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在科技飛速發展的當下，AI大模型無疑是最耀眼的創新成果之一。它廣泛應用於智能客服、智能寫作、自動駕駛、醫療影像診斷等眾多領域，深度融入人們的生活與工作，為社會帶來了前所未有的便利與效益。

然而，繁榮背後潛藏危機，AI大模型在訓練和應用過程中，麵臨著一係列複雜的數據法律風險。這些風險不僅關乎個人隱私、企業核心利益，更對社會的安全穩定和長遠發展構成威脅。深入剖析並妥善應對這些風險，已成為推動AI大模型技術長遠發展的關鍵所在。

一、AI大模型訓練環節的數據法律風險

AI大模型訓練需要的支撐，數據來源廣泛，涵蓋公開數據集、網絡爬取數據、用戶生成內容等多個渠道。但這種多元的數據來源，也為AI大模型帶來了侵權風險、數據偏差風險以及信息泄露等法律風險。

AI大模型訓練所依賴的數據量極為龐大，其中包含了大量受著作權保護的作品。在獲取和使用這些數據時，開發者稍有疏忽，就可能陷入著作權侵權的困境。近年來，相關法律糾紛不斷湧現。《紐約時報》起訴OpenAI公司，指控其非法複製數百萬篇文章用於ChatGPT大模型訓練，索賠金額高達數十億美元；三位美國作者對Anthropic PBC發起訴訟，稱其未經授權使用大量書籍訓練Claude大模型；2023年美國作家協會起訴Meta非法使用書籍數據。這些案例充分表明，大模型訓練中的著作權侵權問題已不容忽視。

與此同時，大模型預訓練數據中往往包含大量個人信息，未經用戶同意收集和使用其數據，也會違反個人信息保護相關規則。但是依據《個人信息保護法》，處理個人信息有著嚴格規範。大模型開發者獲取海量個人信息數據用於訓練的成本極高，幾乎不可能獲得每位信息主體的同意。在當前大模型的技術環境下，對於已公開的個人信息“合理範圍”的界定也極為模糊。以ChatGPT為例，其采用“機器學習即服務”（MLaaS）的運營模式，用戶輸入的數據信息會被開發者獲取，也意味著用戶的個人信息時刻處於風險之中。

訓練數據質量直接決定了AI大模型的性能和輸出結果，低質量的數據可能導致模型產生錯誤的預測和決策，甚至可能引發嚴重的安全事故。數據偏差風險主要體現在價值性偏差、時效性偏差和真實性偏差三個方麵。若訓練數據中存在歧視、暴力、情色等不良內容，大模型學習後輸出的信息也可能帶有價值偏差。GPT類大模型訓練時常用超大規模無人工標注數據，雖然擴大了訓練數據規模，但這些數據質量參差不齊，包含大量價值偏差內容。盡管開發者嚐試通過微調、基於人類反饋的強化學習等技術手段來減少此類風險，但是由於大模型機器學習過程存在技術黑箱特性，這些方法難以徹底避免價值性偏差信息的輸出。

同時，各類AI大模型的訓練數據存在時效滯後問題，無法及時融入最新數據。這決定了大模型無法像搜索引擎那樣即時獲取最新的信息。比如ChatGPT剛推出時，其基於的GPT-3.5預訓練數據截至2021年12月，這就造成答案可能滯後或不準確。即便部分模型提供聯網檢索功能，也未能從根本上解決訓練數據時效性偏差的問題。

此外，AI大模型訓練數據不夠，會導致輸出的信息與真實情況不符，也就是所謂的“幻覺”現象，例如利用一些AI大模型搜集法律案例，結果輸出一些並不存在的司法案例。特別是由於存在錯誤數據信息注入、偏見強化、惡意內容嵌入等問題，可能導致模型生成誤導性內容，也會帶來難以估量的社會風險。例如，AI學習機就曾因內容審核不嚴格，導致不當內容被用於數據訓練，引發輿情事件致使市值蒸發百億元。

AI大模型訓練過程涉及大量敏感數據，如個人隱私數據、商業機密數據等，一旦這些數據在訓練過程中泄露，將給個人和企業帶來巨大損失。數據泄露風險主要來源於數據存儲和傳輸過程中的安全漏洞，以及數據訪問和使用的權限管理不當。用戶使用時輸入的數據可能被用於模型升級迭代，若這些數據包含商業秘密或個人隱私，無疑增加了用戶數據泄露的風險。例如，2023年韓國三星電子員工因違規使用ChatGPT，導致半導體機密資料外泄，給企業造成了嚴重的經濟損失。此外，對GPT-2的研究發現，能夠通過技術手段抽取其預訓練時的訓練數據，還可通過特定提示詞誘導大模型輸出其他用戶輸入的外部數據。

二、AI大模型應用場景中的數據風險類型

在AI大模型的實際應用過程中，同樣存在著多種數據風險。這些風險不僅影響用戶體驗，還可能對社會秩序和公共利益造成損害。從知識產權角度看，AI生成的圖像或文本可能未經授權使用了他人的作品或形象，就構成侵權。例如，一些AI繪畫作品可能因借鑒了他人的創作元素而引發著作權糾紛。AI生成內容若涉及對他人肖像權、名譽權的侵害，同樣會引發人格權法律糾紛。此外，AI生成的內容還可能包含虛假信息、誤導性內容或有害內容，這些內容可能對社會秩序和公共利益造成損害，擾亂正常的社會輿論環境。

AI大模型還存在被惡意利用的風險。其中，模型越獄（Jailbreaking）是較為突出的問題。模型越獄主要是用戶利用一些巧妙設計的指令，逃避AI大模型預先設置的安全防護規則，讓模型生成不符合倫理道德、違法內容。一些用戶可能利用模型越獄技術獲取模型的敏感信息（如訓練數據、模型參數等），或者是讓模型生成有害內容（如惡意軟件代碼、煽動性言論等）。基於此，耶魯大學計算機科學教授阿明ⷥ᥷𔨥🦌‡出，“大模型驅動的在現實世界中的越獄威脅將達到全新的高度”。不法分子如果繞過AI大模型的安全防護，操控機器人執行破壞性的任務，比如控製自動駕駛汽車撞向行人，或是將機器狗引導到敏感地點實施爆炸任務，這將嚴重威脅人類社會的安全穩定。

隨著AI大模型的廣泛應用，大模型的網絡安全日益重要。2025年1月，DeepSeek連續遭遇HailBot和RapperBot僵屍網絡的TB級DDoS攻擊，導致大模型服務多次中斷，給用戶帶來極大不便。AI在數據授權方麵，企業未對數據進行合法授權的二次使用，可能構成不正當競爭行為。因此，AI大模型的數據使用不合規，不僅影響AI模型的性能，還可能涉及數據提供者、模型開發者和使用者之間的複雜法律責任問題。此外，在數據跨境傳輸方麵，AIGC服務提供者將數據傳輸至境外時，若不符合相關規定，會觸發數據出境合規義務要求。

三、應對AI大模型數據法律風險的策略

麵對AI大模型數據法律風險，必須積極采取有效策略加以應對。通過完善法律規製體係、運用技術手段以及強化保障措施等多方麵努力，為AI大模型的健康發展保駕護航。

第一，需要完善AI大模型數據法律規則體係。在著作權方麵，可考慮將使用作品類數據進行AI大模型預訓練設定為著作權的合理使用方式之一，但要平衡好著作權人與開發者的利益。允許著作權人明確表示不同意作品用於AI大模型預訓練，同時通過征收著作權補償金成立公益性基金會，激勵文化藝術創作。

在個人信息保護方麵，調整《個人信息保護法》相關規定。對於普通個人信息，設定“默示同意”規則，隻要信息主體未特別聲明，默認同意其普通個人信息被用於大模型預訓練；對於敏感個人信息，堅持“明示同意”規則。筆者建議，可將AI大模型開發者處理已公開個人信息的“合理範圍”，界定在不侵害信息主體人格權的底線之上。可以通過設定具體法律責任，督促大模型開發者防範數據偏差風險。對於AI大模型輸出價值偏差信息的情況，明確開發者應承擔的行政法律責任，避免民事法律責任約束不足和刑事法律責任過重的問題。對於AI大模型數據泄露風險，明確開發者在數據安全保護方麵的義務和責任，對違規行為進行嚴厲處罰。

第二，需要運用多種技術手段，構建AI大模型安全防護閉環，提升數據安全性和準確性。在AI大模型訓練過程中，為了保持模型性能，有必要根據訓練進度自動調整數據保護強度，既不讓隱私泄露又能保持模型準確性。通過同態加密技術讓AI在加密數據上進行計算，可以確保數據在計算過程中的安全性，並且在不影響數據分析準確性的前提下，可以向查詢結果添加噪聲，或者是采用分布式協作讓萬千台設備合作完成大模型訓練，以全麵提升AI大模型的數據保護能級。

在AI大模型應用過程中，可以通過多模態交叉驗證、知識圖譜、混合防禦等技術，加強數據驗證和汙染檢測，不斷優化模型數據防護係統。具體技術上，多模態交叉驗證係統就像給AI配備了“火眼金睛”，能同時核對文字、圖片、視頻之間的關聯性，清除生成結果中的虛假描述。知識圖譜係統則相當於內置的“核查員”，每秒能比對數百萬條信息，確保AI不會生成出自相矛盾的內容。混合防禦更是讓AI大模型在具體應用場景中擁有“自我淨化”能力，采用“基線對抗訓練+實時動態防護”的混合防禦模式，可延長大模型在真實複雜應用場景中的安全生命周期。

第三，應強化數據安全保障措施，建立數據監測和預警機製。為防範AI大模型可能出現的越獄風險、侵權風險，需要將AI技術與倫理和行為建模深入結合，在模型設計和開發階段，應采用先進的安全技術和算法，提高AI大模型的安全性；在AI大模型部署和應用階段，應進行嚴格的安全測試和評估，持續進化融合確保適應不同場景的需求，找到數據保護和模型性能之間最佳的平衡點。

同時，應建立健全AI大模型安全管理製度，對企業員工展開數據合規培訓，提高員工的數據安全意識和合規操作技能。在AI大模型數據采集、存儲、使用、共享等各個環節，通過解析模型內部推導過程，實時監控數據的使用和傳輸情況，及時發現和處理數據安全隱患，確保AI大模型服務的穩定運行。

總而言之，AI大模型是科技迭代更新的重要推動者，應用場景已經擴展到金融、醫療、製造等多個領域，但也伴隨著諸多數據法律風險，以及還可能引發就業、人機矛盾等社會問題。為確保AI大模型的可持續發展，我們必須高度重視這些法律風險，多舉措完善AI大模型的數據風險規製機製，進一步實現智能化科技創新與社會公共利益的動態平衡。

（作者孫伯龍為杭州師範大學副教授、財稅法研究中心主任，譯有澤維爾ⷥ姤𜯦㮦‰€著《對機器人征稅：如何使數字經濟適應AI？》）

來源：孫伯龍