Copyright in the Age of Generative AI: Rethinking the EU Approach to Text and Data Mining

Abstract (Swedish)

Inom upphovsrättslagstiftningen har användningen av up-phovsrättsskyddade verk för AI-utbildning via text- och datautvinning (TDM) skapat betydande problem. Denna fråga behandlas i första hand av artiklarna 3 och 4 i CDSM-direktivet i Europeiska unionen. Artikel 4 utgör den rättsliga grunden för kommersiell AI-utbildning. Ändå har den snabba expansionen av GenAI-system lett till betydande tvivel om huruvida det nuvarande EU-systemet kan hålla rätt balans mellan teknisk innovation och skydd av rättighetsinnehavare.
Denna avhandling undersöker artiklarna 3 och 4 i CDSM-direktivet i sam-band med GenAI-utbildning. Den undersöker också de juridiska och prak-tiska frågor som uppstår från den nuvarande EU-lagstiftningen. Frågor som laglig åtkomst, maskinläsbara undantag, skyldigheter för transparens, frag-menterade reservationssystem och den ökande osäkerheten om tillämpligheten av TDM-undantag på moderna artificiella intelligenssystem har fått särskild uppmärksamhet. Dessutom undersöker avhandlingen om det nuvarande systemet lyckas balansera framsteg och upphovsrättsskydd, särskilt med tanke på det internationella trestegstestet och EU:s up-phovsrättslag.
Dessutom undersöker avhandlingen alternativa sätt att balansera AI-utvecklares och rättighetsinnehavares intressen och tar upp större regulato-riska frågor om AI-utbildning. För att identifiera ett antal rättsliga och praktiska brister i det nuvarande ramverket undersöker artikeln lagstiftning, rättspraxis, policyutveckling och akademiska kommentarer. Den diskuterar också potentiella förbättringar för att förbättra hur EU:s TDM-system fun-gerar i praktiken.
Slutligen hävdar avhandlingen att även om EU:s regler upprätthåller starkt upphovsrättsskydd och främjar innovation, har de nuvarande reglerna svårt att anpassa sig till de tekniska kraven i moderna GenAI-system. Som ett resultat behöver det nuvarande ramverket förbättras ytterligare, och en mer tekniskt responsiv reglering krävs för att hantera de unika utmaningar som utbildningen av GenAI medför.

Popular Abstract

Generative Artificial Intelligence (“GenAI”) has raised major problems to copyright law, especially with regard to the use of copyrighted works for AI training via Text and Data Mining (“TDM”). In the European Union, this question is mostly addressed by Articles 3 and 4 of the CDSM Directive, with Article 4 emerging as the main legal basis for commercial AI training activities. However, the rapid growth of GenAI systems has generated fun-damental considerations as to whether the current EU framework is still able to strike the correct balance between technical innovation and protec-tion of rightholders.
This thesis analyses Articles 3 and 4 of the CDSM Directive in the context of GenAI training and discusses the legal and practical problems emerging out of the current EU framework. Particular attention is paid to concerns such as lawful access, machine-readable opt-outs, transparency obligations, fragmented reservation systems and the wider uncertainty around the ap-plicability of TDM exceptions to modern AI systems. The thesis also looks at whether the current system manages to find a balance between innova-tion and copyright protection, particularly in the context of the internation-al three-step test and the broader aims of EU copyright law.
Moreover, the thesis addresses broader regulatory debates surrounding AI training and examines alternative approaches to balancing the interests of AI developers and rightholders. The paper analyses legislation, case law, policy developments and academic commentary to identify a number of legal and practical deficiencies in the current framework and discusses pos-sible improvements to improve the practical functioning of the EU TDM regime.
Ultimately, the thesis argues that although the EU framework seeks to sup-port innovation while maintaining strong copyright protection, the current regulation increasingly struggles to accommodate the technological reali-ties of contemporary GenAI systems. The existing framework thus needs to be further developed and more technologically responsive regulation that can meet the special issues posed by the training of GenAI.

• author: Safaraliyeva, Zhala
• supervisor: Petra Gyongyi
• organization: Department of Law; Faculty of Law
• course: JAEM03 20261
• year: 2026
• type: H2 - Master's Degree (Two Years)
• subject: Law and Political Science
• language: English
• id: 9237512
• date added to LUP: 2026-09-01 13:32:26
• date last changed: 2026-09-01 13:32:26