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OpenAI版权案收到51份意见书,Brave被起诉,欧盟把训练与回答分开

据Publishing Perspectives报道,针对OpenAI的合并诉讼In re OpenAI Copyright Infringement Litigation在10月30日截止日前共收到51份法庭之友意见书。

媒体与互联网新闻王雅琴发布: 2026年11月4日3 分钟阅读资料来源 21
OpenAI版权案收到51份意见书,Brave被起诉,欧盟把训练与回答分开

十几起案件、51份意见书,律师界立场分裂

双方力量悬殊,但还谈不上定局:26份意见书支持原告,18份支持被告,另有8份保持中立。

法庭之友意见书让案件之外的机构或个人请法院听取自己的看法。法官Sidney H. Stein怎么判,将决定出版商能向AI开发者收多少新闻与图书费用,也决定AI公司要继续用抓取来的材料训练模型得付出什么代价。影响还波及AI工具的买家:Adobe表示,用户用Firefly模型生成的内容若被起诉,公司将承担客户的法律费用,具体以合同条款为准。

这起案件合并了十几起诉讼,包括作家协会和《纽约时报》提起的案子。上月双方都提交了即决判决的交叉动议。原告主张,OpenAI复制作品训练模型构成侵权,其中还包括来自盗版来源的作品。他们还认为模型的输出也可能侵权。OpenAI反驳说,为训练而复制属于合理使用,其输出并不侵权。美国司法部9月4日提交利益声明,敦促法院认定用受版权保护的作品训练属于合理使用。10月,Stein把一项研究从证据中剔除,该研究认为AI图书正在挤占人类写作的作品。OpenAI曾主张该研究作者未披露资金利益冲突;作者否认,原告也没有反对这项动议。

Brave被指出售通往新闻的后门

《芝加哥论坛报》、《纽约时报》以及论坛出版公司旗下的《每日新闻》和《奥兰多哨兵报》周一在曼哈顿对Brave Software提起联邦诉讼。

起诉书称Brave是“被盗版权内容的供应者、经销者和分销者”,把这些内容转售给Anthropic和Perplexity等AI公司。起诉书称,Brave抓取并复制了超过300亿个网页的内容,既未标明爬虫身份,也未给网站所有者提供阻止它的办法。起诉书列出五项指控,涵盖直接侵权、帮助侵权和替代侵权。其中一个例子是,用户向Brave的“Ask Brave”功能索取《每日新闻》当天发表的文章。该聊天机器人列出了35篇付费墙文章的标题,并表示可以抓取用户所选那篇的全文。

论坛出版公司和MediaNews Group的执行主编Frank Pine说,这家软件公司“嘲弄了我们的知识产权法”。

《每日新闻》及其姊妹报的律师Steven Lieberman说:“二手买来的赃物不会因此变成合法商品。”

欧洲把训练与回答分开

据SecNews 11月3日报道,欧盟法院在C-250/25案中收到总检察长Maciej Szpunar的意见,这是该法院首起涉及生成式AI与版权的案件。

Szpunar把训练和回答视为两种不同的行为。意见认为,根据欧洲版权法中的文本和数据挖掘例外,使用受保护作品训练大语言模型可能是允许的。聊天机器人在回答用户时复制受保护的表达,则可能构成侵权,无论训练本身是否合法。他还划出另一条界线:新闻报道中的事实不受保护,受保护的是作者的原创表达,也就是材料的组织和呈现方式。此案由匈牙利出版商Like Company对Google Ireland提起,后者被指Gemini未经许可生成了其文章的摘要。

接下来会发生什么

OpenAI案最后一轮意见书须于11月6日提交。之后将安排由Stein主持的口头辩论。

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资料来源

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  1. 01Copyright Infringement Lawsuit Against OpenAI Draws More than 50 (Very Illuminating) Amicus Briefs - Publishing PerspectivesEN
  2. 02Tech company Brave plundered Chicago Tribune's content and resold it to A.I. giants: copyright lawsuit - Chicago TribuneEN
  3. 03Google Gemini: Possible copyright infringement by AI responses - SecNews.grEN
  4. 04Adobe pledges to protect customers from copyright lawsuitsEN
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王雅琴

王雅琴

人工智能、模型与技术

王雅琴负责FLASH24的人工智能、模型与技术报道,覆盖科技、人工智能与模型、媒体与互联网领域。她习惯直接查阅技术文档、模型卡与官方博客,而非依赖新闻稿,对未经核实的参数和跑分数据一概不放行。每篇报道前,她会逐项核对基准测试结果,对照论文原文与开源代码,确认版本号、数据集和评测条件是否一致。她常联系开发者与研究人员求证细节,也盯着各大厂商的发布会和论文截稿日期,横向比较同类模型的实际表现。私下她自建服务、折腾家庭网络,这让她对部署成本和真实算力需求有直观判断。她的原则是:没有可复现来源的数字,不写进稿子。

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