在数字化浪潮席卷全球的当下，人工智能已成为推动社会进步与经济发展的关键力量。随着技术的迅猛发展，人工智能企业的知识产权保护与风险防范问题愈发凸显。高速迭代的算法、海量数据的商业化应用以及跨国知识产权规则的碰撞，使得AI企业必须通过专利、商业秘密和版权构建竞争壁垒，同时警惕算法侵权、数据溯源争议及开源协议陷阱。如何在技术狂奔中平衡创新保护与风险防控，已成为智能时代企业突围的关键命题。本文将深入探讨人工智能企业的知识产权保护策略与风险防范措施，旨在为相关企业提供有益的参考和借鉴，助力其在创新发展的道路上以知识产权为支点实现创新价值最大化与法律风险最小化。
一、人工智能企业面临的知识产权风险与合规建议
人工智能企业的知识产权风险具有多维度的复杂性。在数据端，训练数据的合法性界定尚不明确，即使企业进行了数据清洗与标注，仍可能因数据来源的版权瑕疵或隐私泄露而面临侵权指控。在技术研发阶段，开源代码的嵌套使用需要警惕协议冲突，若未建立代码溯源与兼容性评估机制，可能引发开源污染与技术秘密流失。在应用层面，生成内容的可版权性争议与侵权认定标准的缺失，导致企业即使采用侵权过滤技术，仍须应对“实质性相似”引发的诉讼风险。这些挑战迫使企业构建“预防-监测-应对”的全周期合规体系，以有效防范和应对知识产权风险，避免因知识产权问题而引发的法律纠纷和经济损失。
（一）人工智能企业训练数据的知识产权风险与合规建议
人工智能技术的突破依赖海量训练数据，但其收集与使用潜藏多重知识产权风险。目前企业获取数据的方式主要有四种：自行收集的数据、网络爬取的公开数据、开源平台提供的数据、第三方商业采购的数据。在收集和使用训练数据时，企业可能无意中使用了受版权保护的数据，而未获得合法授权。例如，从互联网上抓取的文本、图像或音频数据可能涉及他人的版权，若未进行合理的授权和合规处理，就可能构成侵权。企业通过网络爬虫获取数据时，可能违反网站的robots协议或相关法律法规，导致不正当竞争纠纷。这种行为不仅可能引发法律诉讼，还可能损害企业的声誉和商业利益。
1、训练数据的著作权风险
人工智能大模型企业在训练数据的收集和使用过程中，可能因未经授权获取或处理受版权保护的数据而面临著作权侵权风险。例如，在美国《纽约时报》起诉OpenAI和微软的案件中[1]，原告指控被告未经许可使用数百万篇新闻文章训练AI模型。尽管被告以“合理使用”原则抗辩，主张其训练行为属于数据挖掘和技术研究，但争议焦点在于大规模复制是否对原作品市场价值造成实质性损害。同样，在汤森路透（Thomson Reuters）诉罗斯智能（ROSS Intelligence）案中[2]，法院认定被告未经授权使用Westlaw数据库中的法律注释训练AI系统构成侵权，因其直接利用版权内容开发竞品，且未满足合理使用的“转化性目的”和“市场替代性”标准，驳回了合理使用抗辩。
中国法律实践同样强调数据来源的合规性，《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求训练数据必须“合法来源”。例如，2024年8月，知网向秘塔AI发送28页侵权告知函，指控其未经许可在AI搜索中提供知网学术文献题录及摘要数据，并要求断开链接；秘塔AI否认侵权，但其随后停止收录知网数据，转而与其他数据库合作，可见企业若未经授权使用论文数据可能面临法律风险。这些案例表明，各国司法对合理使用的认定趋于严格，尤其在商业性场景中，企业需通过授权协议或合规筛选（如公共领域数据、开放许可数据）降低侵权风险，避免因数据抓取中的版权疏忽引发诉讼。企业应建立健全的数据合规管理体系，确保数据收集和使用的合法性，以防范潜在的法律纠纷和商业损失。
2、训练数据的反不正当竞争法风险
人工智能大模型企业在训练数据收集和使用过程中，通过网络爬虫获取数据时，可能违反网站的robots协议或相关法律法规，进而导致不正当竞争的法律风险日益凸显。在LinkedIn与HiQ Labs的案例中[3]，HiQ通过爬虫抓取LinkedIn公开用户资料开发竞品算法，被LinkedIn起诉，最终法院认定HiQ构成不正当竞争，理由是其行为损害了LinkedIn的数据权益和商业利益，尽管HiQ声称并未替代LinkedIn的核心服务。在国内，万得公司因未经高德地图授权抓取“拥堵延时指数”数据，并在其金融终端付费软件上进行商业化使用，被高德地图运营方起诉，法院一审认定万得构成不正当竞争，认为高德通过算法整合形成的衍生数据具有市场价值，万得的爬取行为直接损害其商业利益，破坏了公平竞争秩序。
这些案例表明，企业在数据收集和使用过程中，必须审慎遵守数据来源的合法性、平台协议以及技术合规要求。企业应建立健全的数据合规管理体系，对数据来源进行严格审查，确保数据收集行为符合法律法规和平台规定。同时，要积极与数据提供方进行合作，获取合法授权，避免因数据滥用引发高额赔偿及商誉风险，确保企业在数据驱动的市场竞争中合法、稳健地发展。
3、企业在收集和使用训练数据时，应建立严格的知识产权合规流程
针对这些风险，人工智能企业需构建“技术-法律-商业”三维合规体系：数据来源端通过穿透式授权链审查（优先采用开放许可数据与公共领域资源）、分层合作协议及区块链存证固化数据清洗流程，确保训练数据合法性；技术实施端部署数字水印、多模态侵权检测算法及“接触隔离”机制，实现数据使用全链路可追溯；法律防御端建立反不正当竞争“合规阈值”（如避免通过网络爬虫获取数据时违反网站的robots协议），并依据司法判例动态优化风控模型。最终形成“预防性筛查-实时监测-应急响应”的全周期治理框架，将合规成本转化为技术护城河，在数据驱动的创新竞赛中实现风险免疫与价值释放的共生平衡。
（二）人工智能企业使用开源软件的知识产权风险与合规建议
人工智能大模型企业在技术研发中使用开源软件时，可能因忽视开源许可证条款而面临知识产权侵权风险。这些风险主要分为两类：
一是无许可证使用，即企业在使用开源软件时未遵循相应的开源许可证协议，可能构成侵权。例如，某些开源软件要求使用者在修改和分发时保持开源，若企业未遵守此要求，就可能面临法律纠纷。
二是违反许可证条款，即使企业使用了具有开源许可证的软件，若未按照许可证的要求进行代码开源、标注版权声明等，也可能侵犯开源社区的权益，引发侵权诉讼。这些行为可能导致企业被要求公开源代码、停止产品分发或承担高额赔偿，甚至引发集体诉讼，损害技术生态合作与商业利益。
以无许可证使用场景为例，在Artifex诉Hancom案中[4]，Hancom公司把GPL协议下的软件嵌入商业产品却未开源衍生作品，违反“传染性条款”，被法院判定构成侵权并承担相应法律责任。而在有许可证但使用不规范的情形下，在MongoDB诉Compass案中[5]，Compass公司使用MongoDB的开源代码却未遵守协议要求，删除了原始版权声明，被开源社区发起集体诉讼，法院最终认定其“署名义务履行缺失”构成侵权，需公开致歉并补缴版权费。更深层的风险在于开源代码与私有代码的混用机制，如Red Hat与思科的纠纷[6]，思科在产品中使用Red Hat的开源代码，因未正确隔离，导致其部分核心代码被要求开源，冲击了其商业机密壁垒。
为应对这些风险，人工智能大模型企业在研发中使用开源软件时，应建立严格的开源软件使用管理制度。
首先，对使用的开源软件进行分类和记录，明确其许可证类型和合规要求。
其次，在产品开发和发布过程中，严格按照许可证协议进行代码开源、版权声明等工作，确保合规使用。
同时，积极参与开源社区的交流与合作，及时了解开源软件的更新和许可政策变化。
此外，企业应建立开源审计流程，使用如Black Duck扫描工具等，对引入的代码进行扫描，分类管理不同许可证风险，并制定代码隔离策略，将GPL等强传染性协议代码与核心代码隔离，避免衍生作品被强制开源。
通过这些措施，企业可以在合法合规的前提下，充分利用开源软件推动技术创新，避免潜在的法律纠纷和商业损失。
（三）人工智能生成物权益、侵权风险及合规建议
人工智能大模型企业在生成物的权益与知识产权侵权方面面临显著法律风险，主要体现在生成物权益归属模糊和生成物侵权责任认定复杂两大层面。
1、人工智能生成物权益归属模糊
人工智能模型生成的作品或内容，其知识产权归属存在一定的模糊性。例如，由AI生成的文本、图像、代码等，是否享有著作权，以及著作权归属于开发者、使用者还是模型本身，法律上尚无明确统一的规定。目前在国际上基本能达成的共识的有两方面：
一是著作权法保护的对象仍然是人类智力成果，即只有体现人类创造性贡献的内容才可能获得版权保护；
二是输出作品的可版权性取决于人类的智力投入程度，而非单纯由人工智能系统生成的内容。
这意味着，尽管人工智能技术在内容创作中扮演了重要角色，但只有当人类创作者对生成内容进行了实质性的创造性贡献时，该内容才被视为具有可版权性。对于该版权的归属，一般依据AI与用户之间的合同或协议约定归用户或开发者所有。
中国倾向于采取“独创性智力投入”标准，通过用户对生成过程的控制程度判定权属。例如，在“腾讯Dreamwriter案”中[7]，深圳市南山区人民法院认定，使用Dreamwriter软件生成的文章，由于创作团队在数据输入、触发条件设置、模板选择等方面进行了智力活动，具有独创性，属于受著作权法保护的文字作品。而在“菲林律所诉百度案”中[8]，北京互联网法院认为，计算机软件智能生成的涉案文章内容不构成作品，但其相关内容亦不能自由使用，百度未经许可使用涉案文章内容构成侵权。美国严格遵循“人类作者”原则，明确完全由AI生成的内容不享有版权，例如Thaler v. Perlmutter案[9]，法院裁定因作品完全由AI独立生成且无人类参与，不符合版权法对“人类作者”的要求；但对人类参与创作的部分可按贡献比例确权，例如《Zarya of the Dawn》漫画中的人工筛选与调整[10]。欧盟则通过《人工智能法案》草案强化人类控制，要求标注AI生成内容来源，并在司法实践中以“人类智力创作”为门槛，倾向于将权利归属于对创作有实质性贡献的指令设计者或用户。
2、人工智能生成物侵权风险复杂
人工智能大模型企业在生成物侵权风险方面面临复杂的法律挑战，其核心在于生成内容可能直接或间接侵犯他人知识产权，而责任主体涵盖开发者、使用者及平台，形成多方责任体系。从各国实践来看，判别标准与责任划分呈现显著差异，但均围绕“技术控制能力”与“过错程度”展开。
在中国，司法实践强调平台的“技术防控义务”，广州互联网法院在“奥特曼”案中[11]认定AI平台因未部署关键词过滤导致生成与版权作品实质性相似的图片，需承担直接侵权责任，这一判决体现了《生成式人工智能服务管理暂行办法》对平台注意义务的要求，即平台需通过技术手段预防侵权行为。
美国则侧重追究使用者“主动过错”，例如2023年科罗拉多州法院审理的“AI生成名人声音侵权案”[12]用户利用AI工具模仿某明星的声音生成广告内容，法院认定用户需独立承担侵权责任，因其“主动选择并操控生成过程”，开发者通过技术中立和合规指引规避风险。
欧盟通过《数字服务法案》（DSA）强制开发者履行“事前筛查义务”，Getty Images诉Stability AI案中[13]，德国慕尼黑地方法院认定Stability AI未经许可使用Getty Images的数百万张版权图片训练模型，构成对复制权的直接侵犯，需赔偿损失并删除相关数据。法国巴黎法院在2024年“AI音乐风格模仿案”中[14]，首次将“风格迁移”纳入侵权审查范围，认为AI生成的歌曲虽未直接复制原作旋律，但通过算法提取核心音乐特征构成对原作的“非法演绎”，最终判决开发者与使用者连带赔偿原作者。
可见，全球范围内对于人工智能生成内容的著作权规制尚处于探索和不确定阶段，对于企业而言，构建涵盖数据溯源、算法透明、生成物审核的合规体系，已成为规避跨国法律风险的必选项。
3.构建“技术过滤+权责明示+数据合规”全流程风控体系
实质上，生成式AI的著作权侵权争议焦点集中于模型训练阶段对在先作品的合法使用边界，“接触+实质性相似”的侵权判定原则在AI时代仍然延伸适用。若AI生成内容与他人在先作品构成实质性相似，且能证明或合理推断模型训练时未经授权使用了该作品（例如通过数据溯源或技术特征匹配），则可能被认定为侵权；反之，若权利人无法举证AI接触过特定作品，或开发者能提供可信证据（如训练日志、数据清洗记录等）证明模型从未摄入该作品，则侵权风险显著降低。
基于此，人工智能企业应构建“技术过滤+权责明示+数据合规”的全流程风控体系，以应对人工智能生成物的权益归属和侵权风险等法律挑战。
在技术层面，部署实时侵权检测工具，如图像哈希比对、文本相似性分析等，以拦截与受版权保护内容实质性相似的生成物，并建立关键词黑名单过滤机制，减少侵权内容的生成可能性。数据合规方面，优先使用合法授权的数据训练模型，避免使用未授权的书籍、图片等资料，符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》以及《人工智能生成合成内容标识办法》的要求，后者明确生成内容需添加显著标识以区分于真实信息，企业应据此优化内容生成与发布流程，并定期审计数据来源合法性。权责分配上，用户协议中明确用户对生成内容的合规义务，禁止生成侵权内容，通过记录提示词调整、参数设置等“独创性投入”辅助用户主张权益。流程管理方面，建立生成物标识机制，设立快速侵权投诉通道，定期更新过滤规则应对新型侵权形式，同时遵守《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》，确保全链条可追溯，平衡创新与合规。
二、结语
人工智能技术的快速发展既带来机遇，也伴随知识产权风险。企业必须将合规作为核心战略：使用合法授权的数据训练模型，为关键技术申请专利保护，对AI生成内容进行明确的版权声明，同时警惕开源代码的协议风险。当前，全球法律监管持续加强，这意味着企业不能只追求技术领先，更要建立“技术+法律”的双重防线。通过规范数据来源、优化算法设计、明晰成果权属，企业不仅能规避侵权纠纷，更能将合规转化为竞争优势。唯有在创新与规则之间找到平衡，人工智能才能真正实现可持续的健康发展，既推动技术突破，又守护社会信任，为行业构建安全、有序的未来生态。
注释：
[1] 《纽约时报》诉OpenAI和微软案（The New York Times Co. v. OpenAI, Inc. & Microsoft Corp.）《纽约时报》指控OpenAI和微软未经授权使用其数百万篇版权文章训练ChatGPT等生成式AI模型，并通过AI生成内容分流其用户流量，构成版权侵权与不正当竞争。
[2] 汤森路透诉罗斯智能案（Thomson Reuters Enterprise Centre GmbH v. Ross Intelligence Inc.）No. 1:20-cv-00613 (D. Del. 2025) 汤森路透指控罗斯智能非法复制其法律数据库Westlaw中的内容（包括案件摘要与注释），用于训练法律AI模型，构成版权侵权。
[3] LinkedIn Corporation v. HiQ Labs, Inc. No. 1:17-cv-03301 LinkedIn要求HiQ停止抓取其用户公开数据（如职业档案），指控其违反CFAA及用户协议，威胁自身商业模式。
[4] Artifex v. Hancom（GPL协议违规案）Hancom公司在其商业软件中嵌入了Artifex开发的GNU Ghostscript（GPL协议），但未按GPL要求开源其衍生作品，被Artifex起诉。
[5] MongoDB v. Compass（AGPL署名违规案）Compass公司使用MongoDB的AGPL协议代码开发商业数据库工具，但删除原始版权声明，遭MongoDB及开源社区集体诉讼。
[6] Red Hat与思科纠纷（代码混用风险案）思科在产品中使用Red Hat的LGPL协议代码，但因技术架构设计缺陷，导致其私有代码与开源组件混合编译，被迫公开部分核心代码。
[7] 腾讯Dreamwriter案，2019年，腾讯公司起诉上海某科技公司未经授权使用其AI写作工具Dreamwriter生成的财经分析文章。
[8] 菲林律所诉百度案，2019年，北京菲林律师事务所起诉百度公司，指控其未经许可转载了由菲林律所AI工具生成的影视市场分析报告。
[9] Thaler诉美国版权局案（2023），人工智能研究员Stephen Thaler试图为其AI系统“DABUS”生成的图像申请版权，主张AI应被视为“作者”。美国版权局和哥伦比亚特区联邦法院均驳回了这一主张，明确表示“版权仅保护人类智力劳动成果”，AI本身不能成为权利主体。
[10] 《Zarya of the Dawn》漫画版权登记案，2022年，艺术家Kristina Kashtanova使用AI工具MidJourney生成图像，创作漫画《Zarya of the Dawn》并向美国联邦版权局申请版权登记。美国版权局于2023年2月21日最终准许了漫画书《Zarya of the Dawn》的整体登记，但缩小了其登记范围。新的版权登记范围仅涵盖Kashtanova在写作本书时所形成的“作者创作的文字和对人工智能生成内容的选择、协调和安排”，而那些由Midjourney自动生成的漫画图像，由于缺乏“人类作者”则不予保护。
[11] 奥特曼图片侵权案，圆谷制作株式会社诉某AI平台著作权侵权案，某AI平台用户输入“奥特曼”关键词生成图片，生成内容与日本圆谷公司享有版权的“奥特曼”形象构成实质性相似。法院调查发现平台未部署关键词过滤等技术防控措施。
[12] AI生成名人声音侵权案，Smith v. VoiceClone Inc. 用户使用VoiceClone公司的AI工具生成与某明星声音高度相似的广告配音，用于商业推广。
[13] Getty Images诉Stability AI案，Getty Images (US), Inc. v. Stability AI Ltd.，33 O 15331/23，Stability AI未经授权使用Getty Images超过1200万张版权图片训练Stable Diffusion模型。
[14] AI音乐风格模仿案，Éditions Musicales v. MelodyAI，RG No. 24/00123，AI开发者MelodyAI的模型通过分析某歌手作品提取“和弦走向+节奏型”特征，生成风格近似的音乐。
