生成式人工智能训练数据侵权？学者：可通过司法个案逐步积累共识人工智能

生成式人工智能的大发展，也带来AI大模型的训练数据来源的侵权争议。9月6日，在北京互联网法院举办的能动司法与数字治理“京e研讨”上，与会学者普遍认为，鼓励知识产权训练数据发展是当前的主旋律，要想解决训练数据侵权的诉争冲突，可以通过司法的个案判决来逐步积累共识、树立规则。

中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒认为，要解决训练数据来源的侵权争议，最根本的是要考虑利益平衡的诉求，我们需要思考“究竟希望将来有怎样的AIGC（即生成式人工智能）产业生态。”

著作权法上的“合理使用”制度，并不能直接过渡到生成式人工智能领域的“合理训练”。因此，需要重新设立知识产权规则，而如何设立新的知识产权规则，取决于究竟想要一个怎样的利益分配机制。

张凌寒认为，根据过去的经验，随着时间的推移，利益之争可以成为共同合作的契机。她希望通过司法判决的个案，推动艺术家、原创作者、平台方和用户之间形成共同收益分成的机制。

北京大学法学院副教授胡凌也认为，法院通过裁判可以促进利益平衡和共识形成。“司法判决可以不断地通过个案来积累共识，设定合理价格，解决冲突。”

中国人民大学法学院副教授张吉豫提出一些具体构想，例如合理分配不同主体的注意义务，分割人工智能服务提供者与用户之间的承担；同时，还可以探索和发展人工智能自身的“避风港”规则；此外，“通知-删除”规则也可以进一步发展。