Skip to main content

LUP Student Papers

LUND UNIVERSITY LIBRARIES

AI-träning och upphovsrätt - En analys av exemplarframställning, text- och datautvinning och transparenskrav

Pregén, Linn LU (2026) HARH13 20252
Department of Business Law
Abstract (Swedish)
I takt med att Artificiell intelligens (AI) tagit en allt större roll i vårt samhälle har behovet av att träna generativa språkmodeller och AI på stora mängder data blivit en allt mer central fråga, vilket i sin tur lett till upphovsrättsliga frågor när datan som AI:n tränas på är skyddat material. Uppsatsen syftar till att analysera hur användningen av upphovsrättsligt skyddat material som träningsdata kan bedömas enligt svensk rätt och EU-rätt samt hur AI-förordningens transparenskrav spelar in. Studien bygger på en rättsdogmatisk metod och behandlar därmed lagtext, EU-direktiv, EU-domstolens praxis, förarbeten och relevant doktrin.
AI-träning förutsätter vanligtvis kopiering, vilket aktualiserar exemplarframställningsrätten enligt 2 §... (More)
I takt med att Artificiell intelligens (AI) tagit en allt större roll i vårt samhälle har behovet av att träna generativa språkmodeller och AI på stora mängder data blivit en allt mer central fråga, vilket i sin tur lett till upphovsrättsliga frågor när datan som AI:n tränas på är skyddat material. Uppsatsen syftar till att analysera hur användningen av upphovsrättsligt skyddat material som träningsdata kan bedömas enligt svensk rätt och EU-rätt samt hur AI-förordningens transparenskrav spelar in. Studien bygger på en rättsdogmatisk metod och behandlar därmed lagtext, EU-direktiv, EU-domstolens praxis, förarbeten och relevant doktrin.
AI-träning förutsätter vanligtvis kopiering, vilket aktualiserar exemplarframställningsrätten enligt 2 § i Lag (1960:729) om upphovsrätt till litterära och konstnärliga verk (URL) och även motsvarande bestämmelser i Infosoc-direktivet. Den centrala rättsfrågan blir därav inte nödvändigtvis om själva ensamrätten påverkas, utan under vilka förutsättningar som kopiering kan tänkas vara tillåten.
Uppsatsen presenterar även hur bestämmelserna om text- och datautvinning enligt 15 a-c §§ URL i vissa fall kan vara tillämpliga vid AI-träning, men då genom villkor så som krav på lovlig tillgång och möjligheten för rättighetshavare att förbehålla sig rätten genom opt-out. Kopior kan dock enligt undantagen tillåtas i viss mån, men då ska de vara nödvändiga eller analysinriktade, men kan i vissa fall falla utanför tillämpningsområdet när verket genom memorering blir reproducerbart i AI-modellen.
Analysen visar att de materiella upphovsrättsliga reglerna haft en begränsad effekt i praktiken eftersom rättighetshavarna i många fall saknat möjlighet att upptäcka och kontrollera användningen av deras verk i syfte att träna en AI. (Less)
Abstract
The growing use of generative Artificial intelligence trained on large datasets has increased copyright questions when the training data consists of protected material. The thesis aims to analyze how the use of copyright-protected material as training data can be assessed under both Swedish and EU law, and how the AI Regulations transparency requirements come into play. The study is based on a legal dogmatic method and therefore addresses statutory law, EU directives, case law from the Court of Justice of the European Union, preparatory works, and relevant legal doctrine.
AI training usually presupposes copying, which brings into consideration the reproduction right under section 2 of the Swedish Copyright Act, as well as the... (More)
The growing use of generative Artificial intelligence trained on large datasets has increased copyright questions when the training data consists of protected material. The thesis aims to analyze how the use of copyright-protected material as training data can be assessed under both Swedish and EU law, and how the AI Regulations transparency requirements come into play. The study is based on a legal dogmatic method and therefore addresses statutory law, EU directives, case law from the Court of Justice of the European Union, preparatory works, and relevant legal doctrine.
AI training usually presupposes copying, which brings into consideration the reproduction right under section 2 of the Swedish Copyright Act, as well as the corresponding provisions in the Infosoc-directive. The central legal question therefore is not necessarily whether the exclusive right as such is affected, but under what conditions copying may be considered permissible.
The thesis aslo presents how the provisions on text and data mining under sections 15 a-c of the Swedish Copyright Act may in certain cases be applicable to AI training, but only subject to conditions such as the requirement of lawful access and the possibility for right holders to reserve their rights through opt-out. Copies may, however, be permitted under the exceptions to a certain extent, but they must then be necessary or analyze-oriented, and may in some cases fall outside the scope of application when the work, through memorization, becomes reproducible in the AI model.
The analyze shows that the substantive copyright rules have had a limited effect in practice, since right holders in many cases have lacked the possibility to detect and control the use of their works for the purpose of training an AI. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Pregén, Linn LU
supervisor
organization
course
HARH13 20252
year
type
M2 - Bachelor Degree
subject
keywords
Upphovsrätt, Artificiell intelligens, Träningsdata, Exemplarframställning, text- och datautvinning, transparenskrav, AI-förordningen. Intellectual Property, Artificial Intelligence, Training Data, Reproduction, text and data mining, transparency requirements, AI-act.
language
Swedish
id
9220561
date added to LUP
2026-01-23 12:30:37
date last changed
2026-01-23 12:30:37
@misc{9220561,
  abstract     = {{The growing use of generative Artificial intelligence trained on large datasets has increased copyright questions when the training data consists of protected material. The thesis aims to analyze how the use of copyright-protected material as training data can be assessed under both Swedish and EU law, and how the AI Regulations transparency requirements come into play. The study is based on a legal dogmatic method and therefore addresses statutory law, EU directives, case law from the Court of Justice of the European Union, preparatory works, and relevant legal doctrine. 
AI training usually presupposes copying, which brings into consideration the reproduction right under section 2 of the Swedish Copyright Act, as well as the corresponding provisions in the Infosoc-directive. The central legal question therefore is not necessarily whether the exclusive right as such is affected, but under what conditions copying may be considered permissible. 
The thesis aslo presents how the provisions on text and data mining under sections 15 a-c of the Swedish Copyright Act may in certain cases be applicable to AI training, but only subject to conditions such as the requirement of lawful access and the possibility for right holders to reserve their rights through opt-out. Copies may, however, be permitted under the exceptions to a certain extent, but they must then be necessary or analyze-oriented, and may in some cases fall outside the scope of application when the work, through memorization, becomes reproducible in the AI model. 
The analyze shows that the substantive copyright rules have had a limited effect in practice, since right holders in many cases have lacked the possibility to detect and control the use of their works for the purpose of training an AI.}},
  author       = {{Pregén, Linn}},
  language     = {{swe}},
  note         = {{Student Paper}},
  title        = {{AI-träning och upphovsrätt - En analys av exemplarframställning, text- och datautvinning och transparenskrav}},
  year         = {{2026}},
}