摘要：成立于2015年的ROSS从事向公众提供法律研究服务的业务，最初在破产法和知识产权法领域提供研究服务，但目前已经在各种执业领域以及全美50个州提供案例法、法规和条例的检索服务。ROSS的用户可以通过用自然语言提出问题来搜索相关法律，而不是使用布尔逻辑术语或关键
原告从被告成立背景、使用目的、使用内容与获取方式等方面对被诉行为展开描述，内容大致是：
成立于2015年的ROSS从事向公众提供法律研究服务的业务，最初在破产法和知识产权法领域提供研究服务，但目前已经在各种执业领域以及全美50个州提供案例法、法规和条例的检索服务。ROSS的用户可以通过用自然语言提出问题来搜索相关法律，而不是使用布尔逻辑术语或关键词，与Westlaw类似，ROSS平台为用户提供了案例摘要和处理意见，并允许用户将初始搜索结果作为起点，进一步查找具有类似事实和/或程序立场的其他案例。为了创建一个能够与Westlaw竞争的法律研究平台，ROSS需要获取大量的法律内容、这些内容的描述以及一种组织这些法律内容的方式。ROSS知道它不会被授予出于这种目的使用Westlaw的权限，因此它选择通过欺骗性和未公开的手段获取Westlaw的访问权限——与第三方法律研究公司LegalEase合作，通过其获取基于Westlaw内容编写的“批量备忘录”（Bulk Memos），这些备忘录包含了法律问题和答案，可以直接用于训练ROSS的AI模型。然而，这种获取方式构成侵权，因为LegalEase与Westlaw的合同中明确禁止将内容用于此类目的。（从后续诉讼文件看，原告先起诉LegalEase侵权然后又撤诉，被告认为原告这样操作是为了获取与ROSS相关的证据，然后对ROSS发起诉讼。）原告进一步对LegalEase违反许可规则行为进行说明：
LegalEase因为只提供研究和写作服务（而非像ROSS那样开发提供竞争性法律研究产品），自2008年起获得Westlaw有限许可，相关服务协议禁止LegalEase在原告的产品或网络上运行或安装任何计算机软件，禁止其向第三方批量销售、再许可、分发、展示、存储或传输Westlaw信息。LegalEase的Westlaw使用量在2017年7月前一直稳定在每月约6000次交易左右，但之后剧增，最终达到每月23.6万次交易——相比其历史使用量增加了近40倍，比“AmLaw100”律师事务所月均使用量高出近5倍。（诉状中“交易”是指任何执行的搜索，以及对特定文件的查看、打印、下载或发送操作。）LegalEase相关账户活动迹象表明其使用了计算机软件或爬虫，而且这些软件工具“似乎正在批量下载和存储”Westlaw内容。原告还观察到，LegalEase的软件正在系统地浏览WKNS，原告认为此举目的在于复制并存储WKNS的组织方式。原告认为LegalEase不但实施了上述严重违反服务协议的行为，还在ROSS指示下，非法复制并分发了受版权保护的Westlaw内容：1）在2017年7月的一次采访中——也就是LegalEase的Westlaw交易量开始急剧上升的时间——LegalEase表示正在与一家“机器学习法律研究公司”合作，帮助创建一种新的法律研究产品。这家机器学习公司后来被披露是ROSS。LegalEase称其正在向ROSS提供“大量法律研究。2）原告认为LegalEase向ROSS提供的内容源自Westlaw版权内容，ROSS向LegalEase支付费用，要求其从Westlaw复制内容以构建ROSS平台，属于明知故犯地指示LegalEase违反其与原告的服务协议。3）LegalEase和ROSS至少从2015年10月起就开始合作。2018年1月，原告因LegalEase严重违反服务协议而终止了与LegalEase的服务协议。原告随后再次强调ROSS的平台算法在功能上类似于Westlaw算法，ROSS这样做的目的是可以节约包括创造力、才能、时间、努力和资金在内的大量资源投入。除非法院禁止，否则ROSS会继续侵权并从原告作品中获利，因此请求法院发布禁令，避免原告继续遭受不可弥补的损害。
这里可以结合一些背景信息来理解原告的逻辑。ROSS创始人接受采访时表示设立ROSS平台的初衷是法律费用高昂，希望通过技术手段降低法律服务门槛，让人人都能享受到优质且廉价的法律服务。
平台目标客户群体有两类，第一类是律师——希望通过引入AI技术，提高法律研究效率、减少律师在基础性工作上花费的时间和精力，进而降低法律服务的整体成本；第二类是终端用户——因成本过高而无法获得法律服务的群体。
实施目标上，ROSS设想是利用自然语言处理和机器学习技术，快速从海量法律文档中提取相关信息，给出答案。为了实现目标，它需要大量的法律文本数据来训练AI模型——这些数据不仅包括原始的法律判决书，还需要经过整理和注释的内容，以便机器学习算法能够更好地理解和处理法律语言。
此时，Westlaw就成为一个优质的训练数据目标来源——Westlaw作为全球知名的法律信息平台，拥有海量的法律判决、法规以及经过编辑的法律注释（如Headnotes和Key Number System），这些内容对于训练ROSS的AI模型具有极高的价值。
自行创建类似Westlaw的内容需要大量的时间和资源投入，获取Westlaw数据可以显著加快开发进度。在被拒绝许可后，ROSS采用的获取方式是通过Westlaw许可客户LegalEase获取数据。
回到诉状本身，原告主张ROSS通过LegalEase获取了约25,000份备忘录（Memos），这些备忘录通常是对特定法律问题的分析和解答，往往包括案件事实、法律规则、分析以及结论等内容。原告在诉状中写道：
LegalEase的律师根据Westlaw的法律批注整理出法律问题和答案，这些内容被组织成问答对形式（每份备忘录包含一个法律问题及其对应的四到六个答案），用于模型训练——LegalEase在生成备忘录时，明确要求律师不得直接复制粘贴Westlaw的法律批注。ROSS将这些备忘录转换为机器学习训练数据：1）文本转换：将备忘录中的法律词汇和问题答案转换为数值数据；2）训练AI模型：通过“特征化”工具对数据进行数学计算，训练AI模型以理解法律语言，从而能够识别语言模式并提供答案。原告认为ROSS被诉行为已经构成版权直接侵权，并且应对LegalEase版权直接侵权行为承担连带责任。
ROSS辩称这种使用方式属于合理使用，因为属于转换性使用。但是法院后来在2025年2月判定这种使用方式并未赋予Westlaw法律批注以新的意义或目的，且用于商业用途，不属于合理使用。法院还认为被诉使用行为已经构成对Westlaw法律批注的直接复制，构成版权直接侵权。
除了版权直接侵权指控，原告还指控被告恶意干扰合同关系，因为ROSS知道LegalEase与West之间存在一个有效的合同却故意指示LegalEase违反该合同，且没有任何正当理由，这种故意且侵权性地合同干扰行为使原告遭受了损失。
“Tortious Interference with Contract”（“合同侵权干扰”或“恶意干扰合同关系”）是指故意且不正当地干预他人之间有效合同的履行，从而导致合同一方遭受损失的行为。构成要件包括：1）存在有效合同；2）干扰方知道存在该合同；3）干扰方的行为是故意的，旨在破坏或阻碍合同履行；4）损害结果；5）因果关系。
原告Thomson Reuters和West请求法院作出有利于原告、不利于被告ROSS的判决，具体如下：
认定ROSS直接和间接侵犯了原告在Westlaw中的版权；认定ROSS的版权侵权行为是故意的；认定ROSS恶意干扰了West与LegalEase之间的合同关系；认定除非被禁止，否则ROSS极有可能继续侵犯原告的版权；颁发初步和永久禁令，禁止ROSS及其代理人、雇员、律师、继承人和受让人，以及所有与之协同行动的个人、公司和企业，直接或间接侵犯原告的版权，包括但不限于提供ROSS的法律研究产品；命令ROSS移除并销毁其法律研究产品中的所有Westlaw内容；命令ROSS向Thomson Reuters和West提供一份完整的账目，说明ROSS因上述侵权行为所获得的所有利润、收益、优势以及由此获得的商业机会的价值；对原告因侵权行为所遭受的所有损失作出判决，并对ROSS因侵犯Thomson Reuters版权而获得的任何利润或收益作出判决，具体金额将在审判中确定；根据17 U.S.C.§504，对ROSS的故意侵权行为作出法定赔偿判决；根据ROSS对West与LegalEase之间合同关系的恶意干扰，作出惩罚性赔偿判决，具体金额将在审判中确定；根据17 U.S.C.§505，判给原告因本案所支付的费用，包括合理的律师费和费用；判给原告自判决前至判决后的利息，利息金额按照法律允许的最高限度计算；法院认为公正合理的其他任何救济措施。明天看一下被告答辩与反诉情况。
来源：YunfangW
