能力雜誌

AI訓練爭議 Anthropic天價和解引發連環訴訟效益

撰文者：
- 《能力雜誌》
2026/11/02 瀏覽數：44

文／馮震宇圖／達志影像

重點摘要

1. 美國司法部指出，使用受著作權保護的著作訓練大語言模型，因具有高度轉化性而可構成合理使用。

2. 在臺灣，非法取得數據用於AI訓練無法構成合理使用外，合法購買書籍但拆開逐頁掃描也可能觸法。

3. 臺灣法院看重「市場替代效應」，若AI的生成結果造成潛在市場與現在價值的損害，業者的合理使用抗辯也可能無法成功。

Anthropic之所以會落到與全球超過半數音樂業者為敵的窘境，最主要的原因就是該公司在 Bartz v. Anthropic 一案種下的禍因。該案初步判決對其不利，讓其面臨高達 700 億美元的潛在法律風險，若不儘快解決，可能會影響其IPO 進程。這也促使 Anthropic 選擇在 2025 年 9月以 15 億美元（每本書 3,100 美元，涵蓋 48.2萬本書籍）進行和解，並於今年 (2026) 7 月獲得法院最終批准。

例如，Concord Music Group 與 Universal Music Group 就在今年 1 月首先發難。其實這兩家公司早在 2023 年就聯手對 Anthropic 提告，指控該公司侵害 500 首歌曲的著作權，並請求 7,500 萬美元的損害賠償。但在 Bartz 案和解後，該等公司隨即另起爐灶，重新指控Anthropic 非法下載超過 2 萬首受著作權保護的歌曲，索賠金額也從 7,500 萬提升到超過 30 億美元。

而在其後，BMG Rights Management 在今年 3 月 17 日、音樂公司 Round Hill Music 在今年 8 月 17 日陸續提告。包括 Sony Music、 Warner Chappell 在內的 35 家音樂出版商也緊隨其後，於今年 8 月 28 日對 Anthropic 再發起新一波攻勢。

為了加強訴訟壓力，Sony 等還將 Anthropic 的 CEO Amodei 和聯合創辦人 Mann 一併列為被告，指控其等未經授權將數萬首歌曲與詞譜用於訓練 Claude，並主張此為「史上最大規模的智慧財產竊取行為之一」，求償金額也高達 30 億美元以上。

綜觀各件訴訟的主旨，就是希望根據 Bartz案奠定的侵權判斷與和解標準為基礎，並以Claude 能輸出相同的歌詞等證據佐證，希望迫使 Anthropic 能再次以高價進行和解。

Bartz 案

成為侵權判斷與和解標準

原告控告緣由

Andrea Bartz 等三位作家發起集體訴訟，指控 Anthropic 未經授權，從 LibGen、PiLiMi 等影子圖書館及其他盜版網站，下載約 700 萬本未經授權的書籍，建置中央資料庫與訓練 Claude 大語言模型，構成侵權。

被告抗辯

雖然 Anthropic 抗辯其係亦以合法購買的方式取得書籍，再以掃描的方式將書籍內容用於大模型訓練，但原告仍認為構成侵權。

法官判定

於該案中，Alsup 法官的初步判決不僅讓 Anthropic 面臨龐大的法律風險，更對 AI 訓練是否侵權以及合理使用的認定影響深遠。

● 判決基準：訓練數據取得的合法性

根據該判決，Alsup 法官首先將 Anthropic 是否合法取得訓練數據作為判斷基準。因此判決Anthropic 為合法取得書籍（如購買），縱使經掃描再用於 AI 訓練，因具有高度轉化性使用性質，符合合理使用的原則；但他也同時判決，對非法取得的數據用於 AI 訓練則不屬於合理使用。根據這個判決衍伸出 AI 侵權的問題，就可區分為 AI 訓練 (Input) 與生成成果輸出(Output) 二個階段來處理。而訓練數據的取得是否合法則是關鍵。

● AI 訓練目的：學習與萃取知識的高度轉化性

Alsup 法官指出，Anthropic 將書籍用於訓練大語言模型，並非為了向公眾展示、發表或替代作者的文學或藝術創作，而是為了讓演算法學習語言結構、文法規律、句型模式以及數學上的字詞關聯性（如 Token 權重）。

他生動地比喻就像人類為了學習而閱讀大量書籍一樣，法律不能禁止任何人（或機器）透過閱讀來學習與萃取知識。作者雖有權禁止他人重製其創作，但無權阻止他人透過其創作進行學習與模式訓練，也因此這種將內容轉化為向量與參數的 AI 訓練過程，具備高度的轉化性 (Quintessentially Transformative)，符合美國《著作權法》第 107 條合理使用的要求。

● 技術必要性：受保護的「中間重製」

Alsup 法官還判決，模型訓練階段對合法取得的書籍進行數位複製（如掃描）與儲存，屬於達成最終技術功能所必需的「中間重製」(Intermediate Copying)。只要最終輸出並未將原著作的實質內容直接重現或散布給公眾，也未取代原作，則這種中間重製行為即應受到合理使用的保護。

Alsup 法官的見解也被美國司法部採納，並呈現於今年 9 月 1 日就《紐約時報》控告OpenAI 及 Microsoft 侵權而向法院提交的意見書中。司法部指出，使用受著作權保護的著作訓練大語言模型因具有高度轉化性而可構成合理使用；縱使特定輸出內容可能會重製訓練數據並引發著作權爭議，但仍不應作為否認可將他人著作作為 AI 訓練的理由。

臺美 AI 訓練認定大不同
從七法案查看法律紅線

雖然美國法院對 AI 訓練在輸入端 (Input) 與模型訓練採較為開放的態度，但在臺灣則可能有不同結果。此種反差，可以從法源控告七法的案件得知一二。

該案中，法學檢索平台「七法」(Lawsnote)為建立其平台資料庫，使用爬蟲程式大量擷取法源法律網」中已排版、整理、索引的法律與判決全文數據。法院認為法源法律網排版與組織的資料庫屬於受保護的「編輯著作」，而被告七法及其負責人未經授權，大規模爬取並重製他人受保護著作，不僅侵害著作權，更觸犯《刑法》第 359 條竊取電磁紀錄罪。

雖然臺灣《著作權法》65 條合理使用的規定與美國《著作權法》107 條相同，但從七法案可以得知，在臺灣非法取得數據用於 AI 訓練無法構成合理使用，縱使合法購買書籍但拆開逐頁掃描也可能觸法。因為《著作權法》第 3 條規定，不論是「直接、間接、永久、暫時的重複製作」都是重製。

雖然 Bartz 案未直接涉及輸出端，但 Sony Music 提起的訴訟則直指輸出端，並提出 Claude輸出許多和知名歌曲相同歌詞為證。對於輸出端的問題，雖然合理使用也是最有力的侵權抗辯，但美國最高法院於 2023 年的 Andy Warhol Foundation v. Goldsmith 案中，已改變過往寬鬆的合理使用認定標準，而這將會對 AI 業者構成極大的挑戰。

在過往標準下，只要利用他人著作完成的二次創作能「增加新的表達、意義或訊息」(Add new expression, meaning, or message) 就可以認為構成轉化性使用 (Transformative Use)，而可以主張合理使用。但在 Goldsmith 案中，法院大幅限縮了「轉化性」的適用範疇，並強調如果二次利用與原著作具備相同的商業目的或具有市場競爭關係，就不能因「增加新的表達、意義或訊息」而認定為具轉化性。

Anthropic 天價和解
為 AI 訓練侵權劃下新標準

而在臺灣，法院對於轉化性利用的認定，與美國 Goldsmith 一案判決非常類似，非常重視該行為是否具有營利性質，這對具有營業性質的 AI 企業而言較為不利。此外，臺灣法院也極度看重「市場替代效應」，若 AI 的生成結果造成「潛在市場與現在價值的損害」，業者的合理使用抗辯也可能無法成功。

Anthropic 的天價和解雖引發更多訴訟關注，但也讓 AI 訓練的爭議更加明朗，若使用合法取得的資料，仍可能符合合理使用原則而免責。儘管該案未能就輸出端作出明確判決，但美國最高法院則已提供明確的指引，那就是應注意是否會損害或替代原作的商業利用（如授權市場）。

故不論 Anthropic 最終是否與這些音樂業者達成和解，因其和解而生的 AI 訓練判斷原則與賠償標準可能會持續影響未來的 AI 訴訟。（本文作者為國立政治大學名譽教授）

【更多精彩內容請見，《能力雜誌》2026年11月號，非經同意不得轉載、刊登】

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