核心内容摘要
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大模型的训练依赖海量多模态数据而这些数据中往往包含大量受版权、知识产权保护的作品如文字、图像、代码、音视频等当前行业普遍面临数据获取“合法性边界模糊”“侵权纠纷频发”“利益分配不均”等核心难题。
解决此类问题需立足“法律规制、技术防护、机制创新、主体尽责”四大维度构建全流程、多层次的治理体系平衡大模型技术创新与知识产权保护的核心利益推动行业合规有序发展。
完善法律规制明确权利边界与责任划分法律是解决版权与知识产权纠纷的核心依据当前需弥补现有规范的适配性缺口明确大模型训练数据使用的合法边界降低行业合规不确定性。
一细化立法适配明确核心规则结合大模型技术特性补充完善现有知识产权相关法律条款明确训练数据使用的合法性标准。
一方面界定“合理使用”的适用边界借鉴我国“奥特曼”案司法实践精神明确若训练数据使用仅为提取作品结构、风格等特征未再现作品独创性表达、未影响原作品正常使用且未损害权利人合法利益可认定为合理使用同时借鉴纽约法院相关判决明确商业性大模型训练若未经授权使用他人作品原则上不纳入合理使用范畴。
另一方面明确“临时复制”的法律定性对训练过程中短暂缓存、内存存储等临时复制行为基于技术必要性原则豁免侵权责任而对长期保存作品、形成永久复制件的行为严格要求符合授权规范或法定例外情形。
此外参考《欧盟AI法案》《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确大模型研发企业的主体责任要求高风险大模型提供训练数据版权清单强制披露AI生成内容属性及数据来源相关信息。
二统一司法裁判标准规范纠纷处置针对当前大模型版权纠纷裁判尺度不一的问题建立专门的知识产权纠纷审理机制汇总典型案例如GitHub Copilot案、Stability AI案、笔神作文事件等形成裁判指引明确数据爬取、未经授权使用、生成相关学习推荐:工业和信息化部电子工业标准化研究院关于开展人工智能从业人员 “人工智能大模型应用工程师”专项学习课纲