أول حكم استئنافي فدرالي في أمريكا على تدريب الذكاء الاصطناعي كاستخدام عادل يصدر ضد ROSS Intelligence

أصدرت محكمة الاستئناف الفدرالية للدائرة الثالثة في الولايات المتحدة يوم 29 سبتمبر 2026 حكمها في قضية Thomson Reuters ضد ROSS Intelligence، ونُشر نصه في 30 سبتمبر. وهو أول حكم استئنافي فدرالي على سؤال ما إذا كان تدريب الذكاء الاصطناعي استخدامًا عادلًا، وجاء ضد شركة الذكاء الاصطناعي.

وكانت ROSS تدرّب أداة بحث قانوني على ملخّصات من خدمة Westlaw المملوكة لـ Thomson Reuters.

ووزنت المحكمة العوامل الأربعة المعروفة في تقييم الاستخدام العادل، لكن العامل الرابع، أي الضرر بالسوق، هو الذي يحمل الأثر الأوسع. فقد رأت المحكمة أن الضرر وقع في سوقين. الأول متوقع، وهو المنافسة المباشرة في سوق البحث القانوني. والثاني جديد، وهو سوق ناشئ لترخيص هذه الملخّصات نفسها كبيانات تدريب.

ومعنى ذلك أن سوقًا لم يكن قائمًا وقت النسخ يمكن أن يُحسب ضمن الضرر. وبهذا تضعف حجة اعتمد عليها كثيرون، وهي أن أحدًا لم يكن يبيع هذه البيانات أصلًا.

لكن المحكمة فرّقت في هامش صغير بين أداة ROSS ونماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. فأداة ROSS لا تولّد نصًا جديدًا، بل تستخرج فقرات موجودة. ولذلك يبقى السؤال الأكبر عن النماذج التوليدية مفتوحًا. ونشر تحالف Authors Alliance، الذي يدافع عن الاستخدام العادل، قراءة نقدية للحكم.

وللحكم أثر خاص على المحتوى العربي. فالبيانات العربية تُجمع من عدد قليل جدًا من المصادر. وإذا قرر أحد هذه المصادر أن يبيع تراخيص لبياناته، فقد يتحول الجمع من ممارسة معتادة إلى ضرر يمكن قياسه أمام القضاء، وهذا يخص من يجهّز dataset عربيًا الآن.

ويبقى غير محسوم ما إذا كان التفريق بين أداة تستخرج وأداة تولّد سيصمد في القضايا التالية.