赛迪前瞻2026年第16期（总944期）_AI领域数据合理使用的司法实践与产业启示-水印版_10页_2mb

AI领域数据合理使用的司法实践与产业启示总结

核心内容概述

随着生成式人工智能的快速发展，数据已成为推动产业创新的关键生产要素。然而，数据合理使用边界的模糊性，已成为制约人工智能产业合规发展的主要瓶颈。本文由赛迪研究院发布，旨在探讨当前AI数据合理使用问题，分析制度困境，并提出相应的建议，以促进数据要素的高效利用和人工智能产业的健康发展。

主要观点

一、人工智能数据权益的核心知识产权界定问题

1. 数据产权权属界定不清

   • 权利主体与内容划分不明，涉及收集者、整理者、原始权利人等多方。
   • 数据类型差异未明确区分，如独创性汇编作品与非独创性数据集合的保护路径不清晰。
   • 非独创性数据集合的权属争议突出，缺乏统一的认定标准和救济路径。

2. 数据合理使用边界模糊

   • 合理使用认定标准不明确，缺乏转化性、市场利益影响等判断要素。
   • 商业与科研用途边界未清晰划分，影响创新与权益保护的平衡。
   • 非法来源数据的合理使用争议尚未解决。

二、当前人工智能合理使用数据面临的制度困境

1. 制度存在空白，规则不明确

   • 缺乏人工智能专项立法，仅依赖传统法律进行调整，存在明显规制缺口。
   • 非独创性数据保护标准模糊，企业难以预期数据投入的稳定性。
   • 全链条责任划分不明，避风港规则适用不统一，增加企业合规不确定性。

2. 制度弹性不足，难以平衡创新与保护

   • 规则包容空间有限，未明确转化性使用、小额使用等豁免情形。
   • 刚性规则限制了企业的创新动力，使其因侵权风险而放缓研发进度。

3. 跨域适配性弱，制约企业国际化发展

   • 我国数据合理使用制度与欧美存在显著差异，企业难以精准对接不同法域规则。
   • 跨域衔接机制不完善，数据合规成本上升，部分企业被迫收缩国际市场布局。

三、主要法域合理使用相关司法实践比较

1. 我国：无专门规则，依赖司法探索

   • 暂无AI数据合理使用的专项立法，主要依靠《著作权法》《反不正当竞争法》进行调整。
   • 典型案例如“某科技有限公司诉某文化传媒有限公司不正当竞争纠纷案”明确了数据集合的经营性利益保护，为司法实践提供参考。

2. 美国：以逐案裁量为主，强化创新激励

   • 采用《版权法》第107条合理使用四要素进行判断，强调转化性使用与来源合规。
   • “Anthropic案”中，法院区分了合法与非法数据使用行为，支持合法渠道使用数据的合理使用认定。
   • 通过《AI行动计划》等政策优化数据使用规则，促进创新与合规的平衡。

3. 欧盟：坚持先授权后训练，立法主导

   • 强调数据使用需事先获得授权，仅对科研用途预留有限例外。
   • “GEMA诉OpenAI案”中，法院认定商业性AI训练构成版权复制侵权，需履行授权义务。
   • 欧盟通过《数字单一市场版权指令》《人工智能法案》构建全链条合规体系，优先于个案裁量。

关键信息与建议

四、启示与建议

1. 建立健全AI数据合理使用规则体系

   • 借鉴欧美经验，明确使用目的、数据性质等核心维度，增设例外情形。
   • 划定商业与公益数据使用边界，平衡权利人与使用者利益。

2. 完善数据产权保护体系

   • 明确多元数据的产权归属规则，强化个人信息数据的知情同意机制。
   • 推进数据确权登记制度，明确登记证的法律效力与适用范围。
   • 构建数据产权流转保障机制，引入区块链技术实现全流程追溯。

3. 强化协同共治，构建产业良性生态

   • 构建全流程合规管控体系，鼓励企业建立数据来源审查与版权核验机制。
   • 加强数据合规能力建设，推动行业协会制定差异化使用规范。
   • 适配跨域经营合规要求，跟踪国际制度变化，发布跨域合规指引。

作者与联系方式

• 作者：赛迪研究院 张驰、刘新颜、王磊、刘欣亮、马涛
• 联系方式：16601115928 / zhangch@ccidthinktank.com

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