AI大模型训练与应用中的数据法律风险：深入剖析与应对策略

在技​​术快速开发的那一刻，AI模型无疑是最令人眼花the乱的创新成就之一。它被广泛用于许多领域，例如智能客户服务，智能写作，自动驾驶，医学成像诊断等，并深入融入了人们的生活和工作中，为社会带来了前所未有的便利和利益。

但是，繁荣背后存在危机，AI模型在培训和应用过程中面临一系列复杂的数据法律风险。这些风险不仅涉及个人隐私和企业的核心利益，而且对社会的安全，稳定和长期发展构成威胁。深入分析和对这些风险的适当反应已成为促进AI大型模型技术的长期发展的关键。

1。大型模型培训课程中的数据法律风险

AI大型模型培训需要大量数据的支持，并具有广泛的数据源，涵盖了多个渠道，例如公共数据集，网络爬行数据和用户生成的内容。但是，这种不同的数据源还带来了法律风险，例如侵权风险，数据偏差风险和信息泄漏到AI模型。

AI大型模型培训依赖大量数据，包括大量受版权保护的作品。在获取和使用这些数据时，如果开发人员有些过失，则可能会陷入侵犯版权的困境。近年来，相关的法律纠纷不断出现。 《纽约时报》起诉Openai，指控它非法复制数百万篇文章进行大型模特培训，并要求数十亿美元；三位美国作者对人类PBC提起诉讼，声称它使用了大量书籍在未经授权的情况下培训Claude Big Models。 2023年，美国作家协会起诉META非法使用书籍数据。这些案例完全表明，大型模型培训中的版权侵权问题不容忽视。

同时，大规模培训数据通常包含大量个人信息。未经用户同意的收集和使用数据也将违反有关个人信息保护的相关规则。但是，根据“个人信息保护法”，有关个人信息处理的严格规定。对于大型模型开发人员来说，获得大量的个人信息数据进行培训是非常昂贵的，几乎不可能获得每个信息主题的同意。在当前大型模型的技术环境中，公开个人信息的“合理范围”的定义也非常模糊。以Chatgpt为例，它采用“机器学习作为服务”（MLAAS）操作模型，并且用户的数据输入将由开发人员获得，这也意味着用户的个人信息始终处于危险之中。

培训数据的质量直接决定了AI大型模型的性能和输出结果。低质量的数据可能导致模型产生错误的预测和决策，甚至可能导致严重的安全事故。数据偏差的风险主要反映在三个方面：价值偏差，及时性偏差和真实性偏差。如果在培训数据中存在不良内容，例如歧视，暴力，色情等。超大规模的无人数据通常用于培训GPT大规模模型。尽管培训数据的规模已经扩展，但这些数据的质量不均匀，并且包含大量价值偏见内容。尽管开发人员试图通过基于人类反馈的微调和加强学习等技术手段来降低这种风险，但是由于大型机器机器学习过程的技术黑匣子特征，这些方法很难完全避免价值偏向信息的输出。

同时，各种AI模型的培训数据存在延时问题，并且不能及时将其集成到最新数据中。这决定了大型模型无法实时获取最新信息，例如搜索引擎。例如，当Chatgpt首次启动时，其GPT-3.5基于该数据的预培训数据截至2021年12月，这导致答案滞后或不准确。即使某些模型提供联网检索功能，它们也无法从根本上解决培训数据的及时性问题。

此外，AI大型模型的培训数据不足会导致输出信息与实际情况不一致，即所谓的“幻觉”现象。例如，使用一些AI大型模型收集法律案件，结果将输出一些不存在的司法案件。尤其是由于注入错误的数据信息，加强偏见，恶意内容的嵌入等问题，这可能会导致产生误导性内容的模型，还会带来不可估量的社会风险。例如，由于内容审查较差，IFLYTEK AI学习机已被用于数据培训，导致不正确的内容用于数据培训，从而导致公众舆论事件蒸发100亿元人民币。

AI大型模型培训过程涉及大量敏感数据，例如个人隐私数据，业务机密数据等。一旦在培训过程中泄漏了这些数据，它将对个人和企业造成巨大损失。数据泄露的风险主要来自数据存储和传输中的安全漏洞，以及用于数据访问和使用的许可管理不当。用户在使用过程中输入的数据可用于模型升级迭代。如果这些数据包含商业秘密或个人隐私，则无疑会增加用户数据泄露的风险。例如，在2023年，韩国的三星电子员工非法使用了Chatgpt，导致机密的半导体数据泄漏，从而对公司造成了严重的经济损失。此外，对GPT-2的研究发现，它可以通过技术手段进行预训练期间提取培训数据，还可以诱导大型模型通过特定的提示单词来输出其他用户的外部数据输入。

2。AI大型型号应用程序中的数据风险类型

在AI大型模型的实际应用中，也有许多数据风险。这些风险不仅会影响用户体验，而且可能会损害社会秩序和公共利益。从知识产权的角度来看，AI生成的图像或文本可以使用其他人的作品或图像，而无权构成侵权。例如，某些AI绘画可能会引起版权纠纷，因为它们借用了他人的创造性元素。如果AI产生的内容涉及侵犯他人的肖像权利和声誉权利，则还将导致有关人格权利的法律纠纷。此外，AI产生的内容还可能包含虚假信息，误导性内容或有害内容，这可能会损害社会秩序和公共利益，并破坏正常的社会公众舆论环境。

AI模型也有被恶意剥削的风险。其中，模特越狱是一个更突出的问题。模型越狱主要涉及用户使用一些巧妙设计的说明来逃避AI模型预先设置的安全保护规则，以便该模型可以生成不道德和非法的内容。一些用户可以使用模型越狱技术获取模型的敏感信息（例如培训数据，模型参数等），或者让模型产生有害内容（例如恶意软件代码，炎症语音等）。基于这一点，耶鲁大学计算机科学教授阿明·卡巴西（Armin Kabasi）指出：“大型模型驱动的机器人在现实世界中越狱的威胁将达到一个全新的水平。”如果犯罪分子绕过AI模型的安全保护并操纵机器人执行破坏性的任务，例如控制自动驾驶汽车以撞向行人，或将机器人狗引导到敏感地点以执行爆炸性的任务，这将严重威胁到人类社会的安全和稳定。

随着AI模型的广泛应用，大型模型的网络安全变得越来越重要。 2025年1月，DeepSeek遇到了Hailbot和Rapperbot Botnets的TB级DDOS攻击，导致大规模服务的多次中断，给用户带来了极大的不便。在数据授权方面，未经企业法律授权的AI的次要使用可能构成不公平的竞争。因此，AI模型中数据使用的不合规性不仅会影响AI模型的性能，而且还可能涉及数据提供商，模型开发人员和用户之间的复杂法律责任问题。此外，就跨境数据传输而言，如果AIGC服务提供商在国外传输数据时不符合相关法规，它们将触发数据出站遵从性义务。

3。在AI大型模型数据中处理法律风险的策略

面对AI大型模型数据的法律风险，我们必须积极采用有效的策略来处理它。通过各种努力，例如改善法律监管系统，使用技术手段和加强保证措施，我们将维护AI模型的健康发展。

首先，有必要改善AI大型模型数据的法律规则系统。就版权而言，可以考虑使用基于工作的数据将AI模型作为使用版权的合理方法之一，但是版权所有者和开发人员的利益应该平衡。版权所有者被允许清楚地表达他们对使用AI大型模型预培训的分歧，同时，通过收集版权补偿来激发文化和艺术创造，建立了公共福利基金会。

在个人信息保护方面，将调整“个人信息保护法”的相关规定。对于普通的个人信息，设置了“命令同意”规则。只要信息主体未特别声明，默认协议就应被信息主体接受，以用于大型模型的预培训；对于敏感的个人信息，遵守“表示同意”规则。作者建议，AI模型开发人员对所披露的个人信息的处理的“合理范围”可以在不侵犯信息主题的个人权利的底线上方定义。通过设定特定的法律责任，可以敦促大型模型开发人员以防止数据偏差的风险。关于AI对输出价值偏差信息进行建模的情况，阐明了开发人员应承担的行政法律责任，并避免了不足的民事法律责任限制和过度刑事法律责任的问题。关于AI大型模型的数据泄漏的风险，将澄清开发人员在数据安全保护方面的义务和责任，并将严重惩罚违规行为。

其次，有必要使用各种技术手段来构建AI大规模安全保护的封闭环，以提高数据安全性和准确性。在AI大型训练过程中，为了保持模型性能，有必要根据训练进度自动调整数据保护强度，以免允许隐私泄露并保持模型的准确性。通过同态加密技术，AI可以计算加密数据，这可以在计算过程中确保数据的安全性。不影响数据分析的准确性，它可以为查询结果添加噪声，或者使用分布式协作来允许数千个设备合作以完成大型模型培训，以全面提高AI大型模型的数据保护水平。

在使用AI大规模模型的过程中，可以通过诸如多模式交叉验证，知识图和混合防御的技术来加强数据验证和污染检测，并且可以连续优化模型数据保护系统。在特定技术中，多模式的跨验证系统就像将AI配备“火眼”，同时检查文本，图片和视频之间的相关性，并在生成的结果中清除虚假描述。知识图系统等同于内置的“ Ceckman”，该系统可以比较每秒数百万个信息，以确保AI不会产生矛盾的内容。混合防御使AI模型具有在特定的应用程序场景中“自我纯化”的能力，并采用了“基线对抗训练 +实时动态保护”的混合防御模式，以在真实且复杂的应用程序场景中扩展大型模型的安全生命周期。

第三，应加强数据安全保证措施，并建立数据监控和预警机制。为了防止AI模型中可能出现的越狱和侵权的风险，有必要将AI技术与道德和行为建模深入融合。在模型设计和开发阶段，应采用先进的安全技术和算法来改善AI模型的安全性；在AI模型的部署和应用阶段中，应进行严格的安全测试和评估，并应进行连续的进化和集成，以确保适应不同方案的需求并找到数据保护和模型性能之间的最佳平衡点。

同时，应建立和改进AI大型模型安全管理系统，应对企业员工进行数据合规性培训，并应提高员工的数据安全意识和合规性操作技能。在AI大型数据收集，存储，使用和共享的各个方面，通过分析模型的内部推导过程，实时监控数据的使用和传输，并及时发现和处理数据安全风险，以确保AI大型模型服务的稳定操作。

简而言之，AI模型是技术迭代和更新的重要启动子。应用方案已扩展到金融，医疗和制造等多个领域，但它们也伴有许多数据法律风险，也可能引起社会问题，例如就业和人机冲突。为了确保AI大型模型的可持续发展，我们必须非常重视这些法律风险，采取多种措施来改善AI大型模型的数据风险调节机制，并进一步实现智能科学和技术创新与社会公共利益之间的动态平衡。

（作者Sun Bolong是杭州师范大学的副教授，也是金融与税收法研究中心主任。他翻译了Xavier Oberson的“征税机器人：如何适应数字经济？”）