生成式AI训练数据侵权如何界定？

发布时间：2025-05-06 10:32:10 | 责任编辑：问号 | 浏览量：33 次

生成式AI训练数据侵权的界定是一个复杂且多维度的法律问题，涉及数据来源、使用目的、技术手段以及对权利人利益的影响等多个方面。以下是当前法律框架下对生成式AI训练数据侵权界定的主要考量因素和实践案例：

1. 数据来源的合法性

• 开放数据与授权数据：如果训练数据来源于公开可用的数据（如开放许可的数据集），通常不构成侵权。但如果未经许可使用受版权保护的作品作为训练数据，则可能构成侵权。

• 网络爬虫的合法性：使用网络爬虫获取数据时，如果爬取的是非开放数据，或者通过技术手段（如绕过Robots协议）获取数据，则可能构成侵权。

2. 使用目的与合理使用

• 合理使用原则：根据合理使用的“三步检验法”，如果使用数据是为了个人学习、研究或欣赏等目的，且未对权利人造成损害，则可能属于合理使用。但如果使用目的是为了商业利益或实质性替代权利人的作品，则可能构成侵权。

• 数据使用的范围和程度：如果训练数据的使用超出了合理范围，例如大量复制受版权保护的作品，也可能构成侵权。

3. 技术手段的合法性

• 技术措施的规避：如果在获取训练数据时故意避开或破坏权利人采取的技术措施（如加密、验证等），则可能构成侵权。

• 溯源技术的缺失：现有技术难以准确识别AI生成内容是否复制了特定受版权保护的作品，这给侵权认定带来了技术困境。

4. 对权利人的损害

• 经济利益的损害：如果训练数据的使用对权利人的经济利益造成了实质性损害，例如减少了权利人的市场收益，则可能构成侵权。

• 版权归属争议：在某些情况下，AI生成内容的版权归属尚不明确，这也增加了侵权认定的复杂性。

5. 平台责任与间接侵权

• 平台的注意义务：如果平台明知或应知用户利用其服务进行侵权行为，而未采取必要措施，则可能构成帮助侵权。

• “通知-删除”规则：根据相关法律规定，平台在收到侵权通知后应及时处理，否则可能承担连带责任。

6. 国际实践与立法尝试

• 中国：2023年发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求标注AI生成内容，并强调训练数据需合法合规。

• 欧盟：拟议的《AI责任指令》要求AI开发者保留训练数据记录，以便在侵权发生时进行追责。

• 美国：国会推动《AI版权披露法案》，要求公开训练数据中受版权保护内容的比例。

典型案例

• 奥特曼LoRA模型侵权案：法院认定被告未尽到合理注意义务，构成侵害信息网络传播权的帮助侵权行为。

• Stable Diffusion版权诉讼案：原告指控该模型训练数据包含其受保护的图像作品，引发了关于AI训练数据侵权的广泛关注。

综上所述，生成式AI训练数据侵权的界定需要综合考虑数据来源、使用目的、技术手段、对权利人的损害以及平台责任等多方面因素。随着相关法律法规的不断完善和技术手段的提升，侵权认定将更加明确和规范。