AI訓練受著作權保護作品究竟是否合法，正在從書籍、圖像一路延伸到音樂。近期Anthropic與Suno相關訴訟顯示，不同內容類型的AI訓練，法院未必會給出相同答案。
2026年8月28日，Sony Music Publishing、Warner Chappell Music等音樂出版公司，在美國加州北區聯邦法院對Anthropic及共同創辦人提起著作權侵權訴訟，指控Anthropic為了訓練Claude模型，大量取得受著作權保護的音樂著作，數量高達數萬首。
依原告主張，Anthropic並非單純從合法取得的資料進行訓練，且曾透過torrent、網路爬蟲、下載等方式取得大量內容，其中包括來自海盜網站的資料。
此案值得注意，就在於Anthropic才剛在Bartz書籍訴訟中，就盜版書籍來源的爭議以15億美元達成和解，並以大量購買舊書、拆開掃描後銷毀紙本的作法，試圖建立合法取得的中央資料庫，引起內容產業廣泛關注。
而本件原告關於音樂著作的指控，竟然和之前的書籍訴訟如此相似。
兩者都重新指向同一個問題：訓練資料究竟從哪裡來？而戰場似乎從書籍移到了音樂著作。
關於 AI「學習是否合法」，類型不同都需要重新辯論
美國加州北區聯邦法院William Orrick法官在藝術家控告Stability AI、Midjourney等公司的 Andersen v. Stability AI 案中，被告試圖引用涉及書籍與Meta大型語言模型的 Kadrey v. Meta 案，主張法院也應採取類似處理方式。
但Orrick法官明確指出，本案涉及的是以受著作權保護圖像訓練，而這些圖像生成產品以及它們的訓練、運作方式，與Kadrey案中的大型語言模型存在「實質不同」（materially different）。
很顯然，關於 AI 學習是否合法這一題，法官沒有輕易接受把不同類型的AI一體處理這種省事的答案。
德國 Suno 案，讓音樂產業提告更增底氣
2026年7月31日，德國慕尼黑第一地方法院就德國音樂著作權集體管理組織GEMA控告AI音樂生成公司Suno的案件作出判決，法院大部分支持GEMA提出請求，判決停止侵害、資訊揭露及損害賠償請求。(本判決尚未確定)
慕尼黑法院指出，本案與(1)Bartz v. Anthropic與(2)Kadrey v. Meta兩案存在顯著差異。
在Bartz、Kadrey，訓練作品沒有實質地重新出現在輸出中；但Suno案裡，只需要相對簡單、開放性的提示，就足以產生與原作品具有重大相似性的音樂輸出。
慕尼黑法院認為，模型中的記憶與高度相似輸出之間具有關係，因而認為在本案具體情況下，不能援引美國著作權法的合理使用作為抗辯。
同樣都是「拿既有著作訓練AI」，到了音樂，法院看事情的角度已經不太一樣。
AI學習相關訴訟，沒有止息跡象
觀察AI學習相關訴訟，可以看到一個趨勢。
第一波最受關注的是文字。
作者控告OpenAI、Meta、Anthropic等公司，大量書籍究竟如何被取得、是否可以用來訓練大型語言模型，成為美國AI著作權訴訟最早的主要戰場。
圖片也在差不多的時間進入訴訟範圍，例如 Andersen v. Stability AI等案件。
Orrick法官所說的「實質不同」，已經提醒我們，書籍案件的結論未必能直接搬到圖像生成模型。
近期，音樂相關的GEMA v. Suno案判決開始出現，判決尚未確定，Sony Music Publishing、Warner Chappell等公司，又把Anthropic的AI學習告上法庭。
關於「AI能不能學習受著作權保護的作品」這個問題，似乎逐步分化成不同內容類型、不同模型與不同事實下的具體爭議。
對創作者與商業利用者，真正重要的意義
書籍的 Anthropic 案，德國GEMA v. Suno案毫無疑問讓音樂創作及版權公司振奮，因為AI時代到來所形成的創作者焦慮也許可以因此減少幾分。
但另一方面，對利用生成式AI從事廣告、電影、音樂、出版或其他商業活動的人而言，問題將更形複雜。
面對幾乎無法避免 AI 滲入創作的時代，如何確保乾淨的權利鏈（chain of title），將成為重要且棘手的課題。
從書籍、圖像一路到音樂，近年的訴訟正在把「AI學習」這個看似簡單的概念，一層一層拆成更具體的法律問題：
資料怎麼來、模型記住什麼、最後又能產生什麼。
這也是我在即將出版的《娛樂法：AI如何改寫內容產業》中反覆處理的一個核心問題。
AI正在改變的，並不只是創作工具。
它也正在重新畫出內容產業的法律邊界。
