人工智能模型训练数据的版权问题研究

引言

以 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion、Deepseek 等为代表的生成式 AI 技术近年来快速发展，能够自主生成文本、图像、音乐、视频等内容，这类内容被统称为人工智能生成内容（AIGC）。人工智能模型通过从互联网抓取海量数据进行训练，这些数据中包含大量受版权保护的书籍、文章和网页内容。例如 2023 年，多位作家和出版商对 OpenAI 提起诉讼，指控其未经授权使用受版权保护的作品进行模型训练。而现有版权法规主要针对传统内容创作，难以应对 AI 训练数据使用中出现的复杂问题，如数据抓取、合理使用界定等。

随着 AI 技术的广泛应用，各国政府逐渐意识到训练数据版权问题的重要性，并开始出台相关政策。然而值得注意的是，现有规定和学术研究多聚焦于法律争议，缺乏对“版权问题如何影响商业决策”的系统分析，也较少涉及从法律困境向商业机遇转化的可行路径。企业迫切需要可操作的解决方案，以平衡技术创新与法律合规。随着技术发展，版权问题将更加复杂，亟需跨学科研究和多方合作，以找到合理的解决方案。本研究有助于读者了解人工智能训练数据版权问题对企业经营管理的实际影响，从而灵活调整研发方向，在控制风险的前提下把握创新机遇。

1、文献综述

人工智能模型训练数据的版权问题研究在国内外呈现多维探索态势，但受技术迭代与法律滞后性的双重影响，研究重点与实践路径存在明显差异。

国内研究以政策驱动和本土化创新为主要特征。2024 年国家网信办发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》首次明确要求“训练数据来源合法”，并推动构建数据产权制度。学界围绕 AI生成内容的可版权性展开激烈辩论：吴汉东（2024）提出“市场替代性损害”标准，主张若AI 生成内容未实质性替代原作市场价值，则不构成侵权；林秀芹（2021）指出传统“三步检验法”需扩展至AI 训练场景，建议增设“技术必要性”豁免条款；张珺皓（2025）进一步提出“分阶段版权保护模式”，将 AI 生成物划分为“数据训练—内容生成—商业传播”三个阶段，为每个阶段设计不同的权属规则与责任边界，为司法实践提供理论支撑。

国际学者则更关注技术特性对法律原则的挑战。Kumar 等（2025）指出，生成式 AI 的商业化加剧了“数据获取—内容产出—利益分配”链条的复杂性，提出“技术中立性”原则需重构为“技术责任性”框架，要求开发者承担数据溯源义务；Fenwick 和Jurcys（2023）强调“原创性”标准在 AI 生成物认定中的局限性，建议引入“人类创造性贡献”阈值，并主张通过区块链技术实现版权登记与确权自动化；Zhang 等（2025）通过实证研究发现，不同法域对“合理使用”的界定差异导致跨境数据合规成本上升 30% —50%，呼吁建立国际数据版权互认机制。

尽管研究取得进展，却仍存在两大瓶颈：其一，法律规则与技术实践脱节：国内侧重立法完善但缺乏技术验证机制，国际强调透明度却未解决中小企业合规成本过高问题；其二，商业模式创新滞后：现有研究多聚焦风险规避，忽视 AI 驱动的数据资产化机遇。因此，未来需要融合分阶段理论与原创性重构方案，构建“法律—技术—商业”协同治理体系，推动版权制度从“被动防御”向“主动赋能”转型。本文将运用案例分析与文献研究方法，探索解决人工智能训练数据法律困境的路径及其背后的商业机遇。

2、人工智能模型训练数据版权现状及存在的问题

根据所搜集的中外文献，现有 AI 训练数据版权问题主要表现为以下几个方面的法律困境：

各地区管理措施存在显著差异，缺乏国际通用的执行标准。不同法系和国家对 AI 训练数据版权问题采取截然不同的处理方式：海洋法系国家如美国倾向于采用灵活的判定标准，强调转换性使用；而大陆法系国家如德国、法国则更注重版权的明确界定与使用合理性边界。这种法律体系的差异导致跨国 AI 企业面临合规困境，同一数据集在不同国家可能面临不同的法律评价。缺乏统一的国际标准使得全球 AI 发展面临碎片化监管，增加了企业的合规成本和法律风险。

执行上，判定程序复杂繁琐。国内对 AI 训练数据的版权界定仍较为模糊，需要从作品领域、独创性程度、表现形式等多个维度进行综合评估。根据中国裁判文书网相关判决书显示，这种多维度判定标准导致实践中操作复杂且耗时。同时，AI 训练数据的特殊性使传统版权判定标准难以直接适用，特别是对于经过算法处理和转换的数据，这种复杂性增加了司法裁判的难度，也使企业面临较大的法律不确定性。

训练数据来源复杂，真假难辨。尽管中国《互联网信息服务深度合成管理规定》及各国相关法案要求深度合成内容必须标识为“AI生成”且数据来源需正规，但实际执行面临巨大挑战。互联网数据量庞大且来源复杂，包括公开网站、付费数据库、用户生成内容等，难以全面追溯和验证版权状态。加上技术手段限制，即使有法律规定，也难以有效监督和执行，导致大量未经授权数据被用于AI 训练。

对数据输入和训练阶段的重视不足。现行法律框架和司法实践往往重点关注 AI 生成内容的输出阶段，而相对忽视了数据输入和模型训练这两个关键环节的版权合规性。根据现有判决，国内对训练数据版权归属的界定过度依赖“是否产生获利”这一标准，为规避版权责任留下了空间。这种监管重点的偏移导致大量未经授权数据在训练阶段被使用，形成法律监管盲区。

过松或过严的管理影响科研与使用积极性。在 AI 训练数据版权管理中，监管尺度的把握至关重要：过松的管理可能导致版权保护失去意义，损害创作者权益；过严的管理则会增加企业合规成本，限制可用数据规模，阻碍技术创新。特别是对科研机构和中小企业而言，过于严格的版权要求可能影响AI 技术研发和应用推广。因此，需要在保护版权与促进创新之间找到平衡点，建立灵活且适应技术发展的版权管理机制。

3、人工智能模型训练数据版权的保护必要性分析

3.1 成本方面：训练数据保护不足增加运营成本

人工智能对训练数据的依赖使版权成本在多个维度显著扩大。首先，侵权风险增加导致维权成本上升：AI 模型训练可能使用大量未经授权作品，版权人和企业需投入更多资源进行监测、取证和诉讼。其次，版权归属界定复杂增加管理成本：AI 训练数据涉及多方权利主体，企业需花费更多精力进行版权审核和管理。此外，许可授权难度增大及费用提高：由于 AI 对训练数据需求巨大，版权人可能提高授权费用或减少授权意愿，增加许可难度和成本。

随着版权保护范围扩大和时间延长，大公司在扩展版权资源的同时挤占公共资源。若训练数据缺乏有效保护，更多内容将退出公有领域，转移至大公司名下。大型文化公司还可能利用对训练数据的控制权过度囤积 IP，使作品长期无法问世，违背著作权法“促进文化与科学事业发展”的初衷。虽然大企业可能免费提供基于训练数据生成的内容，但这种“免费”实为交叉补贴。正如科斯所言，在交易成本为正的世界里，“合法权利的初始界定会影响经济制度运行的效率”。若法律未对训练数据作出合适权利安排，后期市场调节成本将大大增加。大企业在财力和法律资源上占据优势，权利不合理配置带来的不确定性意味着交易成本增加和社会资源浪费。

3.2 原创市场方面：训练数据滥用损害原创作者权益

AI 模型使用者的投入主要集中在思想层面，而 AI 的投入主要集中在表达层面。人类将智力投入转化为表达凝聚在提示词中，输入 AI 模型后，AI 从语料库调取匹配数据生成具体表达。虽然人的投入可能只占 30% 左右，但这部分智力投入是关键，决定了后续70% 的形态存在。

企业的本质是通过形成组织和权威支配资源，节约市场运行成本。企业原本需通过雇佣员工、购买作品、获取授权等方式获得内容，涉及诸多不确定因素，交易成本较高。人工智能技术出现后，平台企业只需一次性投入搭建创作平台，就能以极低的边际成本完成内容规模化生成，大幅降低经营成本。但随着平台作品数量倍增，创作者方的网络效应急剧降低，普通创作者即使未被AI 直接取代，也会失去与平台议价的能力，要么退出，要么沦为“数字劳工”。即使知名创作者也难逃冲击，其既有作品一旦成为训练数据，AI 可通过模仿创作风格大量生成替代品。而“创作风格”处于“思想”与“表达”之间的模糊地带，原作者通过著作权法维权并不容易。

原创作者创作成果不受良好保护，其风格和创意可能被 AI 滥用后生成无版权内容，导致作品被混淆、声誉受损；还会因低成本AI 内容充斥市场，压低原创作品价格，减少作者经济收入；同时打击创作积极性，使作者不愿投入创作，不利于文化创新。著作权法的初衷是激励人类创新创造，建立在对人类智力劳动独创性的认可之上。并非所有 AI 生成内容都值得著作权法保护，能够受到保护的是凝结 AI 使用者智力投入的内容。在AIGC 技术环境下，主要体现人类智力劳动的是 AI 使用者输入的提示词。因此，亟需加强对训练数据的保护，确保原创作者的智力成果不被滥用，维护原创市场的公平竞争环境。

3.3 消费市场方面：训练数据垄断引发不正当竞争

版权制度作为知识经济时代的重要制度，旨在鼓励创新、促进文化多样性，其隐含目的是“将尽可能多的新作品带入公共领域以维护公共利益”，因此版权扩张不能以引发垄断、损害公共利益为代价。然而，这恰恰是人工智能训练数据版权保护不足的风险所在。

从数据获取角度看，若训练数据版权保护不当，大型企业可能凭借资源和资金优势垄断优质数据资源用于 AIGC 模型训练。互联网巨头利用广泛业务覆盖收集海量用户数据，而中小企业因版权限制难以获取足够数据进行模型训练，导致数据资源向少数企业集中，加剧市场不平衡。若缺乏清晰版权界定，AI 训练数据属权不明，大型科技公司很容易实现生成式人工智能多元经营和跨界发展，在不同领域形成寡头竞争，利用市场影响力挤压中小企业生存空间。

例如，基于特殊训练数据生成的文学作品、艺术设计等，因版权归属争议，大型企业凭借雄厚法务团队和市场话语权获取商业利益，而原创者和中小企业难以抗衡，导致市场竞争不足，社会创新动力下降。这种垄断趋势不仅损害消费者选择权，也可能导致创新活力减弱，最终影响整个行业的健康发展。

4、人工智能模型训练数据的版权的保护条件与实施路径分析该部分，本文通过结合前期理论与案例的方法，分析并提出了几种较为可靠的判断条件与可行路径。

4.1 人工智能训练数据版权的保护条件

本研究认为，值得进行版权保护的训练数据应具备以下特征：来源于合法领域，获取渠道符合法律规定，不侵犯他人权益；具有独创性，体现创作者智力成果，具有独特性和创新性；有明确形式或载体，以可感知、可复制的形式存在，如文字、图像、音频等；具有某种价值，具备经济价值、社会价值或技术价值，能够为 AI训练提供实质性贡献或商业应用潜力。

4.2 实施路径

针对训练数据版权保护问题，本文结合国内外相关规定与前沿研究，总结出以下几种可行的解决途径。

4.2.1 完善本国法律，优化著作权法对 AI 数据内容的保护

实施路径：立足我国实际，在《著作权法》中明确界定“AI训练数据的合理使用”边界，建立企业合规清单。训练前，企业需建立“合理使用评估表”，对照使用目的、作品性质、使用量、市场影响等要素，留存法务签字版本。训练中，采用“可撤销缓存”技术，仅保留中间特征向量，72 小时后自动删除原始数据。训练后，对输出内容启用“相似度过滤”，设定上限值（如 <10% 像素差异或<8% 文本BLEU 值），并记录日志存档。借鉴欧盟《人工智能法案》中的“文本与数据挖掘例外”条款，允许非商业研究及公共利益领域扩大数据使用范围，并建立“数据版权补偿机制”，要求大规模商业性使用必须支付版权费用或签订授权协议。

4.2.2 协调国家地区立法，减少执行差异

欧盟（严格监管）：AI Act 已生效，采用TDM 例外及“opt-out”机制，企业需证明数据合法性。美国（灵活宽松）：依赖 CCPA 及版权合理使用判例法，原告需证明侵权。新加坡（折中平衡）：适用“计算数据分析例外”，企业需证明已合理规避 0pt-out 标识。

实施路径：一是在WTO 框架下推动国际 AI 数据治理协议制定，减少著作权法冲突。二是在 RCEP、CPTPP 等区域贸易协定中纳入AI 训练数据标准化条款。三是借鉴欧洲搭建“地域路由”数据管道，通过 robots.txt 扫描器将带“TDM-Reservation”字段的网站列入黑名单。四是企业与数据供应商签订“GDPR+CDA 双兼容条款”，约定用户行使opt-out 后30 日内完成数据下架并追溯审计。

4.2.3 更新辨别方法，增设 AI 数据登记与溯源制度

实施路径：一是由国家牵头建立“AI 训练数据版权登记系统”，要求企业训练前公开数据来源并备案。二是企业采用区块链技术记录数据使用链，如蚂蚁链、IBM Blockchain 等。

具体流程：首先，企业登录“数据知识产权登记平台”，上传数据清单及授权书，获取登记证书。其次，向省级网信办提交大模型备案表及附件，通过后获中央网信办备案号。接着，将登记证书及数据指纹写入蚂蚁链，生成存证凭证作为技术佐证。最后，在国内外应用商店上架时，注明备案号及链上存证信息。

4.2.4 督促用户遵守，强化署名权与诚实信用原则

实施路径：一键标识：模型上线前通过国家网信办“AI 标识公共服务平台”生成带隐写水印的“AI 生成”标识，用户无法关闭。白名单抓取：将 RobotsExclusion 规则写入爬虫 SDK，仅抓取“国家数据港”白名单域名，禁止路径即时阻断并记录日志。违规即下架：应用商店对接标识校验接口，发现未标注或违规内容 24 小时内下架并同步至监管黑名单。

4.2.5 监管数据输入与训练过程，推广溯源技术

实施路径：统一水印：出台《AIGC 内容水印技术要求》，要求所有模型在训练和生成阶段植入可见或隐写水印，第三方可通过“溯源接口”验证内容来源。上链存证：训练前将原始数据 SHA-256 指纹上传至“长安链·数据存证子链”，获取唯一编号，实现“数据—模型”一一对应。日志留痕：在国家级算力节点训练时启用“合规探针”，自动记录数据批次、GPU 使用时长和模型版本，日志保存三年供抽查。

4.2.6 把握管控力度，由国家牵头推动行业标准化

《人工智能训练数据合规要求》已实施，明确 5 级风险分级（R0-R4），企业须在模型卡中披露对应级别。

实施路径：建立国家级 AI 数据集共享平台，提供合法授权数据降低侵权风险。1. 风险自检：企业用国标 5 级表为每条训练数据打分，结果写入模型卡并备案。2. 下载数据：从共享平台下载已合规授权的同级数据集。3. 随时更新：数据或级别变动 30 日内在线更新备案，平台自动重算指纹并回传新证书。

5、以案例研究人工智能模型训练数据的版权问题带来的商业机遇与未来发展分析

通过分析国内外相关案例，研究发现既有企业借助 AI 工具的效率与宽松版权环境取得成功，也有企业因版权问题陷入诉讼成为负面案例。其中可带来的正向影响包括：

行业共识的形成：在立法环境尚不完善的背景下，企业间自发形成行业共识将成为推动 AI 版权治理的重要力量。面对版权模糊地带，企业将主动建立行业联盟，共同制定数据使用标准和版权保护规范，形成自律机制。这种自下而上的治理模式不仅能弥补法律滞后性，还能促进企业间技术交流与资源共享，降低合规风险。行业共识的形成将创造更稳定的商业环境，使企业能够在可预期的规则框架内开展 AI 业务，实现多方共赢的产业生态。

企业正规化转型：版权挑战将促使企业加速 AI 业务正规化进程。在诉讼风险、高额赔偿和声誉损失的压力下，企业不得不重新审视数据获取和使用流程，建立完善的版权审核机制。这将推动企业设立专门的AI 合规部门，引入专业法律人才，开发版权检测工具。虽然短期内增加了运营成本，但长远看，这种正规化转型将提升企业核心竞争力，树立负责任的行业形象，为可持续发展奠定基础，同时推动整个行业向更加规范、透明的方向发展。

新兴服务市场的崛起：AI 版权问题将催生新兴服务市场，创造巨大商业价值。随着版权风险意识提升，企业对专业服务的需求将激增。AI 生成物版权保险将成为企业规避风险的重要工具；合规数据咨询服务将帮助企业建立合法数据获取渠道；版权鉴定服务则能准确区分 AI 与人类创作内容。这些服务不仅为企业提供风险保障，还将形成完整的产业链，创造大量就业机会，成为数字经济时代的新增长点。

创新突破的机遇：AI 版权前沿领域为企业提供了创新突破的独特机遇。在法律尚未完全覆盖的灰色地带，企业拥有更大的探索空间，可以率先开发新技术、新商业模式。这种先行者优势不仅能带来技术突破，还能塑造行业标准，获得市场主导地位。企业通过在这一前沿领域的深耕细作，不仅能够获得知识产权和商业利益，还能参与规则制定，影响未来政策走向，实现从跟随者到引领者的转变。

随着人工智能训练数据保护必要性的提高，与之对应产生的新兴产业最具前瞻性与商业机遇。例如“人工智能训练师”这一新兴职业的诞生，以及将数据标注技术用于版权保护。相关公司可通过在数据中嵌入元数据、水印或指纹等信息，为数据提供可验证来源与使用权限的技术保障。在图像生成领域，设计师上传的原创插画经标注嵌入数字水印后，即便被第三方用于训练生成模型，仍可追溯原始版权；在医疗影像分析中，医院对敏感数据进行标注与加密，确保未经授权无法用于商业 AI 模型训练；在语音合成场景中，配音演员的声音样本经标注添加唯一标识后，可防止被非法克隆或滥用；在新闻媒体行业，文字报道通过嵌入指纹信息，可追踪其是否被用于大语言模型的无授权训练。这些应用场景不仅强化了数据版权的可控性，也为审计与合规提供了技术支撑。

当前国际上有多家企业正致力于人工智能训练数据的版权保护，推动数据来源可追溯与使用合规化。例如 Imatag 公司专注于图像隐形水印技术；Truepic 公司结合区块链与硬件级图像认证；Holochain 公司通过分布式账本技术构建去中心化的数据版权管理系统；Veritone 公司提供企业级AI 内容管理平台；Steg.AI 将人工智能与数字水印结合，开发出高鲁棒性的水印技术。这些公司通过技术手段构建数据版权保护生态，不仅为内容创作者提供保障，也为 AI 平台与法律部门应对数据版权挑战提供支撑，推动人工智能训练数据从“无序使用”向“合规可控”转型。

6、结论与建议

根据研究结论，本文系统回答了“如何将 AI 模型训练数据版权问题的法律挑战转化为商业机遇”。法律方面应加强立法保护，完善著作权法，建立健全人工智能训练数据的保护制度；引入准入机制，在著作权法中增设人工智能登记制度；坚持诚实信用原则，明确署名权限制；重视利益平衡，明确保护期限；同时借鉴国外经验，对保护路径进一步落细落实。对企业而言，要坚守行业共识并调整内部AI 部门方针，使管理与经营更加正规化；借助当前环境，灵活调整研发方向，在减少风险的前提下创新突破，把握商机。

7、结束语

人工智能模型训练数据的版权问题将在法律、技术、行业自律等多方面得到解决，未来将更加注重版权保护与技术创新之间的平衡，推动 AI 的健康发展。一个跨越国家、地区、行业、社会的 AI共识将以人的需求为核心导向，不断完善，为生活的革新带来巨大帮助。

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作者简介：

1. 张佳祺（2006-5），男，浙江宁波，本科在读，上海立信会计金融学院，研究方向：税收学。 2. 张雅涵（2006-2），女，广西桂平，本科在读，上海立信会计金融学院，研究方向：税收学。 3. 谢雨晗（2006-3），女，湖北孝感，本科在读，上海立信会计金融学院，研究方向：会计学。 4. 农曦文（2006-8），女，上海，本科在读，上海立信会计金融学院，研究方向：国际税收。指导教师：汪利锬基金项目：上海立信会计金融学院大学生创新创业训练，《人工智能模型训练数据的版权问题研究——从法律困境到商业机遇》，项目编号：S202511047096