacker et al v. ElevenLabs, Inc.,” Law 3G0, August 29, 2024, https://www.law360.com/ cases/66d09d62e010cd09bb6de75a

69.   De Rechtspraak, “In the Case of DPG Media B.V., and Others V. Knowledge Exchange B.V. Trading as Howardshome,” De Rechtspraak, https://uitspraken.rechtspraak.nl/ details?id=ECLI:NL:RBAMS:2024:6563

70.  Etienne Valk and Iris Toepoel, “ DPG Media et al Vs. Howards Home – A National Ruling on DSM’s Press Publishers' Rights and TDM Exceptions,” Kluwer Copyright Blog, January 16, 2025, https://legalblogs.wolterskluwer.com/copyright-blog/dpg-media-et-al-vs-howardshome-a-national-ruling-on-dsms-press-publishers-rights-and-tdm-exceptions/

71.  Euro-Lex, “Directive (EU) 2019/790 of the European Parliament and of the Council of 17 April 2019 on Copyright and Related Rights in the Digital Single Market and Amending Directives 96/9/EC And 2001/29/EC (Text With EEA Relevance,” Euro-Lex, https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2019/790/oj

72.   Andres Guadamuz, “Can a Dutch Case About RSS Teach Us Anything About AI Copyright?,” Techno Lama, December 1, 2024, https://www.technollama.co.uk/can-a-dutch-case-about-rss-teach-us-anything-about-ai-copyright

73.   OpenJur, “Regional Court of Hamburg, Judgment of 27.09.2024 - 310 O 227/23,” OpenJur, https://openjur.de/u/2495651.html

74.   WIPO, “Germany DE048-J 2024 WIPO IP Judges Forum Informal Case Summary – Hamburg Regional Court, Germany [2024]: Robert Kneschke V. LAION E.V., Case No. 310 O 227/23,” WIPO, https://www.wipo.int/wipolex/en/text/592042

75. Media Report, “SS V. Taubel,” Media Report, https://mediareport.nl/wp-content/ uploads/2024/04/praag-en.pdf

76. Jan Ježek, “Czech Republic - S. Š. v Taubel Legal, Advokátní Kancelář S.R.O. , 11 October 2023,” CMS, May 15, 2024, https://cms.law/en/alb/publications/artificial-intelligence-and-copyright-case-tracker/czech-republic-s.-s.-v-taubel-legal-advokatni-kancelar-s.r.o

77. Higher Regional Court of Munich, Government of Germany, https://ifrro.org/ resources/documents/General/German_Court_OpenAI_Memory_Output_Infringe_ Copyright_NOV25.pdf

78.   Simon Hembt, “Landmark Ruling of the Munich Regional Court (GEMA V OpenAI) on Copyright and AI Training,” Bird and Bird, November 14, 2025, https://www. twobirds.com/en/insights/2025/landmark-ruling-of-the-munich-regional-court-(gema-v-openai)-on-copyright-and-ai-training

79. Gema, “Fair Remuneration Demanded: GEMA Files Lawsuit Against Suno Inc.,” Gema, https://www.gema.de/en/w/press-release-lawsuit-against-suno

80.  David Mouriquand, “French Publishers and Authors Sue Meta Over Copyright Works Used in AI Training,” Euro News, March 13, 2025, https://www.euronews.com/ culture/2025/03/13/french-publishers-and-authors-sue-meta-over-copyright-works-used-in-ai-training#:~:text=Vincent%20Montagne%2C%20the%20president%20 of,companies%20over%20data%20and%20copyright

81.    Sophie Goossens, Jean-Luc Juhan, Susan Kempe-Müller, Alfonso Lamadrid, Myria Saarinen, Tim Wybitul, Gail E. Crawford, James Lloyd and Fiona M. Maclean, “Getty Images v. Stability AI: English High Court Rejects Secondary Copyright Claim,” Latham and Watkins, November 13, 2025, https://www.lw.com/en/insights/getty-images-v-stability-ai-english-high-court-rejects-secondary-copyright-claim#fn1

82.   Royal Courts of Justice, “Getty Images (Us) Inc and Others V. Stability AI Limited,” Royal Courts of Justice, https://www.judiciary.uk/wp-content/uploads/2025/11/Getty-Images-v-Stability-AI.pdf

83.   UK Legislation, “Copyright, Designs and Patents Act 1988,” UK Legislation, https:// www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A

84.   Intellectual Property Office, “Copyright and AI: Consultation,” UK Government, https://www.gov.uk/government/consultations/copyright-and-artificial-intelligence/ copyright-and-artificial-intelligence

85.   Espie Angelica A. De Leon, “OpenAI: No AI Training in India, No Copyright Infringement,” Asia IP, April 28, 2025, https://asiaiplaw.com/section/news-analysis/ openai-no-ai-training-in-india-no-copyright-infringement

86. Bhavini Srivastava, “Using Public Data to Train Chatgpt is Not Commercial Use: OpenAI to Delhi High Court,” Bar and Bench, April 29, 2025, https://www.barandbench.com/news/using-public-data-to-train-chatgpt-is-not-commercial-use-openai-to-delhi-high-court

87. India Code, “Section 52 Certain Acts Not to be Infringement of Copyright,” India Code, https://www.indiacode.nic.in/show-data?actid=AC_CEN_9_30_00006_195714_151780 7321712&sectionId=14572&sectionno=52&orderno=70

88. Ye Zhanhang and Jiang Zuer, “Xiaohongshu Accused of Using Users’ Artwork to Train Its AI,” Sixth Tone, August 14, 2023, https://www.sixthtone.com/news/1013514

89.   China Law Translate, “Copyright Law of the PRC (2021 Version),” China Law Translate, https://www.chinalawtranslate.com/en/Copyright-Law-of-the-PRC-(2021-Version)/#_Toc56756774

90.   China Law Translate, “Interim Measures for the Management of Generative Artificial Intelligence Services,” China Law Translate, https://www.chinalawtranslate.com/en/ generative-ai-interim/

91.    Law Info China, “Notice of the Supreme People's Court on Issuing the Opinions on Issues Concerning Maximizing The Role of Intellectual Property Right Trials in Boosting the Great Development and Great Prosperity of Socialist Culture and Promoting the Independent and Coordinated Development of Economy [Effective],” Law Info China, http://lawinfochina.com/display.aspx?id=9280&lib=law

92.   Law Info China, “Notice of the Supreme People's Court on Issuing the Opinions on Issues Concerning Maximizing The Role of Intellectual Property Right Trials in Boosting the Great Development and Great Prosperity of Socialist Culture and Promoting the Independent and Coordinated Development of Economy [Effective],” Law Info China, http://lawinfochina.com/display.aspx?id=9280&lib=law

93. China Law Translate, “Interim Measures for the Management of Generative Artificial Intelligence Services,” China Law Translate, https://www.chinalawtranslate.com/en/ generative-ai-interim/