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AI企业的知识产权合规建议——从AI行业最新动态:Anthropic“15亿美元版权和解”案获法官初步批准说起

AI企业的知识产权合规建议——从AI行业最新动态:Anthropic“15亿美元版权和解”案获法官初步批准说起 施吉龙的涉外法与合规旅程
2025-09-26
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      声明与限制:本文内容和建议主要依据美国国内法,但相关合规建议具有一定的广泛适用性,如果国内AI企业有一定的国际视野,也可率先关注和布局,毕竟现在获取书库材料的成本相对较小,也容易后期与其他国家的AI厂商合作,当然,期间涉及的法律事务(主要是与权利人就当前事务以及以后未来场景中所需要的的权利都需要进行提前布局和权利获得),建议还是寻找相应的专家进行推进。
一、事件概述
     本公众号于本周二(2025年9月23日)发布了Anthropic“15亿美元版权和解”案的和解消息,以及案件始末,感兴趣的读者可以回过头看下。美国联邦法官 William Alsup 于 2025-09-25 初步批准(preliminary approval)了 Anthropic 与作家/出版方的15亿美元集体诉讼和解。最终批准仍需通知受影响作者并完成索赔程序后再裁定。
     原告方称,涉案训练数据包含数百万本盗版书;媒体报道受影响书目量级约46.5万本,按每本约3,000美元计算分配(仅覆盖既往作品,不含未来)。
    法官此前认为“用作品训练模型”可构成合理使用(fair use),但“集中保存700万+本盗版书的库”构成侵权;若不和解,原定 12 月审判,潜在赔偿或达“数千亿美元”。

二、和解主要要点回顾

      金额与分配:总额 15 亿美元;按每本书约 3,000 美元补偿,具体发放机制需通过索赔流程与资格核验,法官要求确保透明与公平,避免“长尾创作者”受损。

      适用范围:仅针对既往作品(past works);未来使用与许可另行处理。

     程序进度:当前为初步批准,待通知—异议—听证—最终批准(final approval)后生效。


三、法律影响

    该案件和解后,施吉龙律师认为会产生以下影响:

1、“训练 vs. 取得方式”两分法的进一步明确和继续适用

     法院将训练行为与数据取得/保存的合法性拆分评估:即便训练可能被视为合理使用,非法获取或集中保存盗版材料仍可构成独立侵权风险。这种拆分分别判断的方法,与谷歌搜索案类似并一脉相承,可以遇见的是,这种逻辑和法律判断将会在此后一段时间将会继续适用。

类案介绍:

Google Books 案 (Authors Guild v. Google, 2015)

法院判定扫描全书、建立索引和展示 snippet 是合理使用,因为用途是搜索、引用,而非阅读替代。

→ 类似地,AI 模型的训练可能合理,但“逐字输出”则超出合理使用。

Stable Diffusion 图片版权诉讼

法院目前也在区分:训练图片库 vs. 输出生成图像。如果生成结果几乎复制原图,可能侵权;如果是“风格模仿”,则有争议。

2、AI行业“首例大额”里程碑

   这是众多针对生成式AI版权诉讼中的首个重大和解,对其他被诉公司(如 OpenAI、Microsoft、Meta 等)的诉讼谈判与风险评估具有价格锚定与结构示范效应。

3、分配可执行性与可识别性要求提高

      法官强调索赔流程的可达性与透明度,这意味着未来同类和解需提供可审核的训练清单/匹配机制,便于识别具体权利作品并分配资金。


四、对AI产业及生态的影响

1、数据合规“成本线”抬升:模型公司需要可追溯的数据来源证明、更严格的爬取/采购与存储合规流程;“只要是训练就合理使用”的单一路径不可依赖。

2、内容许可市场加速成形:出版/媒体将更有动力集体议价与产品化授权(包年、按量、按用途),以替代“影子图书馆/盗版源”。

3、长尾作者受益与参与门槛:每本约 3,000 美元的基准提高了长尾作品货币化的现实性,但也取决于权利匹配与申领效率。


五、企业合规与风控建议(适用于模型开发方/大企业AI落地)

     针对该案件以及AI行业的最新动态,施吉龙律师认为,有如下框架性的建议供各位读者参考:

1、数据治理四步

(1)来源清单化:建立可审计的数据目录与取数SOP,区分购买/许可/公开/自有/例外用途。

(2)合规网关:为集中存储库设立版权合规关卡(指纹/哈希比对、来源凭证绑定、黑名单封锁)。

(3)训练隔离:将“高风险数据”与“许可清晰数据”物理/逻辑隔离,严禁混用与下游扩散。

(4)保留与销毁:制定最小留存与定期清理策略,避免形成“侵权集中库”的事实基础(本案痛点)。以上措施均与法院对“取得/保存”合法性的关注同向。

2、授权与报酬机制

    与出版/图片/音视频数据库批量许可;引入用量计费与可验证日志,便于未来分配或审计。

3、合同与供应链

   与数据供应商签订版权保证+赔偿条款;对“影子库”来源零容忍,定期第三方稽核。

4、产品侧披露

    在对外材料中区分“用于训练的数据类型与来源策略”,降低声誉与监管风险敞口。

5、诉讼预案

    预设和解-分配-通知三件套流程、取证保存与可解释训练记录,缩短潜在纠纷处置周期。


    法律的生命在于实践。施吉龙律师一直认为,良好的法律框架只有嵌入到各种业务流程和业务环节中,形成了适合公司特有的公司流程法务模块和运行机制,才能有领人信服的公司治理记录和证据,形成经得起检验的风险控制和合规。


    

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