当地时间9月1日，美国司法部在《纽约时报》等出版机构、作者诉OpenAI和微软的合并诉讼中，向纽约南区联邦地区法院提交了一份《美国政府利益声明》。
文件的核心立场十分明确，使用版权作品训练大语言模型，本身通常具有高度转换性；法院不应作出一项广泛判决，将未经许可的AI训练普遍认定为版权侵权。
美国司法部甚至提出，如果错误收窄合理使用规则，不仅会阻碍技术创新和科学进步，还会损害美国的经济竞争力与国家安全，使美国AI企业在全球竞争中处于不利地位。
《纽约时报》随即回应称，美国政府正在牺牲创作者利益，为少数万亿美元级AI公司站台；AI企业应当为支撑其产品的内容支付合理报酬。
一边是AI产业、国家安全和全球竞争，另一边是新闻生产、版权收益与创作生态。AI训练该不该付费，已经不再只是一道版权法考题，而正在成为美国选择何种AI发展道路的政策问题。
一、司法部表态，不等于OpenAI已经胜诉
这份文件不是法院判决。美国司法部依据美国法典第28编第517条提交“利益声明”，目的是向法院陈述美国政府在本案涉及的公共利益和法律问题上的立场。它可以影响法官的判断，但对法院没有当然约束力，也不意味着《纽约时报》诉OpenAI案已经有了结果。
司法部也专门声明，政府并未授权、同意或者认可本案所指控的任何具体行为。
因此，更准确的表述是：美国司法部支持OpenAI关于AI训练适用合理使用的核心抗辩，但OpenAI是否在数据获取、模型训练和内容输出的具体环节构成侵权，仍要由法院根据证据作出判断。
尽管如此，这份意见书的意义仍然重大。
据公开报道，这是美国政府首次在版权人集中起诉AI企业的浪潮中，正式就大模型训练的版权性质向法院表态。此前主要发生在企业、出版商和创作者之间的利益博弈，由此第一次获得了清晰的国家政策倾向。
美国政府不是在替OpenAI解决一起诉讼，而是在试图为整个美国AI产业争取更大的训练空间。
二、司法部为什么认为AI训练属于合理使用？
美国司法部的第一个关键论证，是把大模型开发拆分为三个环节：
第一，获取和储存数据；第二，复制作品并用于模型训练；第三，根据用户指令生成输出。
司法部认为，这三个环节可能分别产生不同的版权问题，不能因为某个模型偶尔输出了与原作相似的内容，就反过来认定此前全部训练行为当然违法。
在训练阶段，模型确实可能复制完整作品。但这些作品不是作为文章、小说或者图片直接提供给公众，而是被转化为数字信息，用于分析词语、语法、知识和表达之间的统计关系，使模型能够对各种��题生成新的回答。
原作品的目的，是向读者提供特定内容；训练行为的目的，则是建立一个能够理解和生成语言的通用工具。
正是这种用途上的差异，使美国司法部将大模型训练称为“高度转换性使用”。
这一思路延续了2025年美国法院审理Anthropic和Meta训练数据案件时的部分判断。美国法院初步出现的倾向并不是“AI企业可以随便使用版权作品”，而是将问题拆开判断：
训练可以具有转换性，但数据来源未必合法；模型可以学习作品，但输出不能当然复制作品。
美国司法部此次要强化的，正是这种“分环节判断”的法律路径。
三、完整复制作品，为什么仍可能不侵权？
《纽约时报》和其他权利人最直接的质疑是：如果AI训练需要复制整篇文章、整本图书，为什么不需要取得作者许可？
美国司法部的回答是，合理使用并不只看“复制了多少”，还要看为什么复制，以及复制结果向公众提供了什么。
例如，为了建立全文检索系统，技术上可能需要完整扫描一本图书；为了训练语言模型，也可能需要将整篇文章输入模型。但如果最终提供给公众的不是完整作品，也没有形成对原作的实质替代，完整复制本身并不必然排除合理使用。
司法部认为，训练阶段的复制不会直接将原作品呈现给公众。即使模型在极少数情况下可能产生记忆性输出，也应当针对具体输出分别判断，不应以少量异常输出否定整个训练过程。
这套逻辑试图建立一条非常重要的界线：
著作权控制的是作品表达的复制和传播，不是作品所包含的事实、知识、语言规律以及一般创作方法。
如果模型只是从大量文章中学习词语关系和事实信息，并生成与原文不存在实质性相似的新内容，司法部认为，这种市场竞争不是版权法意义上的作品替代。
但如果模型能够重现文章的重要段落，或者用户无需访问原始媒体就能获得实质相同的内容，问题就会发生变化。AI可以学习知识，不等于可以交付原作。
四、真正的争议是“训练许可市场”应不应该存在
本案最难解决的，并不是模型是否复制过文章，而是版权人的市场究竟应当延伸到哪里。
《纽约时报》等权利人主张，新闻机构已经开始与AI企业签署内容许可协议。如果OpenAI未经许可使用其文章训练模型，就会剥夺新闻机构本应获得的许可收入，并利用这些内容开发出与新闻媒体竞争的产品。
美国司法部则认为，不能仅仅因为版权人愿意出售一种许可，就当然认定法律必须承认这一许可市场。
否则，只要版权人对一种原本可能属于合理使用的行为提出收费要求，就可以用“没有收到许可费”证明市场损害，再以市场损害反过来否定合理使用。这会形成循环论证。
司法部进一步提出，如果所有训练材料都必须逐件付费，只有资金最雄厚的科技企业能够承担成本，反而可能巩固大型AI公司的优势，阻止中小模型企业进入市场。
同时，拥有海量历史内容的大型传统媒体将获得最多许可收益，而独立媒体和新创作者未必能够公平参与分配。
这是此次意见书最值得关注的变化。
过去，AI企业主要从技术层面主张“训练不是复制作品，而是学习规律”；现在，美国政府增加了一项产业政策论证：强制训练许可可能同时强化大型科技公司和传统内容巨头，抬高AI市场的进入门槛。
于是，版权许可不再只是创作者能否获得报酬的问题，也开始被放入AI市场竞争结构中衡量。
五、训练可以不付费，不等于内容没有价值
美国政府支持AI训练适用合理使用，是否意味着AI企业今后不需要再为内容付费？
答案是否定的。
司法部意见书本身就承认，无论训练是否构成合理使用，AI企业仍然可以与媒体和内容机构签署商业许可，获得实时内容、付费墙内容、专业数据库和其他高质量信息。
这揭示了未来内容许可市场可能发生的结构性变化。
AI企业购买的未必只是“复制作品的法律许可”，还可能包括：
一是合法、稳定和可持续的数据入口；二是实时更新且结构清晰的专业内容；三是能够标注来源和追溯证据的可信数据；四是用于检索增强、模型评测和专业回答的高质量语料；五是降低诉讼、合规与品牌风险的确定性。
换句话说，即使美国法院最终认定一般性模型训练属于合理使用，也不代表所有内容都失去了商业价值。
公开网页、盗版资料、付费数据库和实时新闻，不会因为都能被转化为词元，就具有相同的法律地位和市场价值。
版权收费的重点，可能会从“模型是否看过作品”，逐渐转向“数据从哪里取得、能否持续调用、输出能否溯源、是否替代原作以及能否支撑可靠的商业应用”。
版权不会消失，但收费节点可能改变。
六、中国不能直接照搬美国答案
美国司法部的意见对全球AI产业具有重要影响，但其结论不能直接移植到中国。美国合理使用制度具有较强的开放性，法院可以围绕使用目的、作品性质、使用数量和市场影响进行综合判断。
中国著作权法第二十四条则主要列举可以不经许可、不支付报酬使用作品的具体情形，并要求不得影响作品正常使用，也不得不合理损害著作权人的合法权益。目前我国尚未针对商业化大模型训练建立明确的文本与数据挖掘例外。
因此，在中国法下，模型训练是否涉及复制权、数据来源是否合法、平台是否获得授权以及相关使用能否适用权利限制，仍需要结合具体行为判断，不能简单引用美国的“合理使用”作为免责依据。
但美国这场争议仍然给中国提供了一个重要提醒：
如果要求每一项训练行为都逐件取得授权，交易成本可能高到无法执行；如果完全放开商业训练，又可能削弱专业内容和原创作品的持续供给。
真正需要建立的，不是“全部免费”或者“全部收费”的简单规则，而是根据数据来源、作品类型、模型用途和输出风险形成分层制度。
公共信息、事实数据和科研分析，与盗版作品、付费内容和专业数据库，应当受到不同对待；通用模型的基础训练，与行业模型、实时调用和替代性输出，也不应适用完全相同的规则。
知产力判断
美国政府��到OpenAI一边，并不意味着AI版权争议已经结束。
它真正释放的信号是：美国正在尝试为一般性模型训练建立较宽的合理使用空间，把主要责任留在非法数据获取、作品重现、市场替代和具体输出环节。
因此，对于标题提出的问题，答案或许是：
AI企业可能不必为每一次单纯训练逐件支付版权费，但这绝不意味着可以免费获取一切内容，更不意味着可以无偿复制和替代创作者的作品。
未来最有价值的内容，也不会只是能够被模型“吃进去”的内容，而是来源合法、持续更新、结构清晰、能够验证并可以安全调用的内容。
内容产业接下来要证明的，则是知识虽然可以被学习，但高质量、可验证和持续更新的知识，从来不是免费的。
本文来自微信公众号“知产力”（ID：zhichanli），作者：Shawn/MCP，36氪经授权发布。