西雅圖時報與新闻日對 OpenAI 和微軟提起版權诉讼

诉讼主體與被告範圍

本案的原告方由两家美國地方性新闻機構組成，分別是總部位於華盛顿州西雅圖的 *The Seattle Times* 與總部位於纽約長岛的 *Newsday*。两家媒體各自擁有長期积累的新闻報道版權資產，此次以共同原告的身份在聯邦法院提起版權侵權之诉，將矛頭同時指向 OpenAI 與微軟两家公司。微軟被納入被告的原因在於其 Copilot 產品建立在 OpenAI 的模型技術之上，原告因此認為其對模型輸出承担連帶責任。從原告的整體動向看，這两家媒體加入了一個更廣泛的出版商維權群體。該群體在此前已經包含 *The New York Times*、Ziff Davis、Merriam-Webster 以及 Encyclopedia Britannica 等機構，地方報纸層面也有將近 400 家報纸就類似事由對 OpenAI 與微軟發起過集團诉讼。報道援引的資料點顯示，西雅圖時報與新闻日的诉讼正處於多起同類案件並行的背景之中，原告選擇將本案與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，新闻日與西雅圖時報均為區域性日報，長期依赖數位訂閱作為核心营收來源，其加入被告行列的出版商隊伍，意味着原告阵营從全國性大報延伸至地方性新闻機構。

原告主张的核心侵權事實

原告在诉状中提出两項相互關聯的侵權事實。第一項指控針對 OpenAI 訓練其生成式 AI 模型的過程。原告主张 OpenAI 在未取得授權、未簽訂許可協議的前提下，將两家媒體刊發的新闻報道擷取並納入模型訓練資料集，用於訓練大語言模型的相關參數。第二項指控針對模型產生階段的行為。原告主张當使用者向 OpenAI 模型或基於該模型的 Copilot 發出查詢時，模型經常在回答中逐字再現其新闻報道中的段落，構成對受版權保護表達的複製與傳播。在輸出機制上，原告強調這種再現並非使用者主動粘贴原文後触發的，而是由模型本身在產生過程中將訓練階段習得的表達形式重新組合併以接近原文的形式吐出。原告據此認為，被告的技術鏈條從訓練階段到推理階段均涉及對其作品的未授權使用，侵權行為贯穿整個產品生命周期。除此之外，原告在救济請求中還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訓練資料集與已訓練完成的 AI 模型。原告認為，僅靠經济赔偿無法弥補侵權產品持續存在所造成的损害，必須通過销毁相關模型與資料，從根本上切斷侵權鏈條。

要求销毁訓練資料與模型

起诉状明確列出了销毁類救济請求，覆蓋範圍從原始素材一直延伸到已經訓練完成的模型本身。两家報社要求被告交出並销毁其持有的原告作品的全部副本，理由是這些副本是在未獲授權的情況下被擷取並儲存的。這部分請求針對的是訓練語料的留存狀態，意在切斷模型繼續接触這些受版權保護內容的可能管道。

原告還要求销毁包含其作品的訓練資料集。這類資料集通常以清洗後、可供模型學習的語料切片形式存在，是侵權鏈條的中游環節。報社認為，只要這些資料集仍然存在，再次訓練或微調模型時侵權風險就會反複出現，因此必須一併清除。

更進一步，两家報社要求销毁任何吸納了原告作品的 AI 模型本身。這意味着請求並不局限於刪除文字檔案，而是要把承載侵權資訊的模型權重視為侵權制品一併處理。這一請求在同類诉讼中較為激進，因為模型一旦销毁，相關產品能力也會隨之丧失，被告若要繼續提供同類服務就需要重新訓練。

從請求的層次看，原告試圖把救济延伸到整條侵權鏈條的每一個環節。原始作品的複製件、用於訓練的資料集合、最終訓練出的模型，三者都被納入销毁範圍。這種递進式的請求反映了一種判斷，侵權後果不會因為停止使用作品就自動消失，已經訓練進模型參數中的資訊同樣構成需要被消除的损害。

微軟被一併起诉的產品原因

微軟被列為共同被告，核心原因是其 Copilot 產品直接建立在 OpenAI 的模型之上。Copilot 的對話與產生能力來自底層 OpenAI 模型，而這些模型的訓練過程被原告主张為侵權。因此微軟不只是被指控分發了侵權作品，而是被指把侵權模型作為產品組件對外提供，並向使用者收取訂閱或其他形式的對價。

這一指控逻辑的關鍵在於產品整合方式。Copilot 並非獨立研發的自然語言系統，而是呼叫 OpenAI 介面或直接嵌入其模型，微軟在其中承担的是封装、營運和分發角色。原告認為，把侵權模型包装成商業產品推向市場，構成了對侵權結果的進一步利用，因此應當與模型提供方共同承担法律責任。

把微軟納入被告範圍，也與近期其他報纸的诉讼策略一致。在此前由近四百家地方報纸提起的诉讼中，原告同樣以 Copilot 及其背後模型為基礎，主张两家公司共同造成了流量和訂閱收入的损失。微軟被卷入，意味着責任主體從模型訓練方擴充到了模型分發方，潜在的赔偿和禁令對象也隨之擴大。

對微軟而言，被一併起诉會帶來獨立的法律風險。即便 OpenAI 在訓練階段的行為被認定合法，微軟在分發環節仍然可能被追究。原告可以主张，微軟在明知模型輸出可能包含其受版權保護內容的情況下，仍然以產品形式向公眾提供，從而構成單獨的侵權行為或共同侵權。

此案與既有 AI 版權诉讼的關聯

《西雅圖時報》與《新闻日》的诉状延續了過去两年裡媒體針對 OpenAI 提起的版權诉讼脉络。早先《纽約時報》在 2023 年年底起诉 OpenAI 與微軟，主张未經授權將其報道用於模型訓練，並在產生內容中複現原作段落。後續 Ziff Davis 旗下的 IGN、CNET、PCMag 等科技與游戏媒體也加入原告行列，指控 ChatGPT 在答複中直接搬運其評測與新闻文字。辞典與百科领域的梅裡亚姆-韦伯斯特、不列颠百科全書同樣以類似理由起诉，称其詞條釋義被納入訓練語料且被改寫輸出。

此次西雅圖時報與新闻日提出的事實主张落在同一逻辑鏈上：未經許可擷取新闻作品作為訓練資料，並面向終端使用者輸出與之高度重合的段落。多家原告各自出示自家報道被複現的樣例，以證明模型對原始文字存在記憶式再現，這種再現並非泛泛的相似，而是逐句接近原文。原告援引的是相同的版權法條款，主张被告在複製與演绎两個層面均未取得授權，也未提供退出機制或補偿安排。

微軟被納入被告名單，關鍵在於其 Copilot 產品直接呼叫了 OpenAI 的底層模型。在媒體起诉框架中，僅起诉模型開發方並不足以阻斷下游分發路径；微軟既是被授權方，也是面向消費者的輸出管道，因此被一併追究。這一策略與既有案件一致：把模型提供方與整合方同時拉入诉讼，擴大可主张的停止侵害與赔偿範圍。

對地方新闻訂閱收入的冲击

這起诉讼把原告範圍擴充到區域性日報，背後是一項具體的商業损失主张：聊天機器人替代了讀者存取新闻網站的動機，進而压缩訂閱收入。诉状的核心論點是，當使用者向 ChatGPT 或 Copilot 提問某一事件或本機話題時，模型可以直接給出基於報道整理的答案，使用者因此不再點擊連結進入原網站。新闻業的商業模式高度依赖頁面瀏覽量所轉換的訂閱與廣告收益，存取路径一旦被截斷，付費轉換即隨之下降。

這一担忧並非孤立判斷。此前已有近 400 家地方報纸聯合起诉 OpenAI 與微軟，理由同樣是聊天機器人削弱了對本機新闻網站的存取需求。多家媒體提供的資料指向同一方向：搜尋引擎與生成式 AI 把資訊截留在自己的介面裡，讀者無需跳轉即可獲得要點，地方媒體的訂閱漏斗由此出現入口斷流。西雅圖時報與新闻日加入這一阵营，意味着對訂閱收入受损的指控從中小型地方報纸進一步延伸到有一定訂閱基礎的主流區域日報。

诉讼中提出的救济請求也指向這一商業逻辑。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訓練資料集和模型版本。這項請求意在阻斷被告對未來產生內容的潜在複製能力，從源頭恢複原告在搜尋與答複場景中的可見性。原告希望借此重新把讀者導流回自有平台，修複被聊天機器人侵蚀的訂閱入口。

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

西雅圖時報與新闻日選擇在 2026 年 9 月加入針對 OpenAI 的版權诉讼行列，本身就是一次帶有取舍判斷的選擇。两家報纸不是被動等待產業大案先出結果，而是在多起類似诉讼已經立案、原告名單持續擴张的窗口期主動出手。這意味着他們放弃了觀望可能換來的判決红利，轉而承受更長的诉讼周期和更高的律師成本，但換取的是尽早進入和解談判或共同證據交換的資格。地方新闻業整體處於訂閱收入被生成式搜尋和對話產品侵蚀的處境，拖延只會讓损失進一步沉淀，及時诉讼在現金流層面也是一種止损手段。

在被告範圍上，两家把微軟一併列入。落地層面的原因在於 Copilot 直接重複使用 OpenAI 的模型輸出，把微軟拉入被告席，等於堵住了對方把責任全部推給模型提供者的退路，也讓原告可以同時主张訓練階段和分發階段两個環節的侵權責任。這種双被告的安排在請求金額和禁令範圍上都更容易談出空間，特別是涉及销毁訓練資料與模型這類深度救济措施時，單一被告往往沒有能力獨立執行，把两家绑在一起可以讓法院發出的強制命令更可執行。

诉求的具體落脚點集中在要求销毁訓練資料與模型，這是一步退路有限的激進請求。一旦法院支援销毁，意味着相關模型版本需要重新訓練，涉诉語料的剔除也會延伸到下游產品的檢索增強產生鏈路，原告等於把戰火烧到了對方的產品路線圖上。換成只要求赔偿和禁令過濾輸出，談判會容易得多，但收益也小得多。两家媒體顯然押注在訓練資料合法性這一尚未被終審定性的爭議點上，希望借此推動判例走向，而不是只拿到一笔和解金了事。

從可操作性的角度看，把案件與既有的多起 AI 版權诉讼放在一起打，也有現實的協同價值。地方報業聯盟先前已經聯合近 400 家報纸起诉 OpenAI 與微軟，西雅圖時報與新闻日的加入讓證據樣本更厚，也讓原告方在主张"系統性侵權"時更有說服力。具體到這两家，需要提交的證據包含記者稿件被逐字複現的檢索紀錄、訂閱流量與對話產品上線時間的對比資料，以及與 OpenAI 沟通授權未獲回應的往來材料。這些都是可以核驗的事實線索，法院也容易據此推進事實查明階段。

赔偿計算上，地方新闻機構的损失很難套用全國大報的標準，需要拿出本機廣告、訂閱、線下活動等更细颗粒度的财務資料支撑。两家媒體在落地時大概也需要在請求金額上做出讓步，避免把诉求拉得過高反而讓法官在合理性和可行性之間反複權衡，影響禁令部分獲得支援的概率。整體來看，這是一場用诉讼主動換規則定義權的嘗試，節奏和取舍都指向同一個目標：讓訓練階段的版權問題尽早進入司法表態，而不是被拖延到商業模式彻底成型之後。