La presente tesi affronta il rapporto, sempre più complesso, tra diritto d’autore e intelligenza artificiale attraverso un’analisi comparata tra Unione Europea e Stati Uniti, con particolare attenzione al ruolo dell’Italia. Partendo da una ricostruzione storica e teorica, l’elaborato evidenzia come il diritto d’autore, nato per tutelare la creatività umana, sia stato progressivamente messo alla prova dalle innovazioni tecnologiche, fino all’attuale sviluppo dell’IA generativa, che incide su categorie tradizionali e solide quali autore, originalità e titolarità dei diritti. Per quanto riguarda l’Unione Europea, l’analisi si concentra sulla Direttiva 2001/29/CE, sulla Direttiva (UE) 2019/790 e sull’AI Act, con particolare riferimento agli obblighi di trasparenza e all’utilizzo dei dati per l’addestramento dei sistemi di IA. Di grande rilevanza è la disciplina del text and data mining (TDM), che introduce eccezioni e limitazioni funzionali alle attività di estrazione automatizzata di testi e dati, centrali nei processi di training e nel bilanciamento tra tutela dei titolari dei diritti e promozione dell’innovazione tecnologica. Con riferimento all’ordinamento italiano, l’attenzione si concentra sulla Legge del 23 settembre 2025 n. 132, quale normativa recente che si inserisce nel dibattito sulla regolazione dell’intelligenza artificiale e sull’utilizzo di opere protette nei processi di addestramento, offrendo spunti rilevanti in tema di responsabilità, trasparenza e tutela dei diritti degli autori. Sul versante statunitense, non esiste attualmente un sistema giuridico organico e vincolante specificamente dedicato all’intelligenza artificiale. Infatti, la disciplina applicabile resta ancorata al Copyright Act del 1976 e all’elaborazione giurisprudenziale, in particolare alla dottrina del fair use, spesso richiamata anche per attività simili al TDM. Inoltre, in materia di IA, il quadro statunitense si caratterizza soprattutto per la presenza di strumenti non vincolanti, linee guida amministrative e proposte di legge ancora in discussione, senza una regolazione federale sistematica. L’analisi comparata consente di mettere in luce le differenze strutturali tra un modello europeo maggiormente regolato e improntato al principio di precauzione e un modello statunitense più flessibile e frammentato, fondato in larga parte sull’interpretazione giudiziale e su strumenti di soft law. Tale confronto permette di evidenziare come le diverse scelte normative incidono sulla certezza del diritto, sulla tutela degli autori e sullo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale. L’obiettivo della tesi quindi, è offrire un confronto sistematico tra i due modelli, evidenziandone somiglianze e differenze, al fine di delineare la regolazione del diritto d’autore nell’era dell’intelligenza artificiale.
This thesis addresses the increasingly complex relationship between copyright law and artificial intelligence through a comparative analysis between the European Union and the United States, with particular attention to the role of Italy within the European regulatory framework. Starting from an historical reconstruction, the study highlights how copyright law, originally conceived to protect human creativity, has been progressively challenged by technological innovation, culminating in the development of generative AI, which calls into question traditional concepts such as authorship, originality, and ownership of rights. With regard to the European Union, the analysis focuses on Directive 2001/29/EC, Directive (EU) 2019/790, and the AI Act, with particular reference to transparency obligations and the use of data for training AI systems. Special attention is devoted to the regulation of text and data mining (TDM), which introduces specific exceptions and limitations aimed at enabling the automated extraction of texts and data, a practice central to AI training processes and to the balancing of right holders’ protection with the promotion of technological innovation. As far as the Italian legal system is concerned, the analysis focuses on Law No. 132 of 23 September 2025, a recent legislative intervention that forms part of the broader debate on the regulation of artificial intelligence and the use of protected works in training processes, offering significant insights into issues of liability, transparency, and authors’ rights protection. On the United States side, there is currently no comprehensive and binding legal framework specifically dedicated to artificial intelligence. The applicable discipline remains grounded in the Copyright Act of 1976 and in judicial interpretation, particularly the doctrine of fair use, which is often invoked in relation to practices comparable to TDM. In the field of AI, the U.S. framework is mainly characterized by the presence of non-binding instruments, administrative guidelines, and legislative proposals still under discussion, without a fully developed and systematic federal regulation. The comparative analysis highlights the structural differences between a more regulated European model, inspired by the ex-ante principle, and a more flexible and fragmented U.S. model, largely based on judicial interpretation and soft law instruments. This comparison makes it possible to understand how different regulatory approaches impact legal certainty, the protection of authors, and the development of artificial intelligence systems. The aim of this thesis is therefore to provide a systematic comparison between the two models, identifying points of convergence and divergence in order to outline the copyright regulation in the age of artificial intelligence.
Copyright and Artificial Intelligence: a comparative overview of the legal landscapes of the European Union and the United States of America
GOZZI, ALESSIA
2024/2025
Abstract
La presente tesi affronta il rapporto, sempre più complesso, tra diritto d’autore e intelligenza artificiale attraverso un’analisi comparata tra Unione Europea e Stati Uniti, con particolare attenzione al ruolo dell’Italia. Partendo da una ricostruzione storica e teorica, l’elaborato evidenzia come il diritto d’autore, nato per tutelare la creatività umana, sia stato progressivamente messo alla prova dalle innovazioni tecnologiche, fino all’attuale sviluppo dell’IA generativa, che incide su categorie tradizionali e solide quali autore, originalità e titolarità dei diritti. Per quanto riguarda l’Unione Europea, l’analisi si concentra sulla Direttiva 2001/29/CE, sulla Direttiva (UE) 2019/790 e sull’AI Act, con particolare riferimento agli obblighi di trasparenza e all’utilizzo dei dati per l’addestramento dei sistemi di IA. Di grande rilevanza è la disciplina del text and data mining (TDM), che introduce eccezioni e limitazioni funzionali alle attività di estrazione automatizzata di testi e dati, centrali nei processi di training e nel bilanciamento tra tutela dei titolari dei diritti e promozione dell’innovazione tecnologica. Con riferimento all’ordinamento italiano, l’attenzione si concentra sulla Legge del 23 settembre 2025 n. 132, quale normativa recente che si inserisce nel dibattito sulla regolazione dell’intelligenza artificiale e sull’utilizzo di opere protette nei processi di addestramento, offrendo spunti rilevanti in tema di responsabilità, trasparenza e tutela dei diritti degli autori. Sul versante statunitense, non esiste attualmente un sistema giuridico organico e vincolante specificamente dedicato all’intelligenza artificiale. Infatti, la disciplina applicabile resta ancorata al Copyright Act del 1976 e all’elaborazione giurisprudenziale, in particolare alla dottrina del fair use, spesso richiamata anche per attività simili al TDM. Inoltre, in materia di IA, il quadro statunitense si caratterizza soprattutto per la presenza di strumenti non vincolanti, linee guida amministrative e proposte di legge ancora in discussione, senza una regolazione federale sistematica. L’analisi comparata consente di mettere in luce le differenze strutturali tra un modello europeo maggiormente regolato e improntato al principio di precauzione e un modello statunitense più flessibile e frammentato, fondato in larga parte sull’interpretazione giudiziale e su strumenti di soft law. Tale confronto permette di evidenziare come le diverse scelte normative incidono sulla certezza del diritto, sulla tutela degli autori e sullo sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale. L’obiettivo della tesi quindi, è offrire un confronto sistematico tra i due modelli, evidenziandone somiglianze e differenze, al fine di delineare la regolazione del diritto d’autore nell’era dell’intelligenza artificiale.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14251/5961