生成式人工智能训练信息的侵权认定不足与完善路径

Authors

  • 黄琛 福建师范大学

Keywords:

生成式人工智能；训练信息；侵权认定；合理使用；个人信息保护

Abstract

当前生成式人工智能技术快速发展迭代，生成式人工智能的逻辑在于通过自身固有程序进行数据抓取并训练学习从而根据使用者指令生成相应的内容，当前对于生成式人工智能训练信息规范存在边界相对模糊、对不同性质数据主体保护未作区分、算法黑箱导致因果关系与过错难以证明而面临适用障碍等问题，由此影响生成式人工智能训练信息的侵权认定。为此应构建以“合理使用例外”为核心的数据抓取边界规则，实施针对个人与非个人数据的分级同意与管理体系，并通过算法影响评估与透明度报告制度破解黑箱难题，以期在促进技术创新与保护各方权益间实现平衡。

References

[1] 张新宝.生成式人工智能训练语料的个人信息保护研究[J].中国法学,2024,(06):86-107.

[2] 中国政府网：生成式人工智能服务管理暂行办法[EB/OL].(2023.7.10)[2025.12.10]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202307/content_6891752.htm

[3] 王利明.生成式人工智能侵权的归责原则与过错认定[J/OL].中国法律评论,1-15[2025-07-03].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1210.D.20250702.1616.002.html.

[4] 袁文全.算法歧视的侵权责任治理[J].兰州大学学报(社会科学版),2023,51(02):89-99.

[5] 王莹.算法侵害责任框架刍议[J].中国法学,2022,(03):165-184.

[6] 人工智能发展的三大基础要素，你知道多少？深圳市人工智能研究会[EB/OL].(2023.3.17)[2025.12.7]https://www.saiia.org.cn/index.php/2023/03/17/rgzndsdjcys/

[7] 梁志文.版权法上生成式人工智能输出的定性及其责任规则[J].法学,2025,(06):129-146.

[8] 倪朱亮.生成式人工智能训练使用作品的许可复合机制研究[J/OL].法律科学(西北政法大学学报),2025,(04):1-14[2025-07-04].https://doi.org/10.16290/j.cnki.1674-5205.2025.04.004.

[9] 程啸.论公开的个人信息处理的法律规制[J].中国法学,2022,(03):82-101.

[10] 杨利华.生成式人工智能服务提供者注意义务研究[J].比较法研究,2025,(03):54-68.

[11] 丁道勤.生成式人工智能训练阶段的数据法律问题及其立法建议[J].行政法学研究,2024,(06):16-28.

注释

[注1] 参见北京互联网法院（2020）京 0491 民初 9526 号民事判决书

[注2] 参见上海市青浦区人民法院（2020）沪 0118 民初 15600 号民事判决书

[注3] 参见上海市浦东新区人民法院（2019）沪 0115 刑初 5251 号刑事判决书

[注4] 参见（2024）最高法知民终704号民事判决书

[注5] 参见最高人民法院（2017）最高法行再34号行政判决

[注6] 《生成式人工智能服务管理暂行办法》第十六条之规定

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Published

2026-01-25

How to Cite

黄. (2026). 生成式人工智能训练信息的侵权认定不足与完善路径. Frontiers of Social Sciences and Humanities, 1(1). Retrieved from http://www.axonpublishing.org/index.php/rwshkqy/article/view/53

Issue

Vol. 1 No. 1 (2026): Social Change and Cultural Innovation: New Perspectives in Humanities

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