近期，兩大著名字典和百科全書出版社——Encyclopedia Britannica 及 Merriam-Webster——對 OpenAI 提出版權侵權指控，聲稱其在訓練大型語言模型（LLM）時使用了近十萬篇受保護文章。這一事件引起了廣泛討論，也讓許多人好奇這兩者的指控有何異同，以及這對 AI 發展與版權保護意味著什麼。
本文將以「Encyclopedia Britannica 與 Merriam-Webster 對 OpenAI 版權指控差異」為核心關鍵字，採用概念對照的方式，幫助你理解兩家個別出版社在訴訟中的立場與關注點，並了解為何這些差異對 AI 訓練資料使用規範與未來發展至關重要。
Q1：Encyclopedia Britannica 與 Merriam-Webster 對 OpenAI 版權指控，內容有什麼不同？
Encyclopedia Britannica 指控 OpenAI 未經授權使用其近 90,000 篇文章做為大型語言模型訓練資料，強調這些文章的深度研究與編輯工作展現了其嚴謹學術價值，且未被允許用於商業 AI 訓練。
相較之下，Merriam-Webster 聚焦於其字典定義和語言資料的精確性和權威性，指控 OpenAI 未經同意使用其數據庫，可能對字詞釋義的準確性與版權造成風險。雖然兩者在指控的本質都是「未授權使用」，但 Encyplopedia Britannica 更強調其編輯內容的專業內容價值，Merriam-Webster 則關注語言資料的獨特版權。
Q2：在法律層面，這兩起案件的關鍵差異是什麼？
Encyclopedia Britannica 的訴訟聚焦於典範性的全文文章版權，屬於較為傳統的著作權保護範疇，訴求 OpenAI 侵害了完整文章的著作權收益。
而 Merriam-Webster 的案例則可能涉及詞彙定義是否屬於可版權保護的作品核心，這牽涉字詞本身與定義的原創性認定問題。因此 Merriam-Webster 的案件不僅是著作權問題，也挑戰了字典定義資料作為 AI 訓練集的法律屬性。
Q3：為什麼這些差異對 AI 訓練資料的重要性值得關注？
這兩起案件的差異直接影響 AI 公司使用不同類型資訊進行訓練時的法律風險。針對百科全書文章這類具完整作品特性的資料，若未授權使用將明顯違法；而詞彙與字典定義的法律界限則較為模糊，這為 AI 訓練數據的選擇帶來複雜考量。
對 OpenAI 來說，了解並區分百科全書與詞典內容的版權範圍，是合法合規訓練 AI 的基礎，對未來技術發展與數據合作模式的規範尤為重要。
Q4：如果我是 AI 產品開發者，該如何從中選擇使用資料？
作為 AI 開發者，需謹慎評估資料來源的版權狀態。若是百科全書文章類資料，建議優先取得明確授權，避免全面風險；若是詞典資料，則可進一步調查其原創性及法律判例，或考慮利用開放授權或自有資料庫。
我自己在開發項目時曾面臨類似選擇，最終採用多元授權資料及公開語料庫結合，並建立內部資料審查機制，既保障合法權益，也確保訓練資料的質量與多樣性。
Q5：這些版權爭議對未來 AI 發展有何啟示？
這起爭議揭示了 AI 技術與傳統版權法的碰撞，未來需要更明確的法律框架來規範 AI 訓練資料的使用範疇與授權流程。
同時，開發者與內容提供方需加強合作透明度，推動公正合理的商業模式，而非單方面爭議，才能促使 AI 產業穩健成長，並兼顧創作權益與技術創新。
總結而言，Encyclopedia Britannica 與 Merriam-Webster 對 OpenAI 的版權指控雖核心相近，但在內容性質與法律認定上存在顯著差異。這些差異不僅是法律議題，更深刻反映 AI 訓練數據使用的複雜性。每個 AI 參與者都應該深入理解這些對照差異，謹慎選擇與管理資料來源，以符合法律規範並促進技術健康發展。詳細詳情可以參考：https://www.okx.com/join?channelId=42974376
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