30.09.2026

Исторический прецедент в США: апелляционный суд запретил обучать ИИ на авторских данных без согласия правообладателя

30 сентября 2026 · 5 минут чтения

Апелляционный суд США по третьему округу 29 сентября 2026 года вынес решение по знаковому спору Thomson Reuters против Ross Intelligence, признав, что копирование юридических аннотаций из базы Westlaw для обучения поисковой нейросети-конкурента не является добросовестным использованием (fair use). Это первое подобное решение апелляционной инстанции в череде высокоставочных процессов об авторских правах вокруг обучения ИИ. Суд подтвердил позицию нижестоящей инстанции, вынесенной в феврале 2025 года, и отклонил аргументы Ross Intelligence о трансформативном характере использования. Мотивировочная часть решения пока находится под грифом «закрыто», однако сам факт подтверждения позиции правообладателя уже создаёт серьёзный прецедент для десятков аналогичных дел против крупных разработчиков ИИ, включая OpenAI, Microsoft, Meta и Anthropic. Разбираем суть спора, правовые позиции сторон и последствия для всей индустрии.

Суть спора: юридические аннотации Westlaw и нейросеть Ross

Thomson Reuters, владелец крупнейшей правовой базы Westlaw, подал иск против стартапа Ross Intelligence ещё в 2020 году. Суть претензий: Ross Intelligence без разрешения скопировал тысячи «хедноутов» (headnotes) — юридических аннотаций, которые представляют собой краткие summaries ключевых правовых позиций из судебных решений. Эти аннотации являются результатом интеллектуального труда юристов Thomson Reuters и охраняются авторским правом.

Ross Intelligence использовал эти аннотации для обучения своей поисковой нейросети, которая должна была конкурировать с Westlaw на рынке юридических исследований. По данным суда, компания скопировала около 0,08% всех хедноутов Westlaw — казалось бы, незначительная доля, однако этого оказалось достаточно для квалификации нарушения.

Ross Intelligence прекратил деятельность ещё в 2021 году, ссылаясь на расходы, связанные с судебным разбирательством. Однако апелляция продолжилась, поскольку решение по вопросу fair use имеет принципиальное значение для всей отрасли.

Позиция нижестоящего суда: почему fair use не сработал

В феврале 2025 года судья Стефанос Бибас, заседавший в окружном суде Делавэра, вынес решение в пользу Thomson Reuters. Он проанализировал все четыре фактора добросовестного использования, предусмотренных статьёй 107 Закона об авторском праве США, и пришёл к выводу, что ни один из них не поддерживает позицию Ross Intelligence в достаточной степени.

Ключевые выводы суда:

• Цель и характер использования — суд признал использование нетрансформативным, поскольку Ross создавал продукт, напрямую конкурирующий с Westlaw, а не новое произведение с иным назначением;
• Характер охраняемого произведения — хедноуты являются результатом творческого труда и обладают достаточной оригинальностью для охраны авторским правом;
• Объём использования — несмотря на небольшую долю в процентном отношении, Ross скопировал тысячи аннотаций, что представляет собой существенный объём;
• Влияние на рынок — самый весомый фактор. Ross использовал контент Westlaw для создания прямого заменителя продукта Thomson Reuters, что наносит ущерб потенциальному рынку лицензирования данных для обучения ИИ.

Именно четвёртый фактор стал решающим. Суд установил, что использование хедноутов для обучения ИИ-конкурента подрывает формирующийся рынок лицензирования данных для обучения нейросетей. Если бы Ross победил, это создало бы опасный прецедент, позволяющий разработчикам ИИ бесплатно использовать охраняемые данные для создания конкурирующих продуктов.

Решение апелляции: подтверждение без мотивировки

Апелляционный суд третьего округа подтвердил решение нижестоящей инстанции, не представив сопроводительного мнения — оно было подано под грифом «закрыто» и временно недоступно для публики. Это означает, что точная аргументация суда пока неизвестна, однако сам факт подтверждения создаёт обязательный прецедент для судов третьего округа и убедительный ориентир для других апелляционных инстанций.

Суд также обязал Ross Intelligence покрыть судебные издержки Thomson Reuters на апелляции. Учитывая, что компания прекратила деятельность, фактическое взыскание может быть затруднено, однако юридическое значение решения от этого не уменьшается.

В ходе устных аргументов в июне 2026 года судьи выразили скептицизм по поводу теории трансформативного использования, которую продвигал Ross. Это давало основания предполагать, что апелляция может сложиться не в пользу стартапа — так и произошло.

Почему это решение — прецедент, но с оговорками

Дело Thomson Reuters против Ross Intelligence стало первым решением федерального суда США, которое напрямую затронуло вопрос fair use в контексте обучения ИИ. Однако его прецедентное значение имеет существенные ограничения, которые важно учитывать.

Ключевые особенности этого дела, которые отличают его от других споров вокруг обучения ИИ:

• Прямая конкуренция продуктов. Ross создавал продукт, который напрямую конкурировал с Westlaw. Это существенно ослабило позицию стартапа по четвёртому фактору fair use. В делах против генеративных ИИ, таких как Anthropic и Meta, продукты не являются прямыми заменителями обучающих данных;
• Платный доступ и охраняемый характер контента. Хедноуты Westlaw были платным продуктом, доступ к которому ограничен подпиской. Это усилило позицию правообладателя. В делах, где обучение велось на общедоступных данных из интернета, ситуация может быть иной;
• Нетрансформативный характер использования. Суд признал использование нетрансформативным, поскольку Ross не создавал новое произведение, а использовал контент для создания конкурирующего продукта. В делах о генеративных ИИ суды нередко находили использование «весьма трансформативным» — например, в деле Bartz против Anthropic суд признал обучение LLM на законно приобретённых книгах добросовестным использованием.

Иными словами, решение по Ross Intelligence — не универсальный запрет на обучение ИИ на авторских данных, а прецедент, который с наибольшей силой работает против разработчиков, создающих конкурирующие продукты на основе платного проприетарного контента.

Значение для индустрии ИИ и IT-бизнеса

Несмотря на оговорки, решение апелляционного суда имеет серьёзные последствия для всей индустрии искусственного интеллекта.

• Для разработчиков ИИ — решение подтверждает, что стратегия «обучимся на чужих данных, а потом разберёмся» становится всё более рискованной. Компаниям, использующим охраняемый контент для обучения моделей, необходимо проводить аудит источников данных и оценивать риски, особенно если конечный продукт может конкурировать с правообладателем;
• Для правообладателей — прецедент даёт мощный инструмент защиты. Если разработчик ИИ использует ваш контент для создания конкурирующего продукта, ссылка на fair use, скорее всего, не сработает. Это открывает путь для исков и требований лицензионных платежей;
• Для рынка лицензирования данных — решение укрепляет формирующийся рынок лицензирования контента для обучения ИИ. Правообладатели получают юридическое подтверждение того, что их данные имеют коммерческую ценность и не могут быть бесплатно использованы конкурентами;
• Для IT-юристов — решение демонстрирует важность четвёртого фактора fair use (влияние на рынок) и показывает, что суды готовы защищать формирующиеся рынки лицензирования данных. При оценке рисков для клиентов необходимо учитывать, конкурирует ли их ИИ-продукт с правообладателем обучающих данных.

Как это связано с другими делами об обучении ИИ

Решение по Ross Intelligence важно рассматривать в контексте других процессов, которые формируют правовое поле для обучения ИИ.

Bartz против Anthropic (июнь 2025). Суд Северного округа Калифорнии признал, что обучение больших языковых моделей на законно приобретённых книгах является «весьма трансформативным» и подпадает под fair use. Однако использование пиратских копий книг было признано нарушением. Дело закончилось мировым соглашением на 1,5 миллиарда долларов.

Kadrey против Meta (июнь 2025). Суд признал обучение LLM на книгах добросовестным использованием, однако судья прямо указал, что «в большинстве случаев» обучение на охраняемых произведениях без разрешения, вероятно, является нарушением. Это создаёт узкое окно для fair use, зависящее от конкретных обстоятельств.

На этом фоне решение по Ross Intelligence выделяется тем, что оно устанавливает границу: если ИИ-продукт конкурирует с правообладателем обучающих данных, fair use не применяется.

Что делать бизнесу уже сейчас

1. Провести аудит обучающих данных — определить, какие охраняемые произведения используются для обучения ваших моделей и на каких основаниях они были получены;
2. Оценить риск конкуренции — если ваш ИИ-продукт может конкурировать с правообладателем обучающих данных, риск признания использования недобросовестным существенно возрастает;
3. Рассмотреть лицензирование — если данные получены из платных источников, рассмотреть возможность заключения лицензионных соглашений с правообладателями;
4. Документировать правомерность использования — фиксировать основания получения данных, условия лицензий и цели использования;
5. Проконсультироваться с юристами — для оценки рисков и разработки стратегии соблюдения авторских прав при обучении ИИ.

Перспективы и прогнозы

Решение апелляционного суда по третьему округу — первый, но не последний шаг в формировании правового поля для обучения ИИ. Ожидается, что Верховный суд США рано или поздно возьмётся за этот вопрос, поскольку различные апелляционные округа могут прийти к разным выводам, создавая правовую неопределённость.

Для российских IT-компаний, разрабатывающих ИИ-модели и использующих зарубежные данные, это решение имеет опосредованное, но важное значение. Оно показывает общемировой тренд на ужесточение требований к правомерности обучающих данных. Аналогичные процессы запущены в России, где статья 10 закона об ИИ, вступающая в силу с 1 марта 2027 года, устанавливает правила использования охраняемых произведений для обучения моделей.

Компаниям, работающим с ИИ, стоит исходить из того, что «золотой век» бесплатного использования чужих данных для обучения моделей подходит к концу. Лицензирование контента становится неотъемлемой частью разработки ИИ, а соблюдение авторских прав — обязательным условием для выхода на международные рынки.