今天分享的是：2025人工智能研究报告-爬取训练数据训练人工智能的知识产权问题（英文原文）
报告共计：49页
这份报告聚焦于人工智能（尤其是生成式AI）训练中数据爬取行为涉及的知识产权问题，探讨了相关法律框架、利益相关者影响及潜在政策路径。
报告指出，数据爬取作为AI训练数据的主要获取方式，指通过自动化工具从网站、数据库等第三方平台提取信息，其流程包括数据收集、预处理、存储及在模型训练中的应用。随着生成式AI发展，数据爬取的规模和影响显著扩大，但目前缺乏统一定义，常与数据挖掘、网络爬虫等概念混淆，需标准化术语以明晰边界。
在知识产权层面，数据爬取涉及版权、数据库权、商标权、商业秘密、人格权等多重权利。例如，爬取受版权保护的内容可能引发侵权争议，而不同司法管辖区对“合理使用”“文本与数据挖掘（TDM）例外”等规则的差异，加剧了法律适用的复杂性。全球相关诉讼增多，涉及新闻机构、创作者等对AI开发者的维权，凸显法律框架滞后于技术实践的问题。
数据爬取生态系统包含多元主体：研究机构用于学术目的，数据聚合器（如Common Crawl、LAION）提供数据但存在来源不透明问题，科技公司既是数据来源也是爬取者，而创作者因数据被未经授权使用直接受影响。其中，数据来源透明度不足是关键痛点，多数AI开发者未披露训练数据的版权状态和授权信息。
展开剩余78%为平衡创新与权益保护，报告提出多项政策建议：制定跨领域的自愿行为准则，规范数据爬取各环节的责任与透明度；推广标准化技术工具（如访问控制、自动化合同监控），助力权利方管理数据使用；开发标准合同条款，适应非商业研究与商业应用等不同场景；加强 stakeholders 对知识产权与数据爬取法律影响的认知。
这些措施旨在构建协调框架，既释放AI创新潜力，又保障知识产权所有者的合法权益，符合OECD人工智能原则中“创新与信任并重”的核心精神。
以下为报告节选内容
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