Anthropic Claude enfrenta una amplia demanda por derechos de autor musicales de Sony y Warner
Anthropic Claude enfrenta una amplia demanda por derechos de autor después de que las editoriales Sony y Warner acusaran a su desarrollador de adquirir deliberadamente música protegida sin permiso. La demanda presentada el 28 de agosto apunta contra Anthropic, su CEO Dario Amodei y el cofundador Benjamin Mann. Alega que ayudaron a desarrollar Claude con decenas de miles de composiciones protegidas por derechos de autor, principalmente letras de canciones.
La disputa va más allá de los ya conocidos argumentos sobre si el entrenamiento de IA constituye uso legítimo. Sony Music Publishing, Warner Chappell Music y editoriales afiliadas afirman que Anthropic obtuvo el material de origen mediante piratería, scraping y copias no autorizadas. Anthropic declaró a TechCrunch que no está de acuerdo con las acusaciones y que planea defenderse ante los tribunales.
Esta distinción importa porque Anthropic ya se ha enfrentado a acusaciones similares relacionadas con libros. En 2025, aceptó un acuerdo de 1.500 millones de dólares que cubría aproximadamente 500.000 obras presuntamente descargadas de bibliotecas piratas. El nuevo caso plantea si ese historial también expone a Anthropic Claude a reclamaciones musicales con daños legales potencialmente enormes.
La demanda apunta contra Anthropic y sus fundadores
Las editoriales tratan la adquisición de datos como una conducta corporativa intencionada, no como un fallo accidental en un conjunto de datos de entrenamiento.
Los demandantes presentaron su demanda de 48 páginas ante el Tribunal de Distrito de EE. UU. para el Distrito Norte de California. Dario Amodei y Benjamin Mann figuran individualmente junto a Anthropic. Esa decisión eleva el riesgo personal y distingue el caso de una demanda corporativa rutinaria por derechos de autor.
Las editoriales alegan una campaña coordinada que incluye torrenting, scraping web, descargas, almacenamiento, entrenamiento de modelos y resultados infractores de Claude. Su demanda por derechos de autor supuestamente identifica decenas de miles de composiciones musicales. La fase de prueba determinaría la cifra exacta y cómo Anthropic presuntamente gestionó cada obra.
Las obras citadas en la cobertura incluyen “Ain’t No Mountain High Enough”, “Eye of the Tiger”, “Livin’ on a Prayer” y “Uptown Funk”. La demanda también menciona “All I Want for Christmas Is You”, “Hallelujah” de Leonard Cohen y “Paper Rings” de Taylor Swift.
Estos ejemplos importan porque los derechos de autor musicales implican varios derechos distintos. Una composición cubre la música y la letra subyacentes, mientras que los derechos de autor de una grabación sonora cubren una interpretación grabada concreta. Los demandantes de este caso son editoriales musicales que hacen valer derechos sobre composiciones, especialmente las letras presuntamente copiadas en conjuntos de datos de texto.
Según la demanda, Anthropic adquirió material protegido a través de varios canales. Las fuentes presuntamente incluyen bibliotecas piratas de libros, sitios web de letras, rastreos web, conjuntos de datos de terceros y libros físicos escaneados. Las editoriales sostienen que esos materiales se almacenaron y se copiaron de nuevo cuando Anthropic preparó corpus de entrenamiento para los modelos Claude.
Un corpus de entrenamiento es la colección seleccionada de texto y otros datos utilizada para ajustar los parámetros de un modelo. Crearlo normalmente exige que los desarrolladores recopilen, limpien, filtren, dupliquen y transformen archivos de origen. Cada copia intermedia puede resultar relevante cuando un titular de derechos de autor cuestiona cómo se obtuvo el material original.
Los demandantes solicitan daños legales de hasta 150.000 dólares por cada obra que demuestren que fue infringida deliberadamente. Los daños legales permiten a los titulares de derechos de autor que cumplan los requisitos reclamar una cantidad fijada por ley sin probar una pérdida financiera exacta. El máximo es un recurso disponible, no una indemnización automática.
También solicitan hasta 25.000 dólares por cada presunta eliminación o alteración de información de gestión de derechos de autor. Esa información puede incluir nombres, datos de titularidad u otros datos que identifiquen una obra protegida. La demanda solicita además un juicio con jurado, la destrucción de copias infractoras y una rendición de cuentas sobre los datos de entrenamiento de Claude.
Multiplicar una cifra máxima de daños por decenas de miles de composiciones produce una exposición teórica de miles de millones. Un tribunal aún tendría que decidir sobre la responsabilidad, las obras elegibles, la intencionalidad, la duplicación y el recurso adecuado. Por tanto, los cálculos iniciales de los titulares describen los riesgos del litigio, no una sentencia prevista.
La demanda formula cuatro reclamaciones. Cubren presunta infracción directa mediante torrenting, infracción contributiva por parte de Amodei y Mann, infracción directa por Anthropic y eliminación o alteración de información de derechos de autor. Todas las alegaciones centrales siguen siendo controvertidas hasta que se prueben mediante evidencia o se resuelvan por acuerdo.
La respuesta inmediata de Anthropic fue breve. Según su respuesta inicial, un portavoz dijo que la empresa no está de acuerdo con las alegaciones de las editoriales y pretende defenderse “enérgicamente ante los tribunales”. Eso deja sus defensas jurídicas detalladas para futuras presentaciones.
Por qué Anthropic Claude enfrenta una prueba de derechos de autor diferente
La cuestión central ya no es simplemente si el entrenamiento de modelos transforma una obra creativa, sino si Anthropic adquirió legalmente las copias que utilizó.
Las empresas de IA han argumentado a menudo que el entrenamiento es transformador. Sus modelos analizan patrones en grandes colecciones en lugar de distribuir sustitutos ordinarios de cada fuente. Bajo esa teoría, el entrenamiento puede calificarse como uso legítimo incluso cuando los desarrolladores no obtienen licencias para cada obra.
Las editoriales musicales intentan trasladar la disputa a un terreno menos favorable. Afirman que Anthropic descargó deliberadamente bibliotecas piratas y conservó los archivos resultantes en un repositorio central permanente. Si se prueba, esa conducta plantea una cuestión distinta a la del entrenamiento con material adquirido legalmente.
La distinción surgió con claridad en Bartz v. Anthropic, el caso de los autores que precedió a la nueva demanda. El juez de distrito de EE. UU. William Alsup consideró transformador el uso de Anthropic para entrenamiento en las circunstancias que examinó. Sin embargo, separó ese uso de la presunta adquisición y conservación por Anthropic de libros pirateados.
El juez calificó de ilegal la creación de una biblioteca permanente a partir de copias pirateadas. Esa resolución no estableció una regla universal para todos los modelos de IA o conjuntos de datos. No obstante, ofreció a los demandantes por derechos de autor una hoja de ruta que no depende por completo de derrotar una defensa amplia de uso legítimo.
Las editoriales de Sony y Warner siguen esa hoja de ruta. Alegan que Mann utilizó personalmente BitTorrent en 2021 para descargar al menos cinco millones de libros de Library Genesis. BitTorrent distribuye archivos entre participantes, lo que significa que un descargador también puede subir fragmentos a otros usuarios.
La demanda alega además que empleados de Anthropic descargaron al menos dos millones de libros de Pirate Library Mirror en 2022. Cita comunicaciones internas y pruebas reveladas durante el litigio Bartz. Las editoriales afirman que los libros de estas colecciones incluían letras, partituras y antologías de canciones.
Estas alegaciones no demuestran que cada composición identificada entrara en una ejecución de entrenamiento de Claude. Según se informa, Anthropic mantenía una biblioteca central mucho mayor y seleccionaba subconjuntos para modelos individuales. Los demandantes deben conectar las obras protegidas, las copias relevantes y la conducta impugnada con evidencia suficiente.
Sin embargo, las editoriales también alegan otras vías de adquisición. Afirman que Anthropic extrajo letras de Musixmatch y LyricFind, servicios que licencian letras para usos autorizados. La demanda sostiene que Anthropic recopiló el texto sin obtener un permiso comparable de las editoriales.
Por lo tanto, la cuestión de las fuentes abarca más que las bibliotecas piratas. Incluye páginas web, conjuntos de datos compilados, libros escaneados y copias para el entrenamiento de modelos. Distintas fuentes pueden dar lugar a defensas diferentes, ya que la disponibilidad pública no determina automáticamente el estado de los derechos de autor ni la autorización.
Los demandantes también cuestionan las respuestas de Claude. Alegan que los modelos a veces reproducen letras protegidas cuando los usuarios solicitan canciones, progresiones de acordes o información relacionada. En algunos ejemplos, afirman que aparecen letras incluso cuando el usuario no las solicitó directamente.
La salida del modelo introduce una teoría de infracción independiente. Los litigios sobre entrenamiento examinan las copias utilizadas al desarrollar un sistema, mientras que los litigios sobre resultados preguntan qué produce el sistema desplegado para los usuarios. Un tribunal puede tratar esas acciones de forma diferente incluso cuando ambas involucren la misma composición.
Anthropic ha implementado salvaguardas destinadas a limitar las solicitudes de texto protegido por derechos de autor. Las editoriales argumentan que esos controles son insuficientes y pueden eludirse mediante prompts modificados. Esa alegación requerirá pruebas en distintas versiones de modelos, prompts, configuraciones y las obras específicas invocadas ante el tribunal.
El resultado no determinará si todo el entrenamiento de Anthropic Claude es legal. Se centrará en las obras, los métodos de adquisición, los modelos y los resultados respaldados por la evidencia. Aun así, su razonamiento puede influir en la forma en que otros desarrolladores documentan y defienden sus procesos de datos.
El acuerdo sobre los libros cambió la capacidad de presión de las editoriales
El acuerdo anterior de Anthropic convirtió la presunta piratería de datos de un riesgo teórico de la IA en una responsabilidad financiera y operativa cuantificable.
En septiembre de 2025, Anthropic aceptó crear un fondo de acuerdo de al menos 1.500 millones de dólares en el litigio Bartz. El acuerdo propuesto asignaba aproximadamente 3.000 dólares a cada uno de los cerca de 500.000 libros cubiertos. No incluía una admisión de responsabilidad.
El acuerdo también exigía que Anthropic destruyera determinadas copias descargadas identificadas en el caso. Las reclamaciones basadas en las respuestas de Claude podían permanecer fuera de su exoneración limitada. Estos límites son importantes porque un acuerdo resuelve reclamaciones específicas sin decidir todas las cuestiones jurídicas controvertidas.
El acuerdo con los autores siguió a una resolución mixta para Anthropic. El entrenamiento en sí recibió un tratamiento favorable de uso legítimo, pero la biblioteca pirata permanente no. Un juicio programado sobre daños creó un riesgo considerable si un jurado determinaba que hubo infracción deliberada en muchas obras.
Sony y Warner sostienen ahora que algunas de esas mismas descargas contenían música protegida. Un cancionero pirateado puede implicar a autores de libros, editoriales musicales, compositores y letristas mediante distintos derechos de autor. Resolver las reclamaciones de un grupo no libera necesariamente las reclamaciones que pertenecen a otro.
Eso crea el conflicto principal del nuevo caso. Anthropic presenta Claude como un sistema desarrollado mediante aprendizaje automático transformador. Las editoriales presentan el proceso de datos subyacente como una operación industrial de copiado que ignoró los mercados de licencias establecidos.
La industria musical entra en este conflicto con una amplia infraestructura de licencias. Las editoriales licencian habitualmente composiciones para grabaciones, interpretaciones, películas, anuncios, servicios digitales y visualización de letras. Pueden argumentar que los desarrolladores de IA contaban con contrapartes identificables y métodos establecidos para solicitar permiso.
Anthropic puede responder que el entrenamiento de modelos difiere de esos usos convencionales. Un modelo no funciona como una base de datos de letras simplemente porque el texto protegido haya influido en sus parámetros. Ese argumento se vuelve más difícil cuando la disputa implica resultados textuales literales o copias presuntamente obtenidas a través de sitios piratas.
El nuevo caso se suma también a una creciente serie de demandas musicales contra Anthropic. Universal Music Publishing Group, Concord y ABKCO demandaron primero por unas 500 obras en 2023. Una acción posterior amplió las reclamaciones a más de 20.000 composiciones y modelos Claude más recientes.
BMG presentó otro caso sobre 493 composiciones en marzo de 2026. Round Hill Music siguió con su propia demanda en agosto. Sony Music Publishing y Warner Chappell incorporan ahora a los brazos editoriales de los tres grandes grupos musicales al litigio relacionado con Claude.
Las demandas no son idénticas. Involucran a distintos demandantes, obras, períodos, teorías de adquisición, versiones de modelos y resultados presuntamente infractores. Los tribunales también deben evitar una doble compensación cuando reclamaciones separadas se solapan en torno a la misma conducta.
Aun así, el grupo creciente de demandantes aumenta la presión sobre Anthropic. Cada editorial puede solicitar pruebas sobre fuentes de entrenamiento, comunicaciones internas, gobernanza de conjuntos de datos y comportamiento de los modelos. Los casos paralelos también elevan los costes legales e incrementan la posibilidad de resoluciones contradictorias.
La comparación del sector va más allá de Anthropic. OpenAI, Meta y otros desarrolladores afrontan litigios por derechos de autor de autores, organizaciones de noticias, artistas visuales y titulares de derechos. Sus casos examinan el uso legítimo, el perjuicio al mercado, el acceso, la similitud de las respuestas y la procedencia de los datos de entrenamiento.
La posición de Anthropic está especialmente expuesta porque Bartz produjo conclusiones judiciales sobre adquisición mediante piratería. Las empresas de IA competidoras pueden enfrentarse a reclamaciones inciertas sobre entrenamiento, pero no todas comparten el mismo registro público de hechos. Las editoriales de Sony y Warner utilizan ese registro como base de un caso musical más amplio.
Esta presión puede afectar a los clientes empresariales incluso antes de cualquier veredicto. Las empresas preguntan cada vez más a los proveedores de IA sobre la procedencia de los conjuntos de datos, la indemnización, las políticas de conservación y las salvaguardas de salida. Las disputas legales pueden influir en las compras porque los clientes buscan una titularidad predecible y un riesgo posterior manejable.
Los equipos que evalúan investigación generada por IA deberían mantener sus propios registros de fuentes. Una base de conocimiento personal con capacidad de búsqueda ayuda a los usuarios a separar el material citado, el análisis generado y los documentos originales. Esa práctica no resuelve la responsabilidad del proveedor, pero mejora la rendición de cuentas interna.
Las Reclamaciones Más Amplias Aún Necesitan Pruebas
La demanda es seria, pero sus conclusiones más amplias dependen de hechos que el proceso de descubrimiento y las pruebas de los modelos aún no han establecido públicamente.
Las editoriales describen decenas de miles de composiciones infringidas. La información pública aún no ofrece una lista definitiva aceptada por un tribunal que conecte cada obra reclamada con un archivo, conjunto de datos, ejecución de entrenamiento o respuesta específicos. La demanda inicia ese proceso, no lo completa.
La presencia de un libro en una biblioteca pirata no prueba automáticamente que Anthropic descargara esa edición. La presencia de una antología descargada en un repositorio central no prueba automáticamente que sus letras entrenaran todos los modelos Claude. Cada eslabón de esa cadena importa para la responsabilidad y los daños.
Es probable que los demandantes soliciten registros de descargas, manifiestos de conjuntos de datos, registros de filtrado, información de almacenamiento, documentación de entrenamiento y mensajes internos. También pueden examinar qué empleados aprobaron determinados métodos de adquisición. Anthropic puede cuestionar la autenticidad, el significado, la integridad o la relevancia jurídica de esas pruebas.
Incluir a Amodei y Mann individualmente plantea otra carga probatoria. Las editoriales alegan que Amodei autorizó la operación de descarga mediante torrents y que Mann participó directamente en ella. La responsabilidad personal dependerá de sus acciones, conocimiento, control y vínculo con las infracciones que finalmente se demuestren.
Según se informa, la demanda cita lenguaje interno que presenta las bibliotecas pirata como cuestionables o ilícitas. Tales declaraciones pueden respaldar una inferencia de conocimiento. Anthropic aún puede argumentar que frases aisladas no establecen la intención de cada demandado respecto de cada obra o modelo posterior.
La intencionalidad también importa porque afecta a los posibles daños legales. Los demandantes deben hacer más que identificar copias si quieren obtener las indemnizaciones máximas. Deben respaldar el estado mental exigido mientras abordan defensas, plazos, normas de registro y posibles solapamientos entre las obras alegadas.
Las reclamaciones sobre respuestas requieren pruebas igualmente cuidadosas. Los modelos lingüísticos grandes generan respuestas de forma probabilística, lo que significa que la redacción puede variar según las indicaciones, el contexto, las instrucciones del sistema y las versiones del modelo. Una respuesta documentada ante una indicación no demuestra un comportamiento idéntico para cada usuario o implementación.
Los demandantes alegan que las barreras de derechos de autor de Claude se eluden fácilmente mediante solicitudes repetidas o reformuladas. Anthropic puede presentar pruebas sobre tasas de rechazo, mitigaciones, actualizaciones y la rareza de las respuestas cuestionadas. Los tribunales pueden examinar si el producto contribuye materialmente a la infracción o si principalmente respalda usos lícitos.
La similitud por sí sola no siempre basta. Los derechos de autor suelen proteger la expresión original, no las ideas, los títulos, los hechos ni las frases comunes. Las letras de canciones pueden recibir una protección sustancial, pero cualquier comparación de respuestas debe seguir identificando expresión protegible y similitud significativa.
El perjuicio al mercado plantea otra cuestión controvertida. Las editoriales afirman que el entrenamiento no autorizado y las letras reproducidas compiten con usos licenciados y perjudican a los compositores. Anthropic puede argumentar que Claude cumple funciones analíticas y conversacionales más amplias, en lugar de sustituir grabaciones con licencia, partituras o servicios de letras.
Por tanto, el análisis de uso legítimo podría volver a dividirse. Un tribunal podría considerar transformadores ciertos usos de entrenamiento y, al mismo tiempo, rechazar la adquisición ilícita. También podría tratar las respuestas literales, los archivos fuente conservados o la eliminación de información de titularidad como conductas separadas que requieren remedios independientes.
La resolución sobre piratería de libros no decide automáticamente esas cuestiones musicales. Distintos demandantes poseen derechos diferentes, y la nueva demanda alega conductas adicionales. Su razonamiento es un contexto influyente, no un sustituto de las pruebas en este caso.
También existe incertidumbre sobre los remedios. Una orden judicial podría exigir a Anthropic eliminar archivos fuente identificados, revelar información adicional sobre el entrenamiento o reforzar los controles de salida. Un tribunal debe considerar el alcance, la viabilidad, la titularidad y si las restricciones solicitadas se corresponden con las infracciones demostradas.
Reentrenar un modelo de frontera es costoso y operativamente complejo, pero la demanda no garantiza ese resultado. Los tribunales pueden diseñar remedios más acotados dirigidos a archivos, procesos o respuestas. Las negociaciones de acuerdo podrían producir condiciones de licencia, eliminación, auditoría o pago sin una resolución final sobre responsabilidad.
La narrativa más sólida de las editoriales musicales es la adquisición deliberada desde fuentes pirata conocidas. La distinción más sólida de Anthropic es que el almacenamiento de datos, el entrenamiento del modelo y las respuestas generadas son actos jurídicamente separados. El litigio pondrá a prueba hasta qué punto los tribunales preservan esos límites.
Lo Que Revelarán las Próximas Presentaciones
Tres señales mostrarán si este caso se convierte en una prueba amplia del entrenamiento de IA o en una disputa más acotada sobre piratería documentada.
La primera señal es la respuesta formal de Anthropic. Una moción de desestimación o contestación debería revelar qué alegaciones impugna y qué defensas legales prioriza. La empresa debe decidir si centrarse en el uso legítimo, la causalidad, la titularidad, la responsabilidad personal, los defectos procesales o los límites a los daños.
Una respuesta centrada en la adquisición lícita debilitaría la narrativa central de las editoriales. Una respuesta que acepte ciertas descargas, pero cuestione su uso, podría acotar el caso a la causalidad y los remedios. Cualquiera de las dos direcciones aclararía qué cree Anthropic que puede respaldar el expediente existente.
La segunda señal es cómo el tribunal gestiona el descubrimiento de pruebas entre los casos musicales relacionados. Un descubrimiento coordinado podría exponer registros comunes una sola vez y reducir duplicaciones. Procedimientos separados podrían generar calendarios, disputas probatorias y resoluciones competidoras relacionadas con sistemas de Anthropic que se solapan.
La divulgación de datos de entrenamiento será especialmente importante. Las editoriales quieren una rendición de cuentas del material utilizado para desarrollar Claude. Es probable que Anthropic solicite protección para secretos comerciales, sistemas sensibles para la seguridad e información confidencial proporcionada por terceros.
Los tribunales pueden abordar ese conflicto mediante órdenes de protección y acceso restringido. La cuestión importante es si los demandantes obtienen registros suficientemente detallados para conectar composiciones concretas con los procesos de adquisición, almacenamiento, entrenamiento y generación de respuestas de Anthropic.
La tercera señal es si comienzan conversaciones de licencia o acuerdo antes de resoluciones importantes sobre el fondo. La industria musical ya opera amplios sistemas de gestión de derechos. Un marco negociado podría influir en cómo los desarrolladores de IA obtienen letras y composiciones para modelos futuros.
Un acuerdo no respondería necesariamente si el entrenamiento constituye uso legítimo. Podría reflejar, en cambio, el riesgo del litigio, prioridades empresariales o el coste de reconstruir conjuntos de datos históricos. Por ello, cualquier acuerdo debe interpretarse según su alcance exacto y las reclamaciones liberadas.
Las demandas paralelas también merecen atención. Las acciones anteriores de Concord y Universal cubren composiciones y generaciones de modelos específicas. BMG, Round Hill, Sony y Warner pueden poner a prueba teorías similares mediante distintos catálogos y pruebas.
Una victoria importante para una editorial podría reforzar las demandas de licencias coordinadas. Una resolución que separe el entrenamiento transformador de la adquisición ilícita reforzaría la distinción de Bartz. Una desestimación basada en vínculos ausentes entre archivos y modelos debilitaría la versión más amplia del caso de las editoriales.
Para los desarrolladores de IA, la lección inmediata se refiere a la procedencia, no a una prohibición final del entrenamiento con material protegido por derechos de autor. Los equipos necesitan registros auditables que muestren de dónde procedían los datos, qué permisos se aplicaban, qué modelos los utilizaron y cuándo se eliminaron las copias.
Para los compradores empresariales, las cuestiones prácticas se refieren a contratos y controles. Los compradores deberían examinar las declaraciones de los proveedores sobre datos de entrenamiento, salvaguardas de derechos de autor, filtrado de respuestas, indemnización y respuesta a incidentes. No deberían asumir que el posicionamiento general de seguridad de un modelo responde a las cuestiones de propiedad intelectual.
Los trabajadores del conocimiento también necesitan expectativas realistas. Una respuesta de Claude puede sonar autorizada mientras reproduce o sigue de cerca material protegido. Los usuarios deberían verificar las citas, conservar enlaces a las fuentes y distinguir los resúmenes generados por modelos del texto autorizado para su publicación.
Las implicaciones más amplias van más allá de una empresa de IA. Si los tribunales imponen grandes responsabilidades por adquisiciones mal documentadas, los desarrolladores de modelos tendrán motivos más sólidos para licenciar datos o utilizar colecciones rastreables. Si los demandantes no pueden conectar las obras con conductas específicas, será más difícil sostener reclamaciones extensas sobre catálogos completos.
El resumen de la demanda musical explica por qué esta presentación destaca. Combina un catálogo inusualmente amplio con reclamaciones individuales contra los fundadores de la empresa. También se apoya en pruebas ya expuestas mediante el litigio anterior sobre libros.
Anthropic Claude no se enfrenta hoy a una sentencia definitiva. Se enfrenta a una alegación detallada de que su estrategia de datos de entrenamiento cruzó una línea que los tribunales ya han tratado de forma distinta del uso transformador de modelos. Las próximas presentaciones mostrarán si Anthropic puede romper esa conexión.
Los lectores deberían seguir la defensa formal, el alcance del descubrimiento de los conjuntos de datos y cualquier negociación de licencias. En conjunto, esas señales revelarán si esto se convierte en un precedente para el entrenamiento de IA o en un caso centrado en la piratería. La distinción determinará cómo los desarrolladores crean modelos y cómo los clientes los evalúan.
