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欧盟法院顾问称AI聊天机器人或侵犯版权,Brave同时遭出版商起诉

欧盟法院总法律顾问Maciej Szpunar在一份意见书中表示,Gemini等AI聊天机器人在回答中复制新闻文章时,可能侵犯出版商的版权。这是欧洲法院审理的首起涉及生成式AI的案件。另外,2026年11月2日,《纽约时报》及另外三家出版商起诉Brave,指控其复制内容并绕过付费墙。

媒体与互联网解释林晓雯发布: 2026年11月4日3 分钟阅读资料来源 21
欧盟法院顾问称AI聊天机器人或侵犯版权,Brave同时遭出版商起诉

欧盟法院顾问支持出版商对聊天机器人回答的权利

Szpunar在欧洲法院审理的首起涉及生成式AI的案件中发表了这份意见书。

如果法院采纳这一推理,AI问答引擎可能需要为它们呈现的文本取得许可,读者绕过付费墙也会变得更难。这份意见书没有约束力,这一波诉讼中还没有任何一起作出判决。许可范围有多大、赔偿金额有多高,目前都不清楚。

Szpunar表示,聊天机器人是否构成复制,取决于它如何获取文章。以非法方式获取文本,例如绕过付费墙,对运营者不利。他还说,出版商的权利涵盖具体的表达形式,不涵盖被报道的事实,法律不应把新闻的垄断权交给任何人。当回答中的表达形式可以被系统地辨认出来时,通常就构成对提供内容权的侵犯。到了这一步,读者已没有理由再打开原文。

欧洲法院的法官将在稍后作出裁决,将案件提交的匈牙利法院受该裁决约束。

案件始于匈牙利。运营多家新闻门户的Like Company在当地起诉谷歌,指控Gemini未经许可复制其受版权保护的文本并向公众提供。布达佩斯法院把欧盟法律问题提交给卢森堡。

Brave在纽约面临两起出版商诉讼

2026年11月2日,《纽约时报》公司向Brave Software提起联邦诉讼。

《纽约每日新闻》《芝加哥论坛报》和《奥兰多哨兵报》的出版商同一天在纽约南区法院另行起诉Brave。《纽约时报》指控Brave从未获得访问、复制或分发其内容的许可,也从未向其支付报酬。其诉状列出的注册版权作品超过1000万件,包括来自《纽约时报》、The Athletic、Cooking、Games和Wirecutter的内容。另一份诉状称,这些出版商注册的报纸各期共收录超过200万篇文章。出版商还指控AI公司向Brave付费购买实时索引内容。他们点名Anthropic、Perplexity、Mistral、xAI和Cohere,称这些内容被用于训练模型、为回答提供依据,或两者兼有。

两份诉状都引用了Brave自己的说法:其索引收录超过300亿个网页,每天新增数百万个页面。它们还指控该公司没有公开其爬虫的名称,也没有给网站所有者提供专门屏蔽该爬虫的办法。《纽约时报》提到曾两次致信Brave首席执行官Brendan Eich,第一封日期为2025年8月11日,要求停止未经授权的访问和使用,并称两封信都没有得到回复。

《纽约时报》做了测试。向Ask Brave提供一篇付费墙文章的网址,随后要求给出全文,它逐字返回了400多个词。另一次向API的LLM Context端点发出的查询,逐字返回了一篇文章1295个词中的1291个词。

两起诉讼都针对Brave的Paywall blocker设置,指控配置后的浏览器在没有登录或订阅的情况下复制并显示付费墙文章。诉状还指控Brave移除出版商的广告,包括订阅提示,并替换为通过Brave Ads销售的广告。据UA.NEWS报道,Brave、Anthropic、Mistral和Cohere没有回应置评请求。Perplexity传播总监Jesse Dwyer称这些说法是虚假信息。

法院和监管机构尚未解决的问题

针对Brave的诉讼是民事诉讼,出版商的指控尚未在法庭上得到检验。

Szpunar认为匈牙利法院提出的两个关于AI训练的问题不可受理,因为没有证据表明原告的文章被用于训练Gemini。他指出,根据文本和数据挖掘例外,使用受保护作品训练模型是允许的。

这留下了一个实际问题:问答引擎是否需要为它们呈现的文本取得许可,这种许可要花多少钱。欧洲法院和美国法院都还没有给出答案。

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资料来源

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  1. 01ECJ Opinion: AI Chatbots Can Infringe Copyright - blue NewsEN
  2. 02Brave Faces Two Publisher Lawsuits Over AI Use of News Content - Unite.AIEN
  3. 03NYT and other media outlets sue Brave over AI scraping - UA.NEWSEN
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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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