百科全书出版机构 Encyclopædia Britannica（下称“大英百科全书”）于 2026 年 3 月 13 日在美国纽约南区联邦地区法院起诉 OpenAI。根据起诉书内容，大英百科全书主张其百科全书与辞典内容被 OpenAI 未经授权使用，用于训练大规模语言模型以及检索增强生成（RAG）等用途，同时指控生成式 AI 的回答已经构成对其著作权和商标权的侵害。本案的争点不再仅限于“训练阶段的数据使用”，还进一步延伸到对“生成输出内容的责任”认定。

“知识基础设施”起诉 AI：传统百科与生成式 AI 正面冲突

原告大英百科全书是一家历史悠久的百科全书出版机构，长期在教育与参考工具领域扮演“知识基础设施”的角色。其子公司 Merriam-Webster 作为知名词典品牌，也一并列为原告。

早在 2012 年，大英百科全书就停止纸质百科全书的出版，全面转向数字化，被视为“知识在线化”的先行者之一。如今，这家率先完成数字转型的传统知识机构，因其在网络上积累的知识资产被用于 AI 模型而提起诉讼，引发外界高度关注。

争点升级：从“训练数据”到“生成内容”

在本次诉讼中，大英百科全书不仅质疑 OpenAI 在模型训练阶段对其内容的使用是否合法，更将矛头指向生成式 AI 的回答本身。

起诉书称，OpenAI 通过抓取（scraping）或复制等方式获取了大英百科全书及 Merriam-Webster 的内容，并将其用于大规模语言模型训练以及检索增强生成（RAG）系统。原告指出，ChatGPT 等工具在回答用户问题时，可能会以摘要、节选，甚至接近逐字重现的方式，输出与原始条目高度相似的内容。

例如，当用户就某一主题提问时，AI 可能在参考百科条目后，生成保留原有结构的回答：包括条目定义、背景说明、关键事件的时间顺序等。部分表述甚至可能与原文完全相同，或仅做极少量改写。

在原告看来，这已经超出了单纯“传递知识”的范畴，而是将特定编辑成果——包括文章结构与具体表述——反映在生成文本中。起诉书据此主张，这类输出行为本身就构成对著作物的利用，应受到著作权法约束。

■ 生成式 AI 通过参考外部数据生成回答的机制（引自起诉书）——争议焦点不仅在“训练”，也在“输出阶段”的使用

起诉书强调，与此前多起围绕生成式 AI 的诉讼主要集中在“训练数据是否合法使用”不同，本案进一步提出了“生成文本本身是否构成侵权”的新问题，可能对未来相关案件的判断标准产生影响。

商标与错误信息：品牌被“挂名”的风险

除著作权外，大英百科全书还在起诉书中主张 OpenAI 侵犯其商标权。

原告指出，当 AI 在回答中使用“大英百科全书”或“Merriam-Webster”等名称，并同时给出不准确或不完整的信息时，用户可能会误以为这些内容出自相关品牌或得到其背书。这不仅涉及内容本身的使用，更关系到品牌声誉与公信力的受损。

生成式 AI 在提供回答时，往往会附带“看似权威的出处”或引用方式，这在提升便利性的同时，也带来了另一种风险：一旦错误信息与知名品牌名称绑定传播，可能严重误导公众，对品牌造成长期负面影响。

原告请求禁令与损害赔偿

大英百科全书认为，相关侵权行为目前仍在持续，因此请求法院发布禁令，要求 OpenAI 停止对其内容的侵权使用。

同时，原告还依据著作权法请求法定损害赔偿，并要求赔偿实际损失、返还不当得利以及支付律师费等。若法院支持这些请求，本案可能成为生成式 AI 领域中，关于“训练利用”与“输出责任”双重维度的标志性判例。