TL;DR:
大英百科联合韦氏词典把OpenAI告了,不仅控诉它“背诵”原文,还把手伸向了RAG实时检索这个“技术命门”。最扎心的是,ChatGPT胡编乱造还敢署大英百科的名,这波“知识老祖宗”的绝地反击,怕是要让所有AI搜索公司都虎躯一震。
OpenAI的法务部门最近大概是全公司最忙的人,毕竟“被起诉”已经成了他们的工作日报。
3月16日,英文百科界的“鼻祖”——大英百科全书(Britannica)联合旗下的韦氏词典,正式向曼哈顿联邦法院递交了诉状1。这不是普通的“薅羊毛”纠纷,大英百科这次是有备而来,直接祭出了“四宗罪”,试图从训练、输出到实时检索,把OpenAI的生成链路直接“一锅端”。
技术大揭秘:ChatGPT竟然是个“背书狂魔”?
大家平时调侃ChatGPT是“一本正经地胡说八道”,但大英百科发现,这家伙正经起来简直是个“复印机”。
根据指控,GPT-4已经记住了大英百科旗下近10万篇专业文章。大英百科直言,GPT-4不是在“参考”,而是在“逐字复制”2。这可不是空穴来风,斯坦福和耶鲁的研究团队此前就做过实验,发现大模型能像小学生背课文一样,原封不动地从权重里“吐出”《哈利·波特》的原文,提取率高达96%。
也就是说,你以为AI在思考,其实它可能只是在脑子里翻阅那套它偷录下来的大英百科。
但最让行业颤抖的是第三条指控:RAG(检索增强生成)侵权3。
“哪怕你没把我放进训练集,只要你在联网搜索时看了我的内容,就算侵权。”——这大概是大英百科此时的内心潜台词。
RAG是目前大模型解决“幻觉”问题的救命稻草,让模型能实时查阅外部资料。大英百科认为,这种“查完就走还不给钱”的行为,本质上是抢走了原本属于出版商的流量和订阅用户4。如果法院认可这个逻辑,那现在市面上所有的AI搜索、联网助手,全都要面临“补票”的补税风暴。
行业“地震”:谁在看戏,谁在流汗?
这场官司最损的一招,是大英百科追加的《兰纳姆法》商标侵权指控1。
大英百科委屈地表示:ChatGPT有时候自己产生幻觉编瞎话,编完还要贴个标签说“来源:大英百科”3。这波操作简直是典型的“屎盆子扣在老教授头上”,不仅偷了人家的知识,还要砸人家的招牌。
目前,全球法律界对于大模型侵权的判定逻辑,简直像是一场大型“由于网络环境不同而产生的薛定谔判决”:
- 德国法院:只要模型权重能还原出作品,那就是侵权,赔钱!1
- 英国法院:模型存的是“规律”不是“副本”,不构成侵权1。
- 美国法官:Anthropic案里,法官觉得训练是“合理使用”,但你非法下载不给钱绝对不行,最后双方1.5亿美元和解3。
大英百科这次选择在纽约起诉,显然是想在这片法律的灰区里劈开一道闪电。而且它很鸡贼,在找OpenAI麻烦之前,先拿AI搜索新贵Perplexity“练了手”1。这就像打BOSS前先刷小怪,等摸清了RAG侵权的胜率,再反手给OpenAI一个大招。
未来预测:250岁的反击,能划出AI的边界吗?
回看大英百科的历史,简直是一部“老牌贵族的生存斗争史”。
它诞生于1768年,见证了蒸汽机和电力的发明,却在互联网时代被维基百科打得几乎找不着北。好不容易靠着数字订阅转型成功,结果刚站稳脚跟,又遇上了ChatGPT这个“知识黑洞”1。
大英百科在诉状里写道:ChatGPT正在通过生成替代性内容,抢走出版商的流量4。这不仅是版权之争,更是商业模式的生死存亡。如果AI可以随意搬运专业机构数十年、数百年积累的知识,那以后谁还愿意花钱养编辑和专家?
截至目前,这已经是针对OpenAI的第63起版权诉讼了3。OpenAI至今保持沉默,但这种沉默显然无法持续太久。
2026年,或许会成为AI法律史上的元年。大英百科正在用一份厚厚的诉状尝试给AI划线:知识可以被学习,但不能被无偿收割。 这条线最终画在哪里,不仅决定了OpenAI的钱包厚度,更决定了未来我们还能不能在网上看到高质量的原创内容。
引用
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大英百科全书起诉OpenAI 滥用参考资料训练模型 · 联合早报 · (2026/3/16) · 检索日期2026/3/23 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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Merriam-Webster, Encyclopedia Britannica sue OpenAI · TechCrunch · (2026/3/16) · 检索日期2026/3/23 ↩︎
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大英百科起诉OpenAI:ChatGPT被控“四宗罪”,AI版权战火升级 · itsolotime.com · (2026/3/16) · 检索日期2026/3/23 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
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Encyclopedia Britannica sues OpenAI for training on nearly 100,000 articles without permission · The Decoder · (2026/3/16) · 检索日期2026/3/23 ↩︎ ↩︎