Seit Jahrzehnten spielt Fair Use eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Innovationen, die allen zugutekommen. Er hat dazu beigetragen, wichtige medizinische und wissenschaftliche Durchbrüche sowie neue Technologien voranzubringen, die für unzählige Menschen, darunter Autoren und Journalisten, einen echten und positiven Unterschied gemacht haben. Die Klage der New York Timesverlangt hingegen von allen, eine halbe Jahrhundert legaler Geschichte und Fortschritte zu ignorieren und das langjährig etablierte Prinzip des Fair Use beiseitezuwerfen – alles im Dienste ihres engstirnigen Strebens nach einer unverdienten Geldzuwendung.
Experten und Führungsfiguren aus einer breiten Palette von Bereichen haben erkannt, dass Fair Use eine Win-win-Situation ist, die allen zugutekommt, und haben ihre Perspektiven dem Gericht in Schriftsätzen zur Unterstützung von Fair Use mitgeteilt.
Nachfolgend finden Sie Auszüge aus einigen dieser Eingaben in deren eigenen Worten. Die vollständigen Schriftsätze sind im öffentlichen Gerichtsregister verfügbar, und Sie können mehr über Fair Use und KI lesen hier.
AI Progress
Das Gericht sollte den Versuch der Kläger zurückweisen, das Urheberrecht über seine etablierten Grenzen hinaus auszuweiten. Das Training von KI nutzt urheberrechtlich geschützte Werke für einen grundlegend anderen Zweck, gewährt der Öffentlichkeit keinen substituierenden Zugang zu diesen Werken und verursacht keinen Marktschaden, der im Sinne des Copyright Act relevant wäre. Stattdessen ermöglicht es ein breites Spektrum transformativer Technologien, die bereits öffentliche Vorteile bringen. Das Urheberrecht existiert, um Kreativität und Fortschritt zu fördern, nicht um rechtmäßige Innovation zu unterdrücken oder Autoren vor Wettbewerb zu schützen. Die feststehenden Grundsätze des Fair Use zwingen daher zu dem Schluss, dass das Training generativer KI Fair Use ist.
American Council of the Blind, Association of Research Libraries, American Library Association, Consumer Technology Association und Business Software Alliance
In diesem Fall geht es um mehr als nur Unternehmen, die große Sprachmodelle (LLMs) entwickeln. Er betrifft medizinische Forscher und Patienten, Lehrkräfte, die Studierende mit unterschiedlichen Lernbedürfnissen betreuen, Menschen mit Behinderungen, die mehr Unabhängigkeit suchen, Landwirte, die agrarwissenschaftliches Wissen anwenden, unabhängige Kreative, die neue Formen des Ausdrucks entwickeln, sowie Industriebereiche von der Software bis zum Recht. Diese Gemeinschaften teilen das Interesse, aus breiten und vielfältigen Wissensquellen zu studieren und zu lernen, sowie den Zugang zu den Werkzeugen, die dieses Lernen nützlich machen. Viele sind auf Systeme angewiesen, die von anderen entwickelt wurden, darunter Open-Source-KI-Systeme, anstatt selbst Modelle zu trainieren. Fair Use unterstützt ihre Fähigkeit zu lernen, zu entdecken, zu kommunizieren und zu schaffen. Einschränkungen des Fair-Use-Trainings würden sowohl die Institutionen treffen, die KI entwickeln, als auch die Menschen, die sie nutzen.
Authors Alliance
Die Theorie der Marktverwässerung verlangt vom Urheberrecht, Rechteinhaber vor einem wirtschaftlichen Phänomen zu schützen, das es zuvor nie eingeschränkt hat. Neue Werke können den Absatz, die Sichtbarkeit oder den Wert älterer Werke verringern, ohne deren geschützten Ausdruck zu kopieren. Das Copyright Act lässt diesen Wettbewerb bewusst außerhalb der Kontrolle des Urheberrechtsinhabers. Der Amicus bittet das Gericht daher respektvoll festzustellen, dass eine „Marktverwässerung“, d. h. ein gesamtwirtschaftlicher Wettbewerbsdruck durch nicht verletzende outputs, einschließlich solcher, die denselben Gegenstand oder dieselbe Gattung besetzen, ungeschützte Merkmale teilen oder um dasselbe Publikum konkurrieren, keinen berücksichtigungsfähigen Marktschaden im Sinne von 17 U.S.C. § 107(4) darstellt. Eine Zurückweisung dieser Theorie würde die Unterscheidung bewahren, die der Second Circuit stets aufrechterhalten hat: Das Urheberrecht schützt Autoren vor einer Substitution ihres geschützten Ausdrucks, nicht vor dem Erfolg eines neuen Ausdrucks, der lediglich mit ihm konkurriert.
Chamber of Progress, Abundance Institute und Trevor Lawrence Jr.
Die Erfahrung der modernen Kreativindustrie mit generativer KI liefert ein hervorragendes Beispiel für diese Grundsätze in der Praxis und zeigt, wie generative KI-Werkzeuge den zentralen Zweck des Urheberrechts voranbringen, weitere menschliche Kreativität zu ermöglichen. So nutzen beispielsweise Musiker generative KI, um Arrangements zu erkunden, Melodien zu entwickeln und Projekte in Reichweite zu bringen, die begrenzte Ressourcen sonst verhindern würden. Diese Werkzeuge unterstützen und helfen, das Urteil der Künstlerin oder des Künstlers umzusetzen, und erweitern die Möglichkeiten des menschlichen Ausdrucks sowie die Werke, die der Öffentlichkeit zur Verfügung stehen.
Computer and Communications Industry Association
[D]as Training eines generativen KI-Modells gehört zu den transformierendsten Nutzungen, deren Bewertung ein Gericht je aufgegeben wurde. Die urheberrechtlich geschützten Werke werden nicht kopiert, um konsumiert oder verbreitet zu werden; sie werden analysiert, um statistische Muster zu extrahieren, die es einem Werkzeug ermöglichen, auf Anweisung eines menschlichen Nutzers neuen Text oder andere Ausgaben zu erzeugen. Sowohl der Zweck als auch der Charakter dieser Nutzung unterscheiden sich kategorial vom ursprünglichen Zweck und Charakter der zugrunde liegenden Werke.
Ed Lee und Rebecca Tushnet
Professoren für Rechtswissenschaft
Diese nicht verletzenden outputs sind nicht im wesentlichen ähnlich zu den Werken der Kläger, sondern befinden sich lediglich in derselben Gattung oder enthalten ähnliche Fakten. Die beispiellose „Verwässerungs“-Theorie der Kläger dreht das Urheberrecht auf den Kopf. Gattungen und Fakten sind nicht urheberrechtlich schutzfähig. Nach der Copyright Clause sind diese Elemente keine originellen „Schriften“ eines „Autors“ und dürfen frei kopiert werden.
Electronic Frontier Foundation
Die Kläger fordern das Gericht auf, jede Vorsicht über Bord zu werfen und das Urheberrecht umzuschreiben, um eine gesetzlich oder in der Rechtsprechung nicht verankerte Anforderung eines rechtmäßigen Erwerbs einzuführen; und die Fair-Use-Analyse gegen den Entwickler eines Allzweckwerkzeugs zu verdrehen, wenn dieses Werkzeug möglicherweise zur Schaffung potenziell konkurrierender nicht verletzender Werke genutzt werden könnte. Das Gericht sollte beide Theorien zurückweisen.
Engine und Developers Alliance
Die Nutzung von Foundation-Modellen durch Startups zeigt, dass die Verwendung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training eines KI-Modells eine faire Nutzung und keine Urheberrechtsverletzung ist. Der Zweck des Trainings eines Foundation-Modells besteht nicht darin, die Werke zu reproduzieren, aus denen es lernt; er besteht darin, ein Allzweckwerkzeug zu schaffen, das andere an neue Zwecke anpassen können. Die Zwecke, die Startups gewählt haben, ähneln in keiner Weise den Zielen der Werke in einem Trainingsdatensatz.
Foundation for American Innovation
Soweit KI-Training die Schaffung neuen Wissens, neuen Ausdrucks, neuer Software und anderer Fähigkeiten ermöglicht, wirken sich diese Vorteile auf die Bewertung der Marktwirkungen der Nutzung im Rahmen des vierten Faktors aus. Diese Begründung stützt hier eine neuartige Anwendung: die Berücksichtigung des sicherheitspolitischen Werts von Fähigkeiten, die neue Analysen, Software und andere produktive Arbeit ermöglichen.
Gregory Leppert
Experte für Bibliothekstechnologie
„[D]as vorrangige Ziel des Urheberrechts besteht nicht darin, die Arbeit der Autoren zu belohnen, sondern den Fortschritt der Wissenschaft und der nützlichen Künste zu fördern.“ Bibliotheken teilen diesen grundlegenden Zweck des Copyright Act. So gibt beispielsweise die Library of Congress als ihre Mission an, „Zugang zu einer reichen, vielfältigen und beständigen Wissensquelle“ zu bieten, um Sie in Ihren intellektuellen und kreativen Unternehmungen zu informieren, zu inspirieren und einzubinden. In anderen Institutionen ist die Formulierung bemerkenswert einheitlich: Die Mission der Harvard Library besteht darin, „mit unseren Gemeinschaften an der Erstellung und dem Teilen neuen Wissens mitzuwirken“, die MIT Libraries wollen „Wissen voranbringen, indem sie eine vertrauenswürdige Grundlage für die Erzeugung, Verbreitung, Nutzung, kreative Auseinandersetzung mit und Bewahrung von Informationen bereitstellen“, und die New York Public Library existiert, um „Wissen voranzubringen, indem sie freien und offenen Zugang zu Materialien bietet“. Die offene Verfügbarkeit von Allzweck-KI-Modellen dient und unterstützt einen wichtigen öffentlichen Nutzen, da sie Bibliotheken ermöglicht, mit der Bewahrung und Zugänglichkeit menschlichen Wissens für künftige Generationen Schritt zu halten.
Joshua S. Gans
Professor für Strategisches Management
Das Urheberrecht unterstützt nicht nur den Anreiz, Inhalte zu schaffen, sondern auch den Anreiz, Werkzeuge zu bauen, die aus diesen Inhalten lernen, und eine Regel, die jeden verdrängten Verkauf als klagefähig behandelte, könnte den zweiten Anreiz schwächen, ohne den ersten zuverlässig zu schützen.
Kevin Kelly
Autor
KI ist eine transformative Technologie, die die Entstehung neuartiger Werke in unzähligen Disziplinen der Künste und Wissenschaften beschleunigt. Herr Kelly hat Erfahrung damit, wie KI das Gebiet der Literatur voranbringt. Aus seiner Sicht kann jedes KI-Modell als ein völlig neues Medium verstanden werden, das Autoren die Fähigkeit bietet, neue Texte und Ideen zu erschaffen und zu reasoning zu gelangen. Ein Urteil zugunsten der Kläger im Hinblick auf fair use würde den Klägern daher weit mehr gewähren als das begrenzte Monopol auf ihren ursprünglichen Ausdruck, das der Kongress zu gewähren beabsichtigte. Es würde die Entwicklung von Technologien behindern, die zuvor unvorstellbare Mengen an Informationen verbreiten können. Es würde auch neue Denkweisen und die Schaffung neuer origineller Werke sowohl in den Künsten als auch in den Wissenschaften behindern. Amicus reicht diese Stellungnahme zur Unterstützung des Arguments der Beklagten ein, dass die Verwendung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training großer Sprachmodelle eine faire Nutzung gemäß 17 U.S.C. § 107 darstellt. Aufgrund seiner lebenslangen Beschäftigung mit dem Schreiben sind ihm die Schutzrechte, die Urheberrechtsinhabern gewährt werden, wichtig. Ebenso entscheidend ist es, Raum für zulässige Nutzungen urheberrechtlich geschützten Materials und für das Wachstum transformierender Technologien zu bewahren. Andernfalls würde das Urheberrecht genau jene Kreativität, Innovation und Verbreitung von Wissen ersticken, die es zu fördern bestimmt ist. Die Doktrin der fairen Nutzung ist entscheidend, um dieses Gleichgewicht zu gewährleisten.
Khosla Ventures
Fair Use existiert gerade dafür, zu verhindern, dass das Urheberrecht gegen die Innovation eingesetzt wird, deren Förderung es dienen soll. Um den verfassungsrechtlichen Auftrag des Urheberrechts zu erfüllen, „[t]o promote the Progress of Science and useful Arts“, U.S. Const. art. I, § 8, cl. 8, sollte das Gericht entscheiden, dass die Verwendung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training von OpenAIs großen Sprachmodellen als Rechtsfrage Fair Use darstellt.
Matthew Sag
Professor für Rechtswissenschaft
Auf Grundlage der Akte in dieser Verfahren ist die Nutzung der Werke der Kläger durch die Beklagten zum KI-Training hochgradig transformativ und spricht stark für eine Feststellung der fairen Nutzung, denn unter realistischen Bedingungen sind die Ausgaben der Modelle der Beklagten in keiner relevanten Hinsicht ähnlich den unsichtbaren Zwischenkopien, die während des Trainingsprozesses erstellt werden.
Michael Wall und Sarah Rose Siskind
Musiker und Komponist / Komiker und Autor
Dieser Kurzbericht veranschaulicht anhand der Arbeit zweier unabhängiger Kreative, die auf den Schutz des Urheberrechts angewiesen sind, was dieser Satz in der Praxis bedeutet. und KI-Tools, um ihren Lebensunterhalt zu sichern. Amici Sarah Rose Siskind und Michael Wall sind Künstler, die originale Werke schaffen und lizenzieren. Aber sie nutzen KI, um die Arbeit rund um den kreativen Prozess zu bewältigen und ihre Unternehmen in einem Markt voller besser ausgestatteter Konkurrenten auszubauen. For Amici, so verdrängt KI keine Kreativität und umgeht ihre kreativen Prozesse nicht. KI hilft ihnen, mehr zu schaffen und ihre Arbeit in neue Ausdrucksformen auszudehnen. Amici… Erfahrung unterstreicht die Auffassung der Vereinigten Staaten, dass KI-Tools „das Spielfeld zwischen etablierten und unabhängigen Verlagen accivieren können und sollten“. Siskind nutzt KI in jedem Aspekt ihres Unternehmens, von alltäglichen Verwaltungsaufgaben bis hin zur Ideenentwicklung und Gewinnung neuer Kunden. Mit KI ist ihre nicht-kreative Arbeit schneller und kostengünstiger, und ihre kreative Arbeit ist besser. Wie sie es ausdrückt: „Ich glaube nicht, dass ich mein Unternehmen an diesem Punkt ohne KI führen könnte.“ In ähnlicher Weise hilft KI Wall, die operativen Anforderungen seines Musikgeschäfts zu bewältigen, Kosten zu senken und mehr Zeit dem Komponieren von Musik zu widmen. Wie Siskind zweifelt auch er daran, dass sein Unternehmen in seiner jetzigen Form ohne KI überleben könnte.
Mike Knoop, Daniel Lowd, Douglas Schmidt
Informatiker
Verallgemeinerung und Memorierung sind unterschiedliche Phänomene. Das Training an einer großen und vielfältigen Sammlung ermöglicht es einem Modell, auf Eingaben zu reagieren, die während des Trainings nicht vorgekommen sind, was die Schlussfolgerung stützt, dass es Muster erlernt, die auf neue Kontexte anwendbar sind, statt einfach Quellwerke zu speichern. Ein trainiertes Modell ist kein adressierbares Dokumentenarchiv und ruft normalerweise keine identifizierten Trainingsdaten als gespeicherte Dateien ab. Es gibt keine Adresse, keinen Index und kein Datei-Handle, über das bestimmte Trainingsdaten angefordert und zurückgegeben werden könnten; stattdessen erfolgt die Generierung, indem eine Wahrscheinlichkeitsverteilung für das nächste Token erzeugt und daraus ausgewählt wird.
Public Knowledge
Fair Use hat Werkzeuge geschützt, die Menschen helfen, sich in den riesigen Informationssammlungen zu orientieren, die uns die digitale Welt gebracht hat, einschließlich der Bildersuche und der Volltextbuchsuche. Siehe Perfect 10, Inc. v. Amazon.com, Inc., 508 F.3d 1146, 1164–68 (9th Cir. 2007); Authors Guild v. Google, Inc., 804 F.3d 202, 216–17, 225 (2d Cir. 2015) („Google Books“). Sie hat auch die Bereitstellung zugänglicher digitaler Bücher durch Bibliotheken für Leser mit Sehbehinderung geschützt. Siehe Authors Guild, Inc. v. HathiTrust, 755 F.3d 87, 101–03 (2d Cir. 2014). Und sie hat die kostenlose Online-Veröffentlichung technischer Standards, die in Gesetze übernommen wurden, geschützt, in Anerkennung der „erheblichen öffentlichen Vorteile eines freien und einfachen Zugangs zum Gesetz“. Am. Soc’y for Testing & Materials v. Public.Resource.Org, Inc., 82 F.4th 1262, 1271–72 (D.C. Cir. 2023). Fair Use wird gleichermaßen dazu beitragen, sicherzustellen, dass die Vorteile der KI der Allgemeinheit zugutekommen, statt von einer privilegierten Minderheit kontrolliert zu werden.
Senator Rick Santorum und Abgeordneter Rick Boucher
Ehemalige Mitglieder des Kongresses
„Von Anfang an hat sich das Urheberrecht als Reaktion auf bedeutende technologische Veränderungen entwickelt.“ Sony Corp. of Am. v. Universal City Studios, Inc., 464 U.S. 417, 430 (1984). In Übereinstimmung mit diesem Ursprung soll die Doctrine of Fair Use, die durch den Copyright Act of 1976 gesetzlich verankert wurde, mit dem technologischen Wandel Hand in Hand arbeiten, nicht gegen ihn. KI ist die neueste und folgenreichste Technologie, auf die diese Doktrin anzuwenden ist. Die Verwendung urheberrechtlich geschützter Werke zum Training von KI-Modellen ist ein Paradebeispiel für Fair Use. Ein KI-Modell stützt sich nicht darauf, den Ausdruck von Werken an die Öffentlichkeit zu kommunizieren, sondern ganz anders darauf, die statistischen Muster der Sprache abzuleiten, die es dem Modell ermöglichen, zu funktionieren. Eine Entscheidung, dass KI-Training eine faire Nutzung darstellt, ist für unser Land von entscheidender Bedeutung. Die Freiheit amerikanischer Wissenschaftler, Unternehmen und Unternehmer, KI zu trainieren, ist von größter wirtschaftlicher und strategischer Bedeutung.
Ron Suskind und Brian L. Frye
Pulitzer-Preis-tragender Journalist / Professor für Rechtswissenschaften
OpenAIs Verwendung von Zeitungsartikeln zum Training seiner generativen KI-Modelle hat die berechtigten geschäftlichen Erwartungen der News Plaintiffs in keiner Weise beeinträchtigt. Sie haben Zeitungsartikel in Auftrag gegeben und veröffentlicht mit der Erwartung, Verbrauchern den Zugang zu diesen Artikeln zu verkaufen. Sie behalten das ausschließliche Recht, Verbrauchern den Zugang zu ihren Artikeln zu verkaufen, und üben es weiterhin aus. Ihre Fähigkeit, Verbrauchern den Zugang zu ihren Artikeln zu verkaufen, wurde durch OpenAIs Verwendung dieser Artikel zum Training seiner KI-Modelle nicht beeinträchtigt.
Regierung der Vereinigten Staaten
In diesem Rechtsstreit versucht die New York Times, die Doctrine of Fair Use einzugrenzen, um das Training von OpenAIs großen Sprachmodellen (LLMs) auszuschließen. Ein solches Ergebnis wäre mit den grundlegenden Prinzipien des Urheberrechts unvereinbar und würde „the Progress of Science and useful Arts“ erheblich behindern. U.S. CONST. art. I, § 8, cl. 8. Wie unten erläutert, nutzen Publikationen – darunter unabhängige und junge Medien sowie die New York Times selbst – LLMs für journalistische und andere Zwecke. Und über den Gegenstand dieses Rechtsstreits hinaus helfen LLMs Forschern aller Fachbereiche bereits bei großen Durchbrüchen. Die Entwicklung von LLMs aufgrund eines Missverständnisses der Fair-Use-Doktrin einzuschränken, würde solchen kreativen und wissenschaftlichen Fortschritten im Wege stehen und zugleich den amerikanischen Wohlstand und die wirtschaftliche Mobilität behindern.