知产前沿获悉，当地时间7月20日，美国加利福尼亚北区联邦地区法院法官Araceli Martínez-Olguín签署最终批准令正式批准了人工智能公司Anthropic与作者及出版商达成的15亿美元版权集体诉讼和解协议，这一金额创下美国版权诉讼和解的历史最高纪录。和解的尘埃落定消除了Anthropic在IPO前最大的法律不确定性，但围绕AI训练数据的版权争议远未终结，针对Google、Meta、OpenAI等巨头的同类诉讼也仍在多地法院推进中。

一

案件核心事实与法律结构

本案原告为小说家Andrea Bartz、Charles Graeber及非虚构作家Kirk Wallace Johnson，三人于2024年提起诉讼（Bartz v. Anthropic PBC），后被认证为集体诉讼，覆盖约482,460部作品。被告Anthropic正处于IPO关键窗口期，投后估值达9650亿美元。原告指控Anthropic从盗版书库Library Genesis（LibGen）和Pirate Library Mirror（PiLiMi）下载超过700万部作品用于训练Claude系列大语言模型。

1.Alsup法官的“二元切割”

本案最具法律意义的是时任加利福尼亚北区联邦地区法院资深法官William Alsup于2025年6月23日作出的部分即决判决裁定——“二元切割”：使用合法获取的书籍训练AI构成美国版权法上的“合理使用”（fair use），将合法购买的纸质书扫描数字化后存入内部资料库同样构成合理使用；但从盗版网站下载超过700万部作品并存入同一资料库的行为本身构成侵权，不因后续用于训练而获得豁免。若案件进入审判，Anthropic面临的潜在法定损害赔偿可能高达数千亿美元。2025年9月，Anthropic同意以15亿美元和解，获Alsup初步批准。Anthropic在和解协议中同时作出陈述（representation），确认LibGen和PiLiMi数据集未用于其任何已商业发布的大语言模型的训练语料库。Alsup于2025年年底退休后，该案的最终批准工作移交至另一位联邦地区法院法官Araceli Martínez-Olguín手中。

2.Martínez-Olguín法官的终审批准

Martínez-Olguín法官在23页的批准令中认定和解协议“公平、合理、充分”。法院逐一审查了通知程序、救济充分性、异议处理和费用请求。通知方面，和解管理人向594,945名潜在集体成员发送了直接邮件和电子邮件，涉及“Works List”（即本案覆盖和解范围的作品清单）上482,374部作品（占清单作品总数的99.98%），其中506,194名潜在集体成员的通知未被退回，涉及480,114部作品（占99.5%），联邦司法中心通常认为70%-95%的通知送达率属于合理范围，本案远超该标准。和解金额方面，15亿美元的非返还性（non-reversionary）和解基金为集体成员提供了在其潜在获赔合理范围内的实质性救济，每部作品约3,000美元的赔偿标准远超版权案件中常见的实际损害赔偿水平，也已超过Alsup法官在初步批准阶段引用的Google Books和解中每本书的提议赔偿金额。除金钱救济外，和解协议还要求Anthropic销毁所有从LibGen和PiLiMi下载的原始文件副本。在集体成员的响应方面，截至2026年4月16日，Works List上91.3%的作品已被申领，最终索赔参与率达92.77%。

法院审查并驳回了全部54份异议，包括对通知范围、内容和期限的质疑，对Works List和集体定义的扩张请求，对救济充分性的挑战，以及对非金钱救济和分配计划的不满。法院明确指出“只有Works List上包含的作品才属于集体”，不在Works List上的作品的索赔不受和解影响，权利人仍可另行起诉。350名集体成员成功退出（涉及1,802部作品），9份逾期退出请求被驳回，仅两位证明从未收到集体通知的成员获例外允许。

3.费用调整与索赔豁免范围

法院对集体律师的律师费申请及集体代表原告的补偿金均作了大幅削减。律师最初申请3亿美元律师费，后降至1.875亿美元（和解基金的12.5%）。法院选择适用衡量报酬法（lodestar method）——即按合理工作时间与合理小时费率计算出基准金额，再乘以适当乘数确定最终酬金——而非采用按和解基金固定比例计提的百分比方法，认定3.75倍乘数合理，最终批准律师费约1.0156亿美元（约占和解基金的6.8%），并暂扣10%直至双方提交分配后会计报告。三位集体代表原各申请5万美元补偿金，法院认定该数额过高，最终各批准1.5万美元。法院同时批准了集体律师已发生的诉讼费用约263.5万美元及预计未来和解管理费用约1,822万美元，但明确未经法院事先批准不得从费用储备金中支付任何款项。关于权利放弃范围，和解协议约定：集体成员放弃与Works List上作品相关的过往下载及训练索赔，但与AI输出相关的过往索赔及2025年8月25日之后发生的未来行为索赔均不在放弃之列，权利人就此保留单独起诉的权利。

二 

同类案件全景：AI巨头的版权诉讼矩阵

Anthropic案的和解虽创下金额纪录，但由于以和解而非判决结案，Alsup法官的“合理使用”裁定并未形成约束性先例。这一关键事实意味着，针对Google、Meta、OpenAI等公司的同类诉讼仍将在各自的法律轨道上独立演进。

1. Google案：最新且最激进的AI版权诉讼之一

2026年7月，Hachette Book Group、Cengage Learning、Elsevier三大出版商及畅销书作家Scott Turow在纽约南区联邦地区法院对Google提起集体诉讼（Hachette Book Group, Inc. v. Google LLC），指控Google未经授权复制数百万册图书及期刊文章，并将相关内容用于训练Gemini人工智能模型。原告主要提出以下指控：

• 超范围使用版权内容：Google此前仅获准将相关作品用于Google Books、Google Play Books和Google Scholar等服务，但随后将这些内容用于商业化AI模型训练，超出了原有使用目的和授权范围。
• 利用包含侵权内容的数据集训练AI模型：原告称，Google使用的网络抓取数据集包含来自“已知盗版来源”以及付费墙限制内容的材料。
• 删除版权管理信息：原告进一步指控Google涉嫌删除或改变作品中的版权管理信息，违反《数字千年版权法案》（DMCA）第1202(b)条规定。
• 造成出版市场替代风险：原告认为，Gemini等生成式AI工具能够以极低成本快速生成长篇文本内容，例如在约20分钟内、成本仅约39美分的情况下生成100页悬疑小说，使传统出版商和作者难以与之竞争。

诉状同时援引Google内部文件称，公司曾意识到利用版权书籍训练AI模型可能“高度成问题”，并可能带来高达100亿美元至1000亿美元的潜在赔偿风险。

与Anthropic案的关键差异在于，Google案的特殊之处在于，原告并非仅指控Google直接使用盗版资源训练AI模型，而是强调Google将原本用于Google Books等合法服务场景下获取的版权内容进一步用于生成式AI训练，构成对既有授权范围的突破。这一“合法获取但超范围利用”的路径差异，可能成为法院评估合理使用（fair use）抗辩时的重要考量因素。

2. Meta案：CEO个人被诉与“故意侵权”主张

在Meta案中，原告的起诉路径呈现出与Anthropic案截然不同的个人责任维度。2026年5月，五家出版社（Elsevier、Cengage、Hachette、Macmillan、McGraw Hill）及作家Scott Turow在纽约南区联邦地区法院对Meta及其CEO Mark Zuckerberg提起集体诉讼。起诉书指控中强调：“Zuckerberg本人亲自授权并积极鼓励了侵权行为”。原告称Meta“遵循其广为流传的口号‘快速行动，打破常规’”，非法获取了数百万部版权作品用于训练Llama大语言模型。此外，在早前的Kadrey v. Meta案中，加州北区联邦地区法院治安法官Thomas Hixson已于2024年9月驳回了Meta阻止Zuckerberg作证的动议，裁定有充分证据表明Zuckerberg是公司AI平台的“主要决策者”。

与Anthropic案的差异在于加州联邦法官Vincent Chhabria曾在2025年6月裁定Meta使用近20万本书籍训练AI构成“合理使用”。这与Alsup法官在Anthropic案中的立场一致，但因同样未上诉至联邦巡回上诉法院，未形成有约束力的先例。不过，Meta案中原告将Zuckerberg个人列为被告，直接主张其个人对侵权决策负有责任，这使得案件在个人责任和潜在惩罚性赔偿层面，远超此次Anthropic案的和解框架所能涵盖的范围。

3. OpenAI案：从版权侵权到证据制裁的升级

《纽约时报》于2023年底率先对OpenAI提起诉讼，指控其未经授权使用数百万篇新闻文章训练ChatGPT，成为首家就书面作品版权问题起诉OpenAI的主要美国媒体公司，此后多家新闻机构相继加入。2026年7月9日，由《纽约时报》、纽约《每日新闻》等多家新闻机构组成的原告团体向法院申请对OpenAI实施制裁，指控其在证据开示阶段违反法庭规则、恶意行事——拒绝提供训练数据集和ChatGPT输出日志等关键证据，并销毁了数百万条聊天记录。原告称，OpenAI专家证人最终揭示的证词推翻了OpenAI此前反复作出的“无法在数据集中搜索被盗新闻内容”的声称。原告寻求金钱制裁和特别的陪审团指示。OpenAI则回应称原告“持续提出公然虚假的指控”，并表示将继续捍卫“合理使用”原则。

与Anthropic案的和解路径不同，OpenAI案已进入申请制裁的激烈对抗阶段。此外，《纽约时报》在2026年6月提交的第三次修正起诉状中强调，OpenAI等公司“试图搭《纽约时报》对其新闻业巨额投资的便车，利用其构建替代性产品而不支付费用”——这一“市场替代”理论侧重输出端对新闻市场的竞争性损害，不同于Anthropic案主要聚焦训练数据输入端侵权。

4. Midjourney与Stability AI案：视觉艺术领域的输出端侵权争议

视觉艺术领域的版权诉讼同样引发广泛关注。2023年，艺术家Sarah Andersen等人向Stability AI、Midjourney和DeviantArt提起拟议集体诉讼，指控被告未经艺术家授权，利用包含数十亿张网络图片的数据训练生成式AI模型，侵犯大量艺术家的作品版权。

此后，AI图像生成领域的争议进一步延伸至生成内容本身。2025年以来，包括迪士尼、环球影业和华纳兄弟探索公司在内的多家好莱坞企业陆续起诉Midjourney，指控其AI服务允许用户生成包含受版权保护角色的高度相似图像。Midjourney则援引合理使用原则进行抗辩，并要求原告披露其自身使用AI技术的相关情况。

与主要围绕训练数据使用合法性的AI文本案件相比，Midjourney相关诉讼同时涉及训练数据输入端和AI输出端两个层面：一方面，法院需要审查AI模型训练过程中复制受版权保护作品是否构成侵权；另一方面，也需判断AI生成内容与既有视觉作品之间的相似程度是否达到侵权标准。此外，美国版权局已明确，单纯由AI生成、缺乏人类创造性贡献的作品通常无法获得版权保护，这一规则可能进一步影响视觉AI内容的商业化路径。

三 

行业影响

Anthropic案的终审批准虽创下金额纪录，但其法律影响存在显著局限。首先，15亿美元和解并未形成关于AI训练数据版权问题的实体裁判先例。此前，加州北区联邦地区法院法官William Alsup在Anthropic案中认定，利用合法获取的版权作品训练AI模型可能构成合理使用；法官Vincent Chhabria在Meta相关案件中也作出了类似判断。然而，两项裁定均来自联邦地区法院，尚未经过联邦巡回上诉法院审查，因此并不具有普遍约束力。未来，其他司法辖区法院仍可能对AI训练行为作出不同判断。

其次，Anthropic案确立的核心区分——“训练用途的合理性”与“数据获取方式的合法性”——可能成为未来AI版权诉讼的重要分析框架。即便法院认可AI模型训练具有转化性，符合美国版权法合理使用原则，企业仍无法据此豁免未经授权获取盗版数据、绕过访问限制或删除版权管理信息等行为带来的法律风险。对于AI企业而言，数据来源合规已成为模型开发过程中不可回避的基础要求。

从商业层面看，15亿美元和解虽然金额巨大，但其更重要的影响在于为Anthropic暂时消除了持续诉讼带来的不确定性。然而，该和解并未解决AI行业面临的根本问题：未来模型训练是否需要获得版权许可、合理使用边界如何界定、AI生成内容是否构成市场替代等问题，仍将在Google、Meta、OpenAI以及视觉生成AI相关案件中持续展开。

与此同时，AI版权诉讼正在与更广泛的人工智能监管趋势交织发展。2026年6月2日，美国总统特朗普签署了“AI安全行政令”[1]，强调加强前沿AI技术安全评估、网络安全防护以及政府部门对AI技术的应用能力建设。商务部下属AI标准与创新中心正在推动先进AI模型的安全测试和标准建设，其工作方向可能进一步影响未来AI企业的模型治理和风险评估要求。

四 

结语

Anthropic15亿美元和解案的终审批准，标志着AI版权诉讼领域迄今为止规模最大的案件正式收官。通过和解，Anthropic既避免了陪审团审判可能带来的更大赔偿风险，也为其在9650亿美元估值下推进IPO消除了最重大的法律障碍。

然而，和解的尘埃落定并不意味着行业争议的终结。针对Google、Meta、OpenAI的同类诉讼仍在不同法院推进；部分权利人选择退出Anthropic和解另行起诉；美国政府的AI监管框架仍在搭建之中。在最大法律变量暂时消除之后，AI版权诉讼的版图依然面临诸多有待厘清的问题，Alsup法官在Anthropic案中划出的“数据获取方式必须合法”这一界限，将被后续案件反复检验，视觉艺术领域的输出端侵权争议也正在开辟新的法律战场。对于AI行业而言，围绕训练数据的版权合规标准、合理使用的边界等核心问题，仍有待更多司法裁判来明确。

注释

【1】https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2026/06/promoting-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/

编辑：Sharon