Snap na celowniku twórców z YouTube. Gigant oskarżony o kradzież wideo do trenowania AI
Snap oskarżony o komercjalizację danych badawczych
Właściciel aplikacji Snapchat stał się nowym frontem w trwającej batalii o prawa autorskie w dobie generatywnej sztucznej inteligencji. Twórcy stojący za popularnymi kanałami takimi jak h3h3, MrShortGame Golf oraz Golfholics, zrzeszający łącznie ponad 6 milionów subskrybentów, złożyli pozew zbiorowy w sądzie federalnym w Kalifornii. Zarzucają oni Snapowi, że firma bezprawnie „zeskrapowała” ich treści wideo, aby trenować systemy AI odpowiedzialne za funkcje kreatywne, w tym zaawansowany filtr „Imagine Lens”.
Kluczowym argumentem w sprawie jest wykorzystanie przez korporację gigantycznego zbioru danych HD-VILA-100M. Choć bazy tego typu są często tworzone przez podmioty akademickie wyłącznie do celów badawczych, powodowie twierdzą, że Snap zaadaptował je do celów czysto komercyjnych. W pozwie czytamy, że firma świadomie miała obejść zabezpieczenia technologiczne YouTube’a oraz zignorować regulamin platformy, który kategorycznie zabrania wykorzystywania treści autorów w modelach biznesowych bez stosownych licencji.
Seryjne pozwy przeciwko Dolinie Krzemowej
Działania przeciwko Snapowi nie są odosobnionym incydentem, lecz częścią szerszej strategii twórców, którzy domagają się odszkodowań ustawowych oraz stałego sądowego nakazu zaprzestania naruszania praw autorskich. Ci sami powodowie toczą już podobne spory z Nvidią, Meta oraz właścicielem TikToka – ByteDance. Według danych organizacji Copyright Alliance, branża AI mierzy się obecnie z ponad 70 procesami o podobnym charakterze, wytoczonymi przez pisarzy, artystów wizualnych i wydawców mediów.
Sytuacja prawna w tym obszarze pozostaje jednak niejednoznaczna. Podczas gdy firmy takie jak Anthropic decydują się na ugody i wypłaty rekompensat, sądy w niektórych sprawach – jak w przypadku Meta – orzekały dotychczas na korzyść gigantów technologicznych. Snap odmówił oficjalnego komentarza w tej sprawie, jednak wynik tego procesu może stanowić istotny precedens dla całego sektora wideo w internecie, definiując na nowo granice „dozwolonego użytku” w procesie uczenia maszynowego.
