Il modello ha letto tutto. Ora la legge chiede lo scontrino

Un modello linguistico non nasce dal nulla. Per scrivere come uno scrittore, ha letto gli scrittori. Per dipingere come un illustratore, ha guardato gli illustratori. Miliardi di pagine, immagini, fotografie, articoli, partiture: ingoiati, digeriti, statisticamente compressi in pesi. La domanda che l'industria ha provato a rimandare per anni adesso ha un nome e una data: chi ha dato il permesso? E quando il modello sputa fuori l'output, di chi è?

Dal 2 agosto 2025 questa non è più una domanda accademica. È un obbligo di legge. Vediamo chi paga il conto.

Il pasto del modello: tutto ciò che ha letto qualcuno l'ha scritto

Il diritto d'autore europeo parte da un punto fermo: copiare un'opera protetta richiede l'autorizzazione del titolare. L'addestramento di un'IA generativa è, tecnicamente, una colossale operazione di riproduzione. Per non rendere illegale di fatto qualunque modello, l'UE si era già attrezzata nel 2019 con due eccezioni di text and data mining (estrazione di testo e dati): l'art. 3 della Direttiva (UE) 2019/790 per la ricerca scientifica, e l'art. 4 per chiunque altro, a fini commerciali compresi.

Qui sta il cuore della partita. L'art. 4 consente l'estrazione di testo e dati da opere lecitamente accessibili, ma solo se il titolare non ha espressamente riservato i propri diritti. È il meccanismo dell'opt-out: l'autore non deve dire "sì", deve dire "no". E deve dirlo, recita l'art. 4, par. 3, "in modo appropriato, ad esempio mediante strumenti che consentano la lettura automatizzata" — machine-readable: metadati, robots.txt, condizioni d'uso del sito. Chi tace, acconsente. Chi vuole sottrarsi, deve alzare un cartello che un crawler sappia leggere.

È un'inversione che fa discutere da anni. Una parte della dottrina la legge come un diritto di veto adeguato per i titolari; un'altra come una coperta troppo corta, che scarica sul singolo autore l'onere di difendersi da una raccolta dati planetaria (Journal of Intellectual Property Law & Practice, Oxford, 2024) (da verificare nei termini esatti). Resta il fatto giuridico: l'opt-out europeo esiste, ed è il perno su cui ruota tutto il resto.

Ma "machine-readable" è più facile da scrivere in una direttiva che da realizzare nella pratica. Cosa conta, esattamente, come riserva leggibile dalla macchina? Una riga nel file robots.txt che blocca il crawler di un fornitore? Una clausola nei termini d'uso del sito, scritta in linguaggio umano e quindi non automaticamente interpretabile? Un metadato nascosto nei pixel di una fotografia? La Direttiva del 2019 cita esempi — metadati, termini e condizioni — senza imporre uno standard tecnico unico. Il risultato è una babele di segnali: un autore può aver detto "no" in un modo che un crawler ignora perché non lo riconosce. E senza uno standard condiviso, l'opt-out rischia di funzionare solo per chi è abbastanza grande e tecnico da farsi sentire — il singolo illustratore freelance no.

C'è poi un problema temporale che brucia. I modelli più diffusi sono stati addestrati anni prima che questi obblighi entrassero in vigore, su dati raccolti quando nessuno alzava cartelli leggibili. L'opt-out, per sua natura, guarda avanti: vale per le estrazioni future, non resuscita un permesso mai dato per quelle passate. Per il pregresso, la battaglia resta tutta sul terreno del diritto d'autore classico — ed è esattamente lì che si stanno combattendo le cause miliardarie.

Gli obblighi GPAI: la trasparenza diventa un dovere

L'AI Act non riscrive il diritto d'autore. Lo prende per il bavero e lo rende verificabile. L'art. 53 del Regolamento (UE) 2024/1689 impone ai fornitori di modelli di IA per finalità generali — i GPAI, dai grandi modelli linguistici in giù — quattro obblighi che, dal 2 agosto 2025, sono pienamente operativi (artificialintelligenceact.eu; AI Act Service Desk, Commissione europea).

Due riguardano direttamente il diritto d'autore. Primo: il fornitore deve adottare una politica di rispetto del diritto d'autore dell'Unione, e in particolare individuare e rispettare le riserve di diritti espresse ai sensi dell'art. 4, par. 3, della Direttiva 2019/790. Tradotto: l'opt-out che prima viveva in una zona grigia ora ha un guardiano. Secondo: il fornitore deve pubblicare un riepilogo sufficientemente dettagliato dei contenuti usati per l'addestramento, secondo un modello (template) predisposto dall'Ufficio per l'IA.

Obbligo art. 53 AI Act (GPAI)	Cosa significa in concreto	Da quando
Politica sul copyright	Identificare e rispettare gli opt-out ex art. 4(3) Dir. 2019/790, anche per i modelli open source	2 ago 2025
Riepilogo dei dati di training	Sintesi pubblica "generalmente esaustiva" dei contenuti usati, su template dell'Ufficio IA	2 ago 2025 (modelli preesistenti: 2 ago 2027)
Documentazione tecnica (Allegato XI)	Esonero per open source, salvo rischio sistemico	2 ago 2025
Informazioni ai fornitori a valle	Documentazione per chi integra il modello nei propri sistemi	2 ago 2025

Si noti la trappola dell'open source. L'esonero che la stampa di settore ama citare riguarda la documentazione tecnica e le informazioni a valle. Non riguarda né la politica sul copyright né il riepilogo dei dati di training: quelli valgono per tutti, licenza libera compresa (artificialintelligenceact.eu, art. 53). Chi pensava che pubblicare i pesi su una piattaforma aperta fosse un lasciapassare ha letto male.

Il template dei dati di training: la fine del "non possiamo dirlo"

La Commissione europea ha pubblicato il modello obbligatorio per il riepilogo dei contenuti di addestramento. L'obiettivo dichiarato è la trasparenza, soprattutto verso i titolari di diritti: il riepilogo deve coprire tutte le fasi — pre-addestramento e messa a punto — ed essere "generalmente esaustivo" senza però scendere nel "tecnicamente dettagliato" (WilmerHale, 2025; Bird & Bird, 2025).

È un compromesso. L'autore non otterrà l'elenco riga per riga delle proprie opere finite nel modello, ma non potrà più sentirsi rispondere che i dati di training sono un segreto industriale assoluto. Per la prima volta esiste un documento pubblico, datato e standardizzato, da cui partire per chiedere conto. Per chi un domani volesse contestare un uso non autorizzato, è la differenza tra litigare al buio e litigare con una mappa.

Il Codice di buone pratiche: il bastone e la carota

Il 10 luglio 2025 l'Ufficio europeo per l'IA ha pubblicato la versione finale del Codice di buone pratiche per i GPAI, articolato in tre capitoli: Trasparenza, Copyright, Sicurezza. I primi due si applicano a tutti i fornitori (digital-strategy.ec.europa.eu).

Il capitolo Copyright traduce l'art. 53 in impegni operativi: sviluppare e aggiornare una politica robusta sul diritto d'autore; raccogliere via web crawling solo contenuti lecitamente accessibili; rispettare i segnali leggibili dalla macchina come il robots.txt; evitare i siti notoriamente pirata; adottare salvaguardie tecniche per ridurre la generazione di output che riproducono opere protette; designare un punto di contatto per i reclami dei titolari (Clifford Chance, 2025; Latham & Watkins, 2025).

Il Codice non è obbligatorio: è uno strumento di adesione volontaria che presume la conformità. Ma attenzione alla carota nascosta nel bastone: l'Ufficio per l'IA ha dichiarato che per il primo anno — fino ad agosto 2026 — non considererà inadempienti i firmatari che non abbiano ancora implementato tutti gli impegni. Una moratoria di fatto. Chi firma compra tempo e prevedibilità; chi non firma resta esposto al regime pieno del Regolamento. Non è un favore: è un incentivo a salire sul carro.

I tribunali: dove la teoria incontra il sangue

Mentre l'Europa costruisce regole, le aule — soprattutto americane — stanno già decidendo soldi. Il fronte è vasto: a ottobre 2025 si contavano oltre cinquanta cause di copyright contro produttori di IA negli Stati Uniti (chatgptiseatingtheworld.com).

Tre vanno tenute d'occhio. Thomson Reuters c. Ross Intelligence: l'11 febbraio 2025 un giudice del Delaware ha respinto la difesa di fair use di Ross, ritenendo decisivo il quarto fattore — l'impatto sul mercato — perché l'uso minacciava la capacità di Thomson Reuters di vendere i propri dati per addestrare IA (McKool Smith, 2025). The New York Times c. OpenAI e Microsoft: ancora pendente, terreno di scontro su conservazione dei dati e discovery. Getty Images c. Stability AI: oltre dodici milioni di immagini contestate, anch'essa in corso. Le prossime decisioni sul fair use nell'addestramento non sono attese prima dell'estate 2026 (da verificare).

Una premessa per il lettore italiano: il fair use statunitense non esiste nel nostro ordinamento. Da noi non si bilancia caso per caso: o si rientra in un'eccezione tipica — il TDM dell'art. 4 — o si è dentro una violazione. È un sistema più rigido, e per i titolari di diritti, paradossalmente, più protettivo: l'opt-out, una volta esercitato in modo leggibile, chiude la porta. Senza scappatoie equitative.

Ma il caso Ross merita una sosta, perché parla la nostra lingua. Ross Intelligence aveva costruito uno strumento di ricerca giuridica usando il materiale editoriale di Thomson Reuters per addestrare la propria IA. Il giudice ha pesato il quarto fattore — l'effetto sul mercato dell'opera originale — e ha trovato che l'IA non era un uso "trasformativo" innocuo, bensì un potenziale concorrente che erodeva proprio il mercato dei dati da addestramento del titolare. È una logica che un giudice europeo capirebbe al volo: quando l'output della macchina entra in concorrenza con l'opera da cui ha imparato, il bilanciamento pende verso chi ha creato. Non tutti i tribunali decideranno così — diverse pronunce statunitensi hanno riconosciuto il carattere trasformativo dell'addestramento — ma il segnale per chi addestra su contenuti di un settore per poi servire quello stesso settore è inequivocabile.

Per chi opera in Italia la lezione operativa è duplice. Da un lato non si può contare su un "fair use all'europea" che non esiste: l'eccezione TDM va presa nei suoi confini, opt-out compreso. Dall'altro, le sentenze americane non si applicano qui, ma fotografano i rischi economici che la stessa tecnologia genera ovunque, e che prima o poi arriveranno davanti a un giudice europeo. Chi costruisce un prodotto su dati altrui dovrebbe leggerle come un bollettino meteo, non come cronaca estera.

L'output: chi possiede ciò che la macchina genera?

Capovolgiamo la domanda. Non più "cosa è entrato", ma "cosa è uscito". Se un'IA produce un testo, un'immagine, un brano: di chi è? Di chi ha scritto il prompt? Del fornitore del modello? Di nessuno?

La risposta convergente, su entrambe le sponde dell'Atlantico, è netta: senza paternità umana non c'è diritto d'autore. Il 29 gennaio 2025 lo U.S. Copyright Office ha pubblicato la Parte 2 del rapporto su copyright e IA: chi si limita a digitare un prompt non è autore dell'output; sono proteggibili solo le opere con un contributo creativo umano sufficiente; quando un umano crea e poi l'IA modifica, la tutela copre solo "l'espressione umana percepibile" (U.S. Copyright Office, gennaio 2025; Jones Day, 2025).

Conseguenza pratica brutale: un'immagine generata interamente da un prompt, per quanto spettacolare, rischia di nascere nel pubblico dominio di fatto. Chiunque può riusarla. L'azienda che fonda un brand su un logo "fatto dall'IA in due minuti" sta costruendo su sabbia: potrebbe non avere alcun diritto esclusivo da far valere contro chi lo copia. Il valore, giuridicamente, sta ancora tutto nella mano umana che dirige, sceglie, scarta, rifinisce.

Resta una linea grigia, e qui si gioca la partita più interessante per i creativi. Dove finisce il "prompt e basta" e dove inizia il "contributo umano sufficiente"? Lo U.S. Copyright Office ha già registrato opere in cui l'IA era uno strumento dentro un processo creativo umano documentato: selezioni, scarti, ricomposizioni, fotoritocco, montaggio. La tutela, in quei casi, non copre l'intera opera ma "l'espressione umana percepibile". Significa che chi vuole proteggere un risultato deve poter ricostruire la propria mano dentro la macchina: bozze, versioni intermedie, scelte motivate. Il prompt da solo non lascia traccia di autorialità; il processo sì.

Per il professionista e per l'impresa italiana il principio è speculare a quello dell'art. 1 della nostra legge sul diritto d'autore come riscritto dalla 132/2025: protezione solo se c'è "risultato intellettuale dell'autore". Chi commissiona contenuti generati con l'IA — un'agenzia, uno studio, un editore — dovrebbe pretendere e archiviare la documentazione del contributo umano, perché è quella, e non il file finale, a determinare se esiste un diritto da rivendere, licenziare o difendere in giudizio.

L'Italia entra in campo: la legge 132/2025

L'Italia ha messo la firma. La legge 23 settembre 2025, n. 132 — pubblicata in Gazzetta Ufficiale il 25 settembre, in vigore dal 10 ottobre 2025 — è la prima cornice nazionale organica sull'IA, e tocca il diritto d'autore con mano chirurgica (Normattiva; Gazzetta Ufficiale n. 223).

L'art. 25 modifica la legge 22 aprile 1941, n. 633. Alla lettera a) interviene sull'art. 1 della legge sul diritto d'autore: le opere dell'ingegno sono protette solo se frutto del lavoro intellettuale umano, e possono esserlo anche quando create con l'ausilio di strumenti di IA, "purché costituenti risultato intellettuale dell'autore". Alla lettera b) introduce il nuovo art. 70-septies, che disciplina l'estrazione di testo e dati per l'addestramento, ammettendola per finalità di ricerca scientifica quando l'uso non sia stato riservato dai titolari ai sensi degli artt. 70-ter e 70-quater (Osservatorio IP, ottobre 2025; Hogan Lovells, 2025).

L'art. 26 affila il penale: modifica l'art. 171, comma 1, lett. a-ter), della legge sul diritto d'autore, estendendo la punibilità alle condotte di riproduzione o estrazione di testo o dati da opere o altri materiali disponibili in rete o in banche dati "anche attraverso sistemi di intelligenza artificiale". Il messaggio del legislatore italiano è duplice e coerente con l'Europa: la creatività resta un fatto umano, e l'estrazione abusiva di dati per nutrire le macchine diventa anche reato (da verificare nei limiti e nelle soglie applicative).

La regola del Diavolo

Mettiamo in fila la responsabilità, perché è lì che si gioca tutto. Se un modello è stato addestrato calpestando un opt-out leggibile, il fornitore GPAI è esposto: ha violato l'art. 4(3) della Direttiva e, dal 2 agosto 2025, l'art. 53 dell'AI Act. Se l'output riproduce in modo riconoscibile un'opera protetta, la responsabilità può risalire la catena — fornitore e, a certe condizioni, utilizzatore. Se invece l'output è frutto solo della macchina, il problema si rovescia: non c'è violazione a monte, ma non c'è nemmeno proprietà a valle. Nessuno lo possiede.

Tre mosse asciutte. Chi crea contenuti: alzi l'opt-out in modo machine-readable, oggi, perché il silenzio vale consenso. Chi usa l'IA per produrre asset di valore: documenti e conservi il contributo umano, altrimenti compra un guscio vuoto senza esclusiva. Chi sviluppa o integra modelli: pretenda dal fornitore la politica sul copyright e il riepilogo dei dati di training, perché dal 2 agosto 2025 sono atti dovuti, non cortesie.

L'IA generativa ha imparato leggendo l'opera dell'uomo. La legge, finalmente, comincia a chiedere lo scontrino.

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