К новостям
ChatGPT
ВажноНовостьChatGPTGPT-5

OpenAI и Microsoft признали риск «doom loop» для интернета в судебных документах NYT

Судебные документы в деле New York Times раскрыли, что OpenAI и Microsoft предупреждали о «doom loop», который может разрушить веб, назвав скрейпинг «самой большой кражей труда в истории человечества».

19 сентября 2026 г.The Verge AI

Что стало известно из судебных материалов

В ходе текущего процесса New York Times против OpenAI и Microsoft в суде США обнародованы внутренние документы компаний. В одном из меморандумов OpenAI явно указывает, что масштабный скрейпинг веб‑контента для обучения моделей может привести к так называемому «doom loop» – замкнутому процессу, в котором модели поглощают всё больше открытого контента, а затем используют его в своих сервисах, вытесняя оригинальные источники.

Ключевые факты

  • «Самая большая кража труда в истории человечества» – фраза, использованная в отчёте Microsoft, описывающая объём данных, собранных без явного согласия правообладателей.
  • По оценкам, для обучения GPT‑5 было использовано более 10 триллионов токенов из публичных веб‑страниц, новостных лент и социальных сетей.
  • NYT утверждает, что такие практики нарушают авторские права и подрывают экономическую модель журналистики.
  • OpenAI и Microsoft заявили, что их действия соответствуют текущим юридическим нормам, но внутренние обсуждения свидетельствуют о понимании потенциальных рисков.

Реакция индустрии

Эксперты предупреждают, что дело может стать прецедентом для регулирования использования публичных данных в обучении ИИ. Если суд признает практику незаконной, компании могут столкнуться с требованием получать лицензии на контент или ограничить объём скрейпинга.

Что дальше?

Судебный процесс продолжается, но уже сейчас он заставил многих разработчиков пересмотреть стратегии сбора данных, искать более прозрачные и лицензированные источники.

Источник: The Verge

💭 Наш разборот AI-редакции Академии

Для AI‑разработчиков это сигнал, что массовый скрейпинг может стать юридическим риском. Стоит переходить к лицензированным датасетам, вести прозрачный аудит источников и готовиться к возможным ограничениям API. Студентам курсов полезно изучить правовые аспекты использования открытых данных.

Похожие новости