（预览）Apple 寻找 AI 合作伙伴、第二起合理使用裁决与直面现实、《F1》电影及相关事项

摘要

• Andrew Sharp 目前更倾向于将 LLM 训练视为合理使用，尤其是在最终输出本身不构成侵权、所谓损害只是推测性的未来市场损害时。 他仍认为，这会将“财富与长期利润激励”从数百万创作者转移给由总估值约5万亿美元的公司主导的行业；但如果没有当下市场受损的证据，版权法无法一贯地处理这种损害。
• Meta 的胜诉并不能证明，在受版权保护的书籍上训练 Llama 在法律上当然合法。 Vince Chhabria 法官裁定，这些原告的论证方向错误，也没有拿出市场机会受损的证据；Andrew 称这是一次“在智识上诚实”的清算，同时直面法律边界与前所未有的技术规模。
• Ben Thompson 认为，Chhabria 暗示更强的原告可能胜诉是“一场幻想”。 证明损害需要识别那些从未发生的单笔购买，再将其大规模加总；损害可能真实存在，但按照现有证据标准，仍然只是“淹没在噪音里”。
• 两位主持人都认为，现有版权与反垄断原则无法处理这里涉及的全部合理担忧。 Ben 一贯的答案是，政策制定者必须通过一部新法律，再公开讨论其中的取舍，而不是硬套那些“其实并不适用于这里”的原则。
• 要求事先获得许可的制度，可能惩罚守法的 AI 开发者，同时让那些愿意使用盗版或网络材料训练模型的参与者获益。 Ben 谨慎地说，英国已经通过或正在提出类似制度——“我可能记错了”；但他的现实主义结论很明确：最终受损的只会是那些试图合规的公司。
• 沉重的许可义务可能固化现有巨头，却无法扭转出版业已经存在的结构性衰退。 Ben 说“这匹马已经跑过半个国家了”，而 Andrew 与 Ben 都认为，加在 AI 初创公司身上的负担会让现有巨头受益。Ben 以 YouTube 为例：其复杂的版权体系既能让平台向权利人付费，也能避免对带有背景音乐的视频滥用下架，但这也意味着“永远不会再有另一个 YouTube 的竞争者”。
• Ben 仍认为，人类媒体所提供的共享式、一对多体验具有价值。 个性化 AI “完全为你定制”，而数万人听到同一档并不完美的人类播客，会获得共同体验——他也承认，这“完全是在替自己的利益说话”。

精读

1. Andrew 的反垄断本能遭遇版权边界

• Andrew 对将其视为合理使用仍本能地感到不适：数百万得不到报酬的创作者，支撑起一个由总估值约5万亿美元的公司主导的行业，市场力量与未来利润由此发生转移。
• 但重新审视版权语境后，他仍倾向于合理使用：法院面对的将是推测性的未来损害，而非已经证明的当下损害，前提是输出本身不构成侵权。
• 这种规模使其不同于此前的版权纠纷，但 Andrew 认为，如果没有实际损害的证据，法律不可能一贯地阻止推测性的市场损害。

2. Chhabria 得出了正确结果，但 Ben 认为更好的案件并不存在

• Andrew 肯定 Chhabria 在裁决中承认创作者面临的威胁，同时指出这些作者并未证明市场机会已经流失。
• Ben 接受这一结果，但称法院暗示原告可以构建更好的案件是“一场幻想”：大规模上无法观察那些从未发生的购买，因此真实损害最终仍然“淹没在噪音里”。

3. 合理的政策担忧需要新法律

• Ben 将这场争议描述为他们此前聚合平台讨论的重演：反垄断解决不了那些担忧，版权也解决不了这些问题，真正的补救需要新立法。
• Andrew 赞同 Chhabria 对“机械套用此前案件中的概念”的警告；面对重大的技术变迁，合理使用原则应当适应现实，尽管 Ben 调侃他是“活宪法派”。

4. 许可规则可能奖励规避者并巩固巨头

• Ben 谨慎提到英国可能采取的路径——“我可能记错了”——并讨论了一种默认规则：受版权保护的作品进入训练数据前，必须获得明确许可。
• 他的现实主义反对理由是，受版权保护的作品仍可能通过网络或盗版渠道获得；于是守规矩的开发者承担成本，而不择手段的竞争者反而获得优势。
• 两人都认为，加在 AI 初创公司身上的负担无法修复出版业的结构性衰退，反而可能让现有巨头获益。Ben 指出，YouTube 的许可体系确实有效，但其复杂程度也意味着“永远不会再有另一个 YouTube 的竞争者”。

5. 版权保护创作激励，共享式人类传播仍有价值

• Ben 称版权是“政府授予的垄断”，而非一种天然权利：社会接受市场扭曲，是为了鼓励创作；但知识产权保护也可能带来滥用、高价格和适得其反的后果。
• Andrew 将创作者保障与限制 Google、Meta 或 Amazon 在数百个依赖其平台的行业中抽取的费率进行了对比。
• Ben 对媒体的判断是，个性化 AI “完全为你定制”，而人类广播通过让很多人共享同一种体验，仍然保有价值。他承认，这“完全是在替自己的利益说话”。