字節跳動無法擺脫有關其如何取得影片的訴訟

一群 YouTuber 起訴字節跳動，指控該公司抓取了數百萬部影片來訓練其文字轉影片模型。字節跳動請求加州聯邦法院駁回此案。10 月 2 日，法官 Jacqueline Scott Corley 拒絕了這項請求。

這項裁決取決於著作權法中一個先前一直被擱在 AI 訓練爭議一旁的條文。眾人一直在爭論合理使用，也就是第 107 條。這些 YouTuber 則在爭論第 1201 條，該條禁止規避控制接觸受著作權保護作品的技術措施。

這是不同的案件，而字節跳動的辯護取決於這項差異。

字節跳動提出的論點

該公司的立場是，YouTube 的保護措施規範的是下載，而非接觸。這些影片是公開的，任何人都可以觀看。字節跳動主張，如果內容已經可供所有人取得，那麼一項減緩大量下載的措施，並非該法規所指意義下的接觸控制，因此第 1201 條不適用。

Corley 法官駁回了這項主張。她認定，字節跳動據稱繞過的 YouTube 防護措施，正是 DMCA 所禁止規避的那類接觸控制。在她看來，該平台限制的是接觸的方式與數量，而這就算數。

她所劃分的區別，是未來至關重要的區別。付費牆是一種接觸控制。登入也是。顯而易見地，速率限制器或防機器人措施，若守衛著原本可免費觀看的內容，也是如此。該法規並未規定作品必須是祕密的。

為何這對訓練管線是個問題

實際效果是，即使資料本身是公開張貼的，資料收集方法仍可能違法。

如果法院同意這種解讀，那麼模型訓練者的合規問題就會轉變。問題不再只是「我有沒有權利從這部作品學習」。它還會變成「我是否以平台允許的方式取得這部作品」。這些是各自有不同答案的獨立問題，而一家公司可能在第一個問題上是對的，在第二個問題上是錯的。

第二個問題對原告而言也更容易訴訟。合理使用需要就目的、性質、數量與市場影響進行四要素分析，而這些答案是可以爭論的。抓取工具是否破解了技術措施，則更接近事實認定。工具要嘛繞過了控制，要嘛沒有。

第 1201 條已在 AI 案件中徘徊了一段時間

這並非該條文首次出現在訓練爭議中，而先前的案件走向了另一邊。

在 Doe v. GitHub 案中，開發者主張 Copilot 未經授權複製了他們的程式碼，而法院對第 1202 條主張的處理——該條涵蓋移除著作權管理資訊——比原告所希望的要狹窄。在 Roblox 案中，一位名叫 Austin Beaulier 的藝術家就訓練資料集中使用的 3D 模型遭移除 NoAI 標籤提起訴訟。Beth Labson Freeman 法官也在 10 月 2 日駁回了該案，認定 NoAI 標籤確實算作內容管理資訊，但原告未能證明 Roblox 有意移除它。

這兩者都與第 1202 條有關，該條涉及附著於作品上的資訊。字節跳動的案件則與第 1201 條有關，該條涉及作品前面的閘門。Roblox 案遭駁回與字節跳動案在同一天倖存，讓這道分界線清晰可見：關於被移除之中繼資料的主張難以證明，而關於被繞過之閘門的主張則較容易。

合理使用的局面也尚未確定

同一週帶來了 Thomson Reuters v. ROSS Intelligence 案的未刪節意見書，第三巡迴法院在該案中認定，以 Westlaw 標題摘要訓練法律研究工具並非合理使用。該案涉及第 107 條，完全沒有任何技術措施。ROSS 複製了編輯摘要，並用它們來打造競爭產品。

這三項裁決共同描繪出一個情境：AI 訓練管線的法律風險取決於機制，而非原則。資料如何取得、中繼資料是否在管線中留存下來，以及輸出是否與來源競爭，各自有其規則。

對於大規模收集訓練資料的公司而言，營運後果是收集層本身現在已成為一個合規介面。記錄爬蟲的行為、遵守速率限制與 robots 指令，以及拒絕繞過平台防禦，已不再是禮貌性作法。它們現在決定了案件能否在訴答階段被駁回。

為何平台利益與創作者利益同樣重要

第 1201 條的主張既屬於建造閘門的人，也屬於作品位於閘門之後的人。

YouTube 的保護措施之所以存在，是因為該平台對於控制其內容目錄的取用方式有其自身利益。對於大規模提供影片的服務而言，大量下載所費不貲，而抓取會對頻寬、廣告衡量以及平台與權利人協商的授權交易造成後果。一項將這些措施視為接觸控制的裁決，等於賦予平台一項對抗任何形式自動化收集的法律工具，而它們先前並沒有這種工具。

這超越了 AI 訓練的範疇。它涵蓋價格監控、學術研究資料集、競爭分析，以及任何大量讀取網站的行為。這項反規避條文的制定時間比這一切都早了數十年，而它現在被要求規範其起草者從未想像過的一類活動。

對權利人而言，後果是進入法院的第二條途徑。無法在合理使用論點上勝過模型訓練者的創作者，仍可能對作品取得方式提出主張，而該主張不需要以同樣方式證明經濟損害。它需要證明的是技術措施遭到破解。

證據開示可能的走向

如果案件進入證據開示階段，有趣的資料將是營運面的，而非法律面的。使用了哪些爬取工具、它們是否被設定為尊重平台指令、發出了多少請求以及期間多長，還有該公司自家工程師當時對風險寫了些什麼。

內部文件已推動了數起近期 AI 案件的結果，而字節跳動這種規模的訓練管線會留下大量痕跡。有沒有人在抓取開始前就指出法律風險，這個問題往往決定和解金額。

接下來會如何

這項裁決並未判定字節跳動是否侵權。它讓案件在訴答階段存活下來，這意味著這些 YouTuber 可以進行證據開示。具體細節將在那裡公開：哪些影片、哪些工具、哪些措施遭到破解，以及次數有多少。

最可能的路徑是在審判前和解。這類訴訟通常以那種方式結束，而字節跳動無意讓訓練管線如何運作的公開紀錄留存。但法律問題如今已進入體系，而其答案將形塑未來每個抓取者如何面對平台的防禦。

還有一個更廣泛的觀點。AI 產業的資料問題一直被當作授權問題來處理：付錢給權利人，一切就沒問題。這一系列案件表明，付錢並不夠，因為託管作品的平台有其自身利益，這些利益被編纂成技術措施，並由一部不在乎作品是否可免費閱讀的法規所支持。合法取得內容與乾淨取得內容，如今是兩項分開的義務。