Roblox NoAI 案被驳回，而理由应令艺术家担忧

10月2日，一名联邦法官驳回了针对 Roblox 的集体诉讼，裁定原告未能证明该平台故意从其 3D 作品中剥离元数据。这起案件是一个程序性小裁决，却向所有依赖退出标签来让自己的作品不被用于 AI 训练的人发出了一个格外强烈的信号。

这位艺术家名叫 Austin Beaulier，于 2026 年 3 月提起诉讼。他主张 Roblox 未经同意将其 3D 模型用于 AI 训练，而通往这种使用的路径，正是移除这些资产上的 NoAI 标签。其法律理论是违反《数字千年版权法》（DMCA）：从作品中移除版权管理信息。

案件的关键在于一个该领域之外大多数人从未听说过的数据集。Objaverse-XL 收录了数百万件 3D 作品，法院审查了原始资产如何通过机器学习预处理被转换为数值输入。元数据正是在这一转换过程中丢失的。一个接收对象并生成张量的流水线，没有理由把文本标签继续传递下去，而丢弃它只是例行操作，而非一项决定。

法官 Beth Labson Freeman 同意该理论的一部分。NoAI 标签确实构成内容管理信息。该主张失败之处在于意图。原告无法证明 Roblox 是故意移除元数据，而缺少这一证明，DMCA 主张便无法成立。

为什么意图要求是全部问题

移除版权声明只有在明知且具有不当主观状态的情况下，才构成 DMCA 违规。在一条接收数百万 3D 资产、将原始文件转换为数值输入的机器学习流水线中，元数据通常是作为预处理的副作用被丢弃，而不是作为一种刻意行为。

这种区别从外部几乎无法证明。创作者可以看到自己的 NoAI 标签已从数据集中消失。他们看不到的，是一份写明某人决定将其移除的文件，或一条描述该计划的内部消息。执行移除的是流水线，而流水线没有意图。

该裁决专门针对 Objaverse-XL——这个收录数百万件 3D 作品的数据集——以及原始资产如何通过预处理转换为数值输入进行了推理。法院的认定很狭窄：原告未能提出事实证明任何移除行为是故意的。

因此，这起案件并未解决未经同意用艺术家作品进行训练是否合法的问题。它确立的是：走“移除标签”这条路径非常艰难，因为原告所需的证据位于被告的流水线内部。

创作者应从中得到什么

结论是：与服务条款相比，元数据标签是一种薄弱的法律工具。平台与用户之间的合同具有可执行性，而嵌入文件中的标签则不具备这种可执行性，因为合同不要求创作者证明预处理步骤内部发生了什么。

对于许多在上传流程中内置了“禁止 AI”开关的平台来说，这是一个令人不安的结论。这些开关确实表达了用户偏好，也可能塑造平台文化。但作为诉讼策略，它们发挥的作用比点击它们的人可能以为的要小。

该裁决总体上也为艺术家设定了很高的证据门槛。涉及自动化训练流水线的案件，通常取决于流水线做了什么，而记录其行为的日志由被起诉方掌握。创作者能看到输出结果，也能看到自己的标签不见了。而在这两个观察之间的一切，都藏在他们无法检查的系统背后。

这种不对称贯穿每一桩此类案件。这就是就自动化流程提起诉讼的结构性现实：被告掌握记录，原告必须从外部重构意图。法院可以强制开示证据，但开示证据的前提是先挺过驳回动议，而本案正是在驳回动议阶段终结的。

同一周的另一面

同一周还产生了在相邻问题上朝相反方向推进的裁决。第三巡回法院在 Thomson Reuters 诉 ROSS Intelligence 案中认定，复制 Westlaw 判决摘要用于训练竞品法律研究产品不构成合理使用，这是联邦上诉法院首次对针对 AI 训练的合理使用抗辩作出裁断。该法院谨慎地指出了其限制，因为该案中的模型并非生成式，而且该使用直接替代了原产品。

一名加州法官则另行拒绝驳回一起指控字节跳动规避 YouTube 技术保护措施以获取视频用于训练的诉讼。在该案中，原告通过指控字节跳动在授权播放环境之外提取并复用来源证明令牌参数，达到了起诉门槛。

综合来看，这三项裁决表明，结果在很大程度上取决于原告使用何种机制接触训练数据。规避访问控制指控的是一项具体行为。而在预处理流水线内移除元数据标签，则必须指控一种主观状态。

这种差异决定了哪些案件会被提起，从而也决定了哪些法律问题会先得到回答。原告会倾向于证据可得的理论，这意味着不断增长的 AI 版权诉讼群体，与其说由最强论点塑造，不如说由最可证明的论点塑造。被剥离标签的艺术家，可能拥有更清晰的冤情，却也面临更艰难的案件。

字节跳动裁决中还有第二个值得注意的结构性差异。法院依据第九巡回法院 2017 年在 Disney 诉 VidAngel 案中的裁决，该裁决认为，技术保护措施可以同时作为访问控制和复制控制发挥作用，且授权访问作品的方法并不必然使某项措施无法构成访问控制。这一先例为原告提供了一条不依赖证明意图的路径，因为规避是一种行为，而不是一种主观状态。

对艺术家而言，实际建议是阅读服务条款，而不是标签。标签是你所能看见的。合同才是法院能够执行的。而对于任何构建训练流水线的人来说，这些裁决提醒人们，法律风险在预处理步骤就已累积，无论是否有人把意图写下来。

行业应该听到什么

Roblox 裁决也是一个关于平台如何构建其训练数据集的信号。如果在预处理中移除标签是例行操作，那么任何拥有“禁止 AI”开关和训练流水线的平台，都与 Roblox 具有相同的风险画像，而风险取决于是否存在记录表明移除是刻意为之。

希望降低这种风险的平台有一个直接选项：记录决策。一条记录其元数据处理方式、并在可行时尊重退出信号的流水线，与一条默默丢弃一切的流水线，在证据地位上截然不同。这并不能解决训练是否合法的根本问题。但它确实会改变原告可以提出哪些论点。

反向压力在于，记录意图会制造记录。一个写下“我们会移除元数据标签”的平台，等于写下了一个对方律师想要掌握的事实。理性的应对方式是记录政策，而不是记录结果，这也是在大多数其他情境中负责任的数据治理应有的样子。