AI法律研究第73期：《人工智能示范法4.0(2026)》解读(2)|开源与训练数据的合规路径
《人工智能示范法4.0（2026）》为AI训练数据领域的法律挑战提供了创新性的解决思路。AI训练数据当前面临三大法律体系的交叉约束：
1.著作权法：未获授权便将他人作品用于模型训练，存在侵权风险。
2.个人信息保护法：运用个人信息开展模型训练，原则上需取得"单独同意"，涉及敏感信息时更需谨慎。
3.反不正当竞争法：大规模抓取其他平台数据，可能触发不正当竞争责任。
《示范法》创新性地提出"三位一体"的综合方案，旨在破解这一"数据获取"困境。
原文表述："……可依据法定许可在模型训练阶段使用已发布作品。"
律师分析：
法律现状：该制度目前仍停留在立法建议层面，现行《著作权法》中尚无"模型训练法定许可"条款。企业不得据此直接使用他人作品。
实践指引：当前可行的替代路径包括：
批量授权：主动对接音著协、文著协等著作权集体管理组织，探寻批量许可合作可能。
风险名单规避：针对"奥特曼"、"迪士尼"等知名品牌，权利人通常会在版权声明中明确"禁止用于模型训练"，必须严格遵守。前述案例03（洛丽塔案）的核心裁判要旨正是如此。
应急预案：若未来立法落地，企业应提前构建"训练数据源权属状态档案"，系统记录每批数据的