Figma 集体诉讼的核心在于默认设置的设计决策，而非版权侵权。该诉讼指控 Figma 默认允许在客户设计文件上进行模型训练，违背了此前的承诺。尽管案件尚未裁决，Figma 否认相关指控，并声称其训练聚焦于通用模式，而非客户内容。核心问题在于，关于“选择加入”与“选择退出”的设置已做出决定，且因计划层级而异。设计师作为用户，理解默认设置由他人代为决定；而像 Figma 这样处于影响力地位的公司，应秉持更高标准。此类公司悄然修改条款，将用户数据纳入 AI 训练，且“选择退出”机制往往难以操作或需要执行特定、非显而易见的行为，这一模式在 Zoom、Slack 和 Adobe 中反复出现。这些公司常面临 backlash，发布澄清说明，有时甚至撤销原有决定，凸显信任建立在可审计的默认设置之上，而非仅靠声明的行为。Figma 的情况具有独特性，因其分层默认设置已明确公布并予以辩护，且未发生撤销。可通过四项问题的“嗅探测试”来评估工具的方法：同意（Consent）、对称性（Symmetry）、披露（Disclosure）和退出（Exit）。同意通过检查默认设置是否在抵达时处于关闭状态来验证。对称性考察默认设置是否平等适用，或是否按付费层级分割，后者可能揭示保护对象存在偏差。披露评估一名执行工作的设计师在未获外部通知的情况下能否发现相关设置。该诉讼原告指控 Figma 在关于用户数据用于 AI 训练的保障与实际做法之间存在差距。