Meta改条款仍难挡AI抓取？法律专家称新闻网站风险未消

Meta近期修改了其商业条款，删除了暗示可自由利用新闻网站内容训练AI模型的表述，但法律专家指出，这一调整并未真正解决新闻出版商的担忧。据The Verge报道，条款中「与你的产品或服务相关」的措辞依然存在，可能继续为Meta抓取新闻内容留下空间。

条款修改：表面让步还是实质规避？

Meta此次删除了部分可能被解读为允许其无限制使用新闻网站数据训练AI的措辞，看似是对出版商压力的回应。然而，法律专家分析认为，修改后的条款仍保留了关键漏洞——「与你的产品或服务相关」这一表述。该措辞的范围极为宽泛，可能被Meta解释为：只要抓取行为与其自身产品或服务存在某种关联，便属于合规范畴。

这意味着，新闻网站即便通过robots.txt或服务条款明确禁止AI抓取，Meta仍可能援引这一条款进行抗辩。条款修改更像是一种公关姿态，而非实质性的法律约束。

robots.txt 是网站根目录下的一个文本文件，用于告知网络爬虫哪些页面可以抓取、哪些不可。它属于「爬虫协议」（Robots Exclusion Protocol），是一种行业自律规范，而非法律强制。网站通过配置 robots.txt 来禁止 AI 爬虫访问其内容，但遵守与否完全取决于爬虫运营方的自愿。这意味着，即便新闻网站明确禁止抓取，Meta 等公司仍可能以条款授权为由继续抓取，robots.txt 无法提供法律层面的保护。这也是法律专家认为条款漏洞比技术手段更关键的原因之一。

法律专家的核心质疑

专家们的担忧集中在两点。其一，条款的模糊性赋予了Meta过大的解释权。科技巨头在用户协议中埋下宽泛措辞是常见做法，而出版商缺乏对等谈判能力，难以在签约时剔除这些条款。其二，现行法律框架对AI训练数据的抓取行为缺乏明确界定。版权法中的「合理使用」原则在AI语境下争议巨大，而Meta的条款修改并未触及这一根本问题。

有专家直言，除非监管机构出台专门针对AI训练数据的规则，否则单靠企业自律修改条款，无法改变新闻网站内容被无偿使用的现状。

合理使用（Fair Use）是美国版权法中的一项抗辩原则，允许他人在未经授权的情况下有限度地使用受版权保护的作品，考量因素包括使用目的（商业性或转换性）、作品性质、使用比例及对市场的影响。在 AI 训练语境下，科技公司常主张抓取数据训练模型属于「转换性使用」，但这一主张争议巨大：训练过程是否构成转换、是否损害原作品市场，各国法院尚无统一结论。Meta 条款修改并未触及这一根本法律不确定性，因此专家认为单靠合同条款无法解决 AI 训练数据的合法性问题。

新闻网站的困境与可能的出路

对于新闻出版商而言，Meta的条款调整释放了一个复杂信号：一方面，平台意识到公众对AI抓取的敏感度在上升；另一方面，实质性的数据使用边界依然模糊。出版商若想保护内容，目前只能依赖技术手段（如反爬虫措施）和法律诉讼，但两者成本高昂且效果不确定。

部分行业组织正在推动立法，要求AI公司在使用新闻内容前获得明确授权并支付费用。这一方向与欧盟《数字单一市场版权指令》的思路一致，但在其他司法辖区落地仍面临阻力。Meta的条款修改事件，恰好凸显了企业自律与法律监管之间的巨大空白。

欧盟《数字单一市场版权指令》（Directive on Copyright in the Digital Single Market）于 2019 年通过，其中第 15 条创设了「新闻出版者邻接权」，要求在线平台在使用新闻出版者的内容时支付报酬；第 17 条则强化了平台对用户上传侵权内容的过滤义务。该指令为新闻出版商提供了某种法律杠杆，但其效力仅限于欧盟境内，且各成员国转化实施的程度不一。其他司法辖区（如美国）缺乏类似专门立法，因此行业组织推动立法的努力在欧盟之外仍面临较大阻力。

对AI行业的影响

Meta并非唯一面临此类质疑的公司。OpenAI、谷歌等企业同样在训练数据来源上受到审视。Meta此次条款微调若被解读为「合规表演」，可能引发其他AI公司效仿——表面修改条款，实则维持现有数据获取策略。这将进一步削弱公众对AI行业透明度的信任。

从更宏观的视角看，AI训练数据的合法获取问题已成为行业发展的关键瓶颈。在明确的监管规则出台前，类似Meta条款修改这样的「技术性调整」只会反复出现，而新闻网站等原创内容生产者的权益仍悬而未决。