I sostenitori della provenienza verificabile dei dati nello spazio degli asset digitali hanno trovato un inaspettato punto di riferimento legale dopo la sostanziale convalida, da parte di una corte federale statunitense, del programma di scansione dei libri di Anthropic. Il verdetto ha intensificato il dibattito sui sistemi di attribuzione immutabili — un concetto spesso citato dai sostenitori di Bitcoin (BTC) e dei registri pubblici, secondo cui registri con timestamp e resistenti alle manomissioni potrebbero un giorno servire come infrastruttura per tracciare la provenienza di dataset di addestramento, opere creative e contenuti concessi in licenza lungo le supply chain dell’AI.

Project Panama e la first-sale doctrine

Al centro del caso c’era un’iniziativa interna di Anthropic chiamata Project Panama. Nell’ambito di questo programma, l’azienda ha acquistato milioni di libri fisici usati, rimosso copertine e rilegature, digitalizzato ogni pagina e distrutto gli originali. Nel giugno 2025, il giudice William Alsup ha emesso un’ordinanza in Bartz v. Anthropic stabilendo che Anthropic aveva acquistato legalmente le proprie copie cartacee e che convertire un libro acquistato in un file digitale ricercabile non costituiva la creazione di una copia aggiuntiva quando la versione fisica veniva eliminata.

Il giudice Alsup ha applicato la first-sale doctrine, un principio del copyright codificato nel 17 U.S.C. § 109 e con radici nella decisione della Corte Suprema del 1908 Bobbs-Merrill Co. v. Straus, che consente ai proprietari di copie lecite di rivenderle, prestarli o disporne. La distruzione è diventata l’elemento fattuale decisivo: conservare il volume cartaceo insieme a una copia digitale avrebbe prodotto due copie, mentre ridurre in poltiglia l’originale lasciava una sola forma sostitutiva. L’assunzione nel 2024 di Tom Turvey, ex dirigente Google per gli accordi sui libri, ha mostrato come l’approvvigionamento su scala industriale fosse diventato centrale per la qualità dei modelli AI.

Sebbene il verdetto non risolva ogni questione di copyright irrisolta relativa all’addestramento dell’AI — e si inserisca in un panorama più ampio di contenziosi attivi, incluse le cause dell’Authors Guild contro OpenAI e Getty Images v. Stability AI — esso stabilisce un percorso giuridicamente difendibile per gli sviluppatori che digitalizzano testi di autori umani acquistati legalmente, mentre il dibattito più ampio sulla proprietà dei dati basata su blockchain continua a evolversi.

Le biblioteche pirata hanno un prezzo molto più alto

Lo stesso fascicolo giudiziario ha rivelato che la precedente dipendenza di Anthropic da biblioteche pirata ha comportato un costo ben più elevato rispetto all’acquisizione lecita. Il cofondatore Ben Mann ha scaricato la raccolta Books3 — composta da 196,640 titoli pirata provenienti dalla shadow library bibliotik e ampiamente usata nei primi corpus di addestramento AI — all’inizio del 2021. Nel giugno dello stesso anno ha poi aggiunto circa cinque milioni di opere da Library Genesis, una shadow library di lunga data che offre accesso gratuito a libri e articoli accademici, seguite da circa due milioni di ulteriori opere dal Pirate Library Mirror nel 2022.

Il 20 luglio, un giudice ha approvato un accordo da $1.5 miliardi collegato a quelle copie illecite, pari a quasi $3,000 per libro. Anthropic è stata inoltre obbligata a rimuovere tutti i file violati entro 30 giorni dal giudizio. L’azienda affronta anche una richiesta separata da $75 milioni e un contenzioso ancora in corso con gli editori musicali per i testi delle canzoni.

Queste passività, pur significative in termini assoluti, restano modeste rispetto alla posizione finanziaria di Anthropic. L’azienda ha raccolto $65 miliardi durante il round di finanziamento di maggio con una valutazione di $965 miliardi, con ricavi annui riportati a circa $47 miliardi — il che colloca l’accordo a circa il 3% dei ricavi annuali. Tuttavia, il rischio legale resta una voce visibile anche a una valutazione che supera numerosi massimi storici del settore tecnologico, e l’entità delle sanzioni per libro potrebbe ridefinire il modo in cui le società di AI valutano il costo della verifica della provenienza rispetto al rischio di ingestione non autorizzata.

Una corsa ai media fisici

Il verdetto ha catalizzato una corsa ai media fisici che ora coinvolge mercati del libro raro, biblioteche e venditori dell’usato in più Paesi. Gli intermediari promuovono servizi riservati di approvvigionamento all’ingrosso in grado di localizzare centinaia di migliaia di titoli e di rifornire gli sviluppatori AI che smontano i volumi, ne scansionano le pagine in dataset di addestramento e scartano gli originali.

I librai descrivono un cambiamento improvviso della domanda. Un venditore ha detto che le vendite settimanali sono passate da circa 20 libri a diverse centinaia dopo l’ingresso degli acquirenti AI — migliorando i profitti ma sollevando preoccupazioni che opere rare e fuori catalogo possano essere perse in modo permanente dopo la riduzione in poltiglia, una tensione che ricorda precedenti controversie sulla digitalizzazione come il progetto Google Books, che scansionava le collezioni bibliotecarie ma non distruggeva sistematicamente le copie fisiche.

La logica commerciale è semplice: i libri stampati prima del 2023 hanno meno probabilità di contenere testo generato da macchine, riducendo così il rischio di model collapse — il processo degenerativo documentato in uno studio del 2024 su Nature in cui i modelli addestrati su output generato dall’AI perdono progressivamente aderenza alla distribuzione originale dei dati umani. Un ragionamento simile sul fair use è emerso in altre cause sul copyright che coinvolgono OpenAI e Meta, suggerendo che la scansione distruttiva di libri legalmente posseduti potrebbe diventare una pratica industriale consolidata se legislatori o corti d’appello non intervengono.

Elon Musk ha criticato pubblicamente il metodo, affermando di aver निर्देशato il personale di SpaceXAI a conservare i volumi rari e a utilizzare metodi di scansione più lenti invece di rimuovere i dorsi.

Implicazioni per Bitcoin e i sistemi di provenienza

La tensione tra efficienza e conservazione è esattamente lo spazio in cui gli strumenti di provenienza nativi del mondo crypto potrebbero vedere una domanda crescente — soprattutto se sistemi automatizzati, da un AI trading bot a un AI crypto wallet e smart contract di data-marketplace, iniziassero a prezzare l’autenticità della fonte. Se sviluppatori AI, titolari dei diritti e autorità di regolamentazione convergessero sulla necessità di dimostrare la catena di custodia dei dati di addestramento, livelli di attestazione basati su blockchain — inclusi quelli costruiti su Bitcoin tramite protocolli di inscription o timestamping — potrebbero posizionarsi come infrastruttura di verifica neutrale, sebbene non esista ancora alcuna distribuzione di questo tipo su scala produttiva.

Tre sviluppi formano un arco coerente: l’acquisto legale può ridurre l’esposizione al copyright, la pirateria può comunque innescare sanzioni enormi e la scarsità fisica sta diventando un costo di input per la qualità dei dati AI. Questo è rilevante per Bitcoin perché la sua proposta di valore si basa su registri verificabili in modo indipendente — la stessa proprietà che i sostenitori della provenienza ritengono possa essere estesa per attestare che un determinato dataset sia stato acquisito legalmente, correttamente concesso in licenza o ottenuto da un originale fisico specifico.

I dati aggregati di COINOTAG indicano una dominance di Bitcoin al 69.7% del suo universo monitorato, con un valore di mercato totale tracciato vicino a $1.84 trillion. Il Fear and Greed Index di COINOTAG è a 29/100, indicando un sentiment di paura. In questo contesto, il fascicolo giudiziario e il record dell’accordo mostrano perché una provenienza verificabile potrebbe emergere come narrazione duratura nei mercati crypto, AI e della proprietà digitale.

COINOTAG non fornisce servizi di consulenza finanziaria. Questo contenuto ha solo scopo informativo e non deve essere considerato un consiglio di investimento. Gli investimenti in criptovalute comportano un rischio elevato.