NYT মামলায় AI training-এর জন্য DOJ fair use defense সমর্থন করল

AI copyright-এর এক নির্ধারক লড়াইয়ে Justice Department স্পষ্ট পক্ষ নিল

U.S. Department of Justice artificial intelligence-এর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ আইনি লড়াইগুলোর একটিতে এমন একটি অবস্থান নিয়েছে, যা আগামী বছরগুলোতে courts model training-কে কীভাবে দেখবে তা প্রভাবিত করতে পারে। The New York Times এবং অন্যান্য rights holders-কে ঘিরে consolidated lawsuit-এ দাখিল করা filing-এ department যুক্তি দিয়েছে যে copyrighted text-এর ওপর large language models training করা fair use-এর আওতায় আসতে পারে।

এই হস্তক্ষেপ গুরুত্বপূর্ণ, কারণ মামলাটি publishers এবং AI companies-এর মধ্যে বৃহত্তর সংঘাতের bellwether হয়ে উঠেছে। Times late 2023-এ Manhattan federal court-এ OpenAI এবং Microsoft-এর বিরুদ্ধে মামলা করে, অভিযোগ করে যে GPT-4 সহ systems train করতে এবং সংবাদপত্রটির সঙ্গে তথ্যের উৎস হিসেবে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করা products তৈরি করতে তার লক্ষ লক্ষ article অনুমতি ছাড়া ব্যবহার করা হয়েছে। প্রদত্ত source text অনুযায়ী, সংবাদপত্রটি বিলিয়ন ডলারের damages চেয়েছে এবং তার কাজের ওপর train করা models ধ্বংসের দাবিও জানিয়েছে।

Justice Department-এর যুক্তি copyright law AI-এর জন্য অপ্রাসঙ্গিক—এ কথা বলে না। বরং এটি একটি সংকীর্ণ কিন্তু অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য টানে: training চলাকালে যে copying হয়, তা model শেষ পর্যন্ত users-কে যা দেয়, তার সমান নয়। Department-এর দৃষ্টিতে, এই separation-ই fair use analysis-এর কেন্দ্রবিন্দু।

training-versus-output পার্থক্য কেন এত গুরুত্বপূর্ণ

প্রদত্ত source text বলছে, department যুক্তি দিয়েছে যে training-এর সময় পুরো works copy হতে পারে, কিন্তু সেই কাজগুলো প্রক্রিয়ার মধ্যে জনসমক্ষে উপলব্ধ করা হয় না। আরও বলা হয়েছে, model outputs “often if not always” মূল materials-এর সঙ্গে substantial similarity রাখে না। এটি AI copyright debate-এর সবচেয়ে বিতর্কিত প্রশ্নগুলোর একটিকে স্পর্শ করে: source material-এর training-এ ব্যবহারকে কি internal analytical process হিসেবে দেখা হবে, নাকি এমন একটি commercial act হিসেবে দেখা হবে যা সরাসরি original works-এর বিকল্প হয়ে ওঠে।

Justice Department-এর দৃষ্টিভঙ্গি প্রথম framing-টিকেই সমর্থন করে। আদালত যদি এই logic মেনে নেয়, তাহলে AI developers বলতে পারবে যে copyrighted corpora-তে training transformative, বিশেষ করে যখন resulting systems protected expression substantial similarity-সহ reproduce করে না। আদালত যদি তা প্রত্যাখ্যান করে, developers আরও কঠোর licensing obligations এবং সম্ভাব্য বড় operational constraints-এর মুখোমুখি হতে পারে।

Department market harm সম্পর্কে যে অতিরিক্ত বিস্তৃত theory-র কথা বলেছে, তাও প্রত্যাখ্যান করেছে। source text অনুযায়ী, তারা বলেছে training এবং output-কে একটিমাত্র use-এ মিশিয়ে ফেলা উচিত নয়। এটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ copyright disputes প্রায়শই এই প্রশ্নের ওপর নির্ভর করে যে challenged activity কেবল কোনো work থেকে শেখে, নাকি সেই work-এর বাজারকেই দখল করে নেয়। DOJ-এর অবস্থান ইঙ্গিত করে যে plaintiffs কেবল content training data-তে ছিল দেখিয়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্ষতি প্রমাণ করতে পারবেন না।

মানব সৃজনশীলতার জন্য একটি আইনি analogy

source text-এর সারসংক্ষেপ অনুযায়ী, filing-এর আকর্ষণীয় দিকগুলোর একটি হলো লেখিকা Joan Didion-এর উদাহরণ টানা। department writers-দের admired prose কপি করে craft শেখার পরিচিত অনুশীলন তুলে ধরে বলেছে, আইনকে existing works অধ্যয়ন করা আর সেগুলোকে unlawfully republish করার মধ্যে পার্থক্য স্বীকার করতে হবে। filing reportedly ইঙ্গিত দিয়েছে যে আরও বিস্তৃত anti-training theory-এর অধীনে, learner পরে নতুন কিছু তৈরি করলেও, এমন human learning process-ও infringing হিসেবে ধরা হতে পারে।

এই analogy বৃহত্তর policy point তৈরি করতে চায়। Copyright law original expression রক্ষা করে, কিন্তু এটি learning, reference, influence-এর ওপর নির্ভরশীল এক ব্যবস্থার মধ্যেও কাজ করে। Justice Department যেন বলছে, text-এর ওপর model training, public distribution-এর জন্য duplication-এর চেয়ে analysis-এর কাজের কাছাকাছি। এই তুলনা judges-দের কাছে convincing হবে কি না, তা ভিন্ন প্রশ্ন, তবে এটি প্রযুক্তিগত বিবরণের বাইরে গিয়ে সৃজনশীলতার মৌলিক নীতিতে পৌঁছানো একটি narrative AI companies-কে দেয়।

এই filing publishers, AI firms, এবং market-এর জন্য কী মানে

Publishers এবং অন্যান্য rights holders-এর জন্য DOJ filing একটি setback, এমন এক মামলায় যাকে অনেক media organization archive-এর ওপর নিয়ন্ত্রণ ধরে রাখার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ মনে করে। The New York Times এবং অন্যান্য plaintiffs যুক্তি দিয়েছে যে generative AI systems বিপুল পরিমাণ professionally created work থেকে value নেয়, কিন্তু তার জন্য মূল্য দেয় না। তারা আরও বলে, AI products attention, subscriptions, এবং advertising-এর ক্ষেত্রে original sources-এর সঙ্গে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে পারে।

AI companies-এর জন্য, department-এর অবস্থান কেবল rhetorical support-এর চেয়ে বেশি। এটি U.S. government-এর একটি formal statement: model training creative এবং social value তৈরি করতে পারে, এবং শুধু training-এর জন্য liability আরোপ করা copyright law যে innovation উৎসাহিত করতে চায়, সেটিকেই দমন করতে পারে। এই framing ভবিষ্যতের cases, negotiations, এবং policy debates-এ, এই নির্দিষ্ট lawsuit-এর বাইরেও, ব্যাপকভাবে উদ্ধৃত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

source text-এ আরও বলা হয়েছে, এই মামলাকে AI training নিয়ে courts কীভাবে আচরণ করবে তার একটি landmark test হিসেবে দেখা হচ্ছে। এই বর্ণনা অতিরঞ্জিত নয়। এই প্রসঙ্গে fair use সংকুচিত করে এমন রায় frontier model development-এর economics বদলে দিতে পারে, বিশেষ করে যেসব firms খুব বড় এবং বৈচিত্র্যময় text datasets-এর ওপর নির্ভর করে। Training-এ broad latitude বহাল থাকলে বর্তমান development model শক্তিশালী হতে পারে, আর ভবিষ্যৎ বিরোধ outputs, licensing deals, এবং product design choices-এর দিকে সরে যেতে পারে।

বড় প্রশ্নটি এখনও মীমাংসিত নয়

Justice Department এখন fair use theory সমর্থন করলেও, আইনি চিত্র এখনও অনিশ্চিত। source text-এই বলা হয়েছে, অন্যরা এতে একমত নয়। এই মতভেদ দেখায় যে AI copyright law এখনো real time-এ litigation-এর মাধ্যমে তৈরি হচ্ছে, কোনো পরিণত এবং স্থিতিশীল precedent body-এর মাধ্যমে নয়। Courts-কে এখনও ঠিক করতে হবে, substantial similarity, transformation, এবং market substitution-এর মতো traditional doctrines এমন systems-এ কীভাবে প্রয়োগ হবে, যেগুলো content শুধু store ও replay করে না, বরং বিশাল datasets থেকে statistical patterns শেখে।

এই filing-এর courtroom-এর বাইরেও গুরুত্বের একটি ব্যবহারিক কারণ আছে। এটি companies, publishers, এবং lawmakers licensing-কে কীভাবে দেখবে, তা প্রভাবিত করতে পারে। Training যদি আইনগতভাবে আরও নিরাপদ বলে মনে হয়, তবে AI firms broad text archives compulsory basis-এ license করার চাপ কম অনুভব করতে পারে। Publishers যদি দেখে legal tide তাদের বিরুদ্ধে যাচ্ছে, তবে তারা specific outputs, brand confusion, বা newsroom products-এর মতো AI-generated summaries থেকে competitive harm-এর claims-এর দিকে আরও বেশি মনোযোগ দিতে পারে।

September 2, 2026-এ যা বদলেছে, তা চূড়ান্ত আইনি উত্তর নয়, বরং বিতর্কের এক পক্ষের সঙ্গে একটি বড় federal institution-এর alignment। Justice Department এখন স্পষ্ট করেছে যে, তার মতে copyrighted text-এর ওপর large language model training fair use-এর মধ্যে পড়তে পারে। AI systems এবং তারা যে written record থেকে শেখে, তাদের সম্পর্ক নির্ধারণের লড়াইয়ে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ বিকাশ।

এই নিবন্ধটি The Decoder-এর রিপোর্টিং-এর ভিত্তিতে লেখা। মূল নিবন্ধ পড়ুন.