Kan AI het auteursrecht juist redden? Een nieuwe visie op licenties in het AI-tijdperk

Mogen ontwikkelaars van generatieve AI auteursrechtelijk beschermde werken gebruiken voor de training van hun modellen? En zo ja, onder welke voorwaarden? De discussie wordt al langere tijd gevoerd, maar juridische duidelijkheid laat nog op zich wachten. Ondertussen speelt een interessante vervolgvraag: hoe ziet een werkbaar licentiesysteem eruit, ervan uitgaande dat toestemming en/of compensatie van de rechthebbende is vereist?

In deze bijdrage wordt die vervolgvraag belicht. Niet het voor de hand liggende scenario van collectief beheer, maar het meer experimentele concept waarin AI-agenten namens individuele makers licenties onderhandelen en beheren. Kan AI, de technologie die het huidige auteursrecht onder druk zet, uiteindelijk ook bijdragen aan een efficiëntere uitoefening daarvan?

Dit is een preview. Het volledige artikel is nu beschikbaar op www.AI-Forum.nl.

Waarschijnlijk inbreuk, maar wat nu?

Het huidige debat kenmerkt zich door de zoektocht naar een evenwicht tussen technologische innovatie enerzijds en de bescherming van creatieve prestaties anderzijds. Waar ontwikkelaars van generatieve AI erop wijzen dat taalmodellen niet (goed) kunnen worden ontwikkeld zonder toegang tot enorme hoeveelheden tekst, afbeeldingen, enzovoorts, stellen makers en rechthebbenden dat hun auteursrechten moeten worden gerespecteerd. In de praktijk heeft dit geleid tot tal van procedures, op wereldwijde schaal. In Europa verschijnen langzamerhand de eerste principiële uitspraken, met tot dusver als belangrijkste voorbeeld de Duitse procedure van GEMA tegen OpenAI. Deze zaak laat zien dat grootschalige commerciële AI-training auteursrechtelijk relevante handelingen kan opleveren (de Duitse rechter koppelt dit aan zogenoemde memorisatie; meer hierover in deze bespreking), wat impliceert dat toestemming van en compensatie aan de betrokken rechthebbenden vereist zijn.

Het Europees Parlement schaart zich achter die opvatting, gelet op zijn recent aangenomen resolutie. In diens letterlijke woorden is er momenteel sprake van een “widespread violation of copyright rules”. Hoewel het sentiment breed wordt gedeeld, is er wel kritiek geuit op de resolutie.[1] Allereerst is onduidelijk wat het Parlement nu precies wil: enerzijds zou de huidige TDM-beperking (zie hieronder) niet volstaan om makers en rechthebbenden te beschermen, maar anderzijds ligt de oplossing in een op deze beperking gebaseerde licentievergoeding.

Ter opfrissing: het gaat hier om artikelen 3 en 4 DSM-richtlijn. Artikel 3 maakt tekst- en datamining van auteursrechtelijk beschermde werken mogelijk door onderzoeksorganisaties met het oog op wetenschappelijk onderzoek, mits toegang tot de werken rechtmatig is verkregen. Artikel 4 gaat verder en staat tekst- en datamining in het algemeen toe, voor zover rechthebbenden geen opt-out hebben ingeroepen om hun rechten voor te behouden. De praktische vormgeving van de opt-out leidt nog altijd tot veel discussie.

Daarnaast zouden licenties het probleem niet volledig oplossen: het risico bestaat dat dit vooral leidt tot (afkoop)deals tussen grote techbedrijven en rechthebbende partijen, terwijl individuele makers en kleinere Europese ondernemingen achterblijven; iets wat in de praktijk al deels gebeurt. Als alternatief wordt vaak gewezen op een wettelijk geregeld collectief vergoedingsmodel, ook wel aangeduid als permitted-but-paid. In een dergelijk model mogen aanbieders beschermde werken gebruiken voor generatieve AI-training, maar betalen zij daarvoor een vaste vergoeding die vervolgens onder rechthebbenden wordt verdeeld. Een vergelijkbaar regime is ook als oplossing gebruikt voor de thuiskopie, of het reprorecht, en er is zeker wat voor te zeggen.[2] Toch neemt dit niet het risico weg dat individuele makers in de praktijk onvoldoende meedelen in de verzamelde opbrengst.

Het Parlement acht de huidige verplichting uit artikel 53 AI-verordening, die een “voldoende gedetailleerde samenvatting” van trainingsdata vereist, ontoereikend. In plaats daarvan wordt verzocht om een verplichting waarbij aanbieders inzicht moeten geven in de concrete werken(!) die zijn gebruikt voor training. Bovendien moet in detail worden vastgelegd in welke mate werken van het internet worden gecrawld, waaronder voor fine-tuning en retrieval-augmented generation (RAG; hierbij haalt een gebruiksklare AI in realtime nieuwe informatie op voor de gebruiker). Een dergelijk niveau van transparantie kan volgens het Parlement worden bereikt door auteursrechtelijke werken te labelen als zodanig, bijvoorbeeld via digitale watermerken. Daarnaast wordt gedacht aan het opstellen van een centraal register waarin opt-outs voortdurend worden bijgehouden, mogelijk onder toezicht van het EUIPO als vertrouwde tussenpartij.

AI als oorzaak maar ook als oplossing?

Het ligt wellicht voor de hand om de suggesties van het Parlement te koppelen aan een systeem van collectieve licenties. Transparantie, zelfs op microniveau, is immers maar de helft van het verhaal: de compensatie moet ook nog worden afgestemd. Als dit per auteursrechtelijk werk afzonderlijk dient te geschieden, is er geen beginnen aan de ontwikkeling van generatieve AI. In dat geval moeten ontwikkelaars toestemming krijgen van miljoenen individuele rechthebbenden, terwijl ieder van hen afzonderlijke eisen stelt. De hieraan verbonden tijd en transactiekosten zijn praktisch onwerkbaar.

Agentic copyright

Althans, dat denken we. Maar daar komt agentic copyright in beeld, een in de literatuur opgeworpen benadering van licentiëring.[3] Het uitgangspunt is verrassend eenvoudig. Iedere maker beschikt over een persoonlijke AI-agent die optreedt als digitale vertegenwoordiger van diens auteursrechten. Deze agent bevat niet alleen informatie over de werken van de maker, maar ook over de voorwaarden waaronder die werken mogen worden gebruikt. Denk aan een auteur die bepaalt dat zijn artikelen kosteloos mogen worden gebruikt voor wetenschappelijk onderzoek, maar uitsluitend tegen betaling voor commerciële AI-training. Of een fotograaf die gebruik toestaat, mits naamsvermelding plaatsvindt, terwijl toepassing voor deepfakes categorisch wordt uitgesloten.

Interesse? De volledige analyse is vrij toegankelijk via ons proefabonnement.

[1] Geiger, Bozzi en Di Lazzaro, ‘The Voss and Jensen Parliamentary Reports on Copyright and Generative AI: A Wrong Step in the Right Direction?’, Innovation Law and Ethics Observatory (ILEO) Research Paper Series No. 26-01.

[2] Jonker, ‘Generatieve AI-vergoeding: de uitwerking’, AI-Forum.

[3] Jurcys & Fenwick, ‘Agentic Copyright, Data Scraping & AI Governance: Toward a Coasean Bargain in the Era of Artificial Intelligence’, arXiv (2026).