مسألة حقوق النشر التي لم يعد بوسع هوليوود تجنّبها

لقطة تأسيسية مولّدة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون اليوم واقعية فوتوغرافياً، ومضاءة سينمائياً، ومولّدة بسرعة. بالنسبة لفريق التسويق هذا مكسب. أما بالنسبة للدائرة القانونية وشركة تأمين الأخطاء والإغفالات (E&O) والتوزيع الدولي، فهنا بالضبط يبدأ العمل الحقيقي. فالصورة التي تبدو جميلة ليست بعدُ صورة يحقّ لك امتلاكها وترخيصها وتأمينها واستثمارها في أنحاء العالم.

هذه الفجوة بين قوة الإقناع البصري والمتانة القانونية صارت المسألة المركزية للقطاع. وهي لا تُحسم في غرفة المونتاج، بل في سلسلة حقوق الملكية (Chain of Title) وفي طلب التأمين وفي عقد التوزيع، ولم يعد بالإمكان تأجيلها.

لماذا لا يكون الأصل الجميل أصلاً آمناً بالضرورة

يكمن جوهر المشكلة في التدريب. تنشأ النماذج التوليدية بمعالجة كميات هائلة من البيانات، من بينها أعمال محمية. ويصنّف U.S. Copyright Office ذلك بوضوح في الجزء الثالث: «several stages in the development of generative AI involve using copyrighted works in ways that implicate the owners' exclusive rights» (U.S. Copyright Office, Part 3: Generative AI Training). وما إذا كان هذا الاستخدام مسموحاً يعتمد في الولايات المتحدة على اختبار الاستخدام العادل (Fair Use)، وتوضّح الهيئة أنه لا وجود لإعفاء شامل: «some uses of copyrighted works for generative AI training will qualify as fair use, and some will not» (U.S. Copyright Office, Part 3). فالتدريب وإن كان تحويلياً في الغالب، يبقى تقييمه رهناً بكل حالة على حدة: بالعمل والمصدر والغرض وضوابط المخرجات؛ كما أن الاستخدام المتعمّد لمجموعات بيانات مصدرها القرصنة يصبّ ضد الاستخدام العادل (U.S. Copyright Office, Part 3).

بالنسبة للإنتاج يعني هذا أن المسألة القانونية موجودة أصلاً داخل النموذج، لا في الصورة المولّدة فحسب. وحين يعجز أي أحد عن إثبات الأعمال التي دُرّب عليها نظام ما، يبقى خطر متبقٍّ سيدفع ثمنه في النهاية المشتري أو الموزّع أو المستثمر.

المشكلة الثانية تتعلّق بملكية النتيجة. ففي الولايات المتحدة القاعدة هي: «copyright protection in the United States requires human authorship» (U.S. Copyright Office, Part 2: Copyrightability). فالنتيجة المولّدة بالتوجيه النصي وحده غير قابلة للحماية بحسب رؤية الهيئة، لأن «prompts alone do not provide sufficient human control to make users of an AI system the authors of the output» (U.S. Copyright Office, Part 2). ولا تنشأ الحماية إلا حيث يشكّل البشر بشكل واضح: فبحسب الهيئة يمكن للمؤلفين المطالبة بحقوق على الاختيار الإبداعي أو الترتيب أو المعالجة للنتائج (U.S. Copyright Office, Part 2). ومن لا يوثّق ذلك يخاطر بفجوة ملكية في قلب العمل نفسه.

عند هذه النقطة بالذات يتحوّل التفصيل القانوني إلى مخاطرة اقتصادية. فسلسلة حقوق الملكية (Chain of Title) هي الإثبات المتكامل بأن الإنتاج يسيطر على كل الحقوق في كل العناصر، وهي عادةً شرط للحصول على تأمين الأخطاء والإغفالات (E&O)، الذي يكون بدوره في الغالب شرطاً للتوزيع. تصف المراجع المتخصصة أن الاكتتاب التأميني يستند إلى هذه الوثائق؛ لكن ما إذا كانت التغطية ستُمنح وبأي شروط يعتمد على وثيقة التأمين والاستثناءات والإفصاح والاكتتاب (Thoolie, Errors & Omissions Insurance for Filmmakers، عرض متخصص لا يمثّل تعهّداً من المؤمِّن). والثغرات يمكن أن تُطلق استثناءات أو استفسارات أو أقساطاً أعلى أو رفضاً.

وهكذا يصبح عنصر الذكاء الاصطناعي الذي يفتقر إلى تأليف بشري موثّق وإلى منشأ تدريب موضّح كسراً محتملاً في هذه السلسلة. لذلك توصي حقيبة أدوات الذكاء الاصطناعي (AI Tool Kit) الصادرة عن Archival Producers Alliance والمستضافة من Producers Guild of America بإعداد «Cue Sheet» يتتبّع كل المحتوى المولّد بالذكاء الاصطناعي وبياناته الوصفية، إضافةً إلى الشفافية تجاه الفريق والموزّعين والشركاء؛ وتذكر صراحةً أن هذه المعلومات مفيدة أيضاً لإبرام تأمين E&O (Producers Guild / Archival Producers Alliance, AI Tool Kit). وبالتوازي يتحرّك سوق التأمين: ففي 1 يناير 2026 أدخلت Insurance Services Office (Verisk) استثناءات موحّدة للذكاء الاصطناعي التوليدي في تأمين المسؤولية العامة (CGL) (النماذج CG 40 47 وCG 40 48 وCG 35 08)، حيث يمكن للصياغة الفضفاضة «arising out of» أن تنطبق حتى عند مشاركة غير مباشرة للذكاء الاصطناعي (Fenwick, The End of 'Silent AI'?). وتخصّ هذه الاستثناءات بحسب المصدر تأمين المسؤولية العامة، ولا تُثبت أن كل وثيقة E&O للأفلام تستثني الذكاء الاصطناعي؛ غير أن بعض وثائق Tech-E&O قد تستثني تحديداً المخاطر التي يولّدها الذكاء الاصطناعي مثل انتهاكات الملكية الفكرية، بحيث يمكن أن يبقى تعهّد بالإبراء من دون تغطية (Honigman, The AI Insurance Gap). فقابلية التأمين ليست أمراً تلقائياً: يمكن لأصول الذكاء الاصطناعي أن تُطلق استفسارات أو اشتراطات أو تكاليف إضافية.

ويصبح هذا قابلاً للتحكم عبر منشأ موثّق للأصول. يصف المعيار المفتوح C2PA عبر Content Credentials بياناً موقّعاً تشفيرياً يسجّل مَن أنشأ محتوى ما أو عدّله ومتى وبأي أداة؛ لكن المعيار نفسه يرسم حدّاً ولا يقدّم «no value judgments about whether the provenance data is good or bad» (C2PA, Content Credentials Explainer). فالمنشأ أداة توثيق لا دليل قانوني: هو يدعم سجلّ الإنتاج، لكنه لا يحلّ محل الترخيص ولا توضيح الحقوق.

قضية Midjourney النموذجية: حين يصير المُخرَج نفسه دليلاً

مدى واقعية هذه المخاطر تُظهره أول قضية كبرى للذكاء الاصطناعي في هوليوود. ففي يونيو 2025 رفعت Disney وUniversal دعوى على Midjourney ووصفتا الخدمة بأنها «bottomless pit of plagiarism»، لأنها تنتج نسخاً غير مصرّح بها لشخصيات محمية مثل Darth Vader وElsa (AP News, Disney and Universal sue AI firm Midjourney). وفي سبتمبر 2025 انضمّت Warner Bros. Discovery، متحدثةً عن «brazen theft» بشأن شخصيات مثل Superman وBatman وBugs Bunny، ومطالِبةً بما يصل إلى 150,000 دولار أمريكي عن كل عمل مُنتهَك (Mashable, Midjourney pushes to expose studios' own AI practices). وتدافع Midjourney بالاستخدام العادل، محتجّةً بأن الاستوديوهات تستخدم داخلياً أساليب مماثلة؛ وفي إطار نزاع الإفصاح (Discovery) قصر قاضٍ مساعد في منتصف يونيو 2026 واجبات إفصاح الاستوديوهات على منتجات الذكاء الاصطناعي القريبة من المستهلك (Mashable, Midjourney pushes to expose studios' own AI practices). والقضية حتى يوليو 2026 ما زالت منظورة؛ ولم يصدر حكم بعد.

النقطة الحاسمة للمنتجين: ليست بيانات التدريب وحدها، بل المُخرَج أيضاً يمكن أن يصير مشكلة إذا أعاد إنتاج شخصيات أو أعمال محمية بشكل واضح، وهنا يكمن الفرق بين نموذج يُظهر «خوذة فضاء» ونموذج يقدّم بشكل واضح شخصية محمية.

وفي حالة نقل الأسلوب بالذكاء الاصطناعي على وجه الخصوص تهمّ التفرقة. ففي القانون الأمريكي الأسلوب بحدّ ذاته ليس محمياً تلقائياً؛ وقرّرت المحكمة في قضية Kadrey v. Meta: «style is not copyrightable—only expression is» (Loeb & Loeb, Kadrey v. Meta). فمن يطلب من نظام أن يعمل «بأسلوب» جهة ما لا ينتهك الحقوق لهذا السبب وحده. ويصبح الأمر خطراً حين يأخذ المُخرَج عناصر تعبير محمية محددة أو شخصيات يمكن التعرّف عليها، أو حين تُزاحم منتجات الذكاء الاصطناعي سوقاً لأعمال مماثلة؛ ويحذّر U.S. Copyright Office من «serious risk of diluting markets for works of the same kind as in their training data» (U.S. Copyright Office, Part 3). وهذا التصنيف يخصّ الوضع القانوني الأمريكي ولا يمكن تعميمه على بلدان أخرى.

فضاء قانوني واحد وثلاث إجابات: الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي والمملكة المتحدة

بالنسبة للأفلام القابلة للاستثمار دولياً لا تكفي نظرة وطنية واحدة، إذ تعامل ثلاثة أسواق مرجعية مركزية التقنية نفسها بشكل مختلف.

في الولايات المتحدة يتشكّل الخط عبر أحكام المحاكم. ففي قضية Thomson Reuters v. Ross قررت المحكمة في فبراير 2025 أن الاستخدام ليس استخداماً عادلاً: «Ross' use of the headnotes did not constitute fair use as a matter of law» (Loeb & Loeb, Thomson Reuters v. Ross Intelligence). غير أن القاضي شدّد صراحةً: «only non-generative AI is before me today» (Loeb & Loeb, Thomson Reuters v. Ross). وفي قضية Kadrey v. Meta قيّمت المحكمة في يونيو 2025 التدريب على أنه استخدام عادل، لكنها أبقت نظرية «market dilution» بوصفها نقطة هجوم محتملة في المستقبل (Loeb & Loeb, Kadrey v. Meta). وفي قضية Anthropic صادق القاضي Alsup مبدئياً في 25 سبتمبر 2025 على تسوية بقيمة 1.5 مليار دولار أمريكي؛ وكان قد صنّف التدريب سابقاً على أنه استخدام عادل، لكنه اعتبر تخزين أكثر من سبعة ملايين كتاب مصدرها القرصنة انتهاكاً للحقوق (Reuters, US judge preliminarily approves $1.5 billion Anthropic settlement). وفي مجال الموسيقى أيضاً الصورة مختلطة: فالدعاوى التي رفعتها RIAA ضد Suno وUdio في يونيو 2024 بعضها سُوّي وبعضها ما زال منظوراً (RIAA, Record Companies Bring Landmark Cases against Suno and Udio).

أما الاتحاد الأوروبي فيراهن على قانون مكتوب. فتوجيه DSM رقم (EU) 2019/790 يعرف في المادة 4 استثناءً للتنقيب في النصوص والبيانات في الأعمال المتاحة بشكل مشروع، لكنه لا يسري إلا ما لم يكن الاستخدام «has not been expressly reserved by their rightholders in an appropriate manner, such as machine-readable means» (EUR-Lex, Directive (EU) 2019/790). هذا التحفّظ على الحقوق القابل للقراءة آلياً هو الأداة التي يمكن بها لأصحاب الحقوق منع استخدام أعمالهم في التدريب. ويُلزم قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي (EU AI Act) مزوّدي النماذج العامة إضافةً إلى ذلك بإنشاء سياسة لحقوق النشر وتوفير ملخّص علني لمحتويات التدريب؛ وتسري هذه الالتزامات لنماذج الذكاء الاصطناعي العامة منذ 2 أغسطس 2025 على النماذج المطروحة حديثاً في السوق، فيما تبدأ الإنفاذ والغرامات من 2 أغسطس 2026؛ أما بالنسبة لمزوّدي النماذج التي كانت في السوق قبل 2 أغسطس 2025 فيتيح المصدر مهلة انتقالية حتى 2 أغسطس 2027 (Crowell & Moring, Code of Practice for General-Purpose AI Models Published). وقد نُشرت مدوّنة الممارسات المرافقة للذكاء الاصطناعي العام (General-Purpose AI Code of Practice) في 10 يوليو 2025، وتقدّم عبر فصلها الخاص بحقوق النشر مساراً طوعياً نحو الامتثال (المفوضية الأوروبية, The General-Purpose AI Code of Practice).

أما المملكة المتحدة فما زالت متردّدة. فبموجب القانون الساري لا يسري استثناء التنقيب في البيانات إلا على البحث غير التجاري (المادة 29A من قانون CDPA)؛ والتدريب التجاري من دون ترخيص غير مشمول به (GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence). وبعد مشاورة جرت من 17 ديسمبر 2024 حتى 25 فبراير 2025 وردت خلالها 11,520 إجابة، لم يعد الاستثناء الواسع مع خيار الانسحاب (Opt-out)، الذي كان مفضّلاً في البداية، هو الخط المفضّل (GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence). ومدى أهمية الإقليمية أظهرته قضية Getty: ففي 4 نوفمبر 2025 قررت المحكمة العليا (High Court) أن نموذجاً مثل Stable Diffusion ليس «infringing copy»؛ وكانت Getty قد سحبت اتهامات محورية بشأن حقوق النشر لأن التدريب في المملكة المتحدة لم يمكن إثباته (The Guardian, AI firm wins high court ruling after photo agency's copyright claim). وتستخلص التحليلات المتخصصة من ذلك درساً مفاده أن الإقليمية تهمّ بعمق وأن القانون الثانوي البريطاني يضع حدوداً (Mayer Brown, Getty Images v Stability AI).

الحجج المضادة والحدود والمخاطر

سيكون من غير الأمانة تصوير الوضع بوصفه خطراً فقط. فليس كل استخدام للذكاء الاصطناعي غير مشروع: فقد اعترفت عدة محاكم أمريكية بالتدريب بوصفه استخداماً عادلاً بشروط معيّنة، ويوصي Copyright Office بترك سوق الترخيص ينمو من دون تدخّل حكومي (U.S. Copyright Office, Part 3). كما تنشأ أدوات يُفترض أن تخفّض المخاطر. فـAdobe تروّج لـFirefly بأنه يستخدم «commercially-safe datasets, including licensed and public domain content» ولا يتدرّب على بيانات العملاء (Adobe for Business, Firefly AI Approach). هذه بيانات مزوّد لا ضمانة قانونية مؤكّدة قضائياً، لكنها ترسم الاتجاه: نماذج تدريب مرخّصة، ونماذج داخلية للشركات أو خاصة على أصول مصرّح بها، وإبراءات تعاقدية.

غير أن الحدود تبقى واقعية. فتعهّدات المزوّدين والإبراءات لا تساوي إلا بقدر تغطيتها، وسوق التأمين يبتعد الآن عن التغطية الضمنية للذكاء الاصطناعي (Honigman, The AI Insurance Gap). كما يمكن إزالة بيانات المنشأ، وحتى حيث يكون التدريب مسموحاً، يمكن للمُخرَج أن يعيد إنتاج عناصر محمية، كما تُظهر قضية Midjourney. يُضاف إلى ذلك التفتّت الدولي: فالأصل الذي يبدو مقبولاً في سوق واحد قد يكون قابلاً للطعن في سوق آخر، وهذا بالنسبة لإنتاج قابل للاستثمار عالمياً ليس مشكلة هامشية بل خطر جوهري.

الخلاصة

لطالما تصرّف القطاع كأن مسألة الذكاء الاصطناعي جمالية في المقام الأول. وهي ليست كذلك. فما إذا كانت نتيجة الذكاء الاصطناعي تبدو مقنعة هو أسهل الاختبارات جميعاً. أما الصعبة فتأتي بعده: هل المنشأ موثّق؟ وهل الحقوق الأساسية موضّحة ومرخّصة؟ وهل يمكن تأمين النتيجة؟ وهل تصمد أمام الوضع القانوني في كل سوق مستهدف؟

من يطرح هذه الأسئلة عند التسليم فقط، يطرحها بعد فوات الأوان. فالإجابة المتينة تنشأ مبكراً: عبر نماذج تدريب مرخّصة أو داخلية، وتأليف بشري موثّق، وسجلّ إنتاج نظيف لمنشأ الأصول، وإفصاح مبكر تجاه المؤمِّن وضامن الإنجاز (Completion Bond)، وإبراءات جرى التحقق من تغطيتها. ليس على هوليوود أن تخشى مسألة حقوق النشر، بل أن تجيب عنها قبل أن تدور الكاميرا. هذا ليس استشارة قانونية؛ والوضع القانوني المحدّد يجب تقييده بحسب السوق والتاريخ.