- 美国司法部于2026年9月1日提交法庭简报，辩称利用受版权保护的作品训练人工智能属于合理使用，并警告称若强制要求许可，将使大型科技公司几乎垄断模型构建。
- 这对全球人工智能开发者和内容所有者至关重要，因为年度人工智能投资正逼近1万亿美元。
- 该声明发布之际，正值OpenAI与《纽约时报》将于周五提交简易判决动议之前。
美国司法部周二向曼哈顿联邦法院表示，OpenAI在训练阶段使用受版权保护的写作内容应受到合理使用的保护，这一立场可能重塑全球人工智能行业的经济格局，因为今年全球投资预计将超过1万亿美元。
在其针对OpenAI提起的合并版权诉讼中提交的利益声明中，美国政府警告称，若要求开发者为训练文本获取授权许可，唯有财力雄厚的企业才能继续开发尖端人工智能技术。
政府辩称，其论点兼具法律和经济影响：强制许可可能制造巨大的进入壁垒，巩固现有科技巨头的地位，并将大部分由此产生的利润转移给拥有最大档案库的现有出版商。
为何华盛顿将许可制度视为进入壁垒
根据司法部的说法，对用于训练人工智能的信息施加成本可能会导致小型开发者被大型参与者边缘化。
这与经合组织报告的观点一致，该报告指出，当前人工智能市场在算力、数据和专业知识方面的准入权已趋于集中，并将持续有利于在该领域早已站稳脚跟的企业。
华盛顿方面认为，小型创作者可以利用价格低廉的人工智能工具。特别是作者，可以使用模型生成他们原本负担不起的图像，或发现他们原本会错过的来源和视角。
然而，美国版权局采取了更为细致的立场，指出某些用于训练人工智能的用途可能属于合理使用范畴，而其他用途则可能不属于，具体取决于所用材料的来源、使用目的及其对市场的影响。
核心在于“转换性使用”的论点
司法部 heavily 依赖第一个合理使用因素，将人工智能训练描述为“具有非凡的转换性”。它辩称，训练副本服务于与原始文章不同的目的，且人工智能的益处“远远超过任何竞争损害”。
尽管如此，该文件并未为人工智能创作者提供全面保护。它区分了模型训练与其产生的涉及版权材料的结果，以及获取训练数据过程中存在的问题。
这一区别在加利福尼亚州的案件中可见一斑。版权联盟的分析指出，在Bartz诉Anthropic案和Kadrey诉Meta案中，一方面，两起案件的法院均认定训练行为具有转换性；另一方面，它们在盗版问题及对市场的损害方面得出了不同的结论。
根据助理司法部长小斯坦利·伍德沃德的说法，这份文件代表了“具有历史意义的利益声明”，将政府关于版权法的立场与保持美国在人工智能领域整体优势的目标联系起来。
国家安全与同外国对手的竞争
该文件还将版权规则视为产业政策和国家安全问题，认为更高的开发成本可能使美国公司在与外国竞争对手的较量中处于劣势。
赌注巨大。高盛研究预测，2026 年全球与人工智能相关的投资将超过 1 万亿美元，其中美国占 5810 亿美元。
欧洲联盟采取了不同的路径。其《数字单一市场指令》明确规定了文本和数据挖掘的例外情况，尽管权利持有人可以保留部分作品免于某些形式的挖掘。
出版商和法院接下来会说什么
《纽约时报》在2023 年起诉 OpenAI 和微软后，驳回了华盛顿的立场。
作者协会首席执行官玛丽·拉森伯格同样表示强烈批评，她告诉WIRED：
“深感失望”，并指出该立场“充斥着错误的论点，以及对合理使用原则和版权法的严重误解。” — 玛丽·拉森伯格，作者协会首席执行官，via WIRED
伯克利版权学者帕梅拉·萨缪尔森对政府的干预持更谨慎的态度：
“一项重大进展。” — 帕梅拉·萨缪尔森，伯克利法律与技术中心，via WIRED
西德尼·H·斯坦法官没有义务遵循司法部的立场。
支持 OpenAI 的裁决仍可能留下一个重要问题未解决：训练数据的获取方式。正如 Cryptopolitan 所指出的，Anthropic 与作者达成的 15 亿美元和解协议是基于盗版训练材料的复制件，而非训练本身。
这一差异可能至关重要。即使训练被认定为合理使用，AI 创作者仍面临因非法获取其模型所用材料而带来的重大风险。
TLDR（摘要）
，以及
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常见问题
美国政府在哪方面就 OpenAI 版权案提出了主张？
司法部告知纽约南区，使用受版权保护的文本训练大型语言模型属于“极具变革性”的合理使用，且这些模型并未与其所训练的原文形成实质性竞争。
为何该文件指出许可要求会损害竞争？
政府辩称，如果开发者必须付费获取训练数据的授权，只有最大的科技公司才能承担相关费用，这将导致人工智能开发集中在少数企业手中，同时使主要收益流向大型传统媒体公司。
这与更广泛的人工智能市场有何关联？
高盛研究预测，2026年全球人工智能投资规模约为1万亿美元，其中美国占5810亿美元；因此，任何提高训练数据成本的法律裁决都将直接影响这笔支出。
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Micah Abiodun
Micah Abiodun 充分利用其在塔林理工大学（TalTech）获得的环境工程与管理硕士（MSc）学位，为 Cryptopolitan 打磨内容并撰写价格预测新闻。如今他已在加密媒体领域深耕第 7 个年头，专注于报道主流加密货币、山寨币、DeFi、稳定币、宏观趋势及新兴技术。
