Spadkobiercy Elvisa Presleya pozywają Anthropic za trening Claude

Osoby zarządzające prawami do muzyki Elvisa Presleya pozwały firmę Anthropic, twórcę chatbota Claude. Według doniesień amerykańskich mediów spółka miała wykorzystać ponad 270 utworów Króla Rock and Rolla do trenowania modeli sztucznej inteligencji, nie uzyskawszy zgody zarządców jego spuścizny muzycznej.

Ponad 41 milionów dolarów odszkodowania

Pozew trafił do sądu w Kalifornii w imieniu kilku stron. Powodowie żądają odszkodowania za naruszenie praw autorskich w łącznej wysokości ponad 41 mln dolarów (około 36,6 mln euro), czyli 150 tys. dolarów za każdy utwór. Wśród wymienionych piosenek są takie przeboje jak „Can't Help Falling in Love”, „A Little Less Conversation” i „Return to Sender”.

Zarządcy muzyki Presleya zarzucają Anthropic również obejście zabezpieczeń chroniących utwory oraz usunięcie lub zmianę informacji o prawach autorskich. Według magazynu Billboard pozew złożono 23 października. W dokumencie stwierdzono, że Anthropic zbudował cały swój model biznesowy na naruszeniach praw autorskich na niespotykaną dotąd skalę.

Anthropic nie odpowiedział początkowo na zapytanie agencji dpa. 25 października firma przekazała jednak „New York Timesowi”, że odrzuca zarzuty i zamierza bronić się przed sądem.

Kolejny spór o dane treningowe

Muzyczne wytwórnie nie po raz pierwszy pozywają firmy AI za naruszenia praw autorskich. Według Billboardu to jednak najgłośniejsze postępowanie wszczęte dotąd w imieniu pojedynczego artysty, bo chodzi o „najsłynniejszego muzyka wszech czasów”. Podobne zarzuty dotyczą także innych firm, na przykład OpenAI, twórcy ChatGPT.

Modele AI trzeba najpierw wytrenować na milionach danych z książek, internetu i innych źródeł, aby mogły generować możliwie trafne odpowiedzi. Wiele kwestii prawnych pozostaje jednak nierozstrzygniętych. Firmy takie jak Anthropic przekonują w sądach zwykle, że użycie chronionych treści obejmuje zasada „fair use”, czyli dozwolonego użytku, ponieważ w efekcie powstaje coś nowego. To, czy sądy przyjmą taką argumentację w przypadku muzyki, może wpłynąć na zasady trenowania modeli AI w przyszłości.