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AI版权战判决分裂：Meta与Anthropic案揭示法律裂痕 | AI资讯

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自人工智能（AI）技术浪潮席卷全球以来，一个核心的法律雷区始终未能引爆：使用受版权保护的作品训练大模型（LLM）是否合法？最近，美国加州北区地方法院在48小时内对涉及Meta和Anthropic的两起关键案件作出判决，虽然都初步认可了“合理使用”抗辩，但其内部截然相反的司法逻辑，不仅没有平息争议，反而像一道惊雷，撕裂了AI版权法的脆弱平衡，让整个行业的未来充满了更多不确定性。
这两起判决，如同一面镜子的两面，映照出法律在应对颠覆性技术时的困境与矛盾。对于关注AI新闻和AI资讯的我们来说，这不仅仅是法律条文的博弈，更关乎AGI时代的创新边界与创作者权益的根本平衡。

“合理使用”的脆弱共识：看似一致，实则暗流涌动

表面上看，两位法官在几个关键点上达成了共识，都判定AI公司的训练行为属于“合理使用”。然而，深入分析这些“共识”，会发现其基础并不牢固。
  • “转换性使用”的模糊认定：两位法官都认为，将书籍用于训练AI模型是一种“转换性使用”，因为其目的（训练模型识别语言模式）与原作（供人阅读欣赏）不同。然而，他们都巧妙地回避了最高法院在 Warhol v. Goldsmith 案中确立的更严格标准——即使用行为必须有充分理由，且不会损害原作市场。这种对关键判例的忽视，使得“转换性”的认定显得有些站不住脚。
  • 承认复制“表达”而非“功能”：两家AI公司都曾辩称，它们只使用了书籍中的词汇、语法等“功能性”元素。但两位法官都明确驳回了这一观点，承认AI训练的价值恰恰来源于作者们精心构建的“创造性表达”——词序、句法和风格。这是对创作者劳动价值的肯定，但也让AI公司的“合理使用”抗辩更加危险。
  • 对“许可市场”的集体忽视：在分析对市场的影响（第四个合理使用因素）时，两位法官都以“循环论证”为由，轻率地否定了为AI训练授权作品这一新兴市场的存在。他们认为，如果法律尚未明确作者有权控制这一市场，那么讨论其市场损害就没有意义。这种逻辑忽视了一个重要现实：一个为AI训练提供数据的许可市场已经真实存在并蓬勃发展。法官们的回避，无异于刻意无视正在形成的商业现实。

司法逻辑的激烈碰撞：三大核心分歧点

真正的“地震”发生在两位法官对具体问题的不同解读上，这些分歧点才是决定未来AI版权走向的关键。

1. AI训练是人类学习吗？

这是两案判决中最引人注目的分歧。
  • Anthropic案（Alsup法官）：反复将AI训练比作“人类学习”。他认为，就像学生通过阅读大量书籍来提高写作能力一样，AI模型学习海量数据也是一个学习过程，由此产生的竞争不应受版权法限制。
  • Meta案（Chhabria法官）：对此类比进行了尖锐批评。他指出，用书本教孩子与用海量书籍创造一种能瞬间生成无数竞争性作品的商业产品，完全是两码事。他认为这种“不恰当的类比”不能成为忽视版权法核心目的的借口。
这场关于“学习”定义的辩论，直接关系到我们如何定性AI的本质，是将其视为工具，还是某种程度上具有主体性的“学习者”。

2. 市场损害：被忽视的威胁还是核心要害？

对于AI生成内容可能稀释原创作品市场价值的风险，两位法官的态度也截然不同。
  • Anthropic案（Alsup法官）：再次使用人类学习类比，轻描淡写地认为这种市场冲击与“训练小学生写出更好的作文”所带来的竞争无异，不属于版权法关注的范畴。
  • Meta案（Chhabria法官）：则对此进行了极为深入的探讨。他认识到，AI技术可能从根本上损害创作者的实际和潜在市场，动摇版权制度的激励根基。他认为，这种由技术带来的大规模、间接的替代性损害，是“合理使用”分析中必须严肃对待的核心威胁。

3. “盗版原罪”：非法来源数据能否被“洗白”？

两家公司都被指控使用了来自“影子图书馆”（如Z-Library）的盗版书籍。法官对此问题的处理方式大相径庭。
  • Meta案（Chhabria法官）：豁免了Meta的责任。他认为，只要最终用途是“转换性”的（即AI训练），并且没有证据表明Meta直接助长了这些盗版网站的运营，那么使用盗版来源的行为就可以被原谅。这一观点引发了巨大争议，因为它似乎在暗示，只要目的“高尚”，手段的非法性就可以被忽略。
  • Anthropic案（Alsup法官）：采取了截然相反的强硬立场。他明确指出，使用盗版副本本身就构成了“不可挽回的侵权行为”，无论后续用途多么具有“转换性”。他强调，不能因为最终产品令人兴奋，就为过程中所有的非法步骤开脱。

判决之后：通往清晰法律路径的“路线图”？

尽管判决看似对AI公司有利，但两位法官都强调其裁决的“狭窄性”，即仅适用于本案的特定事实。特别是Chhabria法官的判决，更被许多版权方解读为一份如何赢得未来AI侵权案的“路线图”，因为它指出了当前原告方证据和论证的不足之处。
这意味着，对于那些能够证明其作品被AI模型大量“复现”或直接生成相似内容的案件（例如《纽约时报》诉OpenAI案），这两起判决的参考价值将大打折扣。
总而言之，加州的这两声法槌，非但没有带来答案，反而制造了更多问题。它暴露了现有版权法在面对AI这一新生事物时的无力感和内部矛盾。法律的裂痕已经清晰可见，一场更高层级的司法对决（很可能在美国第九巡回上诉法院）已不可避免。这场对决的结果，将深刻影响全球AI产业的走向、大模型的训练方式，以及我们每一个人的创作和信息获取生态。
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