大模型训练数据的著作权合规路径研究

doi:10.3969/j.issn.1672-2272.202506019

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摘要在生成式人工智能产业蓬勃发展的背景下,现行著作权法制度已难以破解大模型训练数据的合规僵局,引发诸多争议。聚焦合规僵局折射的制度与利益困境,横向比较相关制度适用于规制数据训练行为的可操作性及实施效果,回应人工智能产业的国际合作与竞争需求,以司法政策突破合理使用情形后,为补强合理使用制度适用过程中易被忽视的正当性基础,应当构建训练数据“输入端合理开放＋输出端从严管控”双端规制路径。具体而言,在输入端,为避免合理使用制度滥用,规定人工智能企业相关注意义务,以及引入训练数据版权领域的补偿金制度;在输出端﹐严格遵循"接触＋实质性相似”原则进行侵权判定,明确侵权主体以及侵权责任履行限度,促进生成式人工智能产业有序发展与著作权利人权益保障相协调。

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	柯萌；陈娜

关键词: 生成式人工智能训练数据著作权合理使用双端规制

出版日期: 2025-11-25 发布日期: 2025-11-25 整期出版日期: 2025-11-25

ZTFLH:	F49
	D923.41
	TP18

作者简介: 柯萌(2001-),女,武汉理工大学法学与人文社会学院硕士研究生,研究方向:民商法;陈娜(1975-),女,博士,武汉理工大学法学与人文社会学院副教授、硕士生导师,研究方向:民商法.

引用本文:

柯萌；陈娜. 大模型训练数据的著作权合规路径研究[J]. 科技创业月刊, 2025, 38(11): 178-185.

链接本文:

https://www.zgkjcy.com/CN/10.3969/j.issn.1672-2272.202506019 或 https://www.zgkjcy.com/CN/Y2025/V38/I11/178

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