La battaglia sul copyright tra Microsoft e OpenAI si allarga: The Seattle Times e Newsday fanno causa

Microsoft e OpenAI affrontano ora un’altra causa intentata da editori, nonostante anni di finanziamenti a sperimentazioni pensate per aiutare le redazioni locali ad adottare l’intelligenza artificiale. The Seattle Times e Newsday hanno depositato il ricorso il 4 settembre 2026. Sostengono che le aziende abbiano copiato il loro giornalismo senza autorizzazione per sviluppare e gestire prodotti commerciali di AI.

Il ricorso non riguarda soltanto l’addestramento dei modelli. Sostiene che ChatGPT, Microsoft Copilot e le funzionalità di Bing possano riprodurre o parafrasare molto da vicino articoli protetti. Tali risposte, secondo l’accusa, competono con gli editori per lettori, pubblicità, abbonamenti e ricavi da licenze.

Questo rende la disputa tra Microsoft e OpenAI più complessa di una consueta contesa tra aziende tecnologiche e titolari di copyright. Entrambi gli editori hanno partecipato a una fellowship sull’AI finanziata dai convenuti. Non stanno respingendo l’AI in blocco. Sostengono invece che la collaborazione non autorizzi copie non compensate né prodotti che si sostituiscono al loro lavoro giornalistico.

Il caso arriva inoltre in una fase decisiva del più ampio conflitto sul copyright. The New York Times e altri editori stanno già discutendo in giudizio rivendicazioni analoghe a Manhattan. Nel frattempo, il Dipartimento di Giustizia degli Stati Uniti ha sostenuto un’ampia difesa basata sul fair use per l’addestramento dell’AI. I nuovi attori devono quindi distinguere tra la presunta copia usata per istruire i modelli e gli output che possono esporre agli utenti espressioni protette.

La causa prende di mira addestramento, recupero e risposte dell’AI

Gli editori contestano l’intera catena dei contenuti, dallo scraping dei siti web alle risposte mostrate agli utenti.

The Seattle Times Company e Newsday LLC hanno depositato il loro ricorso di 38 pagine presso la U.S. District Court for the Southern District of New York. Tra i convenuti figurano Microsoft e diverse entità della struttura societaria di OpenAI.

Gli editori sostengono che sistemi automatizzati abbiano copiato centinaia di migliaia dei loro articoli. Secondo il ricorso, parte del materiale era protetta da paywall progettati per limitarne l’accesso agli abbonati. I convenuti non hanno ammesso queste accuse e il tribunale non ha stabilito che le copie siano avvenute nel modo descritto.

Il ricorso individua diversi presunti utilizzi del materiale. Sostiene che le copie siano confluite in dataset usati per addestrare e perfezionare large language model. Afferma inoltre che i contenuti siano stati archiviati per la retrieval-augmented generation, comunemente chiamata RAG. Questo processo recupera materiale esterno quando un utente pone una domanda e lo fornisce a un modello durante la produzione di una risposta.

Questa distinzione è importante perché addestramento e recupero sollevano questioni di fatto differenti. L’addestramento modifica i parametri di un modello esponendolo a schemi presenti in grandi raccolte di dati. Il recupero può introdurre un documento specifico nel processo di generazione quando un utente invia una query pertinente.

Gli editori accusano inoltre le aziende di aver rimosso o modificato informazioni sulla gestione del copyright. Tali informazioni possono includere titoli, nomi degli autori e avvisi di copyright. Le loro rivendicazioni vanno oltre la violazione diretta del copyright e includono teorie correlate basate sul diritto federale e statale, tra cui la diluizione del marchio.

Le accuse più concrete riguardano gli output dei modelli. Il ricorso presenta esempi in cui ChatGPT avrebbe restituito passaggi simili al lavoro degli editori. Un test avrebbe prodotto un brano di 88 parole tratto dal reportage vincitore del Pulitzer di The Seattle Times sul Boeing 737 MAX, dopo aver ricevuto il titolo dell’articolo e l’indirizzo web.

Questo esempio non stabilisce con quale frequenza si verifichino output simili. Mostra però perché il caso non possa essere ridotto a un dibattito astratto sulle macchine che apprendono schemi statistici. Gli editori affiancano specifici comportamenti degli output alle loro accuse di copie a monte.

I rimedi richiesti sono di conseguenza molto ampi. I giornali chiedono risarcimenti e un’ingiunzione contro la prosecuzione delle violazioni. Chiedono inoltre la distruzione di copie non autorizzate, dei dataset di addestramento interessati e dei modelli che incorporano il loro lavoro, secondo il ricorso sul copyright depositato.

Un ordine di distruzione solleverebbe importanti questioni tecniche e legali. Un modello moderno riflette l’addestramento su un ampio dataset, anziché conservare una semplice libreria di articoli leggibili. I tribunali avrebbero bisogno di prove che colleghino opere specifiche, dataset, versioni dei modelli e presunti usi illeciti prima di prendere in considerazione un simile rimedio.

Per ora, ogni affermazione centrale resta un’accusa. I convenuti non hanno ancora depositato le loro risposte dettagliate e nessun giudice ha stabilito che le opere degli editori siano entrate illegalmente nei prodotti. Il deposito modifica la controversia istituendo un nuovo caso, non risolvendo i fatti contestati.

La difesa di Microsoft e OpenAI affronta il banco di prova delle notizie locali

Il conflitto centrale riguarda se l’addestramento dell’AI crei un nuovo strumento analitico o un sostituto costruito sullo stesso giornalismo con cui compete.

OpenAI afferma che i suoi modelli sono addestrati su dati pubblicamente disponibili e che tale pratica si fonda sul fair use. Il fair use è una dottrina legale che consente alcuni usi senza licenza dopo aver considerato finalità, trasformatività, effetti sul mercato e altri fattori.

Microsoft non ha offerto una difesa legale dettagliata quando la causa è diventata pubblica. Un portavoce dell’azienda ha dichiarato che Microsoft era sorpresa dal deposito e restava disponibile a discutere possibili soluzioni. Questa risposta lascia senza replica le accuse tecniche del ricorso in questa fase iniziale.

Gli editori descrivono la stessa attività in modo diverso. Affermano che i convenuti abbiano copiato opere espressive per creare servizi che rispondono alle stesse domande cui quelle opere erano state scritte per rispondere. Secondo la loro ricostruzione, ChatGPT e Copilot non si limitano ad analizzare il giornalismo. Possono fornire informazioni che eliminano per un lettore la ragione di visitare la pubblicazione originaria.

Questa presunta sostituzione è importante perché il danno al mercato è parte dell’analisi del fair use. Un tribunale potrebbe considerare l’addestramento dei modelli, gli output dei modelli e i sistemi di recupero come usi separati. Un’attività ritenuta trasformativa in una fase non protegge automaticamente ogni output a valle.

Il Dipartimento di Giustizia ha sostenuto questa separazione in contenziosi correlati. In un deposito del settembre 2026, il governo ha descritto l’addestramento degli LLM come altamente trasformativo. Ha paragonato il processo all’uso di materiale esistente per costruire un sistema che riconosce relazioni e risponde a nuove informazioni.

Tuttavia, il memoriale sul fair use del governo ha anche distinto l’addestramento dagli output che ricostruiscono e distribuiscono opere protette. Ha sostenuto che gli output potenzialmente lesivi dovrebbero ricevere una valutazione caso per caso, anziché determinare la legalità dell’addestramento nel suo complesso.

Questa posizione offre a entrambe le parti elementi su cui lavorare. OpenAI e Microsoft possono sostenere che l’addestramento abbia uno scopo diverso dalla pubblicazione di notizie. I giornali possono concentrarsi su recupero, memorizzazione, passaggi ripetuti e risposte che, secondo l’accusa, sostituiscono le visite agli articoli.

L’onere ricadrà in larga misura sulle prove. Gli attori devono collegare opere registrate a specifici atti di copia o output perseguibili. I convenuti possono contestare se le riproduzioni ottenute tramite prompt rappresentino il normale comportamento del prodotto, test eccezionali o tentativi progettati per sollecitare testo protetto.

Il nuovo caso solleva anche una dimensione legata alle notizie locali. Gli editori nazionali hanno pubblici e attività in abbonamento diversificati, pur affrontando le stesse pressioni sui referral. Le organizzazioni regionali dipendono più fortemente dai lettori che cercano informazioni su amministrazione locale, trasporti, scuole, meteo e sicurezza pubblica.

Queste query si prestano bene a risposte sintetizzate. Un utente può chiedere a un assistente informazioni su una chiusura del trasporto pubblico e ricevere i dettagli essenziali senza aprire l’articolo riportato. Quando quella risposta deriva da reportage locale originale, l’editore sostiene il costo del giornalismo mentre un’altra interfaccia controlla il rapporto con il pubblico.

Il ricorso cita dati del settore secondo cui i referral dalla ricerca verso editori regionali e metropolitani di medie dimensioni sono diminuiti del 47 per cento tra dicembre 2024 e dicembre 2025. Confronta questa cifra con un calo del 22 per cento per gli editori nazionali più grandi.

Questi dati offrono contesto, ma non dimostrano un nesso causale in questo caso. Il traffico da referral cambia per molte ragioni, tra cui aggiornamenti del ranking della ricerca, comportamento dei consumatori, progettazione delle piattaforme e concorrenza tra editori. Gli attori dovranno fornire prove più specifiche per collegare le loro perdite ai prodotti dei convenuti.

La questione legale è quindi più circoscritta di quella relativa al fatto che l’AI influenzi il giornalismo. Riguarda se i convenuti abbiano compiuto usi legalmente protetti, prodotto output lesivi o danneggiato mercati riconosciuti dal diritto d’autore. Questa distinzione determinerà se il caso diventerà un precedente per l’addestramento o una causa incentrata su specifiche catene di contenuti.

I finanziamenti all’AI non hanno risolto la questione dell’autorizzazione

Il ribaltamento più netto è che entrambi i giornali hanno accettato sostegno allo sviluppo dell’AI, pur mantenendo che l’adozione non equivale al consenso.

Nel 2024, Microsoft e OpenAI hanno sostenuto una collaborazione sull’AI organizzata dal Lenfest Institute for Journalism. Ciascuna azienda ha impegnato finanziamenti diretti e crediti software. Il programma combinato era valutato fino a 10 milioni di dollari e includeva otto organizzazioni giornalistiche metropolitane indipendenti.

The Seattle Times e Newsday erano entrambi partecipanti. L’iniziativa mirava ad aiutare gli editori locali a testare prodotti supportati dall’AI e a sviluppare modelli di business più sostenibili. Considerava l’AI come qualcosa che le organizzazioni giornalistiche potevano usare, non semplicemente una minaccia da bloccare.

The Seattle Times prevedeva di esplorare pubblicità, formazione commerciale e analisi dei dati. Newsday prevedeva strumenti di sintesi dei dati pubblici per la propria redazione, i lettori e i clienti aziendali. I piani della fellowship pubblicati collocavano entrambe le organizzazioni all’interno della sperimentazione del settore con l’AI generativa.

The Seattle Times ha inoltre dichiarato che la sua redazione consente usi limitati dopo una valutazione dei rischi. Tali usi possono includere trascrizione e analisi dei dati. L’organizzazione afferma di non usare l’AI per generare le proprie storie pubblicate e di etichettare gli usi significativi quando appropriato.

Questa storia indebolisce qualsiasi descrizione semplicistica della causa come resistenza alla nuova tecnologia. Gli attori tracciano un confine tra l’uso di strumenti concessi in licenza e l’autorizzazione a usare il loro giornalismo per addestramento, recupero o output concorrenti.

Crea inoltre una questione scomoda per Microsoft e OpenAI. I loro investimenti nelle notizie locali hanno promosso l’AI come una strada verso la sostenibilità. La causa sostiene che le stesse aziende abbiano compromesso tale obiettivo utilizzando reportage senza compenso.

Il presidente e CEO di Seattle Times Alan Fisco ha detto ai dipendenti che depositare la causa è stato difficile. Ha affermato che l’organizzazione spende milioni di dollari ogni anno per produrre i propri contenuti e deve difenderli da usi non approvati e non compensati.

Fisco ha anche affermato che la causa non intendeva ostacolare l’innovazione nell’AI. La sua preoccupazione dichiarata era che l’innovazione non dovesse avvenire a spese del modello di business del giornale. Questa posizione orienta il conflitto verso licenze e progettazione del mercato, anziché verso un divieto totale dell’AI.

La risposta dei lavoratori aggiunge un ulteriore livello. Il sindacato del Seattle Times, che rappresenta più di 160 dipendenti, ha sostenuto la causa sul copyright. Ha inoltre criticato l’editore per essersi rifiutato di garantire, durante le trattative contrattuali, che l’AI non avrebbe sostituito posizioni redazionali non legate al reporting.

La posizione del sindacato evidenzia un secondo confine. Un editore può difendere la propria proprietà intellettuale pur continuando a essere sottoposto a esame per il modo in cui impiega l’AI nei confronti dei propri lavoratori. La causa non stabilisce se l’adozione dell’AI nelle redazioni protegga l’occupazione, migliori la produttività o trasferisca il lavoro lontano dal personale.

Per i knowledge worker, la controversia dimostra perché la provenienza sia importante. Per provenienza si intende sapere da dove provengono le informazioni e quali autorizzazioni ne regolano l’uso. Una risposta dell’AI può sembrare utile pur nascondendo il reporting, i documenti e il lavoro umano che l’hanno resa possibile.

Le organizzazioni che costruiscono una base di conoscenza AI affrontano una questione operativa correlata. Hanno bisogno di regole su ciò che entra nel sistema, su quali utenti possano accedervi e sul fatto che le risposte generate preservino il contesto delle fonti.

Il conflitto non è collaborazione contro contenzioso. È collaborazione autorizzata contro presunta estrazione non compensata. Una sovvenzione, una licenza di prodotto o un programma di innovazione non trasferiscono necessariamente l’autorizzazione al copyright per usi non correlati.

Questa distinzione avrà rilievo oltre il giornalismo. Le imprese combinano sempre più modelli dei fornitori con documenti interni, database concessi in licenza e materiale dal web pubblico. Gli acquirenti hanno bisogno di risposte contrattuali chiare sui diritti di addestramento, le fonti di recupero, l’attribuzione, la conservazione dei dati e la responsabilità per gli output generati.

Gli accordi di licenza rendono più difficile ignorare l’argomento del danno al mercato

Gli accordi esistenti con gli editori mostrano che per i contenuti giornalistici esiste un mercato di licenze AI, ma non dimostrano automaticamente che ogni uso senza licenza sia illegale.

OpenAI ha stipulato accordi con editori che hanno scelto la negoziazione anziché il contenzioso. Tali intese contribuiscono a dimostrare che il materiale giornalistico d’archivio e attuale ha valore commerciale per gli sviluppatori di AI.

L’Associated Press ha annunciato un accordo che consente a OpenAI di ottenere in licenza parte del suo archivio testuale. Le aziende prevedevano inoltre di esplorare possibili utilizzi dell’AI generativa nei prodotti giornalistici. L’accordo sull’archivio non ha reso noti i termini commerciali completi.

News Corp ha poi annunciato una partnership pluriennale che copre contenuti attuali e d’archivio di pubblicazioni in diversi mercati. OpenAI ha ricevuto l’autorizzazione a mostrare il materiale nei propri prodotti, mentre News Corp ha ottenuto una relazione commerciale formale relativa a tale utilizzo.

La partnership con l’editore dimostra un percorso praticabile per ottenere autorizzazioni. Rafforza inoltre l’argomento dei ricorrenti secondo cui la copia non autorizzata può aggirare un mercato nel quale altri editori ricevono un compenso.

Tuttavia, l’esistenza di licenze non decide la questione del fair use. I convenuti in cause sul copyright sostengono spesso che i titolari dei diritti non possano trasformare ogni uso trasformativo in un mercato controllato semplicemente offrendo licenze. Altrimenti, la decisione di vendere un’autorizzazione potrebbe predeterminare se tale autorizzazione fosse legalmente necessaria.

I giornali devono dimostrare più di un’ipotetica tariffa persa. Devono spiegare in che modo gli usi contestati incidano sui mercati consolidati o ragionevolmente attesi per le loro opere. Diventeranno importanti le prove relative alle trattative sulle licenze, alla sostituzione dei prodotti, alle perdite di traffico di referral e al comportamento degli abbonati.

OpenAI e Microsoft probabilmente sottolineeranno la differenza tra un accordo commerciale volontario e un obbligo legale. Possono sostenere che alcune aziende concedano contenuti in licenza per migliorare i prodotti, ottenere feed affidabili o mostrare materiale attribuito, anche quando l’addestramento stesso rimane fair use.

Le accuse relative agli output potrebbero di nuovo rivelarsi più rilevanti dell’esistenza di copie per l’addestramento. Un modello che utilizza schemi appresi dal giornalismo pone una questione di mercato. Un servizio che restituisce passaggi riconoscibili, riassume un’inchiesta protetta da paywall o attribuisce falsamente materiale inventato ne pone un’altra.

La falsa attribuzione porta inoltre la controversia oltre la perdita di clic. Il ricorso afferma che contenuti generati sono stati associati a The Seattle Times o Newsday anche quando gli editori non li avevano creati. Tale comportamento, secondo le accuse, minaccia la fiducia nel marchio, che le organizzazioni giornalistiche locali costruiscono attraverso accuratezza e responsabilità.

Il ruolo di Microsoft riceverà particolare attenzione. L’azienda non è soltanto un investitore esterno. Ha integrato i modelli di OpenAI nei prodotti Copilot e Bing, fornito infrastrutture e mantenuto un sostanziale interesse economico nella partnership.

Il ricorso afferma che Microsoft ha impegnato circa 13 miliardi di dollari in OpenAI a partire dal 2019. Cita inoltre l’annuncio delle aziende dell’ottobre 2025, secondo cui Microsoft deteneva un investimento valutato all’incirca 135 miliardi di dollari, pari a circa il 27 per cento su base diluita.

Queste cifre provengono dal deposito dei ricorrenti e dalle informative societarie citate. Spiegano perché Microsoft figuri come convenuta, ma il solo investimento non stabilisce la responsabilità. Gli editori devono collegare Microsoft alle presunte copie, al controllo, al funzionamento dei prodotti o agli output in violazione per ciascuna teoria giuridica.

I ricorrenti cercano di rappresentare i prodotti Microsoft OpenAI come un sistema commerciale connesso. Microsoft può contestare questa caratterizzazione distinguendo tra entità societarie, responsabilità tecniche e comportamenti specifici dei prodotti. La fase istruttoria dovrebbe chiarire chi ha assemblato i dataset, chi controllava il crawling e quali sistemi hanno generato le risposte citate.

Tali prove determineranno anche qualsiasi rimedio. Distruggere un articolo archiviato è più semplice che rimuoverne l’influenza da un modello addestrato. Se sono coinvolti molteplici dataset, generazioni di modelli e livelli di prodotto, i ricorrenti devono identificare quali asset contengono copie perseguibili e perché controlli più circoscritti sarebbero inadeguati.

Il panorama delle licenze taglia quindi in entrambe le direzioni. Sostiene l’argomento secondo cui il contenuto giornalistico ha un valore commerciale misurabile. Evidenzia inoltre la necessità di analizzare ciascun uso anziché trattare ogni accesso a materiale pubblicato come giuridicamente identico.

Tre segnali indicheranno se il caso cambia l’editoria AI

La prossima fase dipenderà dall’accorpamento, dalle prove tecniche e dalla separazione operata dal tribunale tra addestramento e output rivolti agli utenti.

Il primo segnale è se questa causa si unirà ai procedimenti multidistrettuali esistenti che coinvolgono The New York Times e altri editori. I casi correlati sono stati coordinati davanti al giudice distrettuale statunitense Sidney Stein a Manhattan.

L’accorpamento può ridurre la duplicazione della fase istruttoria e le decisioni incoerenti. Può anche inserire i nuovi ricorrenti in una controversia matura, nella quale entrambe le parti hanno già sviluppato argomenti su dataset, output, fair use e danno al mercato.

Un procedimento coordinato rafforzerebbe l’idea che si tratti di una disputa legale che interessa l’intero settore. Un percorso separato lascerebbe maggiore spazio ai fatti specifici degli editori regionali, dei paywall, dell’economia delle notizie locali e del rapporto di Microsoft con il giornale della sua città natale.

Il secondo segnale è ciò che la fase istruttoria rivelerà sulla provenienza dei contenuti. Il ricorso sostiene che il materiale del Seattle Times comparisse tra i domini di rilievo utilizzati per un precedente dataset di OpenAI. Afferma inoltre che modelli successivi abbiano incorporato il lavoro di entrambi gli editori attraverso dataset web, indici di ricerca e altre fonti.

OpenAI ha divulgato maggiori informazioni sui dataset dei primi modelli rispetto a quanto abbia fatto per i sistemi più recenti. Questa opacità rende difficile stabilire la provenienza basandosi esclusivamente sui materiali pubblici. I documenti interni potrebbero mostrare se gli articoli degli editori siano entrati in dataset specifici, come le copie siano state elaborate e se sistemi successivi li abbiano recuperati direttamente.

La fase istruttoria potrebbe inoltre verificare il significato dell’esempio di 88 parole. Le parti esamineranno se prompt ordinari producano passaggi simili, se le protezioni impediscano la ripetizione e se l’output provenga da dati di addestramento memorizzati o da contenuti recuperati.

Riproduzioni frequenti e facilmente ottenibili rafforzerebbero l’argomento degli editori sulla sostituzione. Output rari creati mediante prompt insolitamente mirati sosterrebbero la tesi della difesa secondo cui un comportamento eccezionale non dovrebbe determinare la legalità di un’intera tecnologia.

Il terzo segnale è il modo in cui il tribunale separerà la copia in input dall’output pubblico. La posizione del Dipartimento di Giustizia favorisce una forte tutela del fair use per l’addestramento, lasciando al contempo spazio per rivendicazioni che coinvolgono opere ricostruite. Una sentenza che adotti tale distinzione restringerebbe il percorso degli editori senza eliminarlo.

Un simile esito sposterebbe l’attenzione su filtri degli output, autorizzazioni di recupero, attribuzione delle fonti e compenso per i contenuti mostrati. Potrebbe incoraggiare gli sviluppatori a mantenere confini più solidi tra l’addestramento dei modelli e i sistemi che recuperano o citano documenti in tempo reale.

Una sentenza che tratti l’addestramento e gli output concorrenziali come un unico processo commerciale connesso creerebbe un rischio maggiore per le aziende AI. Rafforzerebbe inoltre gli editori che chiedono licenze sia per i dati d’archivio sia per l’accesso continuativo.

La richiesta di distruzione rimane il rimedio con la posta in gioco più alta. I tribunali generalmente modellano le ingiunzioni sulle violazioni dimostrate. Richiedere la rimozione di modelli completi esigerebbe prove che misure più circoscritte non possano offrire un risarcimento adeguato.

Ciò rende improbabile una chiusura immediata nella fase iniziale. Esiti più realistici nel breve termine includono una fase istruttoria contestata, protezioni a livello di prodotto, discussioni sulle licenze o ordini che affrontino copie e output identificabili. Il rimedio finale dipende da fatti che non sono ancora pubblici.

Gli sviluppatori dovrebbero osservare se il caso produca standard più chiari per il tracciamento delle fonti. Gli acquirenti aziendali dovrebbero chiedere ai fornitori come i contenuti protetti raggiungano le risposte generate. Gli editori dovrebbero separare le negoziazioni su addestramento, recupero, citazione, attribuzione e traffico di referral, anziché trattarli come un’unica autorizzazione.

I knowledge worker hanno un test più semplice. Quando una risposta dell’AI sostituisce una fonte, l’utente può ancora identificare e valutare il reporting che vi sta dietro? In caso contrario, la comodità ha eliminato informazioni necessarie per giudicare accuratezza, titolarità e contesto.

La causa Microsoft OpenAI avrà maggiore rilevanza se costringerà i tribunali a tracciare confini applicabili tra queste fasi. Fino ad allora, né le ampie accuse di furto né le ampie rivendicazioni di fair use rispondono a ogni domanda.

Seguite il fascicolo del tribunale, il registro della fase istruttoria e qualsiasi trattativa sulle licenze nei prossimi tre mesi. Insieme, questi segnali mostreranno se il caso cambierà le regole sull’addestramento AI o concentrerà la responsabilità su output specifici. I lettori dovrebbero inoltre continuare ad aprire e valutare il reporting originale quando un sistema AI riassume notizie locali rilevanti.