人工智能法庭：GEMA在慕尼黑历史性审判中胜诉，击败OpenAI的ChatGPT

Xpert 预发布

在线联系（Konrad Wolfenstein）

语言选择 📢

发布日期：2025年11月11日 / 更新日期：2025年11月11日 – 作者：Konrad Wolfenstein

人工智能法庭之争：GEMA在慕尼黑赢得针对OpenAI ChatGPT的历史性诉讼

AI 法庭之争：GEMA 在慕尼黑赢得针对 OpenAI ChatGPT 的历史性诉讼——图片来源：Xpert.Digital

以牺牲艺术为代价换取数十亿美元的利润：慕尼黑判决震动人工智能行业

不仅仅是学习：为什么 ChatGPT 的“记忆”现在正成为 OpenAI 的一个问题

德国一家法院已作出判决，其影响从欧洲各地的创意工作室一直传到硅谷的高管办公室：在具有里程碑意义的GEMA诉OpenAI一案中，慕尼黑地方法院裁定ChatGPT侵犯了德国音乐家的版权。此案的核心是九首德国经典歌曲的歌词，从海伦·菲舍尔的《Atemlos》到莱因哈德·梅的《Über den Wolken》，聊天机器人ChatGPT能够根据要求逐字逐句地复述这些歌词。对于GEMA所代表的约10万名艺术家而言，这项裁决远不止是一场法律上的胜利；它更是在人工智能时代捍卫创意作品尊严和价值的一次意义重大的胜利。

这场冲突揭示了新一轮数字资源掠夺的经济逻辑：一方面是像OpenAI这样的AI公司，它们估值高达数千亿美元，收入飞速增长，创造了巨大的价值。它们的商业模式很大程度上建立在尚未付费的原材料之上：人类的集体知识和创造力，它们将其用作训练数据。另一方面是艺术家、音乐家和作家，他们担心人工智能生成的内容会导致收入大幅下降，甚至危及生计。

慕尼黑的裁决将一个关键的技术和法律问题推到了风口浪尖：人工智能的“大脑”究竟在做什么？OpenAI辩称其模型仅学习抽象模式，但法院证明了所谓“记忆”的存在——即人工智能能够精确存储和复制受版权保护的作品。这削弱了科技巨头的论点，并为游戏规则的根本性重新谈判打开了大门。因此，慕尼黑的裁决标志着一场全球性辩论的开始，这场辩论将决定人类的创造力未来是否还能继续得到公平的回报，还是会沦为下一场工业革命的免费燃料。

人工智能时代的知识产权之争

当算法沦为搭便车者：生成式人工智能系统对创意产业的经济掠夺

2025年11月11日，慕尼黑地方法院就GEMA诉OpenAI一案作出裁决，标志着围绕数字时代创意作品经济剥削的辩论进入了一个转折点。该裁决支持了版权集体管理组织GEMA的诉求，认定ChatGPT的运营方侵犯了版权，使用了九首著名的德国歌曲歌词。这是欧洲最高法院首次确认艺术家和版权所有者多年来的诉求：硅谷数十亿美元的科技公司正在系统性地挪用创意作品，却不向那些为其商业模式提供基本劳动基础的劳动者支付任何报酬。然而，这项裁决的意义远不止于一项法律判决。它揭示了经济体系内部的根本矛盾，在这个体系中，对人类创造力的数字化挪用已成为新型财富积累策略的核心机制。

这场冲突的经济层面影响巨大。OpenAI在2024年已创造了37亿美元的收入，并预计2025年年收入将达到130亿美元，其成功建立在对数百万受版权保护作品的免费使用之上。这些作品未经许可或支付任何费用就被用于训练语言模型，而该模型目前每周被超过7亿人使用。该公司在2025年10月的估值达到了惊人的5000亿美元。如此巨大的价值创造与创意专业人士面临的日益增长的压力形成了鲜明对比：研究预测，由于人工智能生成的内容，音乐家的收入将损失高达27%，而配音行业则面临高达56%的损失。人工智能公司的经济成功与传统创意行业的预期衰落直接相关。

法律转折点及其背景

慕尼黑的裁决标志着一场始于2024年11月的法律战的终结，这场诉讼最初由德国表演权协会（GEMA）提起。案件的核心是九首德国著名歌手的歌词，包括海伦·菲舍尔的《Atemlos》、赫伯特·格罗内迈尔的《Männer》、莱因哈德·梅伊的《Über den Wolken》以及罗尔夫·祖科夫斯基的《In der Weihnachtsbäckerei》。GEMA代表着德国约10万名音乐人，他们证明ChatGPT在响应简单的查询时，能够完全或几乎完全复现这些歌词。这一发现被认为是歌词并非仅仅用于训练模型，而是以某种方式被系统存储或记忆，从而构成持续复现的证据。

该诉讼的法律核心在于对欧盟关于文本和数据挖掘的指令的解释，该指令于2021年被德国法律采纳。《版权法》第44b条通常允许对合法可获取的作品进行自动化分析。此项限制旨在促进人工智能领域的创新，而无需开发者为每个单独的数据集获取许可。然而，该条第三款规定，权利人可以对这种使用提出异议。对于在线作品，该异议必须以机器可读的形式提出。GEMA曾提出过此类异议，OpenAI对此提出质疑。

法律上的难点在于区分模型训练和后续使用。汉堡地方法院在2024年9月的一起照片案件中裁定，在特定条件下创建训练数据集是允许的，而慕尼黑法院则关注ChatGPT的文本输出。OpenAI辩称，该模型并不存储数据，而只是反映其从整个训练数据集中学习到的内容。输出是通过序列分析、迭代概率合成生成的，而非通过检索存储的内容。另一方面，GEMA援引技术研究表明，大型语言模型确实可以记忆训练数据，尤其是在数据集中频繁出现的数据。

埃尔克·施瓦格法官在2025年9月的口头听证会上就已表示，她倾向于采纳GEMA在几乎所有关键点上的论点。如今公布的判决证实了这一评估，并认定使用受保护作品进行训练以及聊天机器人复制这些作品均构成侵权。由于预计会提起上诉，该判决目前不具有法律约束力。然而，它发出了一个明确的信号：在欧洲，人工智能提供商如果想要使用受版权保护的作品，就必须获得许可。

数字占有的经济逻辑

要理解慕尼黑裁决的意义，就必须了解人工智能巨头崛起背后的经济机制。OpenAI 的运营模式符合经济学家菲利普·斯塔布（Philipp Staab）所称的“平台资本主义”经济结构。与主要通过实物商品转化创造价值的传统工业资本主义不同，平台经济的基础是对数据流和访问权限的控制。像 OpenAI 这样的平台创建了专有市场；它们本身就是市场。它们的权力并非源于商品生产，而是源于对资源的资本化，而这些资源实际上并不稀缺。

以 ChatGPT 为例，其丰富的资源来源于互联网上免费提供的文化和信息资料。通过网络爬虫和系统性地提取公开内容，OpenAI 和类似公司积累了规模空前的训练数据集，其规模之大令人难以置信。GPT-3 模型使用了约 560 GB 的文本数据进行训练，包含数万亿个单词。由于这些资料很容易在网上找到，因此获取这些数据基本是免费的。然而，后续的处理需要巨额投资：GPT-4 的训练成本估计在 7800 万至 1 亿美元之间，而像 Gemini Ultra 这样的新模型预计训练成本将高达 1.91 亿美元。

这种成本差异令人深思。创建训练数据所需的人力劳动几乎完全无偿，而投资却源源不断地涌入计算能力、硬件和高技能技术人员。多伦多大学和教堂山大学的研究人员进行了一项研究，计算了如果训练数据中包含的人力劳动得到合理补偿，其成本将会是多少。即使在非常保守的假设下，数据创建的假设成本也比实际训练成本高出十倍到一千倍。因此，对于 GPT-4 而言，所用数据的价值将超过 300 亿美元；对于更新的模型，这一数字可能更高。这些数字表明了价值转移的程度：人类所有的创造性和信息性劳动都被转化为商业模式的免费投入，而这些商业模式的利润仍然集中在少数几家公司手中。

人工智能公司辩称其模型仅仅是从数据中学习，并不创建复制品，这种说法掩盖了这一经济现实。即使从技术上假设训练好的模型不存储完全相同的副本，但事实仍然是，如果没有数百万作者的创造性贡献，这些模型根本无法运行。神经网络的参数正是处理这些作品的提炼结果，代表了从人类创造力中提取的价值。从这个意义上讲，这是一种技术手段的占有，其经济本质与传统的征用并无二致。

记忆作为技术和经济问题

围绕记忆概念的技术争论是其法律和经济评估的核心。研究表明，大型语言模型确实能够逐字逐句地复现训练数据，尤其是在采用某些提示技巧的情况下。谷歌DeepMind和其他机构的一项研究表明，ChatGPT模型通过一个简单的技巧——提示其重复某个单词——突然输出了数兆字节的训练数据，尽管该模型的设计初衷是为了防止这种情况发生。研究人员以大约200美元的成本提取了数兆字节的记忆内容，其中包括个人信息、受版权保护的文本和其他敏感数据。

这些发现与OpenAI声称该模型不存储数据的说法相矛盾。记忆现象尤其发生在某些文本序列在训练数据集中频繁出现的情况下。在无数网站上反复出现的流行歌曲歌词几乎注定会产生这种效果。该模型不仅学习抽象的语言模式，还学习具体的序列，并在给定相应输入时能够检索这些序列。因此，学习到的模式和存储的数据之间的界限变得模糊不清。从法律角度来看，关键在于输出的是受版权保护的内容，无论这种输出在技术上是如何生成的。

从经济角度来看，记忆化意味着原始文本创造的价值直接转移到了模型中。ChatGPT 可以让用户无需访问 GEMA 网站或其他授权来源即可获取歌词。这构成了一种直接替代，剥夺了版权持有者的潜在收入。虽然像谷歌这样的搜索引擎会将用户重定向到原始来源，从而产生可变现的流量，但 ChatGPT 却终止了这条价值链。用户直接从模型获取信息，版权持有者却一无所获。这种去中介化是许多平台商业模式的核心特征，但在这里，它达到了一个新的高度，因为它直接影响了创作过程本身。

🎯🎯🎯 受益于 Xpert.Digital 全面的五重专业知识和全面的服务包 | BD、研发、XR、PR 和数字可视性优化

受益于 Xpert.Digital 全面的五重专业知识和全面的服务包 | 研发、XR、PR 和数字可视性优化 - 图片：Xpert.Digital

Xpert.Digital 对各个行业都有深入的了解。这使我们能够制定量身定制的策略，专门针对您特定细分市场的要求和挑战。通过不断分析市场趋势并跟踪行业发展，我们可以前瞻性地采取行动并提供创新的解决方案。通过经验和知识的结合，我们创造附加值并为客户提供决定性的竞争优势。

更多相关信息请点击这里：

在一个软件包中使用 Xpert.Digital 的 5 倍专业知识 - 每月仅需 500 欧元起

慕尼黑法院对 OpenAI 的裁决：GEMA 会重组人工智能行业吗？

谈判能力的不对称

GEMA与OpenAI之间的纠纷根源于科技行业与创意产业之间根本性的权力失衡。OpenAI拥有近乎无限的财力：仅在2025年，该公司就计划支出约80亿美元，到2030年，其在基础设施、培训和人员方面的累计投资预计将达到近1000亿美元。这些资金来自微软、软银等投资者以及其他资本提供方，他们预计到2030年OpenAI的收入将增长50倍。在慕尼黑的庭审中，OpenAI派出了七名律师和两名法律顾问——这支法律队伍的实力甚至远远超过了大型版权集体管理组织。

另一方面，流媒体经济已经给创意从业者的收入带来了巨大压力。德国的音乐流媒体研究表明，68%的艺术家每年从流媒体作品中获得的收入不足1欧元。收入高度集中：75%的收入仅流向了0.1%的艺术家。流媒体平台的商业模式并非按实际播放量付费，而是按总播放量的分成，这种模式系统性地损害了中小艺术家的利益。如今，生成式人工智能正步步紧逼，甚至威胁着要占据那些原本由人类占据的市场领域。

创意产业的议价能力在结构上受到限制。与工业生产领域不同，后者有工会和集体谈判协议提供一定程度的平衡，而文化领域却缺乏类似的机制。像GEMA这样的集体管理组织确实发挥着重要作用，但它们依赖于对现有权利的强制执行。然而，当法律状况不明朗，法院又需多年才能做出解释时，就会出现一种事实上的技术发展所造成的局面，而这些局面几乎无法通过法律手段加以解决。慕尼黑裁决可能需要数年时间才能具有法律约束力。在此期间，ChatGPT将继续被数亿人使用，OpenAI将继续扩大其市场份额，人工智能生成内容的接受度也将不断提高。

这种不对称性在政治领域也显而易见。大型科技公司通过游说、搬迁威胁以及“监管扼杀创新”的论调，对政治决策过程施加了相当大的影响力。尽管欧盟的《人工智能法规》（已于2025年8月部分生效）要求通用人工智能模型提供商提高其所用训练数据的透明度，但这些要求的具体落实仍处于激烈的谈判之中，业界正试图争取尽可能广泛的豁免和过渡期。

GEMA许可模式作为一种反模式

为应对系统性的拖欠款项问题，GEMA于2024年9月成为全球首个推出生成式人工智能（AI）许可模式的版权集体管理组织。该模式采用双支柱结构，旨在从模型训练和生成内容使用两个环节获取价值。第一支柱面向AI系统提供商，规定其可获得模型所有净收入的30%分成，其中包括订阅费、许可费和其他收入。此外，对于直接收入较低但应用广泛的模型，还将根据生成内容的数量收取最低费用。

第二大支柱涉及人工智能生成音乐内容的后续使用。例如，如果用人工智能工具创作的歌曲被用于流媒体平台、广告或作为背景音乐，那么用于训练的原创作品的创作者也应获得版税。该模型认识到，价值链并非止于训练，而是生成的内容本身会被商业化利用，并与人类创作的音乐展开竞争。

GEMA对所要求的贡献比例的解释值得关注。他们认为，将原创作品用于生成式人工智能是你能想象到的最密集的使用形式。与作品保持其原有特性的单一复制或表演不同，人工智能会将作品转化为生成新内容的原材料，这些新内容可以替代或取代原作。作者的创作是人工智能提供商取得经济成功的不可或缺的基础。在此背景下，30%的贡献比例并非过高，而是为了确保获得应有的附加值份额。

该模式的批评者，主要来自科技领域，警告称其会扼杀创新。他们认为，许可成本可能会阻碍人工智能新应用的开发，并使欧洲在国际竞争中落后。然而，这种观点忽略了一个事实：创新并不等同于随意窃取他人的成果。即使在研发成本极其高昂的制药行业，人们的争论点也并非在于是否应该随意使用专利药物。真正的问题在于如何分配技术进步的成本和收益，以及在这样一种经济体系中，少数企业攫取巨额利润，而那些赖以生存的创新者却被系统性地剥夺一切，这种体系是否可接受。

国际层面及类似冲突

慕尼黑事件并非孤立事件，而是全球版权纠纷的一部分。在美国，多家作家协会、出版商和媒体公司已对OpenAI和其他人工智能提供商提起诉讼。《纽约时报》于2023年12月起诉OpenAI和微软，指控这两家公司未经许可使用数百万篇文章进行人工智能训练。其他案件则涉及书籍、科学出版物和程序代码的使用。2025年2月，美国联邦法院首次裁定，即使开发者对具体的侵权行为并不知情，使用受版权保护的数据训练人工智能也可能构成版权侵权。

在欧洲，布达佩斯地方法院已将有关谷歌Gemini使用受版权保护内容的问题提交给欧洲法院（ECJ）。该案涉及一篇关于拟建海豚水族馆的文章，聊天机器人几乎逐字逐句地复制了文章内容。这起匈牙利诉讼涉及版权以及新闻出版商的相关权利。欧洲法院需要澄清，聊天机器人复制内容是否构成欧盟法律意义上的“复制并向公众传播”，以及基于概率预测的模型这一事实在其中扮演何种角色。此次提交是生成式人工智能领域首例此类案件，并将为整个欧盟树立先例。

国际层面表明，这是一场系统性冲突，无法通过孤立的国家裁决来解决。人工智能模型在全球范围内进行训练，训练数据来自世界各地，其使用也具有跨境性。如果各国各自制定标准，形成碎片化的法律框架，将导致相当大的不确定性。与此同时，大型平台也可能通过将业务转移到版权执法最薄弱的司法管辖区来进行监管套利。GEMA之所以选择在慕尼黑提起诉讼，是因为慕尼黑设有专门审理版权法的法庭，这增加了获得专家裁决的可能性。

未来情景和系统性决策

慕尼黑的裁决并非这场争端的最终定论。双方均已宣布，如果案件进入上诉阶段，他们预计会提交至欧洲法院。只有欧洲层面的根本性裁决才能澄清人工智能使用受版权保护作品所引发的诸多悬而未决的法律问题。其中最核心的问题包括：人工智能模型的训练是否属于文本和数据挖掘的例外情况，还是需要获得许可？聊天机器人输出的内容是否构成独立的版权侵权？如何从技术和法律角度评估数据记忆？有效保留权利需要满足哪些条件？

这些问题的答案将从根本上影响人工智能行业的商业模式。如果法院裁定需要获得许可，企业要么需要筹集大量资金来获取使用权，要么需要使用授权数据或合成数据来训练模型。这两种选择都会显著增加成本，并可能改变市场结构。缺乏大型企业财力的小型供应商可能会被挤出市场，导致市场集中度进一步提高。另一方面，合法有效的许可制度也会开辟新的商机，例如，为版权集体管理组织、数据库提供商和内容经纪商等作为版权所有者和人工智能开发者之间中介的机构创造机会。

另一种方案是政策制定者寻求监管解决方案，以平衡促进创新和保护版权之间的关系。欧盟人工智能法规已经对人工智能提供商施加了透明度义务，要求他们披露用于训练的数据。下一步可能是建立一套法律强制的报酬制度，人工智能提供商支付一笔固定费用，然后根据预先设定的公式分配给权利持有人。这种模式可以减少官僚主义，并使训练数据能够被广泛使用，而无需逐案协商许可协议。然而，此类费用的数额和分配机制在政治上将极具争议性。

对创造性资本主义的重新评估

慕尼黑地方法院的裁决不仅仅是一项关于九首歌词的法律判决，它标志着一场必要的社会辩论的开始：谁应该享有数字化转型带来的成果？在人工智能时代，价值创造应该遵循哪些原则？近年来，科技公司创造了一种局面：随意挪用创意作品已成为庞大商业模式的基础。只要法律环境不明朗，受影响的创意从业者缺乏有效的维权途径，这种做法就能持续下去。

未来几年将证明，这项裁决究竟标志着权力格局重塑的开端，还是仅仅是一场象征性的胜利，无法阻止实际的发展。数字化发展史充斥着这样的例子：法院确立的权利最终却因技术和经济动态超越法律而形同虚设。至关重要的是，政策制定者必须有勇气建立清晰的框架，确保创意专业人士的公平参与，同时又不扼杀创新。这绝非易事，但如果我们想要防止文化生产完全受制于少数企业的经济利益，就必须做到这一点。

从长远的历史视角来看，慕尼黑裁决是围绕公共资源占有这一问题的一系列辩论的一部分。如同向市场经济转型期间公共资源的圈占，或是新自由主义下公共物品的私有化一样，其核心问题在于：哪些属于公共领域，哪些可以被私人企业占有？人类的创造力，体现在数百万件作品中，是一种集体财富。少数企业是否应该被允许免费将这种财富转化为排他性的商业模式，这一问题触及了我们经济秩序的核心。慕尼黑裁决朝着认真对待创作者权利的方向迈出了一步。但这一步是否足够，还有待观察。