Anthropic Claude 面临 Sony 和 Warner 提起的大规模音乐版权诉讼

Sony 和 Warner 旗下出版商指控 Anthropic 的开发者蓄意、未经许可获取受保护音乐作品后，Anthropic Claude 面临一项大范围版权诉讼。这份于 8 月 28 日提交的起诉书将 Anthropic、CEO Dario Amodei 以及联合创始人 Benjamin Mann 列为被告。诉状称，他们协助使用数万首受版权保护的作品——主要是歌词——构建 Claude。

这场争议超越了 AI 训练是否构成合理使用这一熟悉的论战。Sony Music Publishing、Warner Chappell Music 及其关联出版商称，Anthropic 通过盗版、抓取和未经授权的复制获取源材料。Anthropic 向 TechCrunch 表示，其不同意这些指控，并计划在法庭上为自己辩护。

这一差别很重要，因为 Anthropic 此前已因图书面临类似指控。2025 年，该公司同意支付 15 亿美元和解金，涉及约 50 万部据称从盗版图书馆下载的作品。新案件提出的问题是，这段历史是否也会让 Anthropic Claude 面临音乐版权主张，以及可能极其高昂的法定赔偿。

诉讼矛头指向 Anthropic 及其创始人

出版商将数据获取视为蓄意的企业行为，而非训练数据集中的意外缺陷。

原告在美国加州北区联邦地区法院提交了长达 48 页的起诉书。除 Anthropic 外，Dario Amodei 和 Benjamin Mann 还被列为个人被告。这一选择提高了案件对个人的风险，也使其不同于常规的企业版权诉讼。

出版商指控存在一项协调一致的行动，涵盖通过种子下载、网页抓取、下载、存储、模型训练，以及 Claude 生成侵权输出等环节。他们的版权起诉书据称列出了数万首音乐作品。确切数量以及 Anthropic 被指如何处理每部作品，仍有待证据开示程序确定。

报道中提及的作品包括“Ain’t No Mountain High Enough”“Eye of the Tiger”“Livin’ on a Prayer”和“Uptown Funk”。起诉书还列举了“All I Want for Christmas Is You”、Leonard Cohen 的“Hallelujah”以及 Taylor Swift 的“Paper Rings”。

这些例子之所以重要，是因为音乐版权涉及多项不同权利。作品版权涵盖基础音乐和歌词，而录音版权则涵盖某一特定录制表演。本案原告为音乐出版商，主张的是作品版权，尤其是据称被复制进文本数据集的歌词。

根据诉状，Anthropic 通过多个渠道获取受保护材料。被指控的来源包括盗版图书馆、歌词网站、网络爬取数据、第三方数据集和扫描的实体书籍。出版商称，这些材料在 Anthropic 为 Claude 模型准备训练语料时被存储并再次复制。

训练语料是用于调整模型参数的、经过选择的文本和其他数据集合。创建训练语料通常要求开发者收集、清理、筛选、去重和转换源文件。当版权持有人质疑原始材料的获取方式时，每一份中间副本都可能变得相关。

原告要求就其证明遭故意侵权的每部作品获得最高 15 万美元的法定赔偿。法定赔偿允许符合条件的版权持有人在无需证明确切经济损失的情况下，主张由法律规定的金额。最高金额只是可适用的救济，并非自动判赔。

他们还要求就每次被指删除或篡改版权管理信息的行为获得最高 2.5 万美元赔偿。这类信息可能包括名称、所有权详情或用于识别受保护作品的其他数据。起诉书还请求陪审团审判、销毁侵权副本，并要求说明 Claude 训练数据的情况。

将最高赔偿金额乘以数万首作品，理论风险敞口可达数十亿美元。法院仍需裁定责任、符合条件的作品、故意性、复制行为以及适当救济。因此，早期媒体的计算反映的是诉讼风险，而非对判决结果的预测。

起诉书提出四项主张，涉及通过种子下载实施的直接侵权、Amodei 和 Mann 的帮助侵权、Anthropic 的直接侵权，以及删除或篡改版权信息。除非经证据证明或通过协议解决，所有核心指控仍存在争议。

Anthropic 的即时回应十分简短。根据其初步回应，一名发言人表示，公司不同意出版商的主张，并计划“在法庭上坚决应诉”。其详细法律抗辩则有待后续文件披露。

为什么 Anthropic Claude 面临不同的版权检验

核心问题不再仅仅是模型训练是否转化性地使用了创作作品，而是 Anthropic 是否合法获取了所使用的副本。

AI 公司经常主张，训练具有转化性。其模型会分析大型集合中的模式，而非为每个来源提供普通替代品。按照这一理论，即使开发者未为每部作品取得许可，训练也可能构成合理使用。

音乐出版商正试图将争议带向对 Anthropic 更不利的领域。他们称，Anthropic 蓄意下载盗版图书馆，并将所得文件保存在一个永久性中央存储库中。如果得到证实，这种行为与使用合法购买材料进行训练提出的是不同问题。

这一差异在先于新诉讼的作者案件 Bartz v. Anthropic 中已清晰显现。美国地区法官 William Alsup 认定，在他审理的具体情形下，Anthropic 的训练使用具有转化性。不过，他将这种使用与 Anthropic 被指获取和保留盗版图书的行为区分开来。

法官认为，利用盗版副本建立永久性图书馆属于违法行为。该裁决并未确立适用于所有 AI 模型或数据集的普遍规则，但它确实为版权原告提供了一条路线图，不必完全依赖于击败广泛的合理使用抗辩。

Sony 和 Warner 旗下出版商正沿用这一路线图。他们称，Mann 在 2021 年亲自使用 BitTorrent 从 Library Genesis 下载了至少 500 万本图书。BitTorrent 会在参与者之间分发文件，这意味着下载者也可能向其他用户上传文件片段。

起诉书还称，Anthropic 员工在 2022 年至少从 Pirate Library Mirror 下载了 200 万本图书。诉状援引了 Bartz 诉讼期间披露的内部通信和证据。出版商称，这些收藏中的书籍包含歌词、乐谱和歌曲选集。

这些指控并不能证明每一首被识别的作品都进入了 Claude 的训练运行。据报道，Anthropic 维护了一个规模更大的中央图书馆，并为各个模型挑选数据子集。原告必须以充分证据连接受保护作品、相关副本与被质疑的行为。

不过，出版商还指控了其他获取路径。他们称，Anthropic 从 Musixmatch 和 LyricFind 抓取歌词；这些服务会为获授权用途提供歌词许可。起诉书称，Anthropic 收集这些文本时，并未从出版商处取得相应许可。

因此，来源问题不仅涉及盗版图书馆，也包括网页、汇编数据集、扫描书籍和模型训练副本。不同来源可能形成不同抗辩，因为公开可获取并不会自动决定版权状态或授权情况。

原告同样质疑 Claude 的输出。他们称，用户请求歌曲、和弦进行或相关信息时，模型有时会复现受保护歌词。在一些例子中，他们称即便用户并未直接索要歌词，歌词仍会出现。

模型输出引入了独立的侵权理论。训练诉讼审查的是构建系统时使用的副本，而输出诉讼则关注已部署系统向用户生成的内容。即使两者涉及同一作品，法院也可能对这些行为作出不同认定。

Anthropic 已实施旨在限制受版权保护文本请求的安全措施。出版商认为，这些控制措施并不充分，可以通过修改提示词绕过。该指控将需要在不同模型版本、提示词、设置以及法庭主张的具体作品之间进行测试。

案件结果不会决定所有 Anthropic Claude 训练是否合法。它将聚焦于证据支持的作品、获取方式、模型和输出。即便如此，其推理仍可能影响其他开发者如何记录和捍卫其数据管线。

图书和解改变了出版商的筹码

Anthropic 先前的和解，使被指控的数据盗版从理论上的 AI 风险变成了可量化的财务和运营责任。

2025 年 9 月，Anthropic 同意在 Bartz 诉讼中设立至少 15 亿美元的和解基金。拟议安排将向估计涵盖的 50 万本图书中的每本分配约 3,000 美元。这并不构成承认责任。

该协议还要求 Anthropic 销毁案件中确定的部分下载副本。有关 Claude 输出的主张可能仍不在其有限豁免范围内。这些界限很重要，因为和解会解决特定主张，但不会裁定每一个存在争议的法律问题。

这项作者和解发生在 Anthropic 获得一项混合裁决之后。训练本身获得了有利的合理使用认定，但永久性盗版图书馆并未获得同样待遇。如果陪审团认定多部作品存在故意侵权，原定的损害赔偿审判将带来重大下行风险。

Sony 和 Warner 现称，其中一些相同的下载内容包含受保护音乐。一部盗版歌曲集可能通过不同版权牵涉图书作者、音乐出版商、作曲家和作词人。与一类权利人和解，并不一定解除另一类权利人拥有的主张。

这构成新案件的主要冲突。Anthropic 将 Claude 描述为通过转化性机器学习构建的系统；出版商则将其底层数据管线描述为无视既有许可市场的工业化复制行动。

音乐行业进入这场冲突时，拥有完善的许可基础设施。出版商通常会为录音、演出、电影、广告、数字服务和歌词展示等用途许可作品。他们可以主张，AI 开发者有明确的交易对手方，也有既定的许可获取方式。

Anthropic 可以回应，模型训练不同于这些传统用途。受保护文本影响模型参数，并不意味着模型就像歌词数据库一样运作。但当争议涉及逐字输出或据称从盗版网站获取的副本时，这一论点会变得更难成立。

这一新案件也加入了针对 Anthropic 日益增多的音乐版权索赔行列。Universal Music Publishing Group、Concord 和 ABKCO 最早于 2023 年就约 500 部作品提起诉讼。后续诉讼将索赔范围扩大到超过 20,000 首作品及更新版本的 Claude 模型。

BMG 于 2026 年 3 月提起了另一宗涉及 493 首作品的诉讼。Round Hill Music 随后在 8 月发起了自己的诉讼。如今，Sony Music Publishing 和 Warner Chappell 使三大音乐集团的出版业务部门均卷入了与 Claude 有关的诉讼。

这些诉讼并不完全相同。它们涉及不同的原告、作品、时间段、获取理论、模型版本以及被指控的输出内容。当不同索赔围绕同一行为发生重叠时，法院还必须防止重复获赔。

不过，原告群体的扩大加大了 Anthropic 面临的压力。每家出版商都可以就训练来源、内部沟通、数据集治理和模型行为寻求证据开示。并行案件也会推高法律成本，并增加出现相互矛盾裁决的可能性。

这种行业比较并不限于 Anthropic。OpenAI、Meta 和其他开发商也面临来自作者、新闻机构、视觉艺术家和权利人的版权诉讼。这些案件审查合理使用、市场损害、获取方式、输出相似性以及训练数据的来源。

Anthropic 的处境格外敏感，因为 Bartz 案已就盗版获取作出了司法认定。竞争性 AI 公司或许同样面临不确定的训练数据索赔，但并非都拥有相同的公开事实记录。Sony 和 Warner 旗下出版商正以这份记录为基础，构建一宗更广泛的音乐版权案件。

即使尚未作出任何判决，这种压力也可能影响企业客户。企业日益向 AI 供应商询问数据集来源、赔偿责任、保留政策和输出保障措施。法律争议可能影响采购决策，因为客户希望获得可预测的权属安排和可控的下游风险。

评估 AI 生成研究内容的团队应保存自己的来源记录。可检索的个人知识库有助于用户区分引用材料、生成式分析与原始文档。这一做法无法解决供应商责任问题，但能提升内部问责能力。

最大范围的索赔仍需证据支持

这份起诉状十分严肃，但其中最广泛的结论仍取决于证据开示和模型测试尚未公开确认的事实。

出版商称有数万首作品遭到侵权。公开报道尚未提供一份最终获得法院认可的清单，将每部被主张的作品对应至特定文件、数据集、训练运行或输出内容。起诉状只是启动这一过程，而非完成它。

一本书出现在盗版图书馆中，并不能自动证明 Anthropic 下载了该版本。一部被下载的选集出现在中央存储库中，也不能自动证明其歌词训练了每个 Claude 模型。责任认定和损害赔偿都取决于这条链路中的每一环。

原告很可能会寻求下载日志、数据集清单、过滤记录、存储信息、训练文档和内部消息。他们还可能审查哪些员工批准了特定获取方式。Anthropic 可以质疑这些证据的真实性、含义、完整性或法律重要性。

将 Amodei 和 Mann 列为个人被告，也带来了额外的举证负担。出版商指控 Amodei 授权了种子下载操作，而 Mann 直接参与其中。个人责任将取决于他们的行为、知情程度、控制力，以及与最终被证明的侵权行为之间的关联。

据称，起诉状引用了内部措辞，将盗版图书馆描述为可疑或违法。这类表述可以支持对知情状态的推断。Anthropic 仍可主张，孤立措辞不足以证明每名被告对每部作品或后续模型都具有侵权故意。

故意侵权同样重要，因为它会影响潜在的法定赔偿。若原告希望获得最高额赔偿，仅证明复制行为还不够。他们还必须证明所要求的主观状态，同时应对抗辩、时效、登记规则以及被主张作品之间可能重叠的问题。

输出相关主张也需要同样谨慎的测试。大型语言模型以概率方式生成回答，因此措辞可能随提示词、上下文、系统指令和模型版本而变化。某一提示词下记录到的输出，并不能证明每位用户或每种部署环境中都会出现相同行为。

原告称，Claude 的版权防护措施很容易通过重复或改写请求来绕过。Anthropic 可以提出有关拒答率、缓解措施、更新情况以及被质疑输出罕见程度的证据。法院可能审查该产品是否对侵权作出实质性贡献，还是主要支持合法用途。

仅有相似性并不总是足够。版权通常保护原创表达，而非思想、标题、事实或常见短语。歌词可以获得较强保护，但任何输出比较仍必须识别受保护的表达，并证明具有实质意义的相似性。

市场损害是另一项存在争议的问题。出版商称，未经授权的训练和复现歌词会与获得许可的使用方式竞争，并损害词曲作者利益。Anthropic 可以主张，Claude 提供的是更广泛的分析和对话功能，而非替代获得许可的录音、乐谱或歌词服务。

因此，合理使用分析可能再次出现分化。法院可能认为某些训练用途具有转换性，同时否定非法获取行为。法院也可能将逐字输出、保留源文件或移除权属信息视为独立行为，并要求采取独立救济。

图书盗版裁决不会自动决定这些音乐版权问题。不同原告拥有不同权利，而新起诉状还指控了额外行为。该裁决的推理具有重要参考意义，但不能替代本案中的证据。

救济措施同样存在不确定性。禁令可能要求 Anthropic 删除已识别的源文件、披露更多训练信息，或强化输出控制。法院必须考量范围、可行性、权属，以及所请求限制是否与已被证明的违法行为相匹配。

重新训练前沿模型成本高昂且在运营上十分复杂，但起诉状并不保证会出现这种结果。法院可以制定针对文件、流程或输出内容的更窄救济。和解谈判也可能在最终责任裁决前，就许可、删除、审计或付款条款达成安排。

音乐出版商最有力的叙事是从已知盗版来源进行蓄意获取。Anthropic 最有力的区分则是，数据存储、模型训练与生成输出在法律上属于不同的行为。诉讼将检验法院在多大程度上维持这些边界。

后续文件将揭示什么

三个信号将显示，本案会成为针对 AI 训练的广泛检验，还是一场围绕有记录盗版行为的更狭义争议。

第一个信号是 Anthropic 的正式回应。驳回动议或答辩状应会揭示其否认哪些指控，以及优先采取哪些法律抗辩。该公司必须决定是侧重合理使用、因果关系、权属、个人责任、程序瑕疵，还是赔偿限制。

若回应重点是合法获取，将削弱出版商的核心叙事。若回应承认某些下载但质疑其实际用途，则可能将案件收窄至因果关系和救济问题。无论哪种方向，都将澄清 Anthropic 认为现有记录能够支持什么结论。

第二个信号是法院如何管理相关音乐案件中的证据开示。协调式证据开示可以一次性披露共同记录，同时减少重复工作。分开的程序则可能产生相互竞争的时间表、证据争议，以及涉及重叠 Anthropic 系统的裁决。

训练数据披露将尤为重要。出版商希望获得用于构建 Claude 的材料清单。Anthropic 很可能寻求保护商业秘密、安全敏感系统以及第三方提供的机密信息。

法院可以通过保护令和限制访问来处理这种冲突。关键问题在于，原告能否获得足够详细的记录，以将特定作品与 Anthropic 的获取、存储、训练和输出流程联系起来。

第三个信号是，在重大实体裁决前是否启动许可或和解谈判。音乐行业已拥有庞大的权利管理体系。协商达成的框架可能影响 AI 开发商为未来模型获取歌词和作品的方式。

和解未必会回答训练是否构成合理使用。它也可能反映诉讼风险、商业优先级，或重建历史数据集的成本。因此，任何协议都必须结合其具体范围和所放弃的权利主张来解读。

并行诉讼同样值得关注。此前的 Concord 和 Universal 诉讼涉及特定作品和模型代际。BMG、Round Hill、Sony 和 Warner 可以通过不同曲库和证据检验类似理论。

一家出版商取得重大胜利，可能强化协调式许可要求。若裁决将具有转换性的训练与非法获取区分开来，将巩固 Bartz 案中的区分。若因文件与模型之间缺乏关联而驳回诉讼，则会削弱出版商主张中最广泛的版本。

对 AI 开发商而言，眼下的教训关乎来源可追溯性，而不是对受版权保护训练的最终禁令。团队需要可审计记录，说明数据来源、适用的许可、使用这些数据的模型，以及何时删除副本。

对企业买家而言，实际问题涉及合同与控制措施。买家应审查供应商就训练数据、版权保障、输出过滤、赔偿责任和事件响应作出的陈述。不应假定模型笼统的安全定位已经回答了知识产权问题。

知识工作者也需要保持现实预期。Claude 的回答可能听起来权威，却可能复现或紧密追随受保护材料。用户应核实引文、保留来源链接，并区分模型生成的摘要与已获准发布的文本。

更广泛的利害关系远不止一家 AI 公司。如果法院因记录不完善的获取行为施加高额责任，模型开发商将更有理由对数据进行许可或使用可追溯的集合。若原告无法将作品与具体行为关联起来，覆盖整个曲库的广泛索赔将更难维持。

音乐诉讼概览揭示了这次起诉为何引人注目。它结合了异常广泛的曲库，以及针对公司创始人的个人主张。它还建立在此前图书诉讼已披露的证据基础上。

Anthropic Claude 今天尚未面临最终判决。它面临的是一项详尽指控：其训练数据策略跨越了一条法院已明确区别于转换性模型使用的界线。后续文件将显示 Anthropic 能否切断这种联系。

读者应关注正式抗辩、数据集证据开示的范围，以及任何许可谈判。这些信号结合起来，将揭示本案会成为 AI 训练的先例，还是一宗以盗版为核心的案件。这一区别将影响开发商构建模型的方式，以及客户评估模型的方式。