生成式人工智能训练信息的侵权认定不足与完善路径

作者

  • 黄琛 福建师范大学

关键词:

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

摘要

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。

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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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已出版

2026-01-25

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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. 人文与社会科学前沿, 1(1). 取读于 从 http://www.axonpublishing.org/index.php/rwshkqy/article/view/53

期

卷 1 编号 1 (2026): 社会变革与文化创新：人文科学的新视角

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