Roblox NoAI 案遭駁回，而理由應讓藝術家感到憂心

一位聯邦法官於 10 月 2 日駁回了針對 Roblox 的集體訴訟，裁定原告未能證明該平台意圖從其 3D 作品中移除中介資料。這起案件在程序上只是個小裁定，卻對任何仰賴退出標籤來避免作品被用於 AI 訓練的人，釋放出不成比例的重大訊號。

藝術家 Austin Beaulier 於 2026 年 3 月提起訴訟。他主張 Roblox 未經同意便將其 3D 模型用於 AI 訓練，而通向該用途的路徑，是透過移除資產上的 NoAI 標籤。其法律理論是《數位千禧年著作權法》違法：移除作品中的著作權管理資訊。

本案的關鍵在於一個大多數非業界人士從未聽過的資料集。Objaverse-XL 收錄數百萬件 3D 作品，而法院審視了原始資產如何透過機器學習前處理轉換成數值輸入。這個轉換過程正是中介資料流失之處。一條接收物件並產生張量的管線，沒有理由把文字標籤繼續往下帶，而捨棄標籤是例行公事，而非一項決定。

Beth Labson Freeman 法官同意該理論的其中一部分。NoAI 標籤確實構成內容管理資訊。該主張失敗之處在於意圖。原告無法證明 Roblox 刻意移除中介資料，而在缺乏此證明的狀況下，DMCA 主張無法成立。

為什麼意圖要件就是整個問題所在

移除著作權標示只有在明知且具備不當心態的情況下，才構成 DMCA 違法。在一條接收數百萬件 3D 資產、將原始檔案轉換成數值輸入的機器學習管線中，中介資料通常是前處理的副作用而被丟棄，而非出於刻意行為。

這個區別從外部幾乎無法證明。創作者可以看見自己的 NoAI 標籤已從資料集中消失。他們看不見的，是一份記載某人決定移除標籤的文件，或一則描述該計畫的內部訊息。移除是管線做的，而管線沒有意圖。

該裁定特別針對 Objaverse-XL 這個收錄數百萬件 3D 作品的資料集進行推理，並探討原始資產如何透過前處理轉換成數值輸入。法院的認定範圍狹窄：原告並未主張足以顯示任何移除行為出於故意的事實。

因此，本案並未解決未經同意以藝術家作品進行訓練是否合法的問題。它確立的是：標籤移除這條訴訟路徑很難走，因為原告所需的證據就存在於被告的管線內部。

創作者該從中學到什麼

結論是，與服務條款相比，中介資料標籤是件薄弱的法律工具。平台與使用者之間的契約本身具有可執行力，而嵌在檔案裡的標籤則不然，因為契約不要求創作者證明前處理步驟內部發生了什麼事。

對許多在上傳流程中內建「禁止 AI」切換開關的平台而言，這是個令人不安的結論。這些開關確實表達了使用者偏好，也可能形塑平台文化。但作為訴訟策略，它們發揮的作用比點擊它們的人可能以為的要少。

這項裁定也普遍對藝術家設下了很高的證據門檻。涉及自動化訓練管線的案件，通常取決於管線做了什麼，而管線行為的紀錄由被起訴的一方持有。創作者能看到輸出結果，以及自己的標籤不在其中。但在這兩項觀察之間的一切，都存在於他們無法檢查的系統背後。

這種不對稱貫穿每一件這類案件。這就是就自動化流程提起訴訟的結構性現實：被告握有紀錄，而原告必須從外部重建意圖。法院可以強制開示證據，但證據開示的前提是先挺過駁回動議，而本案正是在駁回動議階段告終。

同一週的另一面

同一週也出現了在相鄰問題上朝另一方向發展的裁定。第三巡迴法院在 Thomson Reuters 訴 ROSS Intelligence 案中認定，複製 Westlaw 的判決摘要來訓練競爭性的法律研究產品，不構成合理使用，成為首個聯邦上訴法院就針對 AI 訓練提出的合理使用抗辯作出裁判的決定。法院謹慎地指出其界線，因為該案中的模型並非生成式，且該使用直接替代了原產品。

加州一名法官另外拒絕駁回一起指控字節跳動規避 YouTube 技術保護措施以取得影片用於訓練的訴訟。在該案中，原告透過主張字節跳動在獲授權的播放環境之外擷取並重複使用來源證明權杖參數，跨過了起訴門檻。

綜合來看，這三項裁定說明結果在很大程度上取決於原告用什麼機制取得訓練資料。規避存取控制可主張一個具體行為。移除前處理管線中的中介資料標籤，則必須主張一種心態。

這種差異形塑了哪些案件會被提起，也因此決定了哪些法律問題會先得到解答。原告會傾向採用證據可取得的理論，這意味著日益增長的 AI 著作權訴訟，其樣貌與其說是由最強的主張所塑造，不如說是由最容易證明的那些主張所塑造。標籤遭移除的藝術家，或許擁有更清楚的冤屈，卻也面臨更艱難的訴訟。

字節跳動案裁定中還有第二個值得注意的結構性差異。法院援引第九巡迴法院 2017 年在 Disney 訴 VidAngel 案的判決，該判決認定技術保護措施可同時作為存取控制與重製控制，且獲授權的近用作品方法未必會阻止某項措施構成存取控制。該先例給了原告一條不依賴證明意圖的路徑，因為規避是一項行為，而非一種心態。

對藝術家而言，實用建議是閱讀服務條款，而不是標籤。標籤是你看得見的東西。契約則是法院能強制執行的東西。而對任何打造訓練管線的人來說，這些裁定提醒了：法律風險會在前處理步驟累積，無論是否有人把意圖寫下來。

產業應該聽到什麼

Roblox 的裁定也是個訊號，揭示平台如何建構其訓練資料集。如果移除標籤在前處理中是例行公事，那麼任何擁有禁止 AI 開關與訓練管線的平台，都與 Roblox 具有相同的風險輪廓，而風險高低取決於是否存在紀錄顯示移除是刻意的。

想降低這種風險的平台有個直接了當的選項：把決策記錄下來。一條會記錄其中介資料處理方式，並在可行時尊重退出訊號的管線，與一條默默丟棄所有東西的管線，處於不同的證據地位。這並未解決訓練是否合法的根本問題。但它確實會改變原告能提出的論點。

反向壓力在於，記錄意圖會留下紀錄。一個寫下「我們移除中介資料標籤」的平台，等於寫下對手律師會想要的事實。理性的回應是記錄政策，而非結果，而這正是負責任的資料治理在大多數其他情境中的樣貌。