西雅图时报与新闻日对 OpenAI 和微软提起版权诉讼

诉讼主体与被告范围

本案的原告方由两家美国地方性新闻机构组成，分别是总部位于华盛顿州西雅图的 *The Seattle Times* 与总部位于纽约长岛的 *Newsday*。两家媒体各自拥有长期积累的新闻报道版权资产，此次以共同原告的身份在联邦法院提起版权侵权之诉，将矛头同时指向 OpenAI 与微软两家公司。微软被纳入被告的原因在于其 Copilot 产品建立在 OpenAI 的模型技术之上，原告因此认为其对模型输出承担连带责任。从原告的整体动向看，这两家媒体加入了一个更广泛的出版商维权群体。该群体在此前已经包含 *The New York Times*、Ziff Davis、Merriam-Webster 以及 Encyclopedia Britannica 等机构，地方报纸层面也有将近 400 家报纸就类似事由对 OpenAI 与微软发起过集团诉讼。报道援引的数据点显示，西雅图时报与新闻日的诉讼正处于多起同类案件并行的背景之中，原告选择将本案与既有案件的主张保持一致，以便在诉讼策略上形成合力。值得注意的是，新闻日与西雅图时报均为区域性日报，长期依赖数字订阅作为核心营收来源，其加入被告行列的出版商队伍，意味着原告阵营从全国性大报延伸至地方性新闻机构。

原告主张的核心侵权事实

原告在诉状中提出两项相互关联的侵权事实。第一项指控针对 OpenAI 训练其生成式 AI 模型的过程。原告主张 OpenAI 在未取得授权、未签订许可协议的前提下，将两家媒体刊发的新闻报道抓取并纳入模型训练数据集，用于训练大语言模型的相关参数。第二项指控针对模型生成阶段的行为。原告主张当用户向 OpenAI 模型或基于该模型的 Copilot 发出查询时，模型经常在回答中逐字再现其新闻报道中的段落，构成对受版权保护表达的复制与传播。在输出机制上，原告强调这种再现并非用户主动粘贴原文后触发的，而是由模型本身在生成过程中将训练阶段习得的表达形式重新组合并以接近原文的形式吐出。原告据此认为，被告的技术链条从训练阶段到推理阶段均涉及对其作品的未授权使用，侵权行为贯穿整个产品生命周期。除此之外，原告在救济请求中还要求法院判令被告销毁其所持有的原告作品副本，以及任何包含原告作品的训练数据集与已训练完成的 AI 模型。原告认为，仅靠经济赔偿无法弥补侵权产品持续存在所造成的损害，必须通过销毁相关模型与数据，从根本上切断侵权链条。

要求销毁训练数据与模型

起诉状明确列出了销毁类救济请求，覆盖范围从原始素材一直延伸到已经训练完成的模型本身。两家报社要求被告交出并销毁其持有的原告作品的全部副本，理由是这些副本是在未获授权的情况下被抓取并保存的。这部分请求针对的是训练语料的留存状态，意在切断模型继续接触这些受版权保护内容的可能渠道。

原告还要求销毁包含其作品的训练数据集。这类数据集通常以清洗后、可供模型学习的语料切片形式存在，是侵权链条的中游环节。报社认为，只要这些数据集仍然存在，再次训练或微调模型时侵权风险就会反复出现，因此必须一并清除。

更进一步，两家报社要求销毁任何吸纳了原告作品的 AI 模型本身。这意味着请求并不局限于删除文本文件，而是要把承载侵权信息的模型权重视为侵权制品一并处理。这一请求在同类诉讼中较为激进，因为模型一旦销毁，相关产品能力也会随之丧失，被告若要继续提供同类服务就需要重新训练。

从请求的层次看，原告试图把救济延伸到整条侵权链条的每一个环节。原始作品的复制件、用于训练的数据集合、最终训练出的模型，三者都被纳入销毁范围。这种递进式的请求反映了一种判断，侵权后果不会因为停止使用作品就自动消失，已经训练进模型参数中的信息同样构成需要被消除的损害。

微软被一并起诉的产品原因

微软被列为共同被告，核心原因是其 Copilot 产品直接建立在 OpenAI 的模型之上。Copilot 的对话与生成能力来自底层 OpenAI 模型，而这些模型的训练过程被原告主张为侵权。因此微软不只是被指控分发了侵权作品，而是被指把侵权模型作为产品组件对外提供，并向用户收取订阅或其他形式的对价。

这一指控逻辑的关键在于产品集成方式。Copilot 并非独立研发的自然语言系统，而是调用 OpenAI 接口或直接嵌入其模型，微软在其中承担的是封装、运营和分发角色。原告认为，把侵权模型包装成商业产品推向市场，构成了对侵权结果的进一步利用，因此应当与模型提供方共同承担法律责任。

把微软纳入被告范围，也与近期其他报纸的诉讼策略一致。在此前由近四百家地方报纸提起的诉讼中，原告同样以 Copilot 及其背后模型为基础，主张两家公司共同造成了流量和订阅收入的损失。微软被卷入，意味着责任主体从模型训练方扩展到了模型分发方，潜在的赔偿和禁令对象也随之扩大。

对微软而言，被一并起诉会带来独立的法律风险。即便 OpenAI 在训练阶段的行为被认定合法，微软在分发环节仍然可能被追究。原告可以主张，微软在明知模型输出可能包含其受版权保护内容的情况下，仍然以产品形式向公众提供，从而构成单独的侵权行为或共同侵权。

此案与既有 AI 版权诉讼的关联

《西雅图时报》与《新闻日》的诉状延续了过去两年里媒体针对 OpenAI 提起的版权诉讼脉络。早先《纽约时报》在 2023 年年底起诉 OpenAI 与微软，主张未经授权将其报道用于模型训练，并在生成内容中复现原作段落。后续 Ziff Davis 旗下的 IGN、CNET、PCMag 等科技与游戏媒体也加入原告行列，指控 ChatGPT 在答复中直接搬运其评测与新闻文本。辞典与百科领域的梅里亚姆-韦伯斯特、不列颠百科全书同样以类似理由起诉，称其词条释义被纳入训练语料且被改写输出。

此次西雅图时报与新闻日提出的事实主张落在同一逻辑链上：未经许可抓取新闻作品作为训练数据，并面向终端用户输出与之高度重合的段落。多家原告各自出示自家报道被复现的样例，以证明模型对原始文本存在记忆式再现，这种再现并非泛泛的相似，而是逐句接近原文。原告援引的是相同的版权法条款，主张被告在复制与演绎两个层面均未取得授权，也未提供退出机制或补偿安排。

微软被纳入被告名单，关键在于其 Copilot 产品直接调用了 OpenAI 的底层模型。在媒体起诉框架中，仅起诉模型开发方并不足以阻断下游分发路径；微软既是被授权方，也是面向消费者的输出渠道，因此被一并追究。这一策略与既有案件一致：把模型提供方与集成方同时拉入诉讼，扩大可主张的停止侵害与赔偿范围。

对地方新闻订阅收入的冲击

这起诉讼把原告范围扩展到区域性日报，背后是一项具体的商业损失主张：聊天机器人替代了读者访问新闻网站的动机，进而压缩订阅收入。诉状的核心论点是，当用户向 ChatGPT 或 Copilot 提问某一事件或本地话题时，模型可以直接给出基于报道整理的答案，用户因此不再点击链接进入原网站。新闻业的商业模式高度依赖页面访问量所转化的订阅与广告收益，访问路径一旦被截断，付费转化即随之下降。

这一担忧并非孤立判断。此前已有近 400 家地方报纸联合起诉 OpenAI 与微软，理由同样是聊天机器人削弱了对本地新闻网站的访问需求。多家媒体提供的数据指向同一方向：搜索引擎与生成式 AI 把信息截留在自己的界面里，读者无需跳转即可获得要点，地方媒体的订阅漏斗由此出现入口断流。西雅图时报与新闻日加入这一阵营，意味着对订阅收入受损的指控从中小型地方报纸进一步延伸到有一定订阅基础的主流区域日报。

诉讼中提出的救济请求也指向这一商业逻辑。除了金钱赔偿，原告要求销毁其作品的副本以及含有其作品的训练数据集和模型版本。这项请求意在阻断被告对未来生成内容的潜在复制能力，从源头恢复原告在搜索与答复场景中的可见性。原告希望借此重新把读者导流回自有平台，修复被聊天机器人侵蚀的订阅入口。

Seattle Times and Newsday sue OpenAI and Microsoft for infringement的落地取舍

西雅图时报与新闻日选择在 2026 年 9 月加入针对 OpenAI 的版权诉讼行列，本身就是一次带有取舍判断的选择。两家报纸不是被动等待行业大案先出结果，而是在多起类似诉讼已经立案、原告名单持续扩张的窗口期主动出手。这意味着他们放弃了观望可能换来的判决红利，转而承受更长的诉讼周期和更高的律师成本，但换取的是尽早进入和解谈判或共同证据交换的资格。地方新闻业整体处于订阅收入被生成式搜索和对话产品侵蚀的处境，拖延只会让损失进一步沉淀，及时诉讼在现金流层面也是一种止损手段。

在被告范围上，两家把微软一并列入。落地层面的原因在于 Copilot 直接复用 OpenAI 的模型输出，把微软拉入被告席，等于堵住了对方把责任全部推给模型提供者的退路，也让原告可以同时主张训练阶段和分发阶段两个环节的侵权责任。这种双被告的安排在请求金额和禁令范围上都更容易谈出空间，特别是涉及销毁训练数据与模型这类深度救济措施时，单一被告往往没有能力独立执行，把两家绑在一起可以让法院发出的强制命令更可执行。

诉求的具体落脚点集中在要求销毁训练数据与模型，这是一步退路有限的激进请求。一旦法院支持销毁，意味着相关模型版本需要重新训练，涉诉语料的剔除也会延伸到下游产品的检索增强生成链路，原告等于把战火烧到了对方的产品路线图上。换成只要求赔偿和禁令过滤输出，谈判会容易得多，但收益也小得多。两家媒体显然押注在训练数据合法性这一尚未被终审定性的争议点上，希望借此推动判例走向，而不是只拿到一笔和解金了事。

从可操作性的角度看，把案件与既有的多起 AI 版权诉讼放在一起打，也有现实的协同价值。地方报业联盟先前已经联合近 400 家报纸起诉 OpenAI 与微软，西雅图时报与新闻日的加入让证据样本更厚，也让原告方在主张"系统性侵权"时更有说服力。具体到这两家，需要提交的证据包括记者稿件被逐字复现的检索记录、订阅流量与对话产品上线时间的对比数据，以及与 OpenAI 沟通授权未获回应的往来材料。这些都是可以核验的事实线索，法院也容易据此推进事实查明阶段。

赔偿计算上，地方新闻机构的损失很难套用全国大报的标准，需要拿出本地广告、订阅、线下活动等更细颗粒度的财务数据支撑。两家媒体在落地时大概也需要在请求金额上做出让步，避免把诉求拉得过高反而让法官在合理性和可行性之间反复权衡，影响禁令部分获得支持的概率。整体来看，这是一场用诉讼主动换规则定义权的尝试，节奏和取舍都指向同一个目标：让训练阶段的版权问题尽早进入司法表态，而不是被拖延到商业模式彻底成型之后。