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Sony Music e Warner Chappell portano Anthropic in tribunale: e questa volta nel mirino ci sono anche i fondatori

Gli editori musicali accusano Anthropic di "una delle più sfacciate appropriazioni di proprietà intellettuale della storia": torrent, scraping di testi e miliardi di dollari potenziali di danni. Dario Amodei e Benjamin Mann sono citati come persone fisiche.

Detailed bronze Lady Justice statue with scales and sword against a dark background, symbolizing law and justice.

Foto di Pavel Danilyuk su Pexels

Venerdì sera, orario perfetto per far passare una notizia sotto traccia, gli avvocati di Sony Music Publishing e Warner Chappell hanno depositato alla Corte distrettuale della California settentrionale un atto che definisce quanto fatto da Anthropic come una delle più grandi e sfacciate appropriazioni di proprietà intellettuale mai viste. Non esattamente un linguaggio conciliante. Insieme a loro c'è un gruppo consistente di altri editori musicali, e la novità pesante è che nell'elenco degli imputati non c'è soltanto l'azienda: ci sono anche i cofondatori Dario Amodei e Benjamin Mann, citati come persone fisiche.

La causa, riportata per prima da Music Business Worldwide e ripresa da TechCrunch e The Verge, parla di una "campagna spudorata" di torrenting illegale, scraping e download di opere protette per costruire e monetizzare la famiglia di modelli Claude. Le cifre richieste danno l'idea della posta in gioco: fino a 150.000 dollari per ciascuna delle "decine di migliaia" di opere coinvolte, più fino a 25.000 dollari per ogni caso in cui i metadati identificativi del copyright sarebbero stati rimossi. Se un giudice concedesse il massimo, si parlerebbe di miliardi.

Anthropic, per bocca di un portavoce, ha risposto in modo asciutto: non è d'accordo con le accuse e si difenderà in tribunale con determinazione.

Le accuse, nel dettaglio

Due filoni distinti, ed è importante separarli perché hanno pesi giuridici diversi.

Il primo è la pirateria pura. Secondo l'atto, Mann avrebbe scaricato via BitTorrent oltre cinque milioni di libri pirata, mentre altri dipendenti ne avrebbero prelevati almeno due milioni da Pirate Library Mirror. Tra quei volumi ci sarebbero anche testi di canzoni e spartiti — ed è questo il gancio che collega gli editori musicali a un contenzioso nato nel mondo del libro.

Il secondo filone riguarda i testi delle canzoni raccolti da servizi come Musixmatch e LyricFind, piattaforme che pagano regolarmente le licenze alle etichette. Se l'accusa regge, il quadro è quello di un'azienda che ha attinto gratis da un ecosistema costruito su accordi economici precisi. Nell'atto vengono citati brani specifici trovati nei dati di addestramento: da "Ain't No Mountain High Enough" a "Livin' On a Prayer", da "September" a "Hallelujah", fino a "Paper Rings" di Taylor Swift. Scelta di comunicazione tutt'altro che casuale: sono titoli che qualsiasi giornalista può mettere in un titolo e che qualsiasi giudice riconosce.

Perché il precedente Bartz cambia tutto

Questa non è la prima grana legale per Anthropic, che ha già chiuso con 1,5 miliardi di dollari il caso Bartz portato da un gruppo di autori, e affronta cause da Universal Music Group, Concord, ABKCO, BMG e Round Hill Music. Alcuni degli avvocati dietro il nuovo deposito sono gli stessi di quei fascicoli.

Ma il punto vero è la logica emersa da Bartz: il giudice ha stabilito che addestrare un modello su opere protette può essere lecito, mentre procurarsi quelle opere tramite pirateria non lo è. È una distinzione chirurgica e, per chi fa causa, comodissima. Non serve più vincere la battaglia teorica sul fair use dell'addestramento — battaglia lunga, tecnica, incerta. Basta dimostrare come i file sono entrati in azienda. La provenienza dei dati diventa la prova regina, e i log dei torrent sono molto più concreti di una discussione filosofica sui pesi di una rete neurale.

Da qui la seconda mossa interessante: la richiesta di danni per la rimozione delle informazioni sul copyright. È una contestazione che colpisce non l'uso del contenuto ma la manipolazione dei metadati, e si moltiplica per ogni singola occorrenza. Un moltiplicatore potenzialmente devastante.

Citare Amodei e Mann personalmente, infine, è pressione psicologica e strategica insieme. Serve ad aprire la porta alla responsabilità individuale dei dirigenti per le scelte fatte nei primi anni dell'azienda, quando "raccogli tutto quello che trovi" era la prassi silenziosa di mezza Silicon Valley.

Cosa significa per chi lavora con l'AI

La lettura che mi interessa non è "l'AI è illegale", perché non è quello che dicono i tribunali americani finora. È un'altra: il costo dei dati sta venendo retroattivamente iscritto a bilancio. Le aziende che hanno costruito modelli di frontiera tra il 2021 e il 2023 lo hanno fatto con dataset la cui filiera oggi non regge un controllo documentale. E quel debito adesso arriva alla cassa, con gli interessi.

Per le imprese che integrano modelli nei propri prodotti la conseguenza pratica è banale ma sottovalutata: chiedete garanzie contrattuali sulla provenienza dei dati e sull'indennizzo in caso di contenzioso. È già uno dei punti di differenziazione commerciale tra fornitori, e lo diventerà sempre di più. Non è burocrazia, è gestione del rischio.

Sulla previsione mi espongo: difficilmente si arriverà a una sentenza di merito. Il pattern degli ultimi due anni è chiaro — si negozia, si paga, e nella transazione si infila un accordo di licenza che trasforma l'avversario in fornitore. Gli editori musicali non vogliono uccidere Claude, vogliono essere pagati per essere dentro Claude. La differenza, per il settore, è enorme: significa che stiamo passando dalla fase in cui i dati erano gratis a quella in cui i dati sono un mercato regolato, con listini, contratti e rendite. Meno romantico, molto più costoso, e probabilmente più sano.

Resta una domanda scomoda per chi arriva adesso. Se il ticket d'ingresso per addestrare un modello competitivo include miliardi di licenze musicali e editoriali, quante aziende possono ancora permetterselo? Il copyright, paradossalmente, rischia di diventare il più efficace strumento di consolidamento oligopolistico che l'AI abbia mai avuto.

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