Adobe сталкивается с крупными судебными исками по вопросам ИИ из-за практики обучения на основе авторских прав, в то время как акции набирают обороты

Adobe Inc. (NASDAQ: ADBE) акции выросли на 1,9% в среду, однако компания продолжает лавировать в бурных юридических водах. В декабре 2025 года в федеральном суде Калифорнии было подано важное дело о нарушении авторских прав, оспаривающее способ получения компанией данных для обучения своих систем искусственного интеллекта. Истец, автор Элизабет Лион, заявил, что Adobe использовала несанкционированные копии её учебных книг наряду с работами других авторов для разработки своих малых языковых моделей SlimLM — инструментов ИИ, предназначенных для поддержки мобильных функций работы с документами. Лион требует неуказанных компенсаций в интересах себя и соистцов.

Этот случай представляет собой важный момент в регулировании ИИ. Он следует за аналогичными спорами о нарушении авторских прав, связанными с OpenAI и Anthropic, что свидетельствует о том, что судебные разбирательства по ИИ становятся ключевым вызовом для отрасли.

Обвинения в нарушении авторских прав, потрясающие индустрию ИИ

В центре спора стоит фундаментальный вопрос этики получения данных. Модель SlimLM от Adobe обучалась на наборе данных SlimPajama-627B, который основан на RedPajama — открытом сборнике, включающем Books3 — базу данных примерно из 191 000 литературных произведений. Books3 ранее уже становился участником споров о нарушении авторских прав, однако его содержимое продолжает циркулировать в экосистеме разработки ИИ.

Ключевой момент: даже когда компании заявляют, что используют лицензированный, общественный или собственный контент, сторонние наборы данных часто содержат скрытые юридические риски. Репозитории с открытым исходным кодом, несмотря на кажущуюся демократичность и прозрачность, часто включают материалы, защищённые авторским правом, которые создатели исходных данных добавили без должного разрешения. Это создает цепочку ответственности — разработчики ИИ на нижних уровнях могут неосознанно унаследовать юридические риски, связанные с исходными данными.

Иск Лион подчеркивает эту структурную уязвимость. В деле поднимаются острые вопросы о корпоративной ответственности в цепочке поставок ИИ и о том, могут ли компании претендовать на невиновность при использовании данных, полученных через посредников.

Прослеживание ответственности: как иски по ИИ выявляют риски цепочки поставок данных

Теперь суды столкнутся с беспрецедентным юридическим вопросом: кто несет ответственность, когда защищённые авторским правом произведения попадают в обучающие наборы данных ИИ через несколько посредников? Должна ли ответственность лежать на создателе исходного набора данных, компании, внедрившей эти данные, или на обеих сторонах?

Эта неопределенность создает серьезные финансовые последствия. Компании, использующие иски по ИИ как средство принуждения, имеют убедительные аргументы — они могут заявлять, что коммерчески выиграли за счет использования несанкционированного контента. В то же время разработчики ИИ могут утверждать, что проявили разумную осмотрительность, выбирая открытые источники данных, тем самым перекладывая ответственность назад по цепочке поставок.

Adobe заявляет, что при реализации своих инициатив в области ИИ она ориентируется на лицензированный и правильно полученный контент. Однако иск показывает, что даже уважаемые компании не могут полностью защититься от скрытых рисков, скрывающихся в сторонних наборах данных. Экономический стимул ясен: компании, не внедряющие строгие проверки происхождения данных, подвергаются растущему риску ответственности.

Рыночные возможности на фоне исков по ИИ и требований к соблюдению правил

Несмотря на юридические препятствия, инвесторы остаются осторожно оптимистичными относительно фундаментальных показателей Adobe. Обширный портфель креативных и корпоративных программных решений компании продолжает приносить стабильный доход, компенсируя краткосрочные опасения по поводу судебных разбирательств.

Однако иски по ИИ создают неожиданные рыночные динамики. Поставщики полностью лицензированных наборов данных — такие, как те, что специализируются на очищенных тренировочных корпусах — находятся в выгодной позиции для захвата растущего спроса. Аналогично, инструменты для отслеживания происхождения и соблюдения правил набирают популярность, поскольку предприятия стремятся снизить риски нарушения авторских прав перед внедрением систем ИИ.

Организации всё больше понимают, что экономия на источниках данных ведет к накапливающимся затратам. Юридические урегулирования, штрафы и репутационные потери могут быстро превысить выгоды от использования непроверенных открытых данных. Этот экономический расчет меняет отношения с поставщиками и стимулирует инвестиции в решения по управлению данными.

Путь вперед: установление юридического прецедента для обучения ИИ

По мере ускорения внедрения ИИ в различных секторах нормативные рамки отстают от технологических инноваций. Дело Adobe может стать важным прецедентом в вопросах ответственности по всей цепочке поставок данных. Судебные решения, скорее всего, повлияют на то, как компании будут подходить к выбору данных в будущем.

Более широкое значение: иски по ИИ вынуждают переосмыслить экономику разработки моделей. Издатели и авторы теперь обладают юридическим рычагом для переговоров о лицензировании с разработчиками ИИ. Этот сдвиг может изменить подход к формированию обучающих наборов данных, делая акцент на прозрачности, ясности лицензий и официальных соглашениях о правах, а не на неформальной зависимости от открытых источников.

Победителями в этой новой среде станут те, кто рано возьмут на себя ответственность за качество данных. По мере распространения исков по ИИ организации, внедряющие строгие протоколы соблюдения правил и лицензированные наборы данных, будут выделяться — как с юридической, так и с конкурентной точки зрения — среди тех, кто еще борется с неопределенностью непроверенных тренировочных данных.