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大语言模型“数据为王”:训练数据的价值、迷思与数字传播的未来挑战

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西北师大学报（社会科学版） 2024年第3期61卷 43-54页

作者：胡泳刘纯懿北京大学新闻与传播学院北京100871

伴随着ChatGPT的问世和流行,关于生成式人工智能的意涵和影响迅速成为学界和业界的关注焦点。在这场由大语言模型引领的非监督性深度学习浪潮中,一个核心议题就是训练数据。对训练数据的规模和质量的追求,演绎了“万模大战”形势下的“... 详细信息

伴随着ChatGPT的问世和流行,关于生成式人工智能的意涵和影响迅速成为学界和业界的关注焦点。在这场由大语言模型引领的非监督性深度学习浪潮中,一个核心议题就是训练数据。对训练数据的规模和质量的追求,演绎了“万模大战”形势下的“数据为王”法则。而在训练数据的价值、功能和误读的背后,是对数据概念的改写、对数据可供性的迷信和对数据所有权的争夺。训练数据的具体架构和内部机制引发了智能传播生态的重建和信息生产秩序的重构,在这一变革之中也蕴藏着大语言模型时代的数字危机,其具体体现为蒸馏式传播的偏见再生产、过滤式传播的信息保守化和随机性传播的意义之消散。大语言模型及其训练数据急需破除规模迷思,着重思考如何让数据切实成为社会技术系统的一部分。

关键词：大语言模型训练数据生成式AI ChatGPT 智能传播

人工智能的训练数据制度——以“智能涌现”为观察视角

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贵州社会科学 2024年第2期 51-57页

作者：姚佳中国社会科学院北京100732

人工智能训练数据制度的构建,应置于“智能涌现”的观察视角之中。“涌现现象”和“涌现论”在不同学科都是传统命题,而在人工智能时代“智能涌现”又成为新的关注焦点。对于训练的数据,应注重著作权保护和个人信息保护,但同时亦应在合... 详细信息

人工智能训练数据制度的构建,应置于“智能涌现”的观察视角之中。“涌现现象”和“涌现论”在不同学科都是传统命题,而在人工智能时代“智能涌现”又成为新的关注焦点。对于训练的数据,应注重著作权保护和个人信息保护,但同时亦应在合法框架之下尽可能采集大体量数据和高质量数据,多元数据采集主体负有一系列义务。对于数据的训练,则旨在突出数据的利用规则,通过价值嵌入与技术支撑,防止“智能叛变”,实现数据训练目标,并直接影响人工智能的“输出端”。训练数据制度的构建内嵌于人工智能治理之中,在遵循人工智能伦理准则的基础上,“好的数据”原则应成为一个新视角与新范式,通过涵盖“伦理”之内与之外的实践,使人工智能中的数据制度超越抽象性而更具实践性。

关键词：训练数据人工智能涌现论数据利用数据质量

通用人工智能训练数据的权利配置——以ChatGPT类大模型为例

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湖北大学学报（哲学社会科学版） 2024年第4期51卷 132-142页

作者：时诚中国社会科学院法学研究所北京100720

训练数据是创建和优化通用人工智能的关键生产要素,构建保障权益、合规使用的训练数据权利制度,是促进训练数据流通共享和数据要素市场发展的前提和基础。训练数据在物理性质、生产方式和利用规律等方面具有不同于实物要素的特点,这决... 详细信息

训练数据是创建和优化通用人工智能的关键生产要素,构建保障权益、合规使用的训练数据权利制度,是促进训练数据流通共享和数据要素市场发展的前提和基础。训练数据在物理性质、生产方式和利用规律等方面具有不同于实物要素的特点,这决定了训练数据的权利配置不宜照搬有体物的所有权,而应根据其自身的价值创造和实现原理构建数据权利。训练数据权利配置应立足于训练数据价值链中训练数据处理者与不同相对方的法律关系进行观察,在保障训练数据来源者的在先权利的基础上,训练数据处理者享有训练数据持有权、使用权和经营权,与共同处理者分享平行的训练数据权利,并根据法律规定或合同约定负有向训练数据需求者提供训练数据的义务,由此实现训练数据权利的模块化设计。

关键词：训练数据通用人工智能数据产权权利配置

行政法如何应对生成式人工智能——基于算法、训练数据和内容的考察

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云南社会科学 2024年

作者：康骁广东外语外贸大学广东法治研究院

生成式人工智能具有更复杂的算法，需要海量训练数据，能够作为内容生产者与用户共同生产新内容，因而带来或放大了行政法层面的治理难题，包括算法黑箱、算法控制权分散化、高质量训练数据短缺、训练数据合法性，以及内容治理等。尽管... 详细信息

生成式人工智能具有更复杂的算法，需要海量训练数据，能够作为内容生产者与用户共同生产新内容，因而带来或放大了行政法层面的治理难题，包括算法黑箱、算法控制权分散化、高质量训练数据短缺、训练数据合法性，以及内容治理等。尽管国家制定了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，但它受制于效力位阶，不足以解决行政法层面的治理难题。为此，在算法方面，宜创设面向用户的算法说明义务和新的算法安全评估制度，并根据算法控制主体之间的关系构建相应的监管制度。在训练数据方面，完善公共数据开放制度，建立训练数据备案制度和合法性信任机制。在内容治理方面，区分生产环节和传播环节的内容治理，内容生产环节的规制宜宽松，内容传播环节的规制宜严格。

关键词：生成式人工智能算法训练数据内容治理

生成式人工智能训练数据的著作权法因应：确需设置合理使用规则吗？

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图书情报知识 2024年

作者：魏远山广东外语外贸大学法学院

[目的/意义]生成式人工智能（GenAI）训练数据包含大量尚处保护期的作品，明确是否应为机器学习设置合理使用规则，有助于化解GenAI训练数据的著作权法争议。[研究设计/方法 ]以类型化视角审视表达型和非表达型机器学习，以是否符合“... 详细信息

[目的/意义]生成式人工智能（GenAI）训练数据包含大量尚处保护期的作品，明确是否应为机器学习设置合理使用规则，有助于化解GenAI训练数据的著作权法争议。[研究设计/方法 ]以类型化视角审视表达型和非表达型机器学习，以是否符合“未经许可利用作品训练GenAI构成侵权→遵循授权使用规则阻碍技术进步→其他简化授权机制无法适用”的逻辑来确定是否设置合理使用规则。[结论 /发现]作为非表达型机器学习的输入和训练阶段是“非作品性使用”，因不构成侵权自然无为其设置合理使用规则的必要；作为表达型机器学习的输出阶段是“作品性使用”，但因GenAI向公众开放前后所处场景有异，应作类型化分析。在未向公众开放时，GenAI输出结果主要用于验证模型训练情况，可被定性为合理使用；在向公众开放后，若输出结果对作品表达改动幅度超越改编行为范畴则属正当使用，反之则构成侵权。因输出阶段构成侵权不会阻碍GenAI技术发展，故无需为其设置合理使用规则。[创新/价值]与既有研究不同的分析方法和研究结论，对AI从业者和法律工作者探讨GenAI训练数据的著作权法问题具有启示作用，也对丰富和深化现有研究有益。关键词：生成式人工智能；机器学习；训练数据；著作权；合理使用；作品性使用

关键词：生成式人工智能机器学习训练数据著作权合理使用作品性使用

生成式人工智能训练数据的软硬法协同治理研究

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宁夏大学学报（社会科学版） 2024年第1期46卷 112-121,136页

作者：黄丽浙江理工大学法政学院浙江杭州311199 上海交通大学上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室上海310000

训练数据是决定模型质量的关键,囿于隐私、个人信息、知识产权等多重风险,亟待规范治理。训练数据的结构性、训练过程不可逆转性、风险低可控性使得传统硬法规制部分失灵,应转向软法和硬法的互动共治,二者的主辅关系作为精细化治理的必... 详细信息

训练数据是决定模型质量的关键,囿于隐私、个人信息、知识产权等多重风险,亟待规范治理。训练数据的结构性、训练过程不可逆转性、风险低可控性使得传统硬法规制部分失灵,应转向软法和硬法的互动共治,二者的主辅关系作为精细化治理的必要有待研究。生成式人工智能的产业发展现状、监管机构情况、治理和发展目标三个指标影响了各国生成式人工智能训练数据治理路径的选择,透过中国国情的目标分析,生成式人工智能训练数据的软硬法协同治理框架逐步搭建,以硬法的结构式刚性谦抑与软法的立体式柔性扩张为协同趋势。

关键词：人工智能训练数据协同治理软法硬法中国式现代化

人工智能训练数据收集的合法性困境与制度建构

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荆楚法学 2024年第3期 89-100页

作者：黄绍坤武汉大学法学院

人工智能训练数据收集的合法性困境,严重阻滞了其发展。在数字时代,数据日渐具备要素化、公共属性化、使用规模化等特征。数据要素化要求释放数据效能,公共属性需要弱化私人控制,使用规模化表明个别协商无法进行。对此,制度建构应从传... 详细信息

人工智能训练数据收集的合法性困境,严重阻滞了其发展。在数字时代,数据日渐具备要素化、公共属性化、使用规模化等特征。数据要素化要求释放数据效能,公共属性需要弱化私人控制,使用规模化表明个别协商无法进行。对此,制度建构应从传统语境转向数字语境,从个体权利保护思路转向数据要素利用思路。在进行制度建构时,应打破著作权、隐私权等权利领域的限制,基于各项权利内容数据化后的共性,进行一体化建构。在对场景、获取对象、获取方式和使用目的等进行限制的前提下,设立训练数据获取的许可豁免规则,设置知情权、拒绝权、删除权、算法解释权等权利,强化主体责任,并积极探索人工智能收益分配机制。

关键词：人工智能训练数据著作权合理使用数据在先权利

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生成式人工智能训练数据的风险与治理研究

海南开放大学学报 2024年第1期25卷 110-118页

作者：陈宏光安诗凤安徽大学法学院安徽合肥230039

生成式人工智能技术目前正处于蓬勃发展时期,但其在训练数据收集和处理时,潜在的合规、泄露和偏见等风险时刻威胁着生成式人工智能技术的健康发展、扰乱社会秩序,成为生成式人工智能治理必须解决的问题。我国目前对生成式人工智能训练... 详细信息

生成式人工智能技术目前正处于蓬勃发展时期,但其在训练数据收集和处理时,潜在的合规、泄露和偏见等风险时刻威胁着生成式人工智能技术的健康发展、扰乱社会秩序,成为生成式人工智能治理必须解决的问题。我国目前对生成式人工智能训练数据风险治理既有政策支持,又有法律保障。在这些基础上,行政机关可以建立生成式人工智能基础模型信息库,预防训练数据合规风险;也可以开发、使用合成数据,扩大训练数据来源,规避训练数据泄露风险;还可以通过适当细化训练数据审核制度和逐步实施生成式人工智能企业数据信用制度的方式,规范生成式人工智能训练数据使用行为,降低风险发生概率。

关键词：生成式人工智能训练数据风险治理

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训练数据主体权益保护的新型数据财产权构建

政法论丛 2023年第6期 73-85页

作者：李爱君中国政法大学互联网金融法律研究院北京100022

生成式人工智能的三大要素包括训练数据、算力和算法,其中训练数据量决定着生成式人工智能的“想象力”和创作能力,但生成式人工智能处理训练数据进行模型训练之时也产生了对训练数据承载的主体权益的侵害,而且已成立的权利(权益)保护... 详细信息

生成式人工智能的三大要素包括训练数据、算力和算法,其中训练数据量决定着生成式人工智能的“想象力”和创作能力,但生成式人工智能处理训练数据进行模型训练之时也产生了对训练数据承载的主体权益的侵害,而且已成立的权利(权益)保护制度难以适应训练数据主体权益保护。为此,应当建立符合训练数据性质、结构和特征的新型数据财产权制度,以此实现对于生成式人工智能训练数据承载的各主体权益的保护,落实国家《数据二十条》“构建适应数据特征、符合数字经济发展规律、保障国家数据安全、彰显创新引领的数据基础制度”的指导思想,进而促进生成式人工智能的健康发展。

关键词：生成式人工智能训练数据数据数据结构新型数据财产权数据财产权内容