盈科律师事务所 | 在数字经济浪潮中持盈守成，激流勇进

2024年7月18日，由智合标准中心主办，盈科律师事务所联合主办的 “2024年AIGC数据应用大会” 已于北京成功举办。本次大会以“聚合AI力量，共享数据智慧”为主题，盈科全球董事会董事、盈科全国业务指导委员会秘书长郭琪及其团队为大会提供全程支持。

盈科全国数字经济法律专业委员会主任  王彩琴

请您分享盈科律师事务所在AI领域法律服务方面有哪些经验和成果？

2023年，盈科全国数字经济法律专业委员会成立，经过1年耕耘，我们已形成围绕人工智能、数据安全及数据资产入表等新兴领域一站式法律服务提供的能力。

首先，盈科重视人才储备， 专委会汇集了拥有知名院校背景、丰富法务工作经验及创新型法律服务能力的专业律师。我们通过扎实的业务实例，赢得了众多国际权威机构的赞誉，多位盈科律师荣登钱伯斯、“TMT:隐私和数据保护领域”等多项榜单，获得“The Legal 500推荐律师”国际荣誉称号。

其次，盈科很注重专业知识的研究与积累， 推出微信公众号 “盈科全球数据治理”， 定期发布关于立法动态、行业观察、全球信息及数据合规领域发展的专业文章，为行业内外的专业人士提供了宝贵的学习资源。

最后，我们注重参与标准制定与成果输出，将专业能力夯实。 盈科全国数字经济法律专业委员会积极参与行业标准的制定工作，参与编写《生成式人工智能数据应用合规指南》等团体标准，受邀参与编制《零售企业数据安全合规管理指南》《数据交易行政合规激励研究白皮书》。盈科还出版了专业书籍《企业数据合规——基础实务与专题研讨》，《数据要素价值实现法律服务产品》等专业内容。

在AIGC模型训练中，会涉及到大量训练数据标记和使用，请问您在为相关企业提供法律服务过程中，在数据训练方面，有哪些经验或案例可分享？

训练数据合规要点主要包括来源合法性、防范知识产权风险、数据安全与个人信息保护以及数据的跨境流动。

事前评估数据来源的合规性，是避免违法违规获取数据行为的关键。

训练数据来源主要包括企业自行采集、公开数据及第三方授权使用三种。针对企业自行采集的数据要重点关注其业务数据的场景合理性与授权合法性；针对公开数据应注意公开爬取数据的合规性，避免侵入计算机系统、破坏网络安全等；针对第三方授权数据，应关注资源形成、获取合理性、授权合法性、合规性声明承诺以及授权运营文件中关于数据内容、使用范围、收益分配等约定及履行情况。

企业在数据训练时应当防范有关知识产权及人格权侵权风险。

对他人已公开发表作品的使用是否可以《著作权法》第24条“为个人学习、研究或欣赏使用他人已经发表的作品”或“科研人员为科学研究，使用已经发表的作品”的情形为由主张合理使用，理论和实务界尚无定论。但从全国首例“AI声音侵权案”判决结果来看，AI领域立法空白情形下，裁判规则仍倾向于保护已明确的权益。

AI生成内容存在数据安全与个人信息保护方面的合规风险，数据跨境相关风险也要注意。

AIGC模型训练需要海量数据，其算法决策过程并不完全透明，若企业未能妥善进行数据脱敏及匿名化，则AI生成的内容或将涉及商业秘密及个人隐私信息，存在一定合规风险。AIGC模型训练中，可能会涉及到境外算法及算力的调取，从而使得相关训练数据会产生跨境的情形。这就需要企业更加关注数据跨境过程中的合规问题，注意识别和管理相关风险。

AIGC时代下如何保护知识产权，特别是著作权方面的权益?

著作权方面存在三大挑战，主要应关注人工智能生成内容是否属于作品、著作权归属及生成内容是否侵权的法律风险，此外训练数据的侵权风险也不容忽视。

人工智能生成内容定性趋势发生变化，著作权归属存在争议。

先前，有利用“威科先行”生成大数据报告的案例，法院认为大数据库生成的内容不属于作品。但近期也存在一种声音，认为由于AIGC在使用过程中也需要投入一定的智力劳动，所以也可被确认为作品。使用者认为由于存在智力投入，故著作权应归其所有；平台方则认为技术成果源于数据训练，著作权应归属于平台，目前并没有明确的法律法规直接规定其应归属于平台或是技术使用者。

生成内容可能存在侵权，AI技术企业需承担更多角色。

最后应当注意，生成内容可能存在侵权风险。例如某AI平台生成了奥特曼的图像，后美国公司起诉平台侵犯了作品的复制权和改编权，最终平台被判侵权。这给AI技术开发及应用的企业带来一些启示：AI技术平台不仅是开发者的角色，还承担着运营者和管理者的角色。技术可能是中立的，但由于训练数据选择等原因，最终生成的结果仍可能存在内容侵权的问题。

AIGC技术对网络安全带来了哪些挑战和机会?