Joshua Gans, economista dell’innovazione all’Università di Toronto, parte da un’analogia: lo studente che segue una buona lezione e non compra il manuale consuma un’opera protetta e toglie una vendita all’autore, ma nessuno pensa di chiedergli il permesso. Per i grandi modelli linguistici la trattativa preventiva è impossibile per tre ragioni: milioni di titolari da rintracciare, il contributo minimo di ogni singola opera a un corpus immenso, e un danno che nessuno può conoscere prima che il modello sia rilasciato. La sua proposta, costruita sulla distinzione di Calabresi e Melamed fra regole di proprietà e regole di responsabilità, è lasciare che l’addestramento proceda senza permesso e risarcire dopo, sopra una soglia, i mancati profitti di chi viene davvero sostituito nella propria espressione protetta: i creatori sono così assicurati contro il danno che temono, e le aziende hanno un incentivo a impedire che i modelli memorizzino e ripetano i testi. Distingue l’addestramento generale dal recupero di articoli freschi per rispondere a domande di attualità: lì editori e articoli sono identificabili e la licenza ha senso economico. Sull’opt-out europeo è scettico, perché dove ottenere i permessi costa una riserva produce meno addestramento più che royalty, e favorisce chi può permettersi accordi e cause. Va letto sapendo che Gans ha depositato un parere come amicus curiae nella causa contro OpenAI, e che fra i libri usati senza permesso per addestrare i modelli c’erano anche i suoi.

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