2026年6月24日，美国纽约南区联邦地区法院收到一份重量级诉讼：代表近400家地方和区域报纸的出版商联盟，对OpenAI和微软提起大规模版权侵权诉讼。原告指控两家公司未经许可或补偿，系统性抓取并复制其原创新闻内容，用于训练ChatGPT和Microsoft Copilot等商业AI产品。这一案件标志着地方新闻行业对生成式AI“数据饥渴”问题的集中反击，也再次将LLM（大型语言模型）训练的版权合规问题推向公众视野。

该诉讼由Platkin LLP律师事务所代理，该所由前新泽西州检察长Matthew J. Platkin创立。原告包括多家服务于中小城市、郊区和农村地区的报纸出版商，他们认为OpenAI和微软的行为不仅侵犯版权，还严重威胁地方新闻的生存与美国新闻生态的多样性。

诉讼核心指控：系统性抓取与未经授权使用

根据起诉书，原告详细指控OpenAI和微软“系统且秘密地”爬取数百家新闻网站的内容，包括付费墙后的文章。具体行为包括：

大规模数据抓取：未经授权收集数百万篇原创报道，用于LLM的预训练和持续优化。
移除版权信息：故意剥离作者署名、版权声明等元数据，违反《数字千年版权法》（DMCA）。
商业化利用：将抓取内容直接用于ChatGPT、Copilot等产品的输出生成，并从中获利，却未向内容创作者支付任何补偿。

原告强调，这些地方报纸的报道覆盖学校董事会、警察局、社区事件等“接地气”的本地新闻，是美国新闻体系的重要基石。OpenAI和微软的行为被描述为“对原创内容的系统性挪用”，直接损害了出版商的订阅收入和广告价值。

OpenAI此前曾表示，其模型训练依赖公开可用的互联网数据，并致力于与出版商合作。但此次诉讼显示，地方媒体对“公平使用”边界的认定与科技巨头存在显著分歧。

深层原因：LLM训练的“数据饥渴”困境

1. 模型训练本质需求 大型语言模型的性能高度依赖高质量、多样化的训练数据。新闻文章因其结构化、专业性和时效性，成为理想的语料来源。OpenAI CEO Sam Altman此前在公开场合承认，若不使用受版权保护的材料，顶尖AI模型将“无法训练”到当前水平。

2. 地方新闻的脆弱性 与《纽约时报》等全国性媒体不同，地方报纸普遍规模较小、数字化转型滞后，收入高度依赖本地广告和订阅。AI抓取行为进一步侵蚀其数字流量和付费墙价值，加剧了行业长期面临的生存危机。

3. 版权法律的灰色地带 当前美国版权法对“公平使用”的界定存在争议。科技公司常主张训练数据使用属于转型性使用（transformative use），而出版商则强调大规模商业化利用已超出合理范围。此前《纽约时报》等全国媒体已发起类似诉讼，但此次近400家的集体行动规模空前，政治和社会影响力更强。

潜在影响：行业生态与AI发展双重考验

对新闻出版业的影响：

经济打击：若诉讼成功，出版商可能获得巨额赔偿，并迫使AI公司重新谈判授权协议。这有助于地方新闻获得可持续收入来源，缓解“新闻沙漠”问题。
行业团结：此次集体诉讼增强了中小出版商的议价能力，或引发更多内容创作者联合维权。

对OpenAI和微软的影响：

法律与声誉风险：案件若进入实质审理阶段，可能暴露训练数据的具体来源细节，增加合规成本。类似诉讼已导致多家科技公司调整数据策略。