Rebalancing Rights: how Generative AI forces a rethink of fair use/ fair dealing under Canadian and USA law
Notice bibliographique
Résumé
The rapid emergence of generative artificial intelligence has unsettled longstanding assumptions in copyright law, challenging both the United States’ flexible fair use doctrine and Canada’s more structured fair dealing framework. As AI systems rely on large-scale ingestion and reproduction of copyrighted material for model training, they expose doctrinal gaps in how each jurisdiction conceptualizes reproduction, transformation, substantiality, and user rights. This article examines how generative AI disrupts traditional copyright norms by blurring the boundaries between analytical computation and derivative expression. Through a comparative analysis of U.S. and Canadian law, it highlights the contrasting flexibility of fair use and the purpose-based constraints of fair dealing, showing how both regimes struggle to accommodate large-scale machine learning processes. The article argues that neither framework designed for human-centered creativity adequately addresses the economic, moral, and control interests of creators in the AI era. It proposes a recalibration of copyright exceptions and recommends the adoption of a statutory AI Training Exception incorporating transparency, auditing, and compensation mechanisms. Such reform, it contends, is essential to rebalancing the rights of creators, users, and innovators while preserving technological progress and legal certainty in the age of generative AI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».