访问壁垒推高AI训练成本，学习自由从公共资源转为付费特权并加速市场集中

本文指出，互联网上通过开放标准实现的开放与控制平衡曾保障了学习自由，但随着AI技术普及，出版商正通过付费墙、服务条款和法院禁令限制公开信息的访问，可能把学习自由从公共资源转变为受合同和技术壁垒约束的特权。此趋势将提高AI训练和使用成本，削弱用户对合法内容的分析和摘要能力，并因大公司更易适应复杂规则而导致市场集中度上升。历史判例（Ticketmaster案、KPMG链接争议、书籍首次销售 doctrine、X v. Bright Data）表明合同不能完全剥夺公众对公开数据的合理使用权。作者建议通过市场、技术与政策相结合的定制方案（如robots.txt标准演进）来在AI时代维护学习自由。