大模型的训练依赖海量多模态数据，而这些数据中往往包含大量受版权、知识产权保护的作品（如文字、图像、代码、音视频等），当前行业普遍面临数据获取"合法性边界模糊""侵权纠纷频发""利益分配不均"等核心难题。解决此类问题需立足"法律规制、技术防护、机制创新、主体尽责"四大维度，构建全流程、多层次的治理体系，平衡大模型技术创新与知识产权保护的核心利益，推动行业合规有序发展。
一、完善法律规制，明确权利边界与责任划分
法律是解决版权与知识产权纠纷的核心依据，当前需弥补现有规范的适配性缺口，明确大模型训练数据使用的合法边界，降低行业合规不确定性。
（一）细化立法适配，明确核心规则
结合大模型技术特性，补充完善现有知识产权相关法律条款，明确训练数据使用的合法性标准。一方面，界定"合理使用"的适用边界，借鉴我国"奥特曼"案司法实践精神，明确若训练数据使用仅为提取作品结构、风格等特征，未再现作品独创性表达、未影响原作品正常使用且未损害权利人合法利益，可认定为合理使用；同时借鉴纽约法院相关判决，明确商业性大模型训练若未经授权使用他人作品，原则上不纳入合理使用范畴。另一方面，明确"临时复制"的法律定性，对训练过程中短暂缓存、内存存储等临时复制行为，基于技术必要性原则豁免侵权责任，而对长期保存作品、形成永久复制件的行为，严格要求符合授权规范或法定例外情形。此外，参考《欧盟AI法案》《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确大模型研发企业的主体责任，要求高风险大模型提供训练数据版权清单，强制披露AI生成内容属性及数据来源相关信息。
（二）统一司法裁判标准，规范纠纷处置
针对当前大模型版权纠纷裁判尺度不一的问题，建立专门的知识产权纠纷审理机制，汇总典型案例（如GitHub Copilot案、Stability AI案、笔神作文事件等）形成裁判指引，明确数据爬取、未经授权使用、生成
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