Britannica وMerriam-Webster تقاضيان OpenAI بسبب نحو 100 ألف مقال

قدمت موسوعة بريتانيكا وقاموس ميريام ويبستر دعوى قضائية ضد OpenAI في نيويورك، مدعية أن الشركة استخدمت مواردها لتدريب ChatGPT بدون إذن. وفقاً للناشرين، فإن البرنامج الآلي لا يعتمد فقط على نصوصهم المرجعية، بل هو قادر أيضاً على إعادة إنتاج مقاطع من ما يقرب من 100 ألف مقالة بشكل قريب جداً من الأصل.

ما هي الادعاءات؟

تم تقديم الدعوى في 13 مارس 2026 في نيويورك. تتهم بريتانيكا وميريام ويبستر OpenAI على جبهتين: انتهاك حقوق الطبع والنشر واستخدام علاماتهما التجارية في سياق يضلل المستخدمين، في رأيهما. الأمر لا يتعلق ببعض الإجابات المتنازع عليها، بل يتعلق بمجموعة من المواد التي قضى الناشرون عقوداً في جمعها وتحريرها وتحقيق دخل منها كمنتج مرجعي. الآن، وفقاً للمدعين، تساعد قاعدة المعرفة هذه في تدريب واجهة منافسة بدون ترخيص وبدون تعويض.

يتعلق جزء رئيسي من الادعاءات ليس فقط بتدريب النموذج نفسه، بل أيضاً بما يحدث في المخرجات. يؤكد الناشرون أن ChatGPT قادر على إنتاج إجابات تعيد إنتاج مقالاتهم حرفياً تقريباً. بالنسبة للعلامات المرجعية، هذا مؤلم بشكل خاص: إذا حصل المستخدم على تعريف جاهز أو شرح أو مرجع تاريخي مباشرة في الدردشة، فسيكون لديه أسباب أقل لزيارة الموقع أو شراء اشتراك أو التفاعل مع الناشر الأصلي.

ما الذي يشير إليه الناشرون

في قلب النزاع يوجد تضارب نموذجي في الذكاء الاصطناعي التوليدي: الأطروحة بأن "النموذج يتعلم من البيانات العامة" مقابل الاتهام بأن المنتج في النهاية يحل محل المصدر الأصلي. في حالة بريتانيكا وميريام ويبستر، يحاول المدعون إظهار المنطق الثاني بالفعل: تخلقهم القيمة، لكن المستخدم النهائي يحصل على نتيجة مرجعية جاهزة تقريباً بالفعل داخل ChatGPT. لذلك، تم بناء الشكوى حول عدة مواضيع متكررة:

• استخدام مواردهم المرجعية لتدريب النموذج بدون إذن؛
• إجابات ChatGPT التي تعيد إنتاج المقالات حرفياً تقريباً، في رأيهم؛
• نطاق الادعاءات — ما يقرب من 100 ألف مقالة ومورد؛
• خطر حصول المستخدم على قيمة داخل الدردشة وعدم الوصول إلى المورد الأصلي؛
• ادعاءات بشأن العلامات التجارية، إذا ساعدت علامة الناشر على إضفاء الشرعية على إجابة لم ينشئها.

ينقسم الناشرون المرجعيون إلى موقع خاص في هذا النزاع. محتواهم قصير ومنظم وواقعي ومصمم لتقديم إجابة مباشرة لسؤال — بالضبط هذا التنسيق مناسب بشكل خاص لنماذج اللغة الكبيرة. لذلك، يبدو النزاع هنا أقسى منه في حالة الأعمدة الطويلة أو النصوص الأدبية: تقريباً تتطابق مقالة موسوعية أو إدخال قاموس تماماً مع ما يتوقعه المستخدم من روبوت دردشة بنقرة واحدة.

لماذا يتصاعد النزاع

لم تظهر الدعوى الجديدة من العدم. قبل حوالي ستة أشهر من ذلك، قدمت نفس الشركات دعوى مماثلة ضد Perplexity بالفعل. يظهر هذا أن الأمر لا يتعلق بنزاع معزول مع منصة واحدة، بل بإستراتيجية أوسع: يريد الناشرون الطعن في النهج ذاته الذي تبني به خدمات الذكاء الاصطناعي واجهة إجابة فوق أرشيفات الآخرين ثم تحتفظ بالجمهور. إذا ترسخ هذا المنطق في المحاكم، فإن الضغط سيقع ليس فقط على الروبوتات الآلية بل أيضاً على إجابات محركات البحث من الجيل القادم. هذا اختبار مهم لحدود قبول السوق.

شيء واحد هو عندما يتعلم النموذج إحصائياً من مجموعة كبيرة من النصوص ويصيغ إجابة جديدة بكلماته الخاصة. آخر هو عندما يعيد إنتاج أجزاء معترف بها أو يستبدل فعلياً منتجاً مرجعياً مدفوع. سيتعين على المحكمة على الأرجح فك عدة أبعاد في نفس الوقت: أين ينتهي التعلم وتبدأ النسخ، ما مدى ملاءمة المراجع لعلامة تجارية معروفة، وهل يمكن اعتبار مثل هذه الإجابات استبدالاً مباشراً للمحتوى الأصلي.

تعمل OpenAI، مثل مطوري النماذج الآخرين، بالفعل في بيئة حيث الضغط من أصحاب الحقوق يتزايد فقط. بالنسبة للشركة، هذه الدعوى محرجة بشكل خاص لأنها مرفوعة ليس ببساطة من قبل وسائل الإعلام أو الكتاب الأفراد، بل من قبل علامتين مرجعيتين كلاسيكيتين تُبنى قيمتهما على الدقة والتحرير والثقة في الصيغ. إذا استطاع المدعون إثبات بشكل مقنع إعادة الإنتاج المنهجي للمحتوى، فسيقوي هذا موقف من يطالبون شركات الذكاء الاصطناعي بترخيص البيانات بدلاً من أخذها بشكل افتراضي.

ماذا يعني هذا

توضح قضية بريتانيكا وميريام ويبستر أن السؤال القانوني الرئيسي حول الذكاء الاصطناعي التوليدي ينتقل من المجرد "هل يمكن للمرء أن يتعلم من نصوص الآخرين" إلى الأكثر عملية "هل يمكن للمرء بعد ذلك استبدال منتج الآخر بهذا". إذا رأت المحكمة في ChatGPT ليس فقط أداة تلخيص بل منافساً مباشراً للمنشورات المرجعية، فإن الضغط على السوق للحصول على تراخيص والشراكات والقيود على إجابات النتائج سيزداد بشكل حاد.