在 Justice v. Suno, Inc. 一案中，马萨诸塞州联邦地区法院 No. 25-11739，法官 F. Dennis Saylor IV 于 8 月 20 日 裁定，这家 AI 音乐公司的驳回诉讼动议就第 4 项指控获准，其余部分则被驳回。原告是独立录音艺术家及由艺术家持有的实体，拥有作品和录音的版权。他们指控 Suno 从 YouTube 下载他们的歌曲，将其复制用于训练模型，并生成与这些歌曲受保护表达要素高度相似的音乐。

真正重要的裁定

Suno 的核心论点是，原告必须指明某个具体的侵权输出，才能构成诉因。法院驳回了这一主张：“在驳回诉讼动议阶段，并不存在原告必须提供衍生作品的绝对要求。” Saylor 区分了 Suno 所援引的判例，指出在那些案件中，法院无法超越空泛的法律结论去进行有意义的审查。修订后的诉状提出四项指控——根据 §106(1) 的复制权侵权、根据 §106(2) 的衍生作品侵权、根据 DMCA §1201(a)(1) 的规避，以及田纳西州消费者保护法主张。

常见说法哪里说错了

把这起案件报道成“Suno 部分胜诉”会颠倒结果。Suno 申请驳回三项指控，却在其中两项上败诉，包括两项版权指控和 DMCA 指控——这些才是案件的实质。它赢下的是第 4 项指控，但这项指控是因诉状瑕疵而失败，而非实体败诉：原告先主张田纳西州消费者保护法，随后在反对意见中辩称他们真正想表达的是田纳西州普通法上的不正当竞争主张，而法院拒绝审理一项并未在诉状中提出的理论。还要注意，这类命令并不意味着什么。驳回诉讼动议的裁定，只是表示在假定指控属实的情况下，这些指控可能支持救济。这里并没有任何结论认定 Suno 侵权。

这对 AI 音乐案件意味着什么

如果在诉状阶段就要求出现一段匹配的输出，那么针对训练数据的主张几乎会被直接扼杀，因为原告无法对自己并不控制的模型，用自己拥有的每一首歌进行测试。Saylor 拒绝施加这一要求，使案件得以进入证据开示阶段，而训练语料库也将在那里浮出水面。