Авторское право перед вызовами генеративного искусственного интеллекта: судебная практика и законодательные стратегии в Индии, США и Европейском союзе

Цель: проведение сравнительного анализа судебной интерпретации доктрин добросовестного ведения сделок и добросовестного использования в системах авторского права Индии, Соединенных Штатов и Европейского союза в контексте вызовов, порождаемых развитием генеративного искусственного интеллекта и технологий блокчейна.

Методы: в работе использован комплекс научных методов, включающий сравнительно-правовой анализ законодательства трех юрисдикций, систематический анализ судебной практики Индии, догматический метод толкования нормативных актов, а также структурно-функциональный подход к исследованию правовых институтов. Особое внимание уделено изучению индийской судебной практики применения доктрины добросовестного ведения сделок за более чем 60 лет, анализу американской доктрины добросовестного использования с ее четырехфакторным критерием и исследованию европейской системы законодательных исключений для интеллектуального анализа текстов и данных. Методологическая основа исследования включает историко-правовой метод для выявления эволюционных тенденций судебного толкования исключений из авторского права, формально-юридический метод для анализа нормативного содержания правовых институтов, а также метод правового моделирования для разработки рекомендаций по совершенствованию законодательства в области регулирования генеративного искусственного интеллекта и блокчейн-технологий.

Результаты: проведенное исследование убедительно демонстрирует структурное несоответствие индийской системы исключений из авторского права по принципу закрытых списков для регулирования генеративного искусственного интеллекта и блокчейн-технологий. Установлено, что индийская доктрина добросовестного ведения сделок характеризуется пятью фундаментальными ограничениями: чрезмерной привязанностью к буквальному толкованию законодательного текста, отсутствием концепции трансформирующего использования, неспособностью адаптироваться к цифровым форматам, правовым пробелом в регулировании результатов работы искусственного интеллекта и существенно ограниченным применением. Сравнительный анализ выявил, что американская система достигает структурных пределов при регулировании масштабного использования данных, тогда как европейская модель ограничивается этапом ввода данных и не охватывает коммерциализацию результатов работы искусственного интеллекта.

Научная новизна: впервые проведен комплексный сравнительно-правовой анализ применения доктрин добросовестного ведения сделок и добросовестного использования к генеративному искусственному интеллекту и блокчейн-технологиям на основе систематизации более чем шестидесятилетней судебной практики трех правовых систем, позволивший выявить структурные ограничения как открытых, так и закрытых моделей исключений из авторского права и обосновать необходимость перехода к комплексному регулированию полного жизненного цикла создания и коммерциализации контента, генерируемого искусственным интеллектом.

Практическая значимость: результаты исследования могут быть использованы при разработке национальных стратегий регулирования искусственного интеллекта, реформировании системы исключений из авторского права, внедрении технологически нейтральных норм для интеллектуального анализа данных, создании механизмов раскрытия информации об обучающих наборах данных и реестров отказа правообладателей, а также при модернизации системы коллективного управления правами с применением инструментов блокчейна.

1. Al-Busaidi, A. S. (2024). Investigating the impact of generative artificial intelligence on copyright law: A comparative analysis. Computer Law & Security Review, 54, 105928. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2024.105928sciencedirect

2. Balganesh, S. (2013). The constitutionalization of fair use. Oxford University Press.

3. Balganesh, S. (2017). Fair use and fair dealing: Two approaches to limitations and exceptions in copyright law. In I. A. Calboli, & G. F. Dinwoodie (Eds.), The Cambridge handbook of international and comparative copyright law (pp. 286–305). Cambridge University Press.

4. Bonadio, E., & McDonagh, L. (2025). Modernising EU copyright in the generative AI era: Text and data mining, transparency, and authors’ rights. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.5523838

5. Buick, A. (2025). Copyright and AI training data—Transparency to the rescue? Journal of Intellectual Property Law & Practice, 20(3), 182–192. https://doi.org/10.1093/jiplp/jpae102

6. Chauhan, K. (2025). Artificial intelligence and copyright in India. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.5096997

7. Chopra, P. (2025). Generative AI, copyright and personality rights. Library and Information Discourse Analysis, 16(2), 243–266. https://doi.org/10.17323/2658-3253.2025.16.2.243-266

8. Dornis, T. W. (2025). Generative AI training and copyright law: Fair use, fair dealing, and the EU’s new regime. arXiv. https://arxiv.org/pdf/2502.15858.pdfarxiv

9. Grodzinsky, F. S., Tavani, H. T., & Wolf, M. J. (2007). Private use as fair use: Is it fair? ACM SIGCAS Computers and Society, 37(3), 8–13. https://doi.org/10.1145/1327325.1327326acm

10. Hauck, R. (2021). Blockchain, smart contracts and intellectual property: Using distributed ledger technology to protect, license and enforce intellectual property rights. Legal Issues in the Digital Age, 1(1), 17–41. https://doi.org/10.17323/2713-2749.2021.1.17.41lida.hse

11. Li, K. (2024). Copyright protection during the training stage of generative AI: A comparative study of US and EU law. Computer Law & Security Review, 54, 105983. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2024.105983sciencedirect

12. Li, Y., & Wang, S. (2024). A copyright-aware blockchain framework for digital content licensing. Computers & Security, 134, 103539. https://doi.org/10.1016/j.cose.2024.103539sciencedirect

13. Lund, D. S., & Samuelson, P. (2024). Tiered copyrightability for generative artificial intelligence. AI and Ethics, 4(2), 201–220. https://doi.org/10.1002/aaai.70018onlinelibrary.wiley

14. Mohammed, A. F. (2025). Fair dealing or unfair system? Copyright enforcement, Content ID, and user rights in India’s platform economy. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.5367971papers.ssrn

15. Rosati, E. (2025a). Copyright exceptions and fair use defences for AI training: EU, US and beyond. European Journal of Risk Regulation, 16(3), 421–446. https://doi.org/10.1017/err.2025.15cambridge

16. Rosati, E. (2025b). The development of generative AI from a copyright perspective: EU text and data mining, opt-outs, and fundamental rights. European Parliamentary Research Service Study. https://doi.org/10.2861/GENAI.2025europarl.europa

17. Sood, P. (2024). Fair dealing in India: An analysis vis-à-vis fair use in the United States. Journal of Intellectual Property Rights, 28, 560–568. https://doi.org/10.56042/jipr.v29i6.7528niscpr

18. Volkovа, K. Y. (2021). Comparison of fair use and fair dealing concepts in copyright law. Scientific and Technical Libraries, 6, 57–69. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2021-6-57-69ntb.gpntb

19. Xie, R., Zhang, J., & Liu, H. (2024). A digital resource copyright protection scheme based on blockchain cross-chain technology. Heliyon, 10(5), e228617. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e228617sciencedirect

20. Yu, F., Li, Z., & Wang, J. (2023). A copyright-preserving and fair image trading scheme based on blockchain. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 19(7), 9321–9332.