2026年9月1日，美国司法部（DOJ）向曼哈顿联邦法院提交一份“利益声明”，正式介入《纽约时报》诉OpenAI及微软版权侵权案。司法部明确主张：使用受版权保护的文字作品训练大语言模型（LLM），在美国版权法框架下构成“合理使用”，不应承担侵权责任。文件由副司法部长斯坦利·伍德沃德（Stanley Woodward Jr.）等人联署。
这是联邦政府首次就AI版权系列诉讼正式表态，覆盖《纽约时报》一案及同期合并审理的书籍作者与出版商相关案件。主审法官西德尼·斯坦（Sidney Stein）此前已要求双方最迟于9月4日提交简易判决动议。
训练过程在法律上究竟做了什么
版权法意义上的“合理使用”有四项评估因素，其中最关键的是“使用目的与性质”（第一因素）以及“对原作市场的影响”（第四因素）。司法部的论证集中于此：训练过程并非将一篇《纽约时报》文章原样呈现给读者，而是将全部文本转换为数值表示，让模型从中学习词汇、句法与知识的统计关系，进而获得预测文本、执行编辑、翻译、生成新内容等能力。
训练是“高度转换性”（exceedingly transformative）的行为，因为模型从未以作者的原始意图使用那篇文章，即向读者传递信息或提供娱乐。在第四因素上，司法部认为，训练行为本身不会替代原版文章，也不会损害其市场价值——读者不会因为ChatGPT存在而不去订阅《纽约时报》。司法部特别指出，需要单独评估的是模型输出阶段：如果某个输出结果逐字重现了受保护内容并向用户分发，那是另一个法律问题，但这不能用来反推训练行为本身违法。
司法部在文件中明确划定了边界：这份声明只针对训练阶段，不覆盖训练数据的获取与存储方式，也不覆盖可能复现受保护内容的模型输出。这意味着即便法院采纳了政府立场，OpenAI在输出层面的责任风险仍然存在。
国家安全牌，与一个未被披露的细节
司法部将这份文件的论证重心，部分押注在国家安全议题上。文件援引特朗普此前签署的行政命令——“消除美国在AI领域领导地位的障碍”——并明确写道：“那些使在美国建立强大AI产业变得显著更加困难的法律规则，威胁到国家安全，并给不受此类束缚的外国对手带来竞争优势。”
如果要求每次训练前都向版权持有人申请许可证，合规成本将急剧上升；司法部指出，最终能消化这些成本的只有最大型科技公司，反而会加剧LLM市场集中度，并让拥有大型历史档案的传统媒体机构获得不对称优势。
正当司法部提交这份支持OpenAI的文件时，特朗普政府与OpenAI之间据报道正在谈判由联邦政府获得OpenAI约5%的股权——以OpenAI当时约8520亿美元的估值计算，这笔股权价值约426亿美元。整份利益声明对此只字未提。据Above the Law报道，这一潜在利益关系引发了法律界对利益冲突的质疑。
司法部介入案件并不罕见，但通常以公共政策利益而非商业利益为由。在可能持有被告方股权的同时、就该被告的核心法律主张向法院表态，这在法律程序上是一个高度敏感的背景，而文件本身的缺席披露让这一问题更加凸显。
各方利益相关者的得与失
对于AI开发商而言，政府表态的象征价值远超法律约束力。“利益声明”本身不具有判决效力，但它向审理此案的法官发出了明确信号：行政部门认为，对训练行为课以版权责任，后果将超出单一案件范围。在美国法律体系中，政府的利益声明通常会对法院产生一定影响，尤其是在涉及国家政策的问题上。
对内容创作者和媒体机构而言，局势则明显不利。《纽约时报》发言人格雷厄姆·詹姆斯（Graham James）回应称，政府“正在站在少数几家市值万亿美元的AI公司一边，却以牺牲无数美国创作者的利益为代价”。他补充：“AI公司只需按照版权法要求，公平地支付其产品内容的费用即可。”《纽约每日新闻》首席律师史蒂文·利伯曼（Steven Lieberman）则指出，政府立场“忽视了美国宪法中的版权条款”，且与美国版权局此前表达的观点相矛盾。
对于中小型AI创业公司，政府论证存在双刃剑效应：一方面，如果训练被认定为合理使用，数据合规成本下降，市场进入门槛降低；但另一方面，司法部自己也承认，若训练需要逐个申请许可证，最终受益的恰恰是“最大型科技公司”——这意味着免许可制度并不必然改变市场集中度，头部公司在算力、数据规模和工程能力上的优势仍然主导行业格局。
对于下游开发者和企业用户，短期内最直接的影响是法律不确定性的降低。在法院作出明确裁决之前，“政府认为训练属于合理使用”这一信号，至少在一定程度上缓解了围绕使用大模型API的合规焦虑。
历史先例与这次的不同之处
司法部在文件中援引了两个具有说服力的先例。其一是谷歌诉甲骨文案（Google v. Oracle），最高法院于2021年裁定谷歌复制Java API代码属于合理使用，核心依据是用途的转换性；其二是第二巡回法院在作者协会诉谷歌案（Authors Guild v. Google）中的裁决，该案认定谷歌图书项目扫描数百万本书籍——包括全文复制——属于合理使用，因为其服务于可检索摘录这一新目的。
这两个先例均支持“大规模复制+转换性目的=合理使用”的逻辑链，司法部的论证正是沿此路径展开。
但这次也存在本质差异。谷歌图书的输出仅为摘录，且谷歌建立了版权申索机制；而LLM在特定条件下确实会逐字重现训练数据——《纽约时报》起诉时即提交了ChatGPT几乎原文复现其文章的截图作为证据。司法部对此的应对是将训练与输出切割为两个独立的法律问题，但这一切割是否能在法庭上站稳脚跟，是整个案件的核心争议点。
此外，司法部在文件中明确批评了Kadrey诉Meta案（2025年）法院的分析，称其在适用合理使用第四因素时“将训练与输出混为一谈”，从而得出了错误结论。这一批评具有实质意义——它不仅为当前案件提供论据，也为未来类似诉讼的法律解释提供了方向指引。
接下来最可能发生什么
法院层面，法官西德尼·斯坦在收到9月4日的简易判决动议后，将面临一个选择：是采纳政府的“训练/输出二分”框架，还是遵循《纽约时报》方面提出的整体性侵权认定路径。政府的介入提高了法院倾向前者的概率，但并不能保证结果。
产业层面，无论法院如何裁决，这份文件已经发出了一个清晰的政策信号：特朗普政府不打算成为AI数据合规的监管障碍。这会加速资本流向AI基础设施，尤其是数据处理和模型训练相关的投资，因为监管不确定性的降低直接影响风险溢价。
全球层面，美国的明确表态将加剧各司法区的政策分化。欧盟《AI法案》对训练数据透明度有更严格要求，中美之间的监管路径差异将成为影响AI全球产业布局的长期变量。
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