大型語言模型訓練的著作權爭議近日再次升溫
在 2025 年 12 月 22 日，紐約時報調查記者 John Carreyrou 及其餘五名作家於美國加州北區聯邦地方法院提起訴訟，指控 xAI、Anthropic、Google、OpenAI、Meta Platforms 與 Perplexity 等 AI 巨頭未經授權使用受著作權保護的書籍作為大型語言模型（LLM）訓練資料。此案不僅是多起 AI 著作權訴訟中的最新篇章，也讓「訓練資料取得」的合理使用議題再次成為焦點。
案件背景與主要指控
被告公司被指控透過爬蟲工具從 LibGen、Z‑Library 等盜版平台大量下載書籍，將其內容直接輸入 LLM 訓練流程，形成「非法取得—模型訓練—商業變現」的完整鏈條。訴狀強調，原告的知識產權支撐著數十億美元 AI 商業價值，但卻未獲得任何合理補償。
- 訴訟主體：六家 AI 企業，涵蓋從 OpenAI 的 GPT 系列到 Meta 的 Llama 以及 xAI 的 Grok。
- 訴訟地點：美國加州北區聯邦地方法院，該區域目前處理超過一半美國 AI 著作權案件。
- 訴訟策略：原告選擇個別訴訟而非集體訴訟，理由是集體訴訟往往使被告以單一和解壓低整體賠償。
訴狀中引用 Anthropic 與作家群於 2025 年 8 月達成的 15 億美元和解案，指出每位被侵權作家實際可獲補償僅為法定上限 15 萬美元的 2%。此數據被用來凸顯「低成本和解」對原告的不利。
先前類似案件與法律趨勢
此案並非首例。自 2022 年 ChatGPT 風靡以來，OpenAI、Google、Meta、NVIDIA 等多家公司均面臨類似訴訟。以下列出部分重要案例：
- OpenAI vs. 多位作家（LibGen、Z‑Library 來源）——訴訟正在進行中。
- Anthropic vs. 作家群（2025 年 8 月）——15 億美元和解。
- Stability AI vs. Getty Images（英國法院）——程序判決於 2023 年 12 月。
從這些案件可見，法院對於「合理使用」的定義正逐步澄清，尤其針對「文本資料的複製」是否屬於訓練用途的合理範疇。若法院認定訓練屬於合理使用，將對 AI 企業的資料收集方式產生深遠影響；若否，則可能迫使企業重新評估訓練資料的授權策略。
潛在法律與商業影響
1. 訓練資料授權成本上升：若訴訟結果支持原告，AI 企業需為大量文本取得授權，成本可能以億計。
2. 合規風險加劇：企業需建立內部合規機制，確保訓練資料來源合法，並對數據使用進行風險評估。
3. 技術迭代壓力：面對授權成本上升，企業可能加速探索「自訓練」或「合成資料」等替代方案。
對 IT/資安與雲端架構工程師的啟示
- 資料治理與合規檢查：在雲端部署 LLM 時，應使用資料標籤、加密與存取控制，確保資料來源可追蹤且已取得授權。
- 審計與監控機制：建立訓練資料收集與使用的審計日誌，並定期進行合規審查。
- 成本預估與財務規劃：評估授權費用、訴訟風險與潛在賠償，將其納入預算與風險管理框架。
- 跨部門協作：資料科學、法律、財務與 IT 安全必須緊密合作，確保技術方案與法規同步。
結論
John Carreyrou 等作家對 AI 巨頭提起的訴訟，凸顯了大型語言模型訓練資料來源的合規性問題。隨著法院對合理使用的界定日益明確，企業若不提前調整資料治理策略，將面臨高額賠償與商業信譽風險。IT 與資安工程師應主動審視現有資料管道，並與法務部門合作，打造合法合規的 AI 研發生態。
參考資料與原文來源
- 🔗 原文來源: 世界日報 – 馬斯克xAI首列被告紐時記者等告AI巨頭盜用著作
- 🔗 原文來源: 聯合新聞網 – 馬斯克xAI首列被告紐時記者等告AI巨頭盜用著作
- 🔗 原文來源: 財經新報 – 馬斯克xAI 首列被告，紐時記者等告AI 巨頭盜用著作
- 🔗 原文來源: USTV – 谷歌、OpenAI等六大巨頭挨告！作家群指控侵權用盜版書訓練模型
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