美约800文艺界名人反对AI公司内容训练行为，诉求授权执法

数百名美国文艺界极具分量的人物，公开对科技巨头予以指责，把AI训练里的数据抓取举动，认定为大规模盗窃行为，而这场冲突，揭示出了技术进步跟创作权益间的深层矛盾。

AI训练引发创作界集体抗议

2026年1月22日，有近八百名美国文艺工作者联合发表声明，其中包括作家乔治·桑德斯、演员斯嘉丽·约翰逊，他们借助《The Verge》等媒体平台，强烈批判多家处于领先地位的AI公司，指责其在未获授权且未付费的情形下，大规模动用网络上的书籍、音乐以及影视作品来训练人工智能模型。

这场行动是由名为“人类艺术性运动”的组织来进行协调的，它获得了美国唱片业协会、美国演员工会等大型机构给予的支持。声明把“偷窃不是创新”当作口号，表明科技公司是以追求利润作为主导的，在没有获得许可的情形下复制数量众多的受版权保护的内容，这构成了对知识产权的系统性侵占 。

科技公司的数据抓取争议

那些公司在打造大语言模型以及图像生成器之际，要投放海量的文本、图像还有音频数据。为了能够迅速获取资源，它们一般会借助自动化工具于全网爬取公开可被访问的内容。这样的做法在法律范畴处于灰色区域，原因在于现行的版权法并没有明晰界定这种用于机器学习的数据使用行径。

版权方持有这样的观点，那就是不管最终呈现出来的内容究竟是不是和原作存在相像之处，只要是没有经过允许而去使用受到保护的作品来开展训练，这种行为本身已然构成侵权。科技公司常常依据“合理使用”这一原则来进行辩解，宣称他们自身的行为是归属于研究以及创新的范畴之内的。双方所处的立场存在着非常大的分歧，进而致使了当下这种彼此对峙的局面。

低质量信息与系统风险加剧担忧

有抗议者发出警告表明，那种建立于“被盗”数据根基之上的AI系统，极有可能生出严重的副作用。其一，训练数据当中原本所涵盖的错误以及偏见会被模型予以放大，进而致使输出更多错误信息以及带有偏见的观点。其二，为了去规避版权方面的风险，一些公司或许会特意运用低质量或者合成数据来展开训练。

这般情况极有可能致使模型性能呈现下降态势，甚而出现被称作“模型崩溃”的那种状况。声明专门着重表明，数量众多的低质量AI生成内容会更进一步侵蚀污染互联网信息生态环境，进而构建成恶性循环局面。从国家竞争层面角度予以审视，效能低下的模型同样有可能对美国在人工智能领域所占据的全球领导地位产生削弱作用 。

政策层面的监管权限博弈

于华盛顿，白宫以及一些大型科技公司的说客正踊跃开展活动，意图促使联邦层面达成统一立法，并且凭借此来约束各州自行颁布AI监管法规的权力。他们给出的缘由是，呈碎片化状态的地方性法律会对创新造成阻碍，致使企业合规成本增加，对产业发展颇为不利。

然而，不少创作者组织以及维权机构针对此表达了反对意见，他们担忧联邦法律会被大公司游说，进而制定出对版权方不利的宽松条款，所以，他们倡导保留各州的立法空间，准许地方政府依据实际情形，颁布更严格保护创作者权益的法规 。

授权合作成为行业新趋势

即便争议始终存在，然而产业内部已然呈现出寻求和解的种种迹象，有一些科技公司着手转变策略，主动去和内容提供商就授权协议展开谈判，举例来说，像环球音乐等主要唱片公司已经跟部分AI音乐初创企业达成合作，以有偿方式开放曲库用于模型训练以及衍生创作 。

有一些曾对AI公司进行起诉的数字媒体机构，如今转变态度，转而支持构建行业统一的内容授权标准，这种标准的目的在于为AI搜索以及引用行为制订清晰明确的规则，与此同时，个别新闻集团挑选与科技公司单独签订许可协议，准许其AI产品在限定的范围之内摘要以及引用新闻报道的内容。

创作者寻求法律与技术的双重保障

这个联合行动核心诉求所在，是去构建起一套清晰并且能够执行的法律跟技术框架。他们给出要求，立法方面要明确，创作者对于自身作品具备可不可以用于AI训练的“选择退出”权利。这所意味的是，除非创作者确切同意，不然其作品就不可以被自动抓取用来进行机器学习。

他们发出呼吁，要构建更为有效的技术保护举措以及执法体系，比如说，去研发那种能够标记作品版权状况并且能够被AI爬虫辨认的元数据标准，同时针对违规公司施行严苛处罚，其目标在于保证创作者身处AI时代，不但能够获取合理报酬而且还能够对自身作品的用途拥有控制权。

这场围绕着AI训练所展开的争论，最终究竟会塑造出怎样一种创作生态以及科技伦理边界？你觉得在技术创新跟版权保护之间，怎样才能够寻找到一个可持续的平衡点？欢迎在评论区去分享你的看法，如果认为本文具备价值，请点赞并且分享给更多的朋友去进行讨论。