GEMA v. SunoAI: la seconda decisione tedesca sul diritto d’autore e l’addestramento dell’IA generativa

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Abstract

Dopo il precedente del caso GEMA v. OpenAI (di cui si è già parlato qui), il Landgericht München I si è di nuovo espresso su una questione di portata, ormai, globale: può un sistema di IA generativa usare, indistintamente, opere protette da diritto d’autore per l’addestramento dei modelli? Per la Corte la risposta è chiara: no.

Ciò soprattutto se, in seguito, il modello di IA genera un contenuto (anche parzialmente) uguale all’opera su cui è stato addestrato.

Il caso: utilizzo integrale di canzoni per “far imparare” il generatore musicale

La società attrice, GEMA, è una società tedesca di gestione collettiva che rappresenta più di 100.000 compositori, parolieri ed editori musicali. Ad essa sono stati trasmessi i diritti d’autore sulle sei canzoni oggetto della controversia, come Daddy Cool di Frank Farian (già oggetto anche del primo caso tedesco).

In questo caso, ha citato in giudizio Suno AI – società con sede negli Stati Uniti che concede in licenza un generatore di musica basato sull’utilizzo dell’IA generativa – per far riconoscere la violazione del diritto d’autore su sei diversi brani musicali.

Questo generatore di musica è un tipico modello “GPT” (“Generative Pre-trained Transformer” – vedi definizione di IBM), che genera l’output basandosi sui contenuti con cui l’IA è stata addestrata, trasformati in token e riprodotti secondo modelli di probabilità calcolati a partire dal prompt generato dall’utente.

Il generatore di musica è stato addestrato negli Stati Uniti, basandosi su un dataset contenente milioni di registrazioni audio integrali, fra cui le canzoni oggetto di controversia. Questo è un aspetto importante: le canzoni sono state utilizzate integralmente, perché altrimenti l’addestramento sarebbe risultato incompleto.

Al fine di generare nuove canzoni, i metadati ottenuti tramite internet (come titolo, genere o testi delle canzoni) vengono poi abbinati con i file audio; tali associazioni vengono poi convertite in token. Ciò è possibile perché il modello, in fase di addestramento, ha “imparato” le relazioni fra testi e suoni delle canzoni utilizzate.

Una volta generato il file audio come output (risultato del prompt proposto dall’utente), tale file può essere poi liberamente scaricato dall’utente stesso.

I problemi sono sorti nel momento in cui GEMA, semplicemente formulando 14 prompts identici, è riuscita a ottenere come output le canzoni oggetto di controversia. I prompt utilizzati erano semplici, non controllati in modo da “provocare” il modello per emettere le canzoni come output. Ad esempio, per la canzone Daddy Cool, sono state inserite indicazioni per una canzone di stile “anni ‘70, Disco, Elettronica, Soul, Funk”.

Due ordini di problemi: il lato dell’input e il lato dell’output

I problemi su cui si concentra la decisione sono molteplici. E’ importante, però, distinguere preliminarmente due piani diversi di analisi:

  1. il piano dell’input, cioè di ciò che viene utilizzato per addestrare il modello;
  2. il piano dell’output, cioè ciò che il modello, una volta utilizzato, produce come risposta al prompt dell’utente.

Un primo problema riguarda la memorizzazione. SunoAI non solo utilizzava le canzoni come materiale per l’addestramento, ma ne memorizzava i contenuti (suoni, testi, melodie), conservandole nel modello, interamente e senza modifiche.

La memorizzazione è, molto spesso, causa di un altro fenomeno: la c.d. “regurgitation”. Il modello, con un prompt apposito, “rigurgita” pezzi della canzone originale o, addirittura, la canzone integrale, proprio perché essa è stata memorizzata nel training dataset.

Secondo la Corte tedesca, è facile capire se c’è stata memorizzazione: basta comparare l’output ottenuto con l’opera protetta. Se corrispondono, anche solo in parte, si può desumere che la canzone è stata utilizzata come materiale di addestramento.

In questo caso, il fatto che il modello abbia prodotto degli output (anche solo parzialmente) identici alle canzoni in oggetto fa capire che tali canzoni sono state indebitamente utilizzate come materiale d’addestramento, senza alcuna preventiva autorizzazione dai titolari dei diritti d’autore sulle canzoni stesse.

Inoltre, è stato dimostrato che la canzone originale non è stata “rigurgitata” casualmente, come fosse un incidente o un’allucinazione . Essa è stata prodotta come output varie volte, consistentemente.

Questo, alla luce della decisione tedesca, rappresenta una violazione dei diritti d’autore sulle sei canzoni.

La questione della territorialità: la Corte tedesca applica anche il diritto statunitense

La Corte si è quindi espressa sulla questione della violazione del diritto d’autore in relazione alla Legge tedesca sul diritto d’autore (Urheberrechtsgesetz), ma anche a quella statunitense (U.S. Copyright Act, 17 U.S.C.).

Un aspetto molto interessante è quello della territorialità: la Corte tedesca non solo ha dichiarato di avere competenza per le violazioni del diritto d’autore che hanno avuto luogo in Germania, ma anche delle violazioni del copyright commesse in territorio statunitense, in fase di addestramento.

Ciò considerato, la Corte ha potuto applicare sia la legge tedesca, sia la dottrina del “fair use”, utilizzata negli Stati Uniti per valutare l’eventuale esonero da violazione di copyright.

Questo è importantissimo: l’addestramento del modello, infatti, ha avuto luogo negli Stati Uniti. Questo si ricollega strettamente ai due ordini di problemi visti sopra, infatti:

  1. per il piano dell’input, la Corte valuta se l’utilizzo delle canzoni come materiale per l’addestramento (che ha avuto luogo negli Stati Uniti), è lecito oppure no;
  2. il piano dell’output, per cui la Corte deve considerare se la riproduzione della canzone da parte dell’IA generativa come risultato di un prompt dell’utente (avvenuta in Germania) costituisce una violazione del diritto di riproduzione o meno.

È applicabile l’eccezione del diritto UE per il Text and Data Mining?

Essenziali sono le considerazioni sulla applicabilità dell’eccezione per il Text and Data Mining come previsto dalla Direttiva UE 2019/790 (c.d. “Direttiva DSM”), in particolare quella dell’Art. 4 (vedi, sul punto, il nostro precedente articolo). La Corte ne esclude l’applicabilità per diversi motivi:

  1. le canzoni sono memorizzate nel dataset, quindi non sono utilizzate solo temporaneamente per la mera analisi di informazioni o dati;
  2. non c’è un accesso legittimo alle canzoni, in quanto sono utilizzate senza il previo consenso di GEMA o un accordo con la società stessa e scaricate aggirando le misure di sicurezza;
  3. GEMA e YouTube avevano espresso la loro riserva (opt-out), in maniera leggibile come richiesto dalla Direttiva DSM.

Come viene applicata la “fair use doctrine” statunitense?

Per quanto riguarda l’addestramento che ha avuto luogo negli Stati Uniti, la Corte tedesca applica il diritto statunitense, in quanto legge del lex loci protectionis (cioè, del “Paese di protezione”), come richiesto dall’Art. 8, par. 1 del Regolamento UE n. 864/2007 (c.d. Regolamento “Roma II”). La Corte si è ritenuta in grado di decidere applicando il diritto sul copyright statunitense, senza l’ausilio di un esperto (come invece richiesto dal convenuto).

La Corte, ha dovuto applicare i quattro fattori del fair use test americano (vedi §107 del U.S. Copyright Act, 17 U.S.C.), cioè il test utilizzato per valutare se c’è stato un “uso legittimo” dell’opera protetta da copyright oppure se c’è stata violazione del copyright stesso. Guardandoli uno per uno:

  1. la natura e lo scopo dell’uso in esame non sono trasformativi, come richiesto dalla giurisprudenza consolidata della Corte Suprema statunitense, perché l’opera viene utilizzata solo per “rigurgitare” un output sostanzialmente identico alla canzone originale;
  2. la natura dell’opera protetta da copyright che, in questo caso, è pienamente valida, in quanto le canzoni sono opere protette da copyright negli USA;
  3. l’entità e sostanzialità della porzione di opera utilizzata, che va in svantaggio del fair use, in quanto la canzone è stata utilizzata nella sua integralità;
  4. l’effetto dell’uso sul mercato potenziale dell’opera protetta, che va contro il convenuto, perché la produzione di canzoni come output investe sostanzialmente lo stesso mercato dell’input.

Cosa ha stabilito la Corte?

Per quanto concerne il piano dell’output, il diritto di riproduzione è ritenuto violato in quanto non si tratta di riproduzioni incidentali o transitorie. Inoltre, esse hanno significanza economica, quindi la legge tedesca esclude l’applicabilità dell’eccezione.

I prompt utilizzati erano semplici, non controllati in modo da provocare le canzoni come output. Questo, quindi, evidenzia chiari segni di memorizzazione della canzone, la quale non avrebbe potuto essere “rigurgitata” come output se non fosse stata utilizzata come materiale di addestramento.

Per questi motivi, la Corte ha garantito a GEMA un’inibitoria cautelare contro la società convenuta, proibendo a quest’ultima:

  1. la riproduzione delle canzoni senza il consenso di GEMA, ai fini di addestramento dei modelli di IA generativa, negli USA;
  2. la riproduzione all’interno del modello stesso, in Germania;
  3. la pubblica esecuzione delle canzoni da parte della piattaforma di Suno;
  4. ogni tipo di violazione connessa alla distribuzione.

Inoltre, la Corte ha ordinato a Suno di dichiarare a GEMA l’entità degli atti illegittimi di riproduzione delle opere musicali, nonché il pagamento dei danni, ancora non quantificati.

Quali sono i risvolti pratici della decisione?

Per la seconda volta, la stessa Corte tedesca ha dichiarato illegittimo l’uso di canzoni coperte da diritto d’autore per l’addestramento dell’IA generativa. Inoltre, gli output prodotti (sostanzialmente identici) sono stati considerati come violazione del diritto d’autore stesso.

Questo, in ottica anche globale, afferma un principio chiaro: secondo il Landgericht München I, non si possono utilizzare indistintamente materiali coperti da diritto d’autore per addestrare i modelli di IA. Nessuna eccezione (come quella per il Text and Data Mining) può giustificare una memorizzazione e l’utilizzo indistinto di opere protette.

Così, la strada che si aprirebbe per le società che mettono a disposizione modelli di IA generativa sarebbe solo una: accordi di licenza con i titolari di diritti d’autore.

Questo punto è fortemente a favore degli autori, che si ritengono soddisfatti dell’indirizzo seguito dalla Corte tedesca. Invece, ciò è più complesso per i provider di sistemi di IA, a fronte dell’enorme quantità di materiali che usano, indistintamente.

Ad oggi, le porte aperte sono varie. Gli indirizzi delle Corti mondiali sono molteplici.

Tuttavia, non c’è un chiaro indirizzo univoco. Occorre ancora aspettare, specie nell’Unione Europea, per vedere come altre corti si esprimeranno sul punto (anche in Italia, con il primo caso sul punto, che vede Perplexity AI Inc. citata in giudizio da RTI e Medusa Film, del Gruppo Mediaset).

Ciononostante, le due sentenze GEMA rimangono un primo importante approdo per i creatori (e un grosso problema per le società di IA).

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Revisionato da: Arlo Canella
Data di pubblicazione: 9 Novembre 2026
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Nicholas Ciaberna

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