大模型技术的突破性进展，使人工智能从“判别式”走向“生成式”，其能力跃升的关键在于海量训练数据的“投喂”。然而，现行知识产权与数据保护法律制度在设计之初并未预设大规模机器学习的数据使用场景。制度供给与技术发展之间的张力，已在大模型产业实践中引发大量争议与诉讼。2025年至2026年间，美国、德国、中国等地相继出现涉及AI训练数据版权侵权的标志性案件，从美国作家集体起诉六大AI巨头，到德国慕尼黑法院认定OpenAI未经授权使用歌词训练模型构成侵权，再到上海知识产权法院审结首例涉AI大模型著作权侵权案，司法实践正在逐步勾勒训练数据合规的法律边界。

关于第三方版权的合法获取与使用边界

（一）训练数据中的版权侵权风险

大模型训练通常需要将海量文本、图像、音视频等数据复制到训练服务器中进行预处理和模型训练。这一“复制”行为本身即可能落入《著作权法》第10条所规定的复制权控制范围。更关键的是，训练数据中如果包含受著作权法保护的作品，而开发者未取得著作权人许可，则可能构成侵权。

（二）合理使用的适用争议

大模型训练使用版权作品是否构成“合理使用”，是当前最具争议的核心法律问题。我国《著作权法》第24条采用封闭式列举的立法模式，规定了十三种可以不经许可且不支付报酬的使用情形。将大模型训练纳入其中任何一种情形均面临解释困难。有学者指出，大模型训练使用在先作品的行为“既不能直接归入'合理使用'，更不能扩大解释为'法定许可'”。

（三）合规路径选择

面对合理使用制度的不确定性，大模型开发者可从以下路径构建版权合规体系：

第一，授权许可模式。 通过与版权人、版权集体管理组织达成许可协议，取得训练数据的合法使用权。这一路径在法律上最为稳妥，但面临授权成本高、权利人分散、谈判效率低等现实障碍。

第二，开源与公有领域数据优先。 优先使用进入公有领域的作品、采用开源许可协议的数据集，从源头上规避版权风险。

第三，技术性合规措施。 在数据预处理阶段对训练数据进行版权筛查，避免使用明确标注“禁止AI训练”的内容；在模型训练和输出阶段采取技术手段降低过拟合风险，减少对特定版权作品的“记忆”与再现。

关于个人信息的合法处理边界

（一）训练数据中的个人信息风险

大模型的训练数据大量来源于互联网，其中不可避免地包含姓名、联系方式、生物识别信息、行为记录等个人信息，甚至可能包含人脸等敏感个人信息。这些信息一旦被纳入训练数据集，即构成《个人信息保护法》所规制的“个人信息处理行为”。

（二）法律规制框架

根据《个人信息保护法》第13条，处理个人信息须具备下列合法性基础之一：（1）取得个人同意；（2）为订立或履行合同所必需；（3）为履行法定职责或法定义务所必需；（4）为应对突发公共卫生事件或紧急情况所必需；（5）为公共利益实施新闻报道、舆论监督等行为在合理范围内处理个人信息；（6）依照本法规定在合理范围内处理个人自行公开或其他已合法公开的个人信息；（7）法律、行政法规规定的其他情形。

对于大模型训练而言，逐一取得海量数据中每个信息主体的同意在操作上几乎不可行。而已公开个人信息的“合理范围”如何界定、大模型训练是否属于“合理范围”，目前尚无明确标准。有学者建议，对于已公开的个人信息，可通过宽松解释“公开目的”将其纳入可处理的范围；对于未公开的个人信息，则仍需以个人同意作为合法性来源。

（三）合规路径

第一，数据来源合规审查。 开发者应对训练数据来源进行审核过滤，不使用不合法来源的数据。在数据收集阶段即应评估是否涉及个人信息，尤其是敏感个人信息。

第二，匿名化与脱敏处理。 在数据预处理阶段对个人信息进行匿名化或脱敏处理，使其无法识别特定自然人且不能复原，从而不再属于《个人信息保护法》的规制范围。

第三，履行“告知—同意”义务。 对于确需处理个人信息的场景，应依法履行告知义务并获得同意，确保符合合法正当、最小必要、公开透明等原则。

关于专利技术信息与商业秘密的保护与合规

（一）双重面向：侵权风险与自身保护

大模型训练数据的专利与商业秘密议题呈现“双重面向”：一方面，开发者可能因训练数据中包含他人专利技术信息或商业秘密而面临侵权风险；另一方面，开发者自身的大模型核心技术（如模型架构、训练数据筛选规则、参数优化方法等）也需要通过专利或商业秘密制度加以保护。

（二）他人技术信息的侵权风险

大模型的训练数据若包含他人专利技术方案、尚未公开的科研成果、企业专有的技术文档等，可能构成对专利权的侵害或对商业秘密的不当获取。《反不正当竞争法》第9条禁止以盗窃、贿赂、欺诈、胁迫、电子侵入或者其他不正当手段获取权利人的商业秘密。

（三）自身核心技术的保护

从企业自身保护的角度看，大模型的核心资产，例如，包括模型架构设计、训练数据的筛选规则、超参数配置逻辑、特征提取算法等，均可作为商业秘密加以保护。与著作权和专利保护存在期限限制不同，商业秘密的保护期限可以一直延续，只要信息仍处于保密状态。

（四）合规路径

第一，数据来源的专利与商业秘密筛查。在数据收集和预处理阶段，应对数据中可能包含的专利技术信息、未公开技术文档等进行筛查，避免不当获取他人技术秘密。

第二，建立商业秘密管理制度。对自身的核心算法、训练数据、参数配置等采取合理的保密措施，包括签订保密协议、设置访问权限、建立信息分级管理制度等。

第三，专利布局与商业秘密保护的策略选择。对于容易被逆向工程的技术方案，优先考虑专利保护。

因此，大模型训练数据的知识产权合规，不能依靠单一法律工具或单一路径解决，而应构建“分类治理、分阶段管控”的综合框架。

（一）分类治理：区分数据类型与法律属性

不同类型的训练数据面临不同的法律规制，应采取差异化的合规策略：

版权作品：优先采用授权许可或开源数据，在合理使用制度尚不明朗的当下，审慎评估未经许可使用的法律风险。

个人信息：以匿名化处理为首选方案，确需处理时严格履行“告知—同意”义务和影响评估程序。

专利技术信息与商业秘密：建立数据来源筛查机制，避免不当获取他人技术秘密；同时完善自身商业秘密管理制度。

（二）分阶段管控：覆盖数据全生命周期

大模型数据合规应贯穿数据收集、预处理、训练、部署、输出的全流程：

收集阶段：审查数据来源合法性，评估版权、个人信息、技术信息三类风险。

预处理阶段：进行版权筛查、个人信息匿名化、技术信息脱敏等处理。

训练阶段：确保训练过程不违反知识产权相关法律，关注合理使用的适用条件。

部署与输出阶段：防范模型输出再现他人版权作品、个人信息或技术方案。

大模型训练数据的知识产权合规，是人工智能产业健康发展必须跨越的制度门槛。在第三方版权、个人信息与专利技术信息三个维度上，现行法律框架均存在不同程度的制度供给不足。面对这一挑战，既需要立法者审时度势推进制度完善，也需要开发者在现行法框架内构建审慎的合规体系，还需要司法者在个案裁判中逐步明晰法律边界。唯有在创新激励与权益保护之间找到动态平衡，方能实现人工智能产业的高质量发展与法治秩序的有机统一。

注：本文由作者主导撰写，部分内容由AI辅助生成，并经作者审核、修改与确认。