Cruz v. Anthropic: 28 autorów, którzy odrzucili ugodę za 1,5 mld USD, wnosi nowe powództwo o naruszenie praw autorskich przeciwko twórcy Claude’a

13 maja 2026 r. — na dzień przed ostateczną rozprawą zatwierdzającą w sprawie Bartz v. Anthropic, rekordowej ugody zbiorowej o wartości 1,5 mld USD — grupa 28 autorów, którzy wcześniej zrezygnowali z udziału w ugodzie zbiorowej, wniosła odrębne powództwo przeciwko Anthropic do Okręgowego Sądu Północnego Okręgu Kalifornii. Powodowie domagają się procesu z ławą przysięgłych i twierdzą, że Anthropic nielegalnie pobierał, zwielokrotniał i rozpowszechniał ich utwory z pirackich bibliotek (LibGen i podobnych) w celu trenowania dużych modeli językowych Claude.
 

Kluczowe fakty 

Cruz v. Anthropic (N.D. Cal.), wniesiona 13 maja 2026 r. 28 autorów zrezygnowało z roszczeń w sprawie Bartz v. Anthropic przed upływem terminu (początek lutego 2026 r.), zachowując tym samym prawo do indywidualnych roszczeń — z którego teraz skorzystali.
Podstawy prawne – tożsame jak w sprawie Bartz: naruszenie praw autorskich poprzez masowe pobieranie książek z pirackich źródeł (LibGen, PiLiMi) i wykorzystywanie ich jako korpusu treningowego dla Claude’a. Zgodnie z orzeczeniem sędziego Alsupa z czerwca 2025 r. doktryna fair use nie obejmuje korzystania z pirackich kopii. 

Żądanie procesu z ławą przysięgłych – to wybór strategiczny. Ławy przysięgłych historycznie surowiej oceniają dużych pozwanych w sprawach o naruszenie praw autorskich. Ustawowe odszkodowania zgodnie z prawem amerykańskim mogą sięgać 150 000 USD za każdy celowo naruszony utwór.
 

Kogo dotyczy najbardziej

• Cele przejęć M&A z własnymi modelami fundacyjnymi lub dostosowanymi (fine-tuned) – zwłaszcza te, które były trenowane na 'otwartych’ internetowych zbiorach danych bez audytu źródeł.
• Polskie i unijne startupy SaaS / GenAI korzystające z otwartych modeli (Claude, GPT, Llama, Mistral) przez API – kwestia odpowiedzialności odszkodowawczej za dane treningowe pojawia się w każdej transakcji.
• Wydawcy, grupy medialne, autorzy i podmioty uprawnione z tytułu praw autorskich w UE/Polsce – wzrosła praktyczna wartość zastrzeżenia opt-out z wydobywania tekstu i danych (TDM) na podstawie art. 4 Dyrektywy DSM (2019/790) oraz zastrzeżeń praw w formacie odczytywalnym maszynowo.
• Inwestorzy Venture / PE w spółki rozwijające modele AI – zasada 'jedna ugoda zamyka wszystko’ nie działa już niezawodnie; klasy opt-out wymagają odrębnej oceny ryzyka.

Co to oznacza dla biznesu

Ugoda w sprawie Bartz ustaliła punkt odniesienia cenowego, a nowy pozew pokazuje, że każdy opt-out należy traktować jako odrębną sprawę z ryzykiem ustawowych odszkodowań. Dla nabywcy celu AI oznacza to, że standardowe oświadczenia i zapewnienia (representations and warranties) dotyczące 'zgodności AI’ oraz klauzule odszkodowawcze (indemnities) z 2024 r. są niewystarczające – potrzebne są odrębne postanowienia dotyczące pochodzenia danych treningowych oraz toczących się postępowań/roszczeń opt-out.

Dla unijnych podmiotów korzystających z Claude’a i innych LLM przez API – bezpośredni pozew jest mało prawdopodobny, jednak istnieją ryzyka pośrednie:
 

• Zmiany w warunkach korzystania z usług dostawcy i cennikach – Anthropic zaktualizował już swoje polityki;
• Wzmocnienie obowiązków wynikających z AI Act – ujawnianie treści treningowych dla dostawców GPAI (art. 53 ust. 1 lit. d AI Act) obowiązuje od sierpnia 2025 r.;
• Rosnąca pewność uprawnionych z UE w korzystaniu z zastrzeżeń TDM opt-out na podstawie art. 4 Dyrektywy DSM – zmienia to pozycję negocjacyjną w rozmowach licencyjnych.

Lista działań

M&A: w umowach SPA dotyczących celów AI/tech zalecamy aktualizację bloku oświadczeń IP/AI poprzez dodanie odrębnych zapewnień (warranties) dotyczących:

• źródeł danych treningowych;
• braku pirackich korpusów (LibGen, PiLiMi, Anna’s Archive itp.);
• wykazu zastrzeżeń opt-out uzyskanych od podmiotów uprawnionych;
• aktualnego wykazu toczących się lub grożących roszczeń z tytułu praw autorskich.

Warto rozważyć rozszerzenie szczególnych klauzul odszkodowawczych (special indemnities) obejmujących ustawowe odszkodowania i koszty postępowania.

Due diligence: należy zażądać arkusza danych / karty modelu / audytu danych treningowych; zweryfikować istnienie umów licencyjnych z wydawcami oraz raportów audytowych korpusu; ocenić geografię dystrybucji modelu.

Umowy z dostawcami AI (Anthropic, OpenAI, Google, Mistral i inni): zalecamy przegląd klauzul odszkodowawczych IP – limity, wyłączenia dotyczące 'danych treningowych’, procedura powiadomienia/obrony oraz prawo do rozwiązania umowy w przypadku istotnego roszczenia z tytułu praw autorskich wobec dostawcy. Wiele standardowych szablonów wyklucza właśnie roszczenia dotyczące danych treningowych.

Dla klientów-uprawnionych z UE i Polski: należy wdrożyć zastrzeżenie opt-out TDM zgodnie z art. 4 Dyrektywy DSM 2019/790 – robots.txt, TDM Reservation Protocol, wyraźne klauzule w warunkach korzystania z serwisu. Bez zastrzeżenia w formacie odczytywalnym maszynowo wyjątek TDM stosuje się domyślnie.

Deployers GPAI na podstawie AI Act: należy sprawdzić, czy dostawca udostępnił 'dostatecznie szczegółowe streszczenie’ treści treningowych (art. 53 ust. 1 lit. d AI Act) – dokument ten staje się kluczowym dowodem w due diligence i w odpowiedziach na zapytania podmiotów uprawnionych.