Il dibattito sull’uso dei contenuti creativi per l’addestramento delle intelligenze artificiali generative sta passando da controversia etica a questione di portata globale. I recenti contenziosi in materia di addestramento sui contenuti protetti, unitamente alle prese di posizione delle autorità regolatorie, evidenziano una tensione strutturale tra le rivendicazioni di tutela della proprietà intellettuale e i modelli industriali basati sull’acquisizione e l’elaborazione di dati su larga scala.
Tecniche ingegneristiche come la “distillazione della conoscenza” (knowledge distillation) consentono a nuovi attori di ridurre in modo sostanziale costi di sviluppo e gap tecnologico, alimentando tensioni legali e geopolitiche nonché, contestualmente, far riemergere il tema dei limiti del copyright sugli output generati dai modelli di AI generativa, sfruttando il ricorso sui termini di servizio come strumento contrattuale di tutela.
Questo scenario, non solo pone l’accento su un vuoto regolatorio ancora non stabilizzato, ma anche un quadro complesso che, nelle attuali circostanze, si spinge ben oltre il solo perimetro tecnologico, arrivando ad assumere una rilevanza di tipo sistemico, con implicazioni per la sicurezza digitale, la governance dei dati e la resilienza della supply chain informativa.
Nota metodologica: l’analisi che segue si concentra intenzionalmente sulla dimensione strutturale del fenomeno, prescindendo dai singoli attori coinvolti. La citazione di soggetti specifici avrebbe rischiato di spostare il baricentro dal piano tecnico-legale a quello della rivalità geopolitica, finendo per impoverire entrambe le chiavi di lettura.
Lo scenario
L’attuale settore dell’AI generativa sta attraversando una fase di ridefinizione competitiva. Alcuni modelli sviluppati in contesti extra-occidentali, con particolare riferimento al mercato asiatico, hanno riportato performance comparabili ai principali sistemi statunitensi in specifici benchmark pubblici.
In diversi casi, tali risultati sono stati associati a costi di sviluppo e di esecuzione dichiarati inferiori rispetto ai modelli statunitensi di prima generazione. Inizialmente, questo vantaggio era stato ricondotto principalmente a scelte architetturali innovative e a specifiche ottimizzazioni ingegneristiche. Con il tempo, tuttavia, e alla luce di analisi di settore più approfondite, l’attenzione si è spostata verso un’ipotesi alternativa: il ricorso a tecniche di distillazione, con le quali i modelli sviluppati in aree geografiche diverse avrebbero colmato parte del divario con i sistemi più avanzati.
Un divario che, proprio negli ultimi giorni, alcune aziende tecnologiche avrebbero tentato di ristabilire, introducendo o rafforzato clausole contrattuali volte a limitare l’utilizzo degli output dei propri sistemi per finalità di addestramento di modelli concorrenti, segnalando pubblicamente preoccupazioni per possibili violazioni dei termini di servizio.
Questo scenario si colloca in una fase di evoluzione normativa ancora lontana da una piena armonizzazione tra le diverse giurisdizioni. I singoli ordinamenti stanno progressivamente definendo criteri applicativi e limiti operativi propri in materia di AI generativa, con il rischio concreto di una frammentazione strutturale nelle interpretazioni di ciò che è lecito o illecito sul piano del trattamento dei dati.
I fatti
In termini pratici, la “distillazione della conoscenza” è un processo nel quale un modello di IA generativa, spesso più piccolo, interroga sistematicamente un sistema più avanzato di LLM per raccoglierne le risposte. Tali risposte vengono poi riutilizzate come dati di addestramento, riducendo la necessità di costruire dataset originali da zero. Si tratta quindi di una tecnica che non riguarda azioni di intrusione informatica né di sottrazione diretta di codice sorgente. Dato che si concentra invece sull’utilizzo specifico di output generati da servizi legittimamente accessibili tramite API in abbonamento.
È opportuno chiarire che per Large Language Model (LLM) si intende una specifica categoria di modelli di intelligenza artificiale, basati su deep learning ed addestrati su grandi quantità di testi. Un LLM così addestrato, genera output linguistici plausibili prevedendo, in modo probabilistico (Next-token prediction), le sequenze di parole più compatibili con il contesto, sulla base di pattern appresi durante l’addestramento.
Questa capacità produce testi spesso coerenti sul piano linguistico, ma non garantisce di per sé né l’accuratezza né la verificabilità delle informazioni prodotte, a meno che il sistema non sia supportato da meccanismi esterni appositamente progettati a tal fine. A rinforzo di quanto detto, inoltre, i Terms of Service vengono utilizzati, ancora di più, come clausole contrattuali “scudo” che regolano le condizioni di utilizzo di una piattaforma basata su un modello LLM, arrivando a includere restrizioni esplicite su attività quali lo scraping o il riutilizzo massiccio dei contenuti così generati.
Sul piano giuridico, inoltre, con particolare riferimento all’orientamento espresso in alcune giurisdizioni e segnatamente negli Stati Uniti, emerge però un nodo critico: gli output generati da un modello di AI, in assenza di un intervento creativo umano, non sono automaticamente tutelati da copyright. E questo limita, almeno in linea di principio, la possibilità di rivendicare diritti esclusivi su tali output.
Inoltre, va aggiunto che il principio di fair use, nell’ordinamento statunitense, e le eccezioni per il text and data mining, in quello europeo, sono stati più volte invocati come fondamento giuridico per legittimare l’addestramento su contenuti protetti. Si tratta, tuttavia, di principi ancora al centro di contenziosi aperti e di interpretazioni tra le quali non si è raggiunta alcuna uniformità.
In questo quadro normativo già di per sé complesso, i materiali originariamente coperti da diritti d’autore e confluiti nei dataset di addestramento possono, in linea teorica, non solo influenzare la generazione degli output successivi, ma, come detto, essere ulteriormente impiegati come segnali informativi nelle fasi di addestramento successive, in modo che resta formalmente difficile contestarne l’autorità.
Emerge quindi come, la qualificazione giuridica di tali dinamiche rimane ancora profondamente controversa, e la sua definizione è oggi affidata ad attori ed ordinamenti fra i quali il dialogo è ancora largamente incompiuto.
Implicazioni strategiche
Le dinamiche fin qui descritte producono effetti che vanno ben oltre la dimensione strettamente legale.
In primo luogo, la disponibilità crescente di tecniche di distillazione riduce le barriere all’ingresso nel mercato dell’AI avanzata, comprimendo il vantaggio competitivo dei first mover.
In secondo luogo, in assenza di standard globali armonizzati e giuridicamente vincolanti sulla trasparenza dei dati e delle tecniche di addestramento, persistono asimmetrie regolatorie significative tra le diverse giurisdizioni.
Infine, il crescente richiamo al tema della ‘sicurezza nazionale’ nel dibattito pubblico e normativo segnala una progressiva securitizzazione dell’AI — intesa come il processo mediante il quale una questione economica o tecnologica viene reinterpretata come minaccia strategica, legittimando interventi restrittivi tendenzialmente unidirezionali. Con conseguenti implicazioni concrete che includono controlli all’export, restrizioni sugli investimenti e una più pervasiva supervisione governativa.
In tale scenario, non è da escludere che l’evoluzione del quadro competitivo e regolatorio richieda alle organizzazioni operanti nei settori hi-tech e della difesa un significativo rafforzamento dell’attenzione alla provenienza dei modelli, alla tracciabilità dei dataset e alla conformità normativa. Elementi che dovrebbero essere integrati in una governance strutturata dei fornitori di soluzioni di IA, da considerare come componente primaria della gestione del rischio tecnologico e strategico.
Rischi emergenti
Nel sintetizzare il quadro fin qui descritto, è infine possibile delineare tre principali profili di rischio per le organizzazioni che adottano soluzioni di AI in assenza di un’adeguata consapevolezza informativa, strategica e normativa.
Il primo profilo è di natura chiaramente reputazionale e legale. L’utilizzo di modelli addestrati su dati controversi o oggetto di contenzioso può esporre l’organizzazione a responsabilità indirette, limitazioni contrattuali o impatti reputazionali di medio periodo.
Il secondo è di natura sistemica. L’elevata concentrazione di infrastrutture di calcolo avanzato e di grandi dataset in un numero limitato di operatori globali può – e tende a – accentuare fenomeni di dipendenza tecnologica e lock-in analoghi a quelli già osservati in altri segmenti dell’economia digitale — una dinamica che incide sulla resilienza della supply chain digitale, ed in particolare nei contesti caratterizzati da tensioni geopolitiche e restrizioni normative incrociate.
Il terzo profilo riguarda la protezione dei dati. In alcuni contesti applicativi, l’addestramento e il fine-tuning (revisione mirata delle risposte) di modelli su dataset contenenti dati personali o sensibili solleva rilevanti questioni di compatibilità con le normative vigenti in materia. In assenza di regole chiare, trasversali e uniformi, tali dinamiche rischiano progressivamente di sconfinare dal perimetro della proprietà intellettuale a quello della protezione dei dati personali, con conseguenze potenzialmente significative tanto per gli individui quanto per le organizzazioni coinvolte.
Prospettive future
Il confronto sull’uso dei contenuti creativi – e non solo – per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale rappresenta una chiave di volta nella definizione delle regole della nuova economia digitale.
Per le organizzazioni ad alta intensità tecnologica, si tratta di un tema che non sarà più soltanto etico o giuridico, ma strutturalmente strategico: la capacità di valutare l’origine dei modelli, comprendere le implicazioni normative e anticipare i rischi sistemici costituirà infatti un fattore determinante di competitività e resilienza nel medio-lungo periodo.
Ed in questo contesto, una governance sempre più consapevole dell’IA non rappresenterà un elemento accessorio, ma una componente primaria della sicurezza aziendale e della credibilità industriale negli anni a venire.
Fonti
Ricerca Accademica — Model Compression & Distillation
arXiv – Distilling the Knowledge in a Neural Network
arXiv – DistilBERT: a distilled version of BERT, smaller, faster, cheaper and lighter
Copyright & AI
U.S. Copyright Office – Zarya of the Dawn Letter
U.S. Copyright Office – Copyright and Artificial Intelligence
The Authors Guild – Class-action suit against OpenAI
Parlamento Europeo – Report on copyright and generative AI: opportunities and challenges
Strategia & Governance AI — Istituzioni
U.S. Department of Defense – Data, Analytics, and AI Adoption Strategy
NATO – Summary of the NATO Artificial Intelligence Strategy
OECD AI – AI Principles Overview
Report & Analisi
World Economic Forum – Global Risks Report 2024
Stanford HAI – AI Index
National Bureau of Asian Research – China’s Approach to AI Development and Governance
