Anthropic paga US$ 1,5 bilhão por treinar IA com livros piratas
Juiz define fair use para treinamento de IA, mas autores pedem indenização maior
Edição: Anderson Gomes
· 3 min de leitura

Um juiz federal dos EUA definiu em maio de 2026 que treinar modelos de linguagem com livros protegidos por direitos autorais pode ser "fair use", mas não quando a fonte é pirata. A Anthropic pagou US$ 1,5 bilhão em acordo para autores e editoras após usar obras de mais de 10 professores de Stanford sem permissão. A decisão afeta diretamente quem desenvolve IA e quem vive de direitos autorais.
O que o juiz decidiu
O caso Bartz v. Anthropic virou o maior acordo de direitos autorais envolvendo uma empresa de IA. O juiz William Alsup permitiu que treinamento de LLMs seja considerado uso justo ("fair use"), comparando-o a como humanos leem e internalizam conhecimento para criar algo novo. "Como qualquer leitor que quer ser escritor, os LLMs da Anthropic treinaram sobre obras não para replicar ou substituir os originais — mas para virar a esquina e criar algo diferente", escreveu Alsup. A sentença, no entanto, bloqueou explicitamente a "pirataria para criar uma biblioteca central permanente". A Anthropic usou textos de professores como Tobias Wolff e Abraham Verghese obtidos em shadow libraries como LibGen e PiLiMi.
O que os autores querem
Autores como Wolff e Chang-rae Lee não aceitaram o acordo de US$ 3 mil por obra. Eles alegam que o treinamento sem licença é "trabalho escravo" e buscam indenização de até US$ 150 mil por obra infringida no caso Cruz v. Anthropic. "Eles estão usando meu trabalho sem pagar. Com o tempo, vão tornar impossível viver da escrita", disse Wolff. A disputa expõe uma brecha: o juiz permitiu o fair use do conteúdo, mas o método de obtenção — download ilegal de shadow libraries — foi o que gerou a multa bilionária.
Os lados concordam em um ponto: roubar os livros foi ilegal. "O título está errado. O que deu problema foi baixar os livros do LibGen em vez de simplesmente comprá-los", afirmou CPUHall. A discussão se divide entre o que constitui fair use para treinamento de IA e como empresas devem acessar obras protegidas sem violar direitos autorais. "Milhões de obras são copiadas em cada treinamento. Obter licença de cada uma é inviável", escreveu Paul Goldstein, professor de Stanford Law.
O que fica em aberto afeta decisões técnicas imediatas. Empresas de IA precisam rever suas fontes de dados e advogados devem definir estratégias de licenciamento para milhões de obras. Desenvolvedores, por sua vez, veem modelos serem treinados com obras sem pagamento — mas agora com o risco de ações judiciais bilionárias se a origem for duvidosa. A decisão não encerra o debate: ela apenas transferiu o problema dos tribunais para as salas de engenharia.
- Modelos e LLMs
- Hacker News

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