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欧盟法院顾问:Gemini 的新闻回答可能侵犯出版商权利

欧洲最高法院顾问 11 月 3 日表示,AI 聊天机器人实时抓取新闻文章,可能侵犯新闻出版商的权利。C-250/25 案是欧盟法院受理的首个生成式 AI 案件。

媒体与互联网新闻林晓雯发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 19
欧盟法院顾问:Gemini 的新闻回答可能侵犯出版商权利

该案由匈牙利提起。Like Company 运营一批门户网站,它在布达佩斯地区法院起诉了谷歌。Like Company 主张,Gemini 在 2023 年 6 月 13 日至 2024 年 5 月 31 日期间复制了它的文章,并向公众提供。

欧盟法律赋予新闻出版商一项与著作权相关的权利,涉及出版物在网上的使用。Like Company 的诉求正建立在这项权利之上。

对新闻出版商来说,这份意见是欧洲最高法院的第一次表态。它要回答的问题是,聊天机器人的回答本身是否构成与著作权相关的使用,而不只是其背后模型的训练。这是向法院提交的建议,法院尚未作出裁决。

总法律顾问 Maciej Szpunar 把四个先决问题分成两组。关于训练的那两个问题,他建议法院裁定不予受理。没有证据表明 Like Company 的文章被用于训练 Gemini。训练大语言模型不属于对新闻出版物的“网上使用”。正因如此,这两个问题成了假设性问题。作为补充,他又提出一点:利用受保护作品训练模型,按欧盟法律中的文本与数据挖掘例外,原则上是被允许的。

关于回答,他的结论相反。

Szpunar 表示,AI 聊天机器人会实时抓取并再利用网上的新闻出版物,以生成对用户提问的回答。这种行为“在某些情况下可能侵犯新闻出版商的权利”。意见说明了 Gemini 如何在回答时使用检索增强生成(即 grounding)从网上收集信息。意见指出,聊天机器人被问及新闻时,往往会抓取新闻文章。回答本身就可能构成侵权行为。

在美国,规模最大的合并 AI 著作权案正沿着另一条轨道推进。In re OpenAI Copyright Infringement Litigation 汇集了十余起诉讼,其中包括 Authors Guild 以及《纽约时报》等新闻机构提起的案件。据 Publishing Perspectives 11 月 3 日报道,截至 10 月 30 日的期限,法院共收到 51 份法庭之友意见书。其中 26 份支持原告,18 份支持 OpenAI,8 份中立。最后一轮意见书定于 11 月 6 日提交。之后,法院将在法官 Sidney H. Stein 主持下确定口头辩论日期。

上月,双方都提交了即决判决的交叉动议。这些动议重复了双方两年来一直提出的论点。原告称,OpenAI 通过复制作品训练模型构成侵权,其中包括来自盗版来源的作品。他们还说,其输出也可能构成侵权。OpenAI 的律师反驳说,为训练而复制属于合理使用。他们表示,输出内容并不侵权。

在许可做法可行、有益且商业上合理的情况下,如果合理使用被用来授权对成千上万乃至数百万著作权人的创造性劳动进行无偿占有,著作权的目标就遭到破坏。

提交这份意见书的是美国出版商协会、CCC、IBPA 和 STM Publishers。

美国司法部已经选边站。9 月 4 日,它提交了一份利益声明,敦促法院认定,使用受著作权保护的作品进行训练属于合理使用。10 月,Stein 法官将一项研究从证据中剔除。该研究提出,AI 图书正在取代人类写作的图书。OpenAI 的律师主张,该研究的作者未披露资金利益冲突。作者否认存在冲突。原告没有反对这项动议。

音乐版权方正在平行推进自己的案件。

音乐版权方就训练音乐模型起诉了 Anthropic 和 Suno。据 SaaS Rise 的一份报告,索赔总额为 33800万 美元。原告包括 Elvis Presley 的遗产管理机构、Reservoir Media 和 Round Hill。他们指控这两家公司使用了自动化抓取工具。他们还指控这两家公司删除了元数据,以掩盖材料来源。

Elvis 案于 10 月 23 日提起,涉及 274 首 Presley 作品。它寻求约 4110万 美元的法定赔偿。它指控模型复制了受保护的歌词。它还指控模型基于这些歌曲生成了衍生作品。

两家公司都主张合理使用抗辩。他们表示将对这些主张进行抗辩。

OpenAI、Anthropic 和 Suno 都认为,为训练而复制属于合理使用。他们还认为,自己的输出并不侵权。欧盟的意见让输出这一环的立场变得更复杂。至少在聊天机器人实时抓取出版商文章来回答问题时是这样。这份意见并未了结美国的案件。欧盟法院尚未说明何时裁决。

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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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