偷2396部黄片训练AI，Meta遭3.59亿美元天价“碰瓷”

这次 Strike3 拿出的证据有理有据。

他们提交了 47 个下载 IP，其中 43 个明确属于 Meta/Facebook，另外 4 个来自家庭宽带，但全都指向同一位 Meta 员工的住址。

▲Strike3举证Meta相关IP有侵权行为

更关键的是，超过 10 万条网络日志显示，这些 IP 所下载的文件哈希值，与 Strike3 片库中的内容完全一致。

这里简单科普一下：哈希值就像文件的“指纹”。不管是电影、图片还是文档，都能通过哈希算法变成一串固定的数字和字母。如果两个文件的哈希值完全一样，就说明它们是同一个东西。

所以，从技术上讲，这些 IP 确实下了这些小电影。

看到这里，或许你有了一个疑问，有没有可能，就是 Meta 员工用公司己的网络下载黄片？

47 个人，7 年时间，2396 部小电影，平均每人每年才下 7 部片，这太合理了。毕竟 Meta 有七万员工，肯定有人“业余学习”积极。

但 Strike3 否认了这种可能，原因是这些 IP 的下载行为太像“机器操作”了：

首先，这些 IP 下载频率极高，专挑长片，还会同时拖不同分辨率的版本。这根本不符合正常人的操作习惯。

一般来说，人看片一次最多下几部，很少几十上百部地下；另外，清晰度通常只选一个版本就够了，不会同时把 480p、720p、1080p 都下完。

唯一的解释是，下载这些小电影的目的，是为了“收集数据集”，而不是为了观看。

第二，这批被侵权影片的平均做种时间长达 21.7 天，也不合理。“做种”是 BT 下载里的概念，是指用户下完片后，把片子上传给别人。

一般人下载完后挂个一两天就会关掉，没必要一直贡献带宽。但平均做种 21 天，说明有人在刻意保持上传。他们认为 Meta 是在故意共享盗版文件，以获得更快的下载速度，以更快地侵犯更多内容。

基于这些迹象，Strike3 认定真相是：

从 2018 年起，Meta 就通过 6 个虚拟私有云搭建了匿名下载网络，用脚本批量操控 BT 做种。甚至有员工把“工作任务”带回家，继续用家庭宽带挂片。

至于为什么偏偏选***影？Strike3 给的解释也挺“专业”。

第一，片子本身的特点很适合 AI“学动作”。

***频里经常是长镜头，画面连续不切断；灯光稳定，背景简单；声音也干净，对话和动作对得上。

这对 AI 来说很重要，因为它需要大量连续的素材，才能学会“时间怎么流动”、“动作怎么接上”以及“声音和画面怎么同步”。

第二，画面重复，方便 AI“学套路”。

这种片子往往是高分辨率，且镜头手法比较单一，常见的推拉摇移、固定机位反复出现。

AI 可以学规律，学会怎么稳稳地跟拍人物，怎么切镜头更自然。这些重复结构，就像在给 AI 上“语法课”。

面对指控，Meta 沉默了一周才开口。回应很简单：不认。

在双方针锋相对之下，美国首例由成人娱乐公司直接推动 AI 版权争议的标志性案件，就这样出现了。

诉讼文件链接：

https://chatgptiseatingtheworld.com/2025/07/26/strike-3-holdings-sues-meta-for-copyright-infringement-of-adult-videos-including-alleged-use-to-train-ai-model/

Meta 不认，一个重要原因是：他们觉得 Strike3 就是来“碰瓷”的。

Strike3 这家公司吧，主业是卖小电影版权，副业是打官司。它是美国著名的“版权狂魔”，擅长靠诉讼敲钱。

根据 TorrentFreak 统计，从 2017 年到 2024 年，Strike3 发起了超过 20000 起诉讼，2024 年更是创下单年纪录。

可这些官司里，很少有被打到底的。真正的套路是：先发传票吓人，再逼你交出几百到几千美元不等的和解金。

据日本媒体 GIGAZINE 援引律师估算，Strike 3 每年通过和解金赚的钱大约在 1500 万美元到 2000 万美元之间。

也就是说，光靠版权索赔，Strike 3 一年就能赚 1 亿人民币，平均每部片子要赔 100–500 美元。

为了锁定“猎物”，他们甚至自研了一个爬虫工具 VXN Scan，天天在 BT 群里蹲守。它的原理很简单：靠哈希值识别种子文件，记录 IP 和时间，再通过传票逼网络服务商交出真实用户信息。

虽然 VXN Scan 证据算不上铁证，但已经足够支撑他们的诉讼轰炸。

这次遇上 Meta 这么个“大金主”，Strike3 当然也毫不手软，直接开口索赔3.59亿美元——平均每部片子要价 15 万美元。

这差不多顶得上他们此前索赔 15 年的收入。

而 Meta 之所以被盯上，也怪不得别人。因为他们自己也有前科。

早在 2023 年，Meta 就因为盗取数据，被一群作家告上了法庭。

当时的指控是：Meta 通过虚拟私有云隐藏 IP、写自动化脚本，从 LibGen、Z-Library 这些“影子图书馆”里爬了 81.7TB 的盗版电子书，用来训练 LLaMA 模型。

为了避免暴露，他们甚至特意设置了虚拟私有云服务器，连着匿名 IP，专门用来掩盖 BT 下载行为。

这一次，Strike3 发现，匿名 IP 地址也出现在片源 BT 群组里。在他们看来，Meta 在书籍数据上用过的那套“暗箱操作”，也用在了下载小电影上。

这一次被 Strike3 咬住，既像是旧账翻新，也像是恶人碰上恶人。Meta 嘴上说“不认”，但它过去的操作已经让外界很难完全相信。

▲业内人士辣评（来源：领英）

无论结果如何，这场官司都会成为 AI 训练与版权博弈的分水岭——不是因为片子有多敏感，而是因为它揭穿了一个现实：

AI 巨头模型的飞速进化，很大程度上靠的就是这些灰色数据。

这场官司表面上是 Meta 和 Strike3 的纠纷，但本质上却是整个 AI 行业绕不开的难题：训练数据从哪来，边界在哪，谁来买单。

▲OpenAI和Microsoft正面临来自《纽约时报》和《每日新闻》作者的合并版权诉讼

Meta 有钱，可以挨刀；但那些想靠 AI 闯出一片天的小公司，如果连数据都碰不得，那就只能在合规成本里被压垮。

所以，不管最后谁赢谁输，这个案件可能都会延伸向一个问题：AI 还能在灰色地带摸索多久？靠“薅盗版”的时代，可能真的要走到尽头了。