生成式人工智能训练数据侵权风险的规制路径研究  

作　　者：李云飞 

机构地区：[1]青海民族大学法学院,青海西宁810007

出　　处：《厦门科技》2025年第2期32-37,共6页Xiamen Science & Technology

摘　　要：生成式人工智能技术的迅速发展与普及,为社会带来技术的进步和生产力的增进。但大量作品被作为训练数据供模型学习分析,带来了著作权法层面的侵权风险。当前我国虽然形成了对人工智能领域治理和规范的初步框架,但仍存在规范设置不完备、防范义务不明确、监督机制不健全等问题。基于现阶段生成式人工智能迅速发展,建议在训练数据获取与使用规制路径上,坚持包容审慎的立场,提升用户防范义务与平台治理责任,借鉴以欧盟、英国为代表的有条件例外模式,引导企业公开训练数据库的数据来源,构建开放授权的数据资源体系。

关 键 词：训练数据获取与使用 著作权侵权 生成式人工智能 

分 类 号：D923.41[政治法律—民商法学]