最新解封的诉讼材料并没有决定《纽约时报》对 OpenAI 和微软提起的版权诉讼谁胜谁负。但它让出版商一方的证据叙事更完整：新闻内容被指以极大规模收集，其中包括受访问限制的内容；而公司内部人员据称已意识到，AI 问答产品可能削弱新闻机构赖以维持的受众与收入基础。5

因此，争议已不只是“模型是否用新闻训练”这么简单。更关键的问题变成：内容是如何取得的、公司对商业后果知道多少，以及这些事实会不会影响其‘合理使用’抗辩。

出版商称文件显示了什么

在已解封的文件中，以《纽约时报》为首的出版商原告主张，OpenAI 和微软以工业化规模复制、使用新闻作品。《纽约时报》最初的起诉书称，数百万篇时报作品被复制并导入，用于训练 GPT 模型，且部分作品被反复使用。29

据对解封材料的报道，后续文件还提出：数据集中包含大批出版商文件和大量不同的受版权保护作品。出版商同时指控，两家公司曾寻求获取付费墙后的报道，并移除包括权属声明在内的版权管理信息。25

这些目前仍是指控，并非已经由法院认定的事实。不过，对原告而言，内容取得方式以及权利信息被如何处理，可能影响法院对使用行为商业性质与公平性的评价。

内部警告有分量，但不等于法律上的“自认”

一项备受关注的披露涉及微软应用科学总监布伦特·赫克特（Brent Hecht）。据称，他曾将用于 AI 训练的新闻抓取称为“前所未有、令人震惊的盗窃”，并认为这可能是“人类历史上对劳动成果规模最大的盗窃”。513

解封材料据称还显示，内部曾担忧生成式 AI 会给出版商带来恶性循环：系统从新闻报道中学习后，直接向用户给出答案，减少用户访问为报道提供资金来源的新闻网站。1011

这些表述对出版商的价值，并不在于有员工使用了“盗窃”这个词。员工个人措辞不能直接决定是否构成版权侵权。出版商更可能借此证明，相关决策者和研究人员曾预见到具体的市场替代风险。

微软表示，这些内部材料反映的是个人观点，而非法律结论；公司并称 Copilot 的使用具有转换性。11

为何“点击率最多下降 93%”格外关键

该文件据称援引微软测试：与普通 Bing 搜索相比，Copilot 可能使用户前往 nytimes.com 的点击率最多降低 93%。4

这项数据尤其关系到美国版权法中“合理使用”的第四项考量因素，即使用行为对受版权作品潜在市场或价值的影响。出版商的逻辑很直接：若答案引擎已经在站外满足读者需求，却不把读者带回原报道，它可能不再是导流渠道，而是在替代原内容。

当然，一次内部测试本身不足以证明所有问题、所有产品或所有出版商都遭受了市场损害。但它给了原告一个具体数据点，用以主张所称损害并非纯粹推测，而且可以衡量、可以预见。

付费墙和版权标识，可能令“合理使用”之争更棘手

OpenAI 和微软的总体立场是，模型训练可以属于具有转换性的合理使用。美国司法部已提交“利益陈述”，支持这一总体观点，并敦促曼哈顿联邦法院不要采纳一种会广泛认定使用受版权文本训练模型即构成侵权的规则。33

政府介入确实重要，但它不是司法裁判，也没有解决本案中的每一项指控。即便承认一般意义上的模型训练可能构成合理使用，法院仍可能区分具体证据——例如，若有关绕过付费墙、删除权利信息、生成侵权输出，或产品挤压授权与读者市场的指控得到证明，结论未必相同。

换言之，本案的重点或许不在一个抽象命题——AI 训练能否在任何情况下构成合理使用——而在被指控行为的具体方式及其商业后果。

解封文件改变了什么

这些披露从三个方面增强了出版商的诉讼叙事：

1. 为“大规模”指控补充了证据。 原告可以将复制行为描述为系统性操作，而非偶发行为。29
2. 为“意图与知情”指控补充了证据。 内部忧虑可被用于主张，公司理解 AI 对新闻业和出版商经济模式的风险。511
3. 为“市场替代”提供了量化线索。 有关 Copilot 点击率的分析，使市场损害论点有了具体数据支撑。4

这些内容都不会自动击败合理使用抗辩。版权判断高度依赖个案事实，法院尚未认定所指训练、抓取或产品行为违法。司法部的立场也意味着，OpenAI 关于广义合理使用的论证获得了具有影响力的支持。33

如今的问题更明确：如果原告能够证明，受版权保护且设有付费墙的新闻内容被以会替代访问量和授权机会的方式获取、使用，法院会将其视为受保护的转换性创新，还是视为合理使用难以庇护的商业性损害？

最新解封的诉讼材料并没有决定《纽约时报》对 OpenAI 和微软提起的版权诉讼谁胜谁负。但它让出版商一方的证据叙事更完整：新闻内容被指以极大规模收集，其中包括受访问限制的内容；而公司内部人员据称已意识到，AI 问答产品可能削弱新闻机构赖以维持的受众与收入基础。5

因此，争议已不只是“模型是否用新闻训练”这么简单。更关键的问题变成：内容是如何取得的、公司对商业后果知道多少，以及这些事实会不会影响其‘合理使用’抗辩。

出版商称文件显示了什么

在已解封的文件中，以《纽约时报》为首的出版商原告主张，OpenAI 和微软以工业化规模复制、使用新闻作品。《纽约时报》最初的起诉书称，数百万篇时报作品被复制并导入，用于训练 GPT 模型，且部分作品被反复使用。29

据对解封材料的报道，后续文件还提出：数据集中包含大批出版商文件和大量不同的受版权保护作品。出版商同时指控，两家公司曾寻求获取付费墙后的报道，并移除包括权属声明在内的版权管理信息。25

这些目前仍是指控，并非已经由法院认定的事实。不过，对原告而言，内容取得方式以及权利信息被如何处理，可能影响法院对使用行为商业性质与公平性的评价。

内部警告有分量，但不等于法律上的“自认”

一项备受关注的披露涉及微软应用科学总监布伦特·赫克特（Brent Hecht）。据称，他曾将用于 AI 训练的新闻抓取称为“前所未有、令人震惊的盗窃”，并认为这可能是“人类历史上对劳动成果规模最大的盗窃”。513

解封材料据称还显示，内部曾担忧生成式 AI 会给出版商带来恶性循环：系统从新闻报道中学习后，直接向用户给出答案，减少用户访问为报道提供资金来源的新闻网站。1011

这些表述对出版商的价值，并不在于有员工使用了“盗窃”这个词。员工个人措辞不能直接决定是否构成版权侵权。出版商更可能借此证明，相关决策者和研究人员曾预见到具体的市场替代风险。

微软表示，这些内部材料反映的是个人观点，而非法律结论；公司并称 Copilot 的使用具有转换性。11

为何“点击率最多下降 93%”格外关键

该文件据称援引微软测试：与普通 Bing 搜索相比，Copilot 可能使用户前往 nytimes.com 的点击率最多降低 93%。4

这项数据尤其关系到美国版权法中“合理使用”的第四项考量因素，即使用行为对受版权作品潜在市场或价值的影响。出版商的逻辑很直接：若答案引擎已经在站外满足读者需求，却不把读者带回原报道，它可能不再是导流渠道，而是在替代原内容。

当然，一次内部测试本身不足以证明所有问题、所有产品或所有出版商都遭受了市场损害。但它给了原告一个具体数据点，用以主张所称损害并非纯粹推测，而且可以衡量、可以预见。

付费墙和版权标识，可能令“合理使用”之争更棘手

OpenAI 和微软的总体立场是，模型训练可以属于具有转换性的合理使用。美国司法部已提交“利益陈述”，支持这一总体观点，并敦促曼哈顿联邦法院不要采纳一种会广泛认定使用受版权文本训练模型即构成侵权的规则。33

政府介入确实重要，但它不是司法裁判，也没有解决本案中的每一项指控。即便承认一般意义上的模型训练可能构成合理使用，法院仍可能区分具体证据——例如，若有关绕过付费墙、删除权利信息、生成侵权输出，或产品挤压授权与读者市场的指控得到证明，结论未必相同。

换言之，本案的重点或许不在一个抽象命题——AI 训练能否在任何情况下构成合理使用——而在被指控行为的具体方式及其商业后果。

解封文件改变了什么

这些披露从三个方面增强了出版商的诉讼叙事：

1. 为“大规模”指控补充了证据。 原告可以将复制行为描述为系统性操作，而非偶发行为。29
2. 为“意图与知情”指控补充了证据。 内部忧虑可被用于主张，公司理解 AI 对新闻业和出版商经济模式的风险。511
3. 为“市场替代”提供了量化线索。 有关 Copilot 点击率的分析，使市场损害论点有了具体数据支撑。4

这些内容都不会自动击败合理使用抗辩。版权判断高度依赖个案事实，法院尚未认定所指训练、抓取或产品行为违法。司法部的立场也意味着，OpenAI 关于广义合理使用的论证获得了具有影响力的支持。33

如今的问题更明确：如果原告能够证明，受版权保护且设有付费墙的新闻内容被以会替代访问量和授权机会的方式获取、使用，法院会将其视为受保护的转换性创新，还是视为合理使用难以庇护的商业性损害？