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— 《进步者日报》编辑部 / La rédaction
2025年普利策奖官方名单中，没有任何ChatGPT参与署名的作品。欧盟以《人工智能法案》第50条作出回应，要求生成式系统为其产出加注标记。但布鲁塞尔和伦敦都没有规定，那些文字、图像和乐谱被用来训练这些系统的作者应得到何种报酬。只管成品的标签，不动原材料，等于处理症状、放任病因。
要点
- 《人工智能法案》要求对AI生成内容加注标记，但没有为作品被纳入训练语料的创作者设立任何报酬机制。
- 英国没有把文本与数据挖掘例外扩展到AI的商业使用。英国现行例外仍只限于非商业研究，商业训练通常需要许可或其他法律依据。
- Midjourney在美国因未经授权使用艺术家语料被起诉；美国编剧协会2023年正是为此罢工。
- 2026年至2028年欧洲和英国的裁决，很可能为一代创作者固定下法律框架。
- AI创新与著作权之间的张力仍未化解：还没有任何司法辖区找到能同时保住两者的平衡点。
《人工智能法案》管出口，不管入口
2024年生效的欧盟《人工智能法案》第50条要求生成式系统的提供方标明其产出是自动生成的。深度伪造必须打标签。聊天机器人必须自我声明。消费者必须知情。
在使用透明度上，这是实实在在的进步。对相关通用AI模型，该规则要求就数据的来源、获取和筛选保留文档，但不要求逐件作品公开披露。它没有设立自动报酬，但包含尊重著作权和透明度的义务，主要面向权利人。
这种沉默是一种选择。2022年至2024年欧洲议会审议期间，多项修正案提议强制开发者列出所用语料并设立报酬权，但都没能通过。据Culture Action Europe 2026年5月的报告，留下来的是一部规范生成内容传播、却不触及生产条件的文本。
2019年欧盟著作权指令规定的文本与数据挖掘例外，已允许研究人员挖掘受保护的语料，这让缺口更加显眼。《人工智能法案》没有为商业训练关上这扇门。
英国选择了产业
伦敦的立场更干脆。到2025年底，英国尚未采纳商业例外扩展；2026年3月，”带退出机制的商业例外”方案又被排除，不再作为首选。开发者可以合法地用受保护作品训练模型，既不必申请授权，也不必支付版税，除非权利人明确设置了限制机制。
理由来自经济考量：英国想在语言模型竞赛中保持对美国和中国的竞争力。让作者对每份训练语料都拥有发言权，会拖慢产业。英国的咨询倾向于”带退出机制的商业例外”，即让作者自己保护自己，而不是让企业去申请授权。
这套逻辑把举证责任颠倒了过来。在英国，现行例外并不构成通用的商业制度：商业训练通常需要许可或其他法律依据。据英国方面的报告，退出机制在某些情形下可能给开发者带来接近”选择加入”的义务，但这并未被确立为普遍效果。
与法国立场的对比鲜明。法国在欧洲谈判中主张更保护作者权利的做法。欧洲内部协调尚未完成，而脱欧后的英国框架作用于一个正在快速扩张的AI市场。
Midjourney与编剧协会：诉讼揭示了什么
Midjourney是主要的AI图像生成器之一，正面临数名美国艺术家的起诉。这些艺术家主张，自己的风格和作品在未经同意、未获补偿的情况下被纳入训练语料。起诉针对的是最初的收集行为，而非工具产出的结果。
美国编剧协会2023年罢工近五个月，诉求之一是防止自己的剧本被用来训练AI。最终协议带来了最低限度的合同保护，却没有解决根本问题：用来构建这些模型的数据，权利归谁。
这些冲突针对的是把整份语料喂进模型、从中提取统计规律，而不是复制某一件具体作品。美国已有法院就某些用受保护作品训练AI系统的用途作出实体判决，尽管涉及生成模型的问题仍有争议。欧洲的制度为文本与数据挖掘训练搭起了框架，但其具体适用和边界仍在争论中。
AI产业建立在一个赌注上：用公开或半公开语料训练会被容忍。这个赌注还悬着。
数据域作为权力议题
法国国家信息与自动化研究所（INRIA）研究员、《算法帝国》作者斯特凡·格鲁姆巴赫，分析数字技术如何在一个流量可能逃出控制的数据域中重塑权力与治理关系。这一视角能照亮训练语料问题：许多大型模型用极大规模的数据训练，其构成和覆盖时段因模型而异。某些模型的语料混合多种类型的文本和数据。创作者和权利人参与了咨询，部分内容也通过许可方式使用。
这种失衡来自产业的设计选择，也来自仍有争议的权利界定。对语料的控制影响模型的取向，模型取向又影响全球的符号生产。AI在劳动世界中造成的薪资分流在创作领域有对应版本：一部分生产率收益集中在平台手里，而一些创作者面对出路减少。
有一种竞争性解读值得诚实地摆出来。菲利普·阿吉翁的研究关注熊彼特式增长，强调创造性破坏是进步的引擎。他大概会说：限制语料获取会拖慢一项为经济、最终也为创作者本身带来净收益的技术。能力更弱的模型用处更小，被采用得更少，对高质量人类内容的需求也会更少。
这一论证逻辑自洽，但它假定收益会重新分配。艺术家并没有普遍的分红，不过某些对受保护内容的使用可以通过许可付费。商业插画、库存音乐这类细分市场已经出现萎缩，而补偿性的出路并未明显出现。
未来几年将定下规则
2026年至2028年间作出的决定，很可能为一代创作者画出框架。多份文本正在制定或准备中。
欧盟委员会已通过指导方针和执行工具明确了部分具体衔接方式，尽管法律问题仍在。欧洲委员会正在制定一项包含文化条款的AI框架公约。Culture Action Europe 2026年5月的报告建议，对训练语料设立透明度义务，并建立集体报酬机制，参照音乐权利的集体管理模式。
这种模式已经存在并运转。法国的SACEM、英国的PRS这类版权集体管理组织，就受保护音乐的使用收取版税。SACEM按章程规定的比例分配，某些机械复制权则按合同分配。PRS按其分配政策、使用数据和作品登记信息分配。
这样的机制可能需要语料透明。法规对通用AI模型规定了训练内容的公开摘要，但并未走到逐件识别每一部作品的程度。
因此，语料透明是任何报酬制度的前置条件。没有来源清单，就没有计算基础。没有计算基础，就没有再分配。多个欧盟成员国正在推动把披露义务写入《人工智能法案》的执行法案。产业界的抵抗很强：OpenAI、Google DeepMind和Anthropic都辩称，公开语料构成会让它们遭遇不公平竞争和无法应付的诉讼量。
AI与新兴国家的劳动力市场展示了类似的逻辑：技术收益集中在资本所在之处，而提供原料的一方——在这里是作品——承担损失且得不到补偿。这股动力贯穿整个AI经济，远不止文化创作。
缺乏监管下的文化损失
这个前瞻性问题并不抽象。如果现有框架冻结下来——训练合法且无偿，标记义务存在却没有补偿权——对文化创作的影响将是结构性的。
靠标准化订单为生的艺术家——插画、背景音乐、广告文案——可能面对替代。这些市场的某些细分已经历变化，而补偿性出路是否出现并无定论。如果没有任何补偿机制相伴，标准化创作收入的长期萎缩可能影响未来训练语料的更新。模型靠人类创作喂养；如果人类创作在经济上不再可行，模型就失去了源头。
把这项成本内部化的监管，而不是只让创作者承担，能让产业继续发展。对生成式平台的收入征收一笔费用，通过集体管理组织再分配，可以为人类创作提供资金。与1980年代空白载体税——在磁带转型期为权利人提供资金——的类比并不完美，但它说明这类机制曾经运转过。
真正的困难既是技术性的，也是政治性的。报酬机制可以建立在逐件作品的归属上，也可以采用集体许可或其他分配比例。精确衡量每件作品的贡献在技术上仍然困难。一些研究者正在做数据归属方法，但仍处于实验阶段。
未来几个月要盯紧两个信号：现有模型对《人工智能法案》透明度义务的合规情况，以及美国Midjourney及同类案件的最终判决。这两个转折点将说明，重新平衡的窗口是否还开着，还是市场已经围绕一套事实标准组织起来，而法律文本只是事后追认。
国家构建实际能力的能力，在很大程度上决定它们能否监管那些跑得比法律更快的技术部门。欧洲选择做那个”负责监管”的司法辖区：剩下的问题是，它会监管整个问题，还是只监管看得见的那部分。
资料来源
- Culture Action Europe，AI and Cultural and Creative Sectors: Recommendations from the Digital AI Action Group，2026年5月，cultureactioneurope.org
- Stéphane Grumbach，L’empire des algorithmes : Une géopolitique du contrôle à l’ère de l’anthropocène，Dunod，dunod.com
- 欧盟《人工智能条例》（AI Act）第50条，欧洲议会与欧盟理事会，2024年，Futurium EU，futurium.ec.europa.eu
- 欧盟2019/790号指令《数字化单一市场著作权及相关权指令》，第3条和第4条关于文本与数据挖掘例外的规定
- 美国编剧协会（Writers Guild of America），罢工结束协议，2023年10月，WGA
- Policy Review，LLM blind spots，2025年3月
- 欧洲委员会，关于人工智能框架公约的工作，2024—2026年
