说明：本文基于截至撰稿日的公开报道整理，相关诉讼仍在进行中，后续进展请以法院文书为准。本文不构成法律意见。
2026 年 9 月 1 日，美国司法部（DOJ）向纽约南区联邦法院递交了一份约 20 页的"利益声明"（Statement of Interest），明确表态：用受版权保护的文字作品训练大语言模型，原则上构成合理使用（fair use）。
据公开报道，这是美国联邦政府首次在 AI 训练版权诉讼中正式表态，而且站在了 AI 公司一边。《纽约时报》随即公开抨击，保守派法律界人士要求撤回，也有媒体追问政府与 OpenAI 之间的股权谈判是否构成利益冲突。
对中国律师和企业而言，这份声明直接牵动三件事：美国训练数据诉讼风险怎么估，数据许可谈判的价格锚点在哪里，出海 AI 产品的合规底线划在哪里。
案情简介
- 案件：In re: OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation（MDL No. 3143，多地区合并诉讼）
- 法院 / 法官：美国纽约南区联邦地区法院（S.D.N.Y.），Sidney H. Stein 法官
- 原告：以《纽约时报》为首的"新闻原告"；以作家协会（Authors Guild）和作家为主的"集体诉讼原告"
- 被告：OpenAI、微软
- 程序阶段：双方已于 2026 年 9 月初提交简易判决（summary judgment）动议，答辩状截止日为 2026 年 11 月 6 日，庭审日期未定
美国政府的官方表态
美国司法部（DOJ）是美国政府行政体系中的法律部门。其声明恰好在本案简易判决动议前夕递交：法官就"合理使用"作出判断之前，案卷里已经摆着一份美国政府的官方立场。
我们先看一下美国司法部本次提交的《利益声明》的性质和作用。利益声明是依据《美国法典》第 28 编第 517 条（28 U.S.C. § 517），由司法部派员到法院"代表美国利益"陈述意见，既不使政府成为当事人，也不约束法官。性质上更接近一份分量很重的法庭之友意见。
所以不能把它当成"政府已经替 OpenAI 打赢了官司"：Stein 法官仍将独立判断，判决很可能还要经过第二巡回上诉法院审查。但这份利益声明代表美国现任政府的政策方向，会影响其他同类案件，也会影响国会和美国版权局的后续动作，不宜低估。
四个论点，一条主线：训练与输出分开算
第一，训练本身"极具转换性"。司法部认为，把作品复制进训练集、让模型学习语言规律，是一种 “extraordinarily transformative”（极具转换性）的使用，并明确认同 2025 年 6 月 Alsup 法官在Bartz v. Anthropic案中对训练环节的分析。
第二，训练与输出必须分开评价。这是整份声明的主线。训练需要复制整部作品，但公众接触不到这些复制件；输出公众看得到，但通常与原作并不"实质性相似"。司法部的原话是，反对方的错误在于 “conflating training (which requires copying of entire works, but no public access) with outputs (which the public may access, but which will often if not always lack substantial similarity)"。换言之，模型大段"吐出"原文、替代原作市场，是输出侵权问题，OpenAI 可能因此败诉；但这不应反过来否定训练本身的合法性。
第三，否定"市场稀释"理论。2025 年 6 月，Chhabria 法官在Kadrey v. Meta案中虽判 Meta 胜诉，却提出了对权利人很有利的"市场稀释”（market dilution）思路：AI 可以大量生成与原作同类的内容，即使不复制原作，也会挤压原作的市场。司法部直接称这一分析 “deeply flawed”（存在严重缺陷），理由是它把训练和输出混为一谈，把一般性的市场竞争当成了版权法意义上的市场损害，而且该理论提出时既未经双方充分辩论，也没有援引任何先例。
这一点对诉讼走向影响最大。“市场稀释"的吸引力在于原告不必证明输出与原作相似；一旦它被否定，原告就必须拿出具体的"输出替代"证据，举证负担明显加重。
第四，强制许可会导致"寡头垄断”，危及国家安全。司法部认为，训练若须先获许可，只有最富有的科技巨头付得起许可费，最终形成"寡头垄断"（oligopoly）；而美国在维持本土 AI 领先地位上有"重大国家利益"，过严的版权解释会让外国竞争对手获益。
该利益声明只涉及大模型训练，不对盗版、输出和竞争性使用发表意见
声明刻意回避的部分，往往比它说了什么更重要。
盗版来源的数据。声明没有正面回答"用盗版书训练是否构成合理使用"，而这恰恰是目前风险最集中的环节。在 Bartz 案中，Alsup 法官虽认定训练构成合理使用，但对 Anthropic 从盗版网站下载并长期保存"中央图书馆"的行为单独评价，没有给予合理使用保护；该案随后以约 15 亿美元和解，成为美国版权史上金额最大的和解之一。OpenAI 案中，作家协会也在 9 月下旬公开了部分解封文件，指控 OpenAI 和微软明知使用盗版图书违法。
输出侵权与其他作品类型。司法部明确把输出排除在"训练即合理使用"之外，复述原文、生成与原作实质性相似的内容仍可能侵权。声明也只针对文字作品训练大语言模型，图片、音乐、影视的市场替代逻辑可能不同，不宜类推。
与被训练作品直接竞争的 AI 产品。2025 年 2 月，Bibas 法官在Thomson Reuters v. Ross案中认定，Ross 用 Westlaw 的判例摘要训练一个与 Westlaw 直接竞争的法律检索工具，不构成合理使用。当 AI 产品与被训练作品争夺同一市场时，合理使用抗辩依然可能失败。
所以，司法部给的是"训练环节"的保护伞，不是"AI 全流程"的免死金牌。
反对声浪：权利人、版权局与政界
权利人一方反应最激烈。《纽约时报》发言人表示，美国政府"站在了少数几家市值万亿美元的 AI 公司一边，牺牲了无数美国创作者的利益，而这些创作者的作品正是被它们窃取的"。新闻原告随后向法院提交回应，指出司法部的分析与美国版权局的立场相矛盾，缺乏证据支撑，还"完全忽视了"通过许可实现政策目标的可行性。
联邦机构之间也出现了分歧。美国版权局 2025 年 5 月发布的 AI 报告第三部分（生成式 AI 训练，预发布版）态度明显更审慎，认为部分训练行为可能超出合理使用范围，也讨论了市场稀释问题。法院最终采纳谁的思路，值得关注。
政界同样有质疑。保守派律师 Mike Davis 公开撰文，称司法部的立场等于让大型科技公司"未经许可、不付报酬"就能复制和商业化美国所有创作作品，呼吁司法部撤回声明；有评论称这次政府的立场"非常不寻常"。另有媒体报道，美国政府与 OpenAI 曾讨论由联邦政府持有 OpenAI 约 5% 股权的方案。批评者认为，在谈判入股的同时为该公司的核心抗辩背书，至少在观感上存在利益冲突。该报道的细节目前尚未得到双方正式确认。
换到中国法下，美国结论不能照搬
我国著作权法中的“合理使用”是封闭式列举。2020 年修订的《著作权法》第 24 条列举了 12 种具体情形，外加"法律、行政法规规定的其他情形"兜底，同时要求"不得影响该作品的正常使用，也不得不合理地损害著作权人的合法权益"。AI 训练很难直接套进现有任何一项。最高人民法院 2011 年的司法政策文件虽曾允许在特定情形下参考使用目的、市场影响等因素，但中国法没有美国那种开放式的四要素框架，美国法院的合理使用结论不能直接搬到中国。
行政规章给训练数据设了合规底线。《生成式人工智能服务管理暂行办法》第七条要求生成式 AI 服务提供者"使用具有合法来源的数据和基础模型"，“涉及知识产权的，不得侵害他人依法享有的知识产权”。相关国家标准和备案实践也要求对训练语料进行知识产权风险管理。
司法实践目前集中在输出端。广州互联网法院 2024 年审结的"奥特曼案"，认定生成式 AI 服务提供者因输出与权利人作品实质性相似的图片而侵权，并要求其采取关键词过滤等措施。杭州互联网法院在另一起涉"奥特曼"LoRA 模型的案件中，对训练阶段的数据使用表达了相对包容的态度，但强调平台对输出侵权负有合理注意义务。总体看，中国法院的思路与美国司法部"训练与输出分开看"有相通之处，但尚未形成明确的裁判规则。
我们的建议：训练可以宽容，获取必须干净
AI 开发者和模型服务商，第一道风险点是数据来源：做来源审计，远离影子图书馆，保留许可合同、公开授权协议、遵守 robots 协议和网站条款的爬取记录。第二道是输出端：对大段复述原文、生成知名角色形象等高风险输出部署过滤、去重、拒答机制并留存测试记录，这在中美诉讼中都是关键抗辩证据。出海美国的，不要把这份声明当"安全港"，估算诉讼准备金和保险时仍按"训练问题有利、来源和输出问题不确定"来做；面向欧盟的，还要单独做 opt-out 合规。
出版社、媒体、图片库等权利人，需要重估谈判筹码。若美国法院采纳司法部立场，“不给钱就起诉训练"的威慑力会下降，谈判重点应转向 AI 公司真正愿意付费的高质量、结构化、持续更新的数据供给，以及实时检索、引用展示等输出端使用。在美国起诉，证据应集中在盗版获取、输出替代和实质性相似上；在中国，《暂行办法》的来源合法性要求和输出侵权判例都是可用的维权依据。
采购和使用 AI 服务的企业，应在合同中要求知识产权赔偿承诺，并核对适用范围：是否仅限企业版、是否要求开启安全过滤、是否排除用户故意诱导的输出；同时要求供应商就训练数据来源作出陈述与保证，至少包括不使用明知是盗版的数据、遵守 opt-out 机制。内部则禁止用提示词诱导模型复述受保护作品，对外发布的 AI 生成内容先做相似性检查。
美国司法部这份声明，是美国政府在"AI 产业竞争力"和"创作者权益"之间一次鲜明的站队。它传递的信号很清楚：在美国，训练本身大概率会被保护，但数据来源和输出端的风险一点没有减少。
对中国企业来说，更现实的是：美国看合理使用，欧盟看 opt-out，日本看"非享受目的”，中国看"来源合法与不侵权"，不存在一套全球通用的训练数据合规方案，只能按目标市场分别设计。
接下来值得关注四个节点：2026 年 11 月 6 日答辩状截止后，Stein 法官何时裁决、是否采纳"训练与输出二分"框架；司法部会否在政治压力下撤回或修改声明；美国版权局报告最终版是否调整立场；Thomson Reuters v. Ross 案的上诉结果，能否为"竞争性使用"划出更清晰的界线。我们会持续跟进。
参考资料
- World Trademark Review：US DOJ intervenes in support of OpenAI in ongoing copyright litigation
- IPWatchdog：DOJ Sides with OpenAI, Warns Obstacles to AI Development Threaten National Security
- Sterne Kessler：IP Hot Topic: The DOJ Chimes in on Fair Use and AI
- ChatGPT Is Eating the World：United States files Statement of Interest in OpenAI lawsuits
- ChatGPT Is Eating the World：Summary judgment briefing starts in OpenAI MDL Litigation before Judge Stein
- MLex：US DOJ argument for OpenAI, Microsoft conflicts with Copyright Office, news outlets say
- Deadline：NY Times Rips Trump’s DOJ For Backing AI Companies
- Fox News：MIKE DAVIS: The Trump DOJ should withdraw its statement of interest in the OpenAI lawsuit
- Above the Law：DOJ Tells Court AI Training Is Fair Use, Forgets To Mention It’s Negotiating A Stake In OpenAI
- Authors Guild：Unsealed Briefs in Authors’ Case v. Microsoft/OpenAI
- CourtListener：In Re: OpenAI, Inc. Copyright Infringement Litigation, 1:25-md-03143
本文仅供交流学习，不构成针对任何具体事项的法律意见。如需就 AI 训练数据合规、跨境许可或版权争议获得专业意见，请咨询执业律师。
