纽约时报版权诉讼披露：微软高管内部称训练 AI 是人类历史上最大规模劳动窃取

《纽约时报》在起诉微软和 OpenAI 的版权案中申请简易判决并提交新法律摘要，披露两家公司内部材料。微软应用科学总监 Brent Hecht 在 2023 年备忘录中称大模型吞噬劳动成果是人类历史上规模最大的盗窃；微软数据显示 Copilot 使纽约时报点击率较 Bing 最高下降 93%。

《纽约时报》在起诉微软和 OpenAI 的版权案中申请简易判决并提交新法律摘要，披露内部材料。微软应用科学总监 Brent Hecht 在 2023 年备忘录中称大模型吞噬劳动成果是人类历史上规模最大的盗窃；微软数据还显示，Copilot 使纽约时报点击率较 Bing 最高下降 93%。

• 《纽约时报》在起诉微软和 OpenAI 的版权案中申请简易判决并提交新法律摘要，披露内部材料。微软应用科学总监 Brent Hecht 在 2023 年备忘录中称大模型吞噬劳动成果是人类历史上规模最大的盗窃；微软数据还显示，Copilot 使纽约时报点击率较 Bing 最高下降 93%。
• 原贴提到：《纽约时报》在起诉微软和 OpenAI 的版权案中申请简易判决并提交新法律摘要，披露两家公司内部材料。微软应用科学总监 Brent Hecht
• 来源：ithome.com

这是什么信号：这是一起版权诉讼中披露的内部材料，把 AI 训练数据争议从原则讨论推向业务影响层面。纽约时报在起诉微软和 OpenAI 的案件中申请简易判决并提交新法律摘要，材料中出现微软高管对训练数据来源的严厉判断，以及 Copilot 对纽约时报点击率影响的数据。

为什么重要：如果内容被用于训练大模型，同时 AI 助手又替代用户访问原始内容，内容方的商业模式就会同时受到输入端和分发端挤压。微软应用科学总监 Brent Hecht 在 2023 年备忘录中的表述，以及 Copilot 使纽约时报点击率较 Bing 最高下降 93% 的数据，会强化版权方对授权、补偿和合理使用边界的谈判立场，也会让 AI 公司面临更直接的合规与成本压力。

对谁有价值：对媒体和内容版权方，这是评估 AI 授权谈判与流量损失的证据素材；对微软、OpenAI 等 AI 公司，这是审查训练数据来源、产品输出替代效应和授权机制的压力信号；对投资者和合规团队，它提示版权成本可能进入 AI 产品单位经济模型；对关注 AI 与就业、劳动价值的人，内部备忘录提供了一个关于“劳动成果被规模化使用”的争议样本。

可以怎么行动：内容方可整理自有内容被训练、被引用、被替代访问的证据，把流量变化与授权条款纳入谈判；AI 公司可建立训练数据来源审计、授权状态记录和补偿条款台账，并在产品设计中评估对内容方流量的影响；媒体可测试授权合作、内容引用规范和自有分发渠道；投资与合规团队应把版权诉讼进展和潜在授权成本纳入风险跟踪。

风险或限制：诉讼仍在推进，内部备忘录和点击率数据是披露材料，是否被法院采信、合理使用如何认定仍不确定；点击率下降也不必然等同于单一产品造成，因果与损害范围需司法判断。该信号能说明争议强度和商业影响，但不能替代最终法律结论。

这条内容的真正价值，不只是“有人发布了一个新功能”，而是它揭示了 ithome.com 背后的产品方向、工作流变化或竞争信号。对 OPC 来说，这种信息可以转化成持续追踪的栏目选题。

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