当AI生成内容占据互联网新发布内容的一半以上，高质量人类文本成为稀缺资源。

多家AI公司通过中间商大规模收购二手图书，扫描后销毁，只为获取2022年之前“未被机器碰过”的训练数据。Anthropic的“巴拿马计划”曝光了这一隐秘产业链，15亿美元和解金创下美国版权案件纪录。

这不仅是数据争夺战，更揭示了AI产业的核心悖论，它越成功，赖以训练的人类数据就越稀缺。

被切碎的旧书

调查媒体404 Media今年7月披露，多家AI公司正通过数据中间商ISBNdb大规模收购二手图书，切掉书脊、高速扫描、物理销毁。单次订单从1000本到100万本不等，书商们销量在数月内飙升了五倍。Anthropic内部文件显示，其“巴拿马计划”（Project Panama）在一年内花费数千万美元购买了数百万本纸质书，拆解扫描后全部销毁。

为什么AI公司要花大价钱买旧书、拆书、毁书？答案指向一个它们自己制造的问题：互联网已经被AI生成内妊疼染了。

斯坦福大学2026 AI指数报告显示，自2025年初以来，新发布的互联网内容中AI生成的比例已超过一半（51.72%）。2022年ChatGPT发布之前，这个数字接近于零。Cloudflare的数据同样印证了一个趋势，其托管网站的网络访问请求中，约57.4%来自人工智能和自动化程序，人类请求仅占42.6%。不过该数据衡量的是HTTP请求数量而非人类实际阅读量，一个AI Agent单次可访问数千页面，而人类只需几次点击。

当AI模型用AI生成的内容继续训练时，就会发生“模型塌缩”（Model Collapse）。2024年7月，牛津大学、剑桥大学等机构的联合研究登上了Nature封面。研究者用Meta的OPT-125m模型输入一段关于14世纪教堂塔楼的维基百科文本，第一代输出还在讨论建筑，第五代跑偏到语言翻译，第九代模型开始热情洋溢地介绍各种不存在的兔子物种。从教堂到兔子，只用了九次迭代。



递归训练下模型输出质量的退化趋势（基于Nature 2024封面论文实验数据）

论文证明，驱动坍缩的是三类误差的复合效应：统计近似误差（有限采样丢失尾部信息）、函数表达误差（神经网络无法完美拟合分布）、函数近似误差（优化算法本身带有结构偏差）。只要其中任何一类存在，坍缩就不可避免。这是数学必然。

Epoch AI的测算给出了明确的时间窗，语言模型将在2026年到2032年间耗尽人类公开的高质量文本数据。合成数据看似是解药，微软Phi-4、谷歌Gemma等模型都已混入合成数据，但据相关研究显示，训练数据中仅0.01%的虚假文本就能导致模型有害输出增加11.2%，这是指数放大的关系。

理解了“模型塌缩”这个逻辑起点，才能理解AI公司为何愿意花数千万美元去购买那些“2022年之前印刷的纸质书”。ISBNdb在官方博客中直接点明了这一点：“2022年之前印刷的纸质书，在结构上保证没有受到过这种污染。仅此一点，就是巨大的优势。”



互联网新发布内容中AI生成内容占比变化（数据来源：斯坦福2026 AI指数报告）

更棘手的是，作者们已经开始反击。芝加哥大学开发的Nightshade工具能在图像中嵌入对人类视觉无影响但会让模型“中毒”的像素级修改。其文本领域的同类工具也在发展之中。

Nightshade自2024年发布以来已被广泛下载。Anthropic联合英国AI安全研究所的研究显示，只需250份精心构造的恶意文档，就能在数千亿token量级的语料库中为模型植入后门。这意味着互联网上爬取的数狙剔法保证“干净”，只有纸质书，从时间线上就天然免疫。

但问题在于：旧书虽然纯净，获取方式却触发了另一场冲突。

旧书争夺战

ISBNdb原本是一家服务于图书馆、书商和发行商的图书数据库公司，拥有超过1.11亿本图书的目录信息。如今，它已将业务重心转向AI行业。

其官网写道：“书籍代表着经过精心策划、同行评审、特定领域的人类知识，其结构是任何网络爬虫都无法复制的。”它提供从1000本到100万本的批量采购，并承诺严格保密，每笔合作签署NDA，买家姓名永不披露。

据404 Media报道，采购订单有几个异常特征：采购对象几乎全部带有国际标准书号（ISBN），便于数据去重和溯源管理；完全没有主题、类型或作者偏好，小说、教材、专业书籍不加区分；买家完全不在意价格，即使部分图书明显高于市场价，也会直接买下。

一位书商向404 Media表示，过去一周只能卖出约20本书，近几个月每周销量飙升至数百本，是平时的五倍。他坦言：“我个人对此感受复杂，经济上对我有利，但我不喜欢那些不常见的书就这样被粉碎。”

被大量买走的书大多是“长尾、冷门、几乎没有商业价值”的书籍，比如地方史、小城镇志、已消失学科的旧专著、小语种或土著语言文献、自费出版的战争回忆录、印量极小的学术论文集。这些绝版书籍因此更易被批量收购和销毁。

Anthropic的巴拿马计划提供了一个完整的标本。2024年初，该公司启动了这一严格保密的项目。内部文件写道：“巴拿马计划是我们对全世界所有图书进行破坏性扫描的努力。我们不想让人知道我们在做这件事。”

此后一年内，该公司花费数千万美元，购买了数百万本纸质书。负责该项目的汤姆·特维（Tom Turvey）是一位曾参与Google Books项目的硅谷老兵。

今年1月的一篇报道进一步揭示，Anthropic联合创始人本·曼恩早在2021年就亲自从盗版网站LibGen下载了至少500万本盗版图书，2022年又从另一个网站下载了至少200万本（部分法庭文件记载为500万本，具体数量在诉讼中存在争议），并向同事转发链接附言：“真是太及时了!!!”（just in time!!!）。

CEO达里奥·阿莫代伊对此知情，在内部邮件中将寻求正版授权的理由概括为“法律/实践/商业上的繁琐工作”。

具体操作流程：工人使用液压切割机切掉书脊，将散开的书页送入高速生产级扫描仪，转化为高清PDF文件，然后将纸质残骸直接送往回收公司销毁。据法庭文件显示，供应商提案中标注的扫描量在50万到200万本之间，完成周期约为六个月。ISBNdb的服务条款也承认：“大规模扫描通常会毁掉书籍。工人切掉书脊，让散页通过机器，这比小心翼翼的替代方案更快、更便宜。”

ISBNdb的营销文案承认：“AI公司销毁两百万本书确实不是一个能博取同情的标题。”它建议客户将这一行为重新包装为“数字化保存”。然而，图书馆的数字化是为了保存和传播，AI公司的数字化是消耗和训练，扫描后的内容进入私有数据库，公众无法访问。

旧书被买走、拆掉、扫成数字文件，然后物理销毁。这一连串操作在法律上处于什么位置？Anthropic的15亿美元和解案给出了答案。

买书合法，偷书不行

2025年6月，联邦法官威廉·阿尔苏普（William Alsup）作出了一项双重裁定。一方面，他认定Anthropic的破坏性扫描行为属于“合理使用”（fair use），因为训练是“变革性”的。

他将此比作教师教学生写作，认为“作者无权禁止任何人将他们的作品用于培训或学习”。另一方面，同一法官认定该公司在启动巴拿马计划之前，曾下载了一个包含700万本盗版图书的数据库（LibGen），侵犯了版权。

2025年9月，阿尔苏普初步批准了Anthropic以15亿美元（约合101.62亿元人民币）和解提案。2026年7月，法官阿拉塞莉·马丁内斯-奥尔金批准了最终和解。这是美国版权案件中已知的最大和解金额，超过91%的作者和出版商已领取赔偿份额。

这组判决传递了一个清晰的信号：买书、拆书、扫描、销毁，只要书是合法购买的，法院可能不拦你；但如果你从盗版网站下载，代价会极其昂贵，每本侵权作品最高可判罚15万美元。

由此形成了一个荒诞的激励结构：如果你扫描后还留着原书或公开分享扫描件，法律地位反而更弱，因为可能产生新的版权副本并使其流入市场。

Anthropic的律师团队提出了双重辩护：其一，基于“首次销售原则”，合法购买一本书后，所有权人有权对该副本进行任何处理；其二，叠加“合理使用”，扫描件仅用于内部AI训练，不对外分发。销毁原件反而“规避了非法复制”的指控链条。

7月14日，哈切特出版集团、圣智学习集团、爱思唯尔以及畅销作家斯科特·图罗联合在纽约联邦法院对谷歌提起集体诉讼，指控其未经授权使用数百万本受版权保护的图书训练Gemini AI模型。

与Anthropic案不同，谷歌案的核心在于“授权但超出范围”：出版商曾授权谷歌通过Google Books等有限范围内使用作品，但从未授权用于训练商业AI产品。Meta也面临类似诉讼，出版商联盟指控其从LibGen、Anna's Archive、Sci-Hub等多个盗版网站获取了超过267TB的版权材料。

Anthropic的案例揭示了一个奇怪的产业逻辑：从盗版网站免费下载700万本电子书，最终付出15亿美元代价；而巴拿马计划虽然成本高昂，却被法院认定为合法。这种“合法但更贵”的路径正在重塑整个AI训练数据的供应链。ISBNdb正是这一模式的产物：它不生产数据，只是图书的搬运工，但搬运的是法律上干净的数据。

法律的模糊地带催生了新的商业模式，也带来了更深层的隐忧。

被锁进黑箱的人类智慧

这场旧书争夺战揭示了一个悖论：AI公司一边承诺“让人类知识触手可及”，一边在买断、拆毁人类知识最坚实的载体。

扫描后的数字内容进入AI公司的私有数据库，仅用于训练其模型，普通公众无法访问。公众可能获得更智能的AI助手，但代价是大量知识资源正从公共领域消失。

这与图书馆的数字化使命有着本质区别：图书馆数字化是为了保存和传播，公众可以访问数字化后的内容；AI公司的数字化是为了消耗和训练，内容进入私有数据库后公众无法访问。

前者是知识的“放大器”，后者是知识的“黑洞”。

在批量采购中，AI公司是否会区分普通图书与珍贵或绝版图书？如果稀有书籍被拆毁，它们可能永久退出流通。被大量买走的冷门书籍，地方史、土著语言文献、小语种著作等等，其中很多可能已经没有其他存世副本。当采购规模达到百万级别且完全匿名保密时，没有任何外部机制能确保稀有书籍不被混入其中。

对中小作者而言，打击同样真实。Packt Publishing合作伙伴关系副总裁（兼ExpertEdge CEO）Oli Huggins指出，AI公司目前提供的授权报价“在经济上完全不具吸引力”，一张永久AI训练许可证的报价大约只有每本书10美元。世界各地的独立作者无法聘请顶级律所追责，当自己的作品被切碎化为数字比特时，他们能做的只是看着。



几组关键数据对比

对中国AI从业者而言，挑战尤为严峻。据业内研究估计，中文高质量数据在全球大模型训练数据集中的占比极低。数据稀缺迫使国内开发者更多依赖机器翻译和合成内容，进一步加剧了数狙疼染。DeepSeek-V3需要14.8万亿高质量文本片段来训练，这个量级的中文高质量数据，目前根本没有。这使得“获取纯净中文纸质书数据”对中国AI公司而言同样是一个迫切但更困难的问题。

这些隐忧指向一个更根本的问题：旧书是有限的，互联网上的AI生成内容是无限的。旧书耗尽之后，AI还能去哪里？

旧书耗尽之后

即便AI公司今天买光了所有旧书，下一代模型训练时还能找到纯净的数据吗？每一轮AI生成的文本都在污染互联网，而新一轮模型又要从这片被污染的海洋中捞取训练素材。收购旧书只是延缓了模型坍缩的速度，并没有解决根本问题。

学术界正在探索多条出路。

有研究证明，只要真实数据在训练循环中持续存在（“累积”而非“替换”范式），模型性能不会急剧恶化。独立研究者提出的“反吞尾效应”实验表明，质量过滤器不仅能减缓退化，甚至可能逆转它。今年5月发表于《物理评论快报》的研究也发现，只需在训练中加入一条来自封闭循环之外的真实数据，就能有效阻止模型塌缩。

但这些技术路径都有局限：它们赢得的是时间，不是永恒。模型塌缩的根本矛盾是，AI的成功正在毁掉它赖以成功的数据，会因为技术优化而消失。

我们需要的不仅是更高效的数据获取方式，更是一套让技术进步与知识传承、商业利益与公共权益、AI能力与人类尊严之间保持平衡的新契约。

当AI把人类写在纸上的最后一句话也吞进去之后，互联网上剩下的，就只有AI自己说过的话了。人类花了几个世纪积累的知识，AI公司正在用几年时间消耗殆尽。这不再是一个技术问题，而是一个关于人类文明如何与人工智能共存的根本问题。