Czy wyroki sądów można wykorzystywać do trenowania sztucznej inteligencji? Czy przygotowane przez wydawcę tezy i streszczenia orzeczeń są chronione prawem autorskim? I czy start-up może na ich podstawie stworzyć produkt konkurujący z bazą, z której zaczerpnął dane?
Na te pytania odpowiada sprawa Thomson Reuters v. Ross Intelligence. We wrześniu 2026 roku amerykański sąd apelacyjny potwierdził, że wykorzystanie opracowań Westlaw do wytrenowania konkurencyjnej wyszukiwarki prawniczej nie mieściło się w granicach fair use.
ROSS nie przegrał jednak dlatego, że korzystał z orzeczeń albo zastosował sztuczną inteligencję. Przegrał, ponieważ zamiast samodzielnie opracować publicznie dostępne wyroki, wykorzystał chronione materiały redakcyjne konkurenta.
Czym różni się orzeczenie od jego opracowania?
Westlaw jest jedną z największych komercyjnych baz informacji prawnej. Oprócz tekstów orzeczeń zawiera przygotowane przez redaktorów headnotes – krótkie tezy przedstawiające najważniejsze zagadnienia prawne wynikające z poszczególnych fragmentów wyroku.
Redaktor tworzący taką tezę musi:
- rozpoznać istotny problem prawny;
- wybrać odpowiedni fragment orzeczenia;
- oddzielić regułę prawną od faktów i argumentacji pomocniczej;
- przedstawić ją zwięźle i samodzielnie;
- przypisać sprawę do odpowiedniej kategorii.
Tezy nie są częścią orzeczenia i nie zostały przygotowane przez sąd. Stanowią rezultat pracy prywatnego wydawcy.
To rozróżnienie było kluczowe. Sam tekst wyroku może pozostawać dostępny do swobodnego wykorzystania, ale jego autorskie streszczenie, klasyfikacja i powiązanie z określonym zagadnieniem mogą podlegać ochronie.
Jak działał ROSS Intelligence?
ROSS rozwijał wyszukiwarkę prawniczą wykorzystującą uczenie maszynowe. Użytkownik miał zadawać pytanie w języku naturalnym, a system odnajdywał odpowiadające mu fragmenty orzeczeń. Nie był to model generatywny podobny do ChatGPT. ROSS nie tworzył nowych opinii prawnych ani własnych odpowiedzi. Dopasowywał pytania do istniejących fragmentów wyroków.
Spółka dysponowała zbiorem około 10 milionów amerykańskich orzeczeń. Potrzebowała jednak danych pokazujących algorytmowi, które fragmenty odpowiadają na określone pytania prawne. ROSS zlecił więc przygotowanie około 25 tysięcy memorandum treningowych. Każde z nich zawierało pytanie prawne oraz kilka fragmentów orzeczeń oznaczonych według stopnia trafności.
Do formułowania pytań wykorzystano tezy Westlaw. Fragment wyroku powiązany w tej bazie z daną tezą był następnie często wskazywany jako najlepsza odpowiedź. W ten sposób materiały Thomson Reuters podpowiadały:
- jaki problem prawny występuje w orzeczeniu;
- jak go sformułować;
- który fragment wyroku zawiera rozwiązanie;
- jak oceniać trafność wyników wyszukiwania.
ROSS nie skopiował całej bazy Westlaw. Częściowy wyrok dotyczył 2243 tez, w odniesieniu do których podobieństwo do pytań treningowych było tak znaczne, a różnica względem tekstu samych orzeczeń tak wyraźna, że kopiowanie uznano za wykazane.
Czy teza orzeczenia może być utworem?
ROSS argumentował, że headnotes jedynie przedstawiają prawo zawarte w publicznych orzeczeniach, dlatego objęcie ich ochroną prowadziłoby do monopolizacji informacji prawnej. Sąd odrzucił ten argument.
Prawo i teksty orzeczeń pozostają dostępne dla wszystkich. Chroniony może być jednak konkretny sposób ich opracowania, jeżeli zawiera choćby minimalny element twórczości. Redaktorzy Westlaw samodzielnie decydowali:
- które zagadnienia są najważniejsze;
- jaki kontekst należy uwzględnić;
- jak sformułować regułę prawną;
- jak powiązać ją z odpowiednim fragmentem wyroku.
Zdaniem sądu wymagało to dostatecznego poziomu samodzielnych decyzji twórczych. Ochrona tez nie przyznawała Thomson Reuters monopolu na treść prawa. Każdy mógł przeczytać wyrok i przygotować własną tezę. Nie mógł jednak po prostu przejąć sformułowania stworzonego przez innego wydawcę.
Czy wykorzystanie było fair use?
ROSS powoływał się na amerykańską doktrynę fair use, pozwalającą w określonych sytuacjach korzystać z chronionych utworów bez zgody właściciela praw. Sąd przeanalizował cztery ustawowe czynniki:
- cel i charakter wykorzystania;
- rodzaj chronionego utworu;
- zakres wykorzystanej części;
- wpływ wykorzystania na rynek i wartość utworu.
Cel wykorzystania
ROSS twierdził, że nie publikował tez w swojej bazie, lecz używał ich do szkolenia systemu AI. Zdaniem sądu techniczny sposób wykorzystania był wprawdzie inny, ale jego zasadniczy cel gospodarczy pozostał niemal identyczny.
Westlaw używał tez, aby pomagać prawnikom odnajdywać właściwe fragmenty orzeczeń. ROSS wykorzystał te same tezy, aby stworzyć system pomagający prawnikom odnajdywać właściwe fragmenty orzeczeń.
Co więcej, ROSS otwarcie zamierzał konkurować z Westlaw, oferował zbliżone ceny i przedstawiał swój produkt jako jego alternatywę. Wykorzystanie miało zatem wyraźnie komercyjny charakter i służyło najwyżej w niewielkim stopniu odmiennemu celowi. Pierwszy czynnik przemawiał przeciwko fair use.
Sama obecność AI nie zmienia celu wykorzystania
Jednym z najważniejszych wniosków z wyroku jest to, że zastosowanie sztucznej inteligencji nie czyni automatycznie wykorzystania utworu transformacyjnym. Trzeba zbadać:
- jak działa konkretny system;
- do czego wykorzystano chronione materiały;
- jaki produkt powstał;
- czy pełni tę samą funkcję co źródło danych;
- czy konkuruje z nim na tym samym rynku;
- czy kopiowanie było konieczne.
W tej sprawie AI było narzędziem budowy bezpośrednio konkurencyjnego produktu. Zmiana technologii nie spowodowała zasadniczej zmiany funkcji.
Dlaczego ROSS nie mógł powołać się na sprawę Google Books?
W sprawie Google Books zeskanowanie całych książek w celu stworzenia wyszukiwarki pełnotekstowej uznano za fair use. Książki powstają jednak po to, aby je czytać, natomiast wyszukiwarka pozwala ustalić, w których publikacjach występuje określone zagadnienie. Nie zastępuje lektury całej książki, a może nawet kierować użytkownika do jej zakupu. ROSS nie kierował odbiorców do Westlaw. Miał zastąpić Westlaw.
Pierwotne materiały i nowy produkt służyły temu samemu zasadniczemu zadaniu: ułatwieniu prowadzenia badań prawnych i odnajdywania właściwych fragmentów orzeczeń.
Czy kopiowanie było konieczne?
Sąd uznał, że ROSS nie musiał korzystać z headnotes, aby stworzyć wyszukiwarkę. Spółka miała dostęp do milionów publicznych orzeczeń. Mogła zatrudnić prawników, którzy samodzielnie:
- zidentyfikowaliby problemy prawne;
- sformułowaliby pytania;
- wybraliby odpowiednie fragmenty wyroków;
- oceniliby trafność wyników;
- zbudowaliby niezależny zbiór treningowy.
Skorzystanie z tez Westlaw było szybsze i tańsze. Wygoda nie jest jednak równoznaczna z prawną koniecznością kopiowania.
Charakter i zakres wykorzystanych materiałów
Drugi czynnik przemawiał częściowo na korzyść ROSS. Tezy były opublikowane i miały charakter przede wszystkim informacyjny – musiały wiernie oddawać treść prawa, a więc swoboda ich autorów pozostawała ograniczona. Nie przesądziło to jednak wyniku sprawy. ROSS podnosił również, że użyte materiały stanowiły jedynie około 0,08% wszystkich tez Westlaw. Sąd zwrócił jednak uwagę, że każda teza mogła stanowić odrębny utwór, a ROSS przejmował jej pełny tekst.
Znaczenie miała też jakość kopiowanego materiału. Tezy pozwalały przekształcić obszerne orzeczenia w precyzyjne pytania treningowe i powiązać je z właściwymi odpowiedziami. Była to właśnie ta warstwa redakcyjna, której samodzielne stworzenie wymagałoby największego nakładu pracy.
Wpływ na rynek
ROSS argumentował, że nie istnieje samodzielny rynek sprzedaży pojedynczych tez orzeczniczych.
Sąd uznał jednak, że headnotes zwiększają wartość całej platformy Westlaw. Ułatwiają wyszukiwanie, przyciągają użytkowników i stanowią jeden z powodów zakupu subskrypcji. Wykorzystanie ich do stworzenia konkurencyjnej usługi przejmowało tę wartość gospodarczą. ROSS działał na tym samym rynku, zwracał się do tych samych klientów i chciał zastąpić Westlaw.
Sąd uwzględnił również rozwijający się rynek licencjonowania treści jako danych treningowych. Thomson Reuters korzystał ze swoich tez przy rozwijaniu własnych funkcji AI. Nieodpłatne przejęcie tych materiałów przez konkurenta ograniczało zarówno wartość istniejącego produktu, jak i możliwość ich dalszego licencjonowania.
Czy ROSS zwiększał dostęp do prawa?
ROSS powoływał się na korzyść społeczną wynikającą z łatwiejszego dostępu do informacji prawnych. Argument nie przekonał sądu. Orzeczenia były już publicznie dostępne, a usługa ROSS miała charakter komercyjny i była oferowana w cenie porównywalnej z Westlaw. Spółka nie wykazała, że skopiowanie chronionych tez było konieczne do zwiększenia dostępności prawa. Nie wystarczył również ogólny argument, że ochrona praw autorskich może zahamować rozwój AI. Technologiczna innowacyjność produktu nie daje prawa do przejęcia cudzej pracy redakcyjnej.
Czym ta sprawa różni się od Kadrey v. Meta i Bartz v. Anthropic?
Sąd wyraźnie odróżnił ROSS od generatywnych modeli językowych analizowanych w innych postępowaniach.
System ROSS nie generował nowych wypowiedzi. Wyszukiwał istniejące fragmenty orzeczeń. Związek pomiędzy skopiowanymi materiałami a konkurencyjnym produktem był więc szczególnie bezpośredni:
- Westlaw wykorzystywał tezy do wyszukiwania prawa;
- ROSS użył ich do wytrenowania innego systemu wyszukującego prawo;
- oba produkty były skierowane do prawników;
- oba działały na tym samym rynku.
Wyrok nie ustanawia zatem zasady, że każde trenowanie AI na chronionych materiałach narusza prawo. Pokazuje jednak, że argument fair use znacznie słabnie, gdy dane konkurenta służą budowie produktu o tej samej funkcji gospodarczej.
Co dokładnie rozstrzygnął sąd?
29 września 2026 roku Sąd Apelacyjny Stanów Zjednoczonych dla Trzeciego Okręgu potwierdził, że:
- analizowane tezy Westlaw były dostatecznie oryginalne;
- ROSS wykorzystał je do przygotowania danych treningowych;
- wykorzystanie miało komercyjny charakter;
- cel ROSS był tylko minimalnie odmienny od celu Westlaw;
- skopiowanie całych tez nie było konieczne;
- produkt miał konkurować bezpośrednio z bazą Thomson Reuters;
- wykorzystanie szkodziło wartości materiałów i rynkowi narzędzi prawniczych;
- obrona oparta na fair use nie mogła zostać uwzględniona.
Sąd utrzymał częściowy wyrok na rzecz Thomson Reuters. Orzeczenie nie zakończyło automatycznie każdego elementu wieloletniego sporu, ale jest pierwszym precedensowym rozstrzygnięciem federalnego sądu apelacyjnego tak bezpośrednio dotyczącym fair use i danych wykorzystanych do szkolenia narzędzia AI.
Co wyrok oznacza dla branży legal tech?
Firmy tworzące prawnicze narzędzia AI powinny rozróżniać:
- publicznie dostępne akty prawne i orzeczenia;
- chronione tezy, komentarze oraz streszczenia;
- strukturę i klasyfikację komercyjnej bazy;
- metadane i oznaczenia trafności;
- warunki umowne dostępu do źródła.
Zlecenie przygotowania zbioru podwykonawcy nie usuwa odpowiedzialności. W sprawie ROSS działania podmiotu przygotowującego dane zostały przypisane spółce.
Co sprawa oznacza dla kancelarii?
Kancelaria korzystająca z prawniczej AI powinna zapytać dostawcę nie tylko o skuteczność narzędzia, lecz także o pochodzenie danych. W umowie warto uregulować:
- zapewnienie legalnego pozyskania zbiorów treningowych;
- odpowiedzialność za roszczenia właścicieli praw;
- zasady korzystania z komercyjnych baz;
- zakaz dalszego trenowania na danych kancelarii bez zgody;
- możliwość audytu pochodzenia danych;
- zasady usuwania materiałów wykorzystanych bez podstawy prawnej;
- poufność informacji przekazywanych w zapytaniach.
Deklaracja, że system korzysta z „publicznych danych prawnych”, może być myląca. Trzeba ustalić, czy chodzi wyłącznie o teksty orzeczeń i ustaw, czy również o cudze tezy, komentarze, metadane oraz klasyfikacje.
Jak podobną sprawę oceniano by w Polsce i Unii Europejskiej?
Amerykańskiej doktryny fair use nie można bezpośrednio przenieść na grunt prawa polskiego. Urzędowe dokumenty i materiały, w tym orzeczenia sądowe, nie stanowią przedmiotu prawa autorskiego. Nie oznacza to jednak, że cała komercyjna baza orzeczeń pozostaje niechroniona. Ochronie mogą podlegać:
- autorskie tezy i streszczenia;
- komentarze i glosy;
- oryginalny wybór lub układ treści;
- metadane będące rezultatem twórczych decyzji;
- struktura bazy;
- oprogramowanie i interfejs;
- baza jako całość na podstawie przepisów o ochronie baz danych.
Prawo unijne przewiduje również ochronę sui generis producenta bazy, jeżeli poniósł on istotny nakład na pozyskanie, weryfikację lub prezentację jej zawartości. Ochrona może obejmować pobieranie całości albo istotnej części bazy, a w określonych przypadkach także systematyczne pobieranie mniejszych fragmentów.
Znaczenie mają ponadto wyjątki dotyczące eksploracji tekstów i danych – text and data mining. Komercyjne TDM może być dozwolone przy spełnieniu ustawowych warunków, ale uprawniony może zastrzec możliwość takiego wykorzystania. Konieczne jest również posiadanie legalnego dostępu do materiałów.
Europejska analiza obejmowałaby zatem nie tylko prawa do konkretnych tez, ale także:
- źródło i sposób uzyskania danych;
- zakres licencji;
- regulamin bazy;
- skuteczność zastrzeżenia TDM;
- skalę pobierania;
- ochronę struktury bazy;
- wpływ na jej normalną eksploatację.
Podsumowanie
ROSS Intelligence nie przegrał dlatego, że wykorzystał sztuczną inteligencję ani dlatego, że chciał stworzyć nowoczesną wyszukiwarkę prawniczą.
Przegrał, ponieważ wykorzystał chronione opracowania konkurenta do zbudowania produktu służącego zasadniczo temu samemu celowi. Mógł pracować na publicznych orzeczeniach i przygotować własny zbiór treningowy, ale sięgnął po gotowe rezultaty pracy redaktorów Westlaw. Wyrok potwierdza, że prawo pozostaje dostępne dla wszystkich. Nie oznacza to jednak prawa do przejęcia każdej warstwy wartości stworzonej wokół publicznych dokumentów.
Dlatego najważniejsze pytanie nie brzmi: czy AI może uczyć się na orzeczeniach? Należy zapytać: czyje opracowania wykorzystano, jak je pozyskano i czy na ich podstawie zbudowano produkt mający zastąpić źródło danych? To właśnie na tej granicy będą rozstrzygać się kolejne spory o prawniczą sztuczną inteligencję.
Stan prawny i stan postępowania na dzień: 7 października 2026 roku.
Zdjęcie: magnific.com
