AI训练数据版权争议不断：如何通过数据清洗与合规实现合理使用原则？

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AI训练数据的灰色地带：版权争议背后的真相

近年来，随着人工智能大模型的快速发展，其背后的训练数据来源问题逐渐浮出水面。尽管AI技术在不断突破，但其核心“秘密配方”却并不神秘——大量未经授权的网络。这一现象在业内早已不是秘密，但却引发了愈演愈烈的法律争议。

2023年，《纽约时报》将OpenAI和微软告上法庭，成为AI版权战争的导火索。随后，Meta、Anthropic等科技巨头也相继卷入诉讼风波，原因均指向其AI模型训练数据中可能包含大量受版权保护的。

AI训练数据的合法性边界：变革性使用还是侵权盗用？

目前，围绕AI训练数据的最大争议在于：未经许可使用受版权保护的作品，是否属于“合理使用”范畴？法院在处理相关案件时逐渐形成一种倾向：AI模型的训练行为本身因其“变革性”特征，可能不构成侵权；但如果训练数据的获取方式涉及非法复制或盗版，则很难适用“合理使用”原则。

以Anthropic案为例，2025年6月的裁决释放出一个重要信号：尽管AI训练本身可能具有创造性，但如果数据来源不合法，依然面临巨额赔偿风险。该案潜在赔偿金额高达7500亿美元，给整个行业敲响了警钟。

大模型训练数据的获取方式：游走于法律边缘

为了满足AI模型对海量数据的渴求，各大厂商纷纷探索各种数据获取路径，其中不少做法颇具争议：

1. 网络爬虫抓取与数据“清洗”

许多AI公司利用网络爬虫广泛抓取公开网页，包括新闻网站、社交媒体、博客等，构建起庞大的训练语料库。例如，OpenAI在创建WebText数据集时，抓取了Reddit上数百万条链接，其中包括《纽约时报》的文章。

更敏感的行为在于“数据清洗”——即有意去除版权声明、作者署名等信息，从而掩盖来源。这种行为被法律界视为有意规避版权保护，性质更为严重。

2. 视频与纸质书的格式转换

随着公开文本资源的枯竭，厂商们开始将视频、纸质书等转化为可训练文本。例如，OpenAI通过其语音识别工具Whisper，转录了大量YouTube视频，间接获取了视频中的核心语言信息。

而Anthropic则采取了一种更为复杂的“物理洗白”策略：批量采购纸质书籍，扫描后销毁原书，试图通过“格式转换”来规避侵权责任。这一做法虽规避了部分法律风险，但也暴露出AI公司在合规数据获取上的高昂成本。

3. 借助“影子图书馆”获取盗版书籍

在技术竞赛的压力下，一些公司选择直接使用非法资源库，如Library Genesis和Books3等“影子图书馆”。Meta被指控在其Llama模型训练中使用了盗版书籍，而Anthropic的联合创始人也曾下载包含20万本书的盗版库Books3。

4. 利用平台用户数据构建训练集

与前几种方式不同，谷歌等平台型公司则通过用户服务条款，合法化地将用户生成纳入AI训练数据池。例如，用户在Google Docs、Blogger或Google Maps上发布的，都可能在无意中成为AI模型的训练素材，形成独特的数据优势。

版权战争的转折点：从“如何使用”到“从何获取”

早期，AI版权争议多集中在AI“如何使用”数据上。AI公司主张其训练过程属于“学习”而非“复制”，具有高度“变革性”，应受法律保护。然而，版权方则认为AI输出可能与原作形成竞争，损害其商业利益。

如今，版权方的诉讼策略发生转变，将焦点集中于“数据来源”的合法性。法院的阶段性裁决也表明：AI模型训练本身可能不侵权，但若数据来源非法，仍需承担法律责任。

AI行业进入高成本时代：数据合规成关键

随着版权诉讼的不断升级，AI公司开始调整策略。苹果等保守派公司从一开始就注重合规，通过授权合作获取；而早期激进的Meta和OpenAI也逐渐转向购买授权，如OpenAI与多家媒体签署许可协议，Anthropic则投入巨资进行实体书扫描与销毁。

这些变化预示着一个新时代的到来：AI训练数据将不再是“免费资源”，而是一项高昂的成本。出版商、新闻机构等版权方也将从被动受害方转变为拥有议价权的重要参与者。

未来趋势：AI竞争已演变为数据供应链的全面博弈

随着盗版数据路径被逐步封堵，AI行业的竞争已从单纯的算法和算力之争，扩展到数据供应链管理、商业谈判和法务合规能力的综合较量。拥有强大现金流和法务资源的科技巨头将更具优势，而AI初创公司则面临更高的进入门槛。

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本文来源： 硅星人Pro公众号【阅读原文】