1. 上海理工大学出版学院
2. 华东政法大学
Published:2026
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李想. 人工智能数据开源的治理范式转型研究[J]. 2026, (1): 19-30.
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李想. 人工智能数据开源的治理范式转型研究[J]. 2026, (1): 19-30. DOI:
数据开源在提升人工智能模型训练效率、打破数据壁垒等方面的价值日益凸显。然而,相较于模型开源,数据开源面临更严重的权利冲突与系统性风险。在此背景下,人工智能数据治理范式逐渐从开源优先转向合规导向,但转型过程中也面临挑战,一是开源所追求的共享理念与合规要求的管控理念之间的价值冲突;二是现有规则的时效性与适用性问题;三是合规成本与效益的问题。为破解上述困境,需确立针对性的转型优化策略,首先,应当贯彻数据严格开源的原则,构建分层分类的开源体系,通过划分数据风险等级匹配差异化治理策略;其次,建立人工智能数据使用的法定许可机制,明确数据的合法使用边界;再次,优化著作权集体管理组织功能,提升权利流转与收益分配效率,推动开源与合规协同发展;最后,增设针对人工智能训练个人数据的同意豁免条款,降低合规成本,提升人工智能技术发展效率。
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