Автор зазначає, що британський уряд після тривалих консультацій щодо регулювання штучного інтелекту та авторського права вирішив відкласти остаточні рішення для додаткового збору доказів. Дискусія навколо ШІ та копірайту є значно складнішою, ніж буквальне протистояння технологічних компаній та індустрії розваг.

Сучасна цифрова економіка значною мірою залежить від можливості аналізувати великі масиви інформації. У Великій Британії наявні організації, які мають законний доступ до матеріалів, часто змушені отримувати додаткові дозволи для машинного аналізу текстів і даних. Це створює серйозні бар’єри для розвитку досліджень, інновацій і технологічного підприємництва.

Ряд країн Азії (зокрема — Сінгапур, Японія, Індія, Південна Корея) наразі активно адаптують власне законодавство, дозволяючи цифровій економіці та розвитку ШІ використання матеріалів для машинного навчання. Вони прагнуть створити більш гнучкі механізми використання даних і захищення авторських прав дослідників.

Проблема ліцензування даних для навчання AI-моделей є надзвичайно гострою: системи добровільного ліцензування підсилюють домінування великих технологічних компаній, які мають достатньо ресурсів для придбання прав на використання великих масивів даних. Натомість малі компанії, стартапи і дослідницькі організації часто опиняються у менш вигідному становищі. Існує ризик обмеження різноманіття навчальних даних для штучного інтелекту через недостатню репрезентативність даних.

Бенджамін Вайт вважає, що американський принцип fair use — найкраще рішення, як і створення систем обов’язкового ліцензування, які б ураховували масштаби й характер діяльності користувача. Для університетських і науково-дослідницьких використань матеріалів у ШІ-розробках не повинно супроводжуватися додатковими ліцензійними платежами.