数据产权“三权分置”视角下人工智能训练数据的治理困境与破解路径

摘要

生成式人工智能的迅猛发展使其对高质量训练数据的需求呈指数级增长，版权密集型、体系化的出版内容数据因此成为关键生产要素。然而，传统以“作品”为核心的著作权保护框架与数据要素高频、大规模的流通需求发生严重冲突，导致数据权属模糊、授权机制失灵、利益分配失衡等一系列治理挑战。本文以《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（“数据二十条”）提出的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的产权框架为理论核心，剖析人工智能模型训练场景下出版数据治理的现实困境。研究认为，单纯依赖版权的事后救济或合理使用的有限扩张均无法化解根本矛盾。出路在于构建以数据产权为核心的新型治理范式，通过明确“三权”的法律内涵与行权边界，并辅以配套机制，方能在激励数据要素供给、保障各方主体权益与促进人工智能产业创新发展之间实现动态平衡。