西雅圖時報與 Newsday 告 OpenAI 與 Microsoft：要求銷毀含其新聞的訓練模型

重點摘要

2026 年 9 月 4 日，美國《西雅圖時報》（The Seattle Times）與長島地區報紙 Newsday 向紐約南區聯邦地區法院（U.S. District Court for the Southern District of New York）提起訴訟，案號 1:26-cv-07644，控告 OpenAI 與 Microsoft 未經授權複製其新聞報道，用於訓練及營運大型語言模型與相關聊天產品。本文已核對 The Verge、CNA／路透報道，並對照公開案件資訊與 X（@verge）發現帖，來源真實性已驗證。

西雅圖時報與 Newsday 告 OpenAI 與 Microsoft：要求銷毀含其新聞的訓練模型

西雅圖時報與 Newsday 告 OpenAI 與 Microsoft：要求銷毀含其新聞的訓練模型

2026 年 9 月 4 日，美國《西雅圖時報》（The Seattle Times）與長島地區報紙 Newsday 向紐約南區聯邦地區法院（U.S. District Court for the Southern District of New York）提起訴訟，案號 1:26-cv-07644，控告 OpenAI 與 Microsoft 未經授權複製其新聞報道，用於訓練及營運大型語言模型與相關聊天產品。本文已核對 The Verge、CNA／路透報道，並對照公開案件資訊與 X（@verge）發現帖，來源真實性已驗證。

兩家媒體不僅要求金錢賠償與禁制令，更進一步主張：凡納入其作品的訓練資料集與衍生 AI 模型，應予銷毀。這把「新聞版權 vs. 生成式 AI 訓練」從授權談判，推到更尖銳的救濟層面——對企業如何合法取得語料、如何部署私有模型，都具有直接參考價值。

一、核心事件：兩報聯手，點名 ChatGPT、Copilot 與 Bing AI

技術細節

根據 CNA 轉述的起訴要旨與 The Verge 後續報導，原告指控大致包括：

  1. 未經授權抓取與納入訓練：OpenAI、Microsoft 被指爬取報紙網站內容（包括付費牆後文章），將報道納入訓練與營運所用資料集。
  2. 輸出端再現／近義改寫：產品（含 ChatGPT、Microsoft Copilot，以及 Bing 的 AI 功能）可重現報道段落、高度近似改寫，或以問答形式提供足以替代原文閱讀的內容。
  3. 訂閱與流量替代效應：聊天機器人降低用戶造訪原站或購買訂閱的需要，侵蝕地方新聞賴以維生的數位營收。
  4. 救濟請求指向「銷毀」：除一般著作權救濟外，兩報要求法院下令銷毀其作品複本，以及納入該等作品的訓練資料集或 AI 模型。

《西雅圖時報》總裁兼行政總裁 Alan Fisco 向員工表示，報社每年投入數百萬美元製作內容，必須捍衛其內容免於在未經同意或補償下被使用。Microsoft 發言人則表示對訴訟感到意外，同時強調重視地方新聞，並願意坐下來探索解決方案；OpenAI 方面重申模型訓練基於公開可得資料、並主張合理使用（fair use），未就本案細節逐條回應。

這並非孤案：The Verge 指出，New York Times、Ziff Davis、Merriam-Webster、Encyclopedia Britannica 等亦曾對 OpenAI 提出類似主張；近四百間地方報紙亦曾聯名起訴 OpenAI 與 Microsoft。本案把焦點放在「地方／區域新聞」與「可銷毀模型」的訴求組合，令業界格外關注。

二、技術原理深度解析

大型語言模型的訓練，本質上是把海量文本切成 token、學習統計關聯，再於解碼階段依提示生成延續文字。當訓練語料含有受版權保護的新聞全文時，系統可能出現三類與著作權爭議相關的技術現象：

  • 記憶（memorization）：對高頻或獨特段落，模型權重可能編碼出可還原的字面序列，在特定提示下近似原文輸出。
  • 近義重組：即使非逐字複製，模型亦可依「同一事實骨架＋近似措辭」產出高度替代性內容，令讀者無需點進原站。
  • 檢索增強與產品整合：Microsoft Copilot、Bing AI 等產品把對話介面接到搜尋與辦公場景，進一步縮短「提問 → 答案」路徑，放大對新聞網站點擊與訂閱的替代壓力。

從系統設計角度看，「銷毀含原告作品的模型」意味著：若法院採納該救濟，被告可能需要證明隔離、過濾或重訓，而不只是調整輸出過濾器。這對任何依賴外部網頁語料的基礎模型供應商，都構成合規與工程雙重成本。

對企業用戶而言，重點不在於跟進每一宗美國訴訟的程序細節，而在於：若上游模型的訓練鏈條缺乏清晰授權紀錄，下游應用（客服、知識庫、內部搜尋）也可能間接暴露於權利不清的風險。可控的替代路徑，是在自有或已授權資料上微調／訓練領域模型，並把推理與日誌留在自己可控的環境。

四、日常應用場景

1. 開發者與技術團隊

開發者若以公開 API 串接通用聊天模型做「新聞摘要」「競品情報」或「法規整理」，應假設輸出可能觸及第三方版權內容，並在產品層加入來源標註、引用限制與人工覆核。對需要長期穩定的內部工具，宜評估改以授權語料或自有文檔做 QLoRA／LoRA 微調，降低對單一閉源模型訓練史的依賴。

2. 企業與隱私敏感行業

金融、法律、醫療與政府相關機構，除關注個資與跨境傳輸外，也應把「訓練語料權利鏈」納入供應商盡職審查。當上游訴訟要求銷毀模型或資料集時，依賴該模型權重的業務連續性可能受影響。把關鍵知識庫留在私有部署、以合約與授權清晰的資料集訓練，有助於把風險邊界畫在企業可審計的範圍內。

3. 一般用戶

一般讀者會更常在聊天介面「直接拿到答案」。短期便利之外，地方調查報道、法庭旁聽與社區新聞若失去訂閱支撐，資訊生態可能進一步集中於少數平台摘要。理解「答案從哪裡來、原作者是否獲補償」，有助用戶判斷何時仍應回到原站閱讀全文。

4. 香港與亞洲市場視角

香港企業同時面對《個人資料（私隱）條例》下的資料處理責任，以及跨境 SaaS／AI API 的合約風險。美歐新聞版權訴訟的走向，往往會影響全球基礎模型供應商的授權策略與產品條款。對需要處理中文商業文書、內部規章與客戶資料的機構，在香港或指定區域部署企業私有 LLM，以自有 Dataset 做領域適配，可同時回應數據主權與語料合規兩條線。

五、專業評價與潛在考量

優勢（就原告策略與產業訊號而言）

  • 把救濟請求提升到「資料集／模型銷毀」，迫使業界認真對待訓練語料的授權與可追溯性，而非僅依賴輸出端過濾。
  • 地方與區域媒體加入訴訟陣營，凸顯通用聊天產品對訂閱營收的結構性壓力，可能加速「授權談判／授權市場」成型。
  • 點名 Copilot、Bing AI 等產品整合路徑，提醒企業：AI 功能嵌入辦公與搜尋後，替代效應與合規邊界會一併擴大。

需要留意的地方

  • 合理使用（fair use）抗辯、實際損害舉證，以及「銷毀模型」是否過苛，仍待法院審理；短期內不應把起訴狀主張等同最終判決。
  • 近四百間地方報紙與 NYT 等先行案件並行，程序與和解節奏可能不一，企業應持續追蹤具約束力的裁定或和解條款，而非單一標題。
  • 對模型買家而言，真正可執行的風險緩解仍是：授權清晰的資料、可審計的私有部署，以及可替換的供應商策略。

結語

《西雅圖時報》與 Newsday 於 2026-09-04 提起的 SDNY 1:26-cv-07644，把新聞著作權爭議推到「要求銷毀含其作品之訓練模型」的層級。無論最終判決如何，訊號已經明確：通用模型的訓練語料與產品輸出，正被新聞業以訴訟工具系統性檢驗。

對香港與亞洲企業，較務實的應對不是等待每一宗海外案件落幕，而是把關鍵業務知識留在可控環境。如需在香港部署以自有資料為核心的領域模型，可參考 YSK Limited 的企業私有 LLM 全託管（年費 HK$88,000 起；Dataset → QLoRA／LoRA → 私有 API，強調數據處理路徑可控）。

參考來源

延伸閱讀 · 相關服務與產品

相關文章