Na segunda-feira, a juíza Eumi K. Lee, do Distrito Norte da Califórnia, negou a moção dos autores por alívio em relação a uma ordem de descoberta da juíza auxiliar em In re Google Generative AI Copyright Litigation. O efeito prático: o Google não precisa identificar quais obras protegidas por direitos autorais dos membros da classe estão em seus conjuntos de dados de treinamento. Duas outras ordens emitidas no mesmo dia preparam o terreno para a certificação da classe.
A frase no centro da questão
A decisão cita literalmente a própria posição do Google: "Não existe uma lista de obras que o Google usou para treinamento, e não há como o Google gerar uma. O único registro e o único meio de determinar quais materiais o Google usou para treinar seus modelos de IA é o próprio dado de treinamento." A juíza auxiliar Susan van Keulen havia concluído que "apenas os conjuntos de dados de treinamento revelarão quais obras da classe potencial foram, em última instância, usadas", e que a solicitação dos autores faria o Google duplicar um trabalho que o próprio perito proposto por eles já havia realizado — "redundante e desproporcional às necessidades do caso".
O que a formulação convencional erra
"Juíza decide que o Google não precisa dizer sobre o que treinou" exagera isso em três aspectos. Primeiro, quanto ao padrão: a concessão de alívio sob a Regra 72(a) só pode ocorrer se a ordem for "claramente errônea ou contrária à lei", e a decisão da juíza Lee afirma explicitamente que ela "não pode simplesmente substituir" seu julgamento pelo da juíza auxiliar. Ela não decidiu se o Google pode produzir tal lista; decidiu que não encontrou erro claro na decisão de outra magistrada de que isso não seria necessário. Segundo, a frase do Google é uma posição de litígio citada pelo tribunal, não uma constatação judicial de fato. O raciocínio real do tribunal é que van Keulen não se limitou a aceitar a palavra do Google — ela avaliou depoimentos. Terceiro, isso é fase de descoberta. Nada aqui trata de uso justo, infração ou indenização.
Por que uma decisão de descoberta tem tanto peso
Identificar quais obras específicas estão em um corpus de treinamento é o elemento estrutural de toda ação coletiva sobre dados de treinamento de IA. Sem uma lista de obras, ascertainability e predominance sob a Regra 23 ficam materialmente mais difíceis — é preciso definir a classe por referência a algo que ninguém consegue enumerar. Esta decisão transfere esse ônus para a própria análise pericial dos autores sobre amostras de conjuntos de dados, e ela ocorre enquanto a moção de certificação está pendente perante a mesma juíza.
O que ainda está em aberto
A moção para certificar a classe, quatro moções para excluir peritos, uma moção por sanções e uma moção para intervir. A resposta de duas páginas do Google sobre autoridade suplementar vence em 8 de setembro. Uma terceira ordem emitida no mesmo dia encerrou sete moções substituídas e afirma expressamente que é administrativa e não afeta os direitos das partes — trata-se de organização do processo, não de sete indeferimentos.