康信视点 | 大模型训练数据合规全景：版权、个人信息、商业秘密三大风险与落地路径

作者 | 隋竞萱 北京康信知识产权代理有限责任公司

编辑 | 布鲁斯

生成式AI的能力跃迁，本质上是海量训练数据“喂”出来的。但现行知识产权与数据保护规则，并非为大规模机器学习场景设计，制度与技术的落差，让训练数据合规成为悬在所有大模型开发者头上的达摩克利斯之剑。

2025年至2026年期间，美国、德国、中国等地相继出现涉及AI训练数据版权侵权的标志性案件，从美国作家集体起诉六大AI厂商、德国慕尼黑法院认定OpenAI未经授权使用歌词训练构成侵权，到上海知识产权法院审结国内首例AI大模型著作权侵权案，全球司法实践正在一步步勾勒训练数据的法律边界。

本文从第三方版权、个人信息、专利与商业秘密三个核心维度，分析训练数据的侵权风险与合规路径，最终构建体系化的合规框架。

第三方版权：

侵权风险与合理使用的争议边界

（一）训练行为本身即可能触发复制权侵权风险

大模型训练的基础环节，是将海量文本、图像、音视频等数据复制到训练服务器，开展预处理与模型迭代。这一“复制”行为，本身就落入著作权法第十条规定的复制权控制范围。如果训练数据中包含受著作权保护的作品，而开发者未取得权利人许可，就存在直接的侵权风险。

（二）合理使用：最具争议的法律空白

大模型训练使用版权作品能否构成“合理使用”，是目前行业争议的核心。我国著作权法第二十四条采用封闭式列举的立法模式，明确规定了十三种可以不经许可、不支付报酬的使用情形。而大模型训练的技术属性，很难直接归入其中任何一种情形。业内有观点认为，该行为“既不能直接归入‘合理使用’，更不能扩大解释为‘法定许可’”，法律定性存在高度不确定性。

（三）三类合规路径选择

面对合理使用制度的不确定性，大模型开发者可从三条路径构建版权合规体系：

第一，授权许可模式。 与著作权人、版权集体管理组织签订许可协议，取得训练数据的合法使用权。这是法律上最稳妥的路径，但现实中面临权利人分散、谈判成本高、效率低等障碍。

第二，优先使用开源与公有领域数据。 优先选用已进入公有领域的作品、采用开源许可协议的公开数据集，从源头上规避版权风险。

第三，技术性合规措施。 在数据预处理阶段开展版权筛查，规避明确标注“禁止AI训练”的内容；在训练与输出阶段通过技术手段降低过拟合风险，减少模型对特定版权作品的“记忆”与再现。

个人信息：

数据处理的合法性边界

（一）训练数据天然携带个人信息风险

大模型的训练数据多采集自互联网，其中不可避免地包含姓名、联系方式、生物识别信息、行为轨迹等个人信息，甚至人脸、健康等敏感个人信息。这些信息一旦进入训练数据集，即构成个人信息保护法规制的“个人信息处理行为”，触发全套合规义务。

（二）法律适用的现实困境

根据个人信息保护法第十三条，处理个人信息须具备下列合法性基础之一：（1）取得个人同意；（2）为订立或履行合同所必需；（3）为履行法定职责或法定义务所必需；（4）为应对突发公共卫生事件或紧急情况所必需；（5）为公共利益实施新闻报道、舆论监督等行为在合理范围内处理个人信息；（6）依照本法规定在合理范围内处理个人自行公开或其他已合法公开的个人信息；（7）法律、行政法规规定的其他情形。

但对大模型训练而言：

• 逐一取得海量数据中每个信息主体的同意，操作上几乎不具备可行性；

• 对于已公开的个人信息，“合理范围”如何界定、大模型训练是否属于该范围，目前尚无明确的司法或执法标准。

有学者建议，对于已公开的个人信息，可通过宽松解释“公开目的”将其纳入可处理的范围；对于未公开的个人信息，则仍需以个人同意作为合法性来源。

（三）核心合规路径

第一，数据来源合规审查。 在数据收集阶段即开展来源审核与风险评估，过滤非法来源数据，重点识别并管控敏感个人信息。

第二，匿名化与脱敏处理。 在预处理阶段对个人信息进行匿名化或脱敏处理，达到无法识别特定自然人且不能复原的标准，使其不再属于个人信息的规制范畴。

第三，依法履行“告知—同意”义务。 对于确需处理个人信息的场景，严格遵循合法正当、最小必要、公开透明原则，履行告知义务并获得对应同意。

专利与商业秘密：

双重面向的风险与保护

大模型训练数据的专利与商业秘密议题，呈现典型的“双重面向”：既要防范因数据包含他人技术信息而侵权，也要做好自身核心技术的知识产权保护。

（一）侵权风险：不当获取他人技术信息

如果训练数据中包含他人的专利技术方案、未公开科研成果、企业专属技术文档等内容，可能构成对他人专利权的侵害，或是以不正当手段获取商业秘密，违反反不正当竞争法第九条的相关规定。

（二）自身保护：核心技术的保密布局

从企业自身保护来看，大模型的核心资产——包括模型架构设计、训练数据筛选规则、超参数配置逻辑、特征提取算法等，都可以通过商业秘密制度加以保护。

和专利、著作权的固定保护期限不同，商业秘密没有法定保护期限，只要信息始终处于保密状态，就可以持续获得保护。

（四）合规与保护路径

第一，数据来源筛查。在数据收集与预处理阶段，对数据中可能包含的专利技术信息、未公开技术文档进行筛查，避免不当获取他人技术秘密。

第二，建立保密管理制度。对自身核心算法、训练数据、参数配置等采取分级保密措施，包括签订保密协议、设置访问权限、建立信息分级管理体系等。

第三，专利布局与商业秘密的策略选择。对于容易被逆向工程的技术方案，优先选择专利保护；对于难以被外界破解的内部技术逻辑，可优先采用商业秘密保护。

体系化合规：

分类治理+分阶段管控

大模型训练数据的知识产权合规，无法靠单一法律工具或单一路径解决，需要构建“分类治理、分阶段管控”的综合框架。

（一）分类治理：按数据类型匹配合规策略

不同类型的训练数据对应不同的法律规制，应当采取差异化的合规策略：

版权作品：优先采用授权许可或开源/公有领域数据，在合理使用规则尚不明确的背景下，审慎评估未经许可使用的法律风险。

个人信息：以匿名化脱敏为首选方案，确需处理的严格履行法定程序与影响评估。

专利技术信息与商业秘密：建立常态化数据来源筛查机制，同时完善自身商业秘密保护体系。

（二）分阶段管控：覆盖数据全生命周期

数据合规应当贯穿数据收集、预处理、训练、部署、输出的全流程：

收集阶段：审查数据来源合法性，同步评估版权、个人信息、技术信息三类风险。

预处理阶段：落地版权筛查、个人信息匿名化、技术信息脱敏等处理。

训练阶段：确保训练过程符合知识产权规则，持续关注合理使用等制度的司法动态。

部署与输出阶段：防范模型输出再现他人版权作品、个人信息或保密技术方案。

结语

大模型训练数据的知识产权合规，是人工智能产业高质量发展必须跨越的制度门槛。当前，在第三方版权、个人信息、专利与商业秘密三个维度，现行法律都存在不同程度的供给缺口。应对这一挑战，既需要立法层面结合技术发展推进制度完善，也需要企业在现行法律框架内构建审慎的合规体系，同时司法实践也在个案中逐步明晰法律边界。唯有在创新激励与权益保护之间找到动态平衡，才能实现人工智能产业发展与法治秩序的有机统一。

注：本文由作者主导撰写，部分内容由AI辅助生成，并经作者审核、修改与确认。

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（本文仅代表作者观点，不代表知产力立场）