夜雨聆风根据《中国AIGC产业全景报告》的预测，到2028年，中国AIGC产业规模预计将达到7202亿元；到2030年，有望突破万亿元，达到11441亿元。
与此同时，截至2025年末，全球AI版权诉讼已超过70起，单案最高和解金额达15亿美元。
2025年9月，Claude的母公司Anthropic被指控，通过盗版网站下载了超过700万本明知是盗版的电子版书籍，用于训练AI。最终Anthropic同意支付至少15亿美元，用于和解这起作家集体诉讼。
国内司法同样早已划出红线。北京互联网法院开庭审理的“四画师案”，则是中国AI训练版权问题最具标志意义的一批判决。法院在裁判中明确：商业目的的AI训练，原则上不构成著作权法意义上的“合理使用”。
这意味着，“我只是爬取了公开数据”“这是中间复制，不算侵权”“合理使用可以保护我”——这三条常见的侥幸逻辑，都已在真实判决中逐一被击穿。
从游戏公司到影视平台再到内容创作者，几乎所有布局AI的企业，都在训练数据这道关口前面临同一个问题：什么能用，什么不能用，用错了要付多大的代价。
输入端没有核查用户协议，数据采集阶段就已侵权；训练端针对特定IP做LoRA微调，法律风险极高；输出端生成物与原作品实质性相似，则构成独立侵权……
每一个环节都是独立的法律风险点，任何一处失手，都可能让一个已经大量投入研发的AI项目，陷入旷日持久的侵权诉讼。
显然，AI版权要求律师同时理解训练数据的技术来源、模型微调的法律性质、多模态IP和肖像的新型风险、欧美中三大法域截然不同的监管逻辑。
这种复合能力，正是当下知产律师群体中最稀缺、也最值钱的东西。
5月18日19:00，智拾网邀请到东方大律师、君合律师事务所上海分所副主任黄荣楠律师，深度拆解AI训练数据著作权风险防控与合规方案。
5月18日 19:00
AI训练数据著作权合规指南
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AI训练数据著作权有哪些风险？
如何制定合规方案？
律师在代理AI版权项目时，遇到的第一个困境，往往不是法律规则本身，而是：客户的数据来源，从哪里开始算侵权？
有律师接到咨询，客户拿着一份数据采购合同，说“我们是从第三方数据供应商购买的，合同里写了保证来源合法”。
问题是，这份保证在法律上能不能穿透？供应商的背书能否免除采购方自身的注意义务？
如果最终数据溯源到盗版渠道，买方是否当然免责——还是说，“明知”的认定标准，在AI训练场景下另有一套判断逻辑？
输入端之外，训练端的风险，是更多律师判断失准的地方。
当客户说：“我们只是做通用训练，不是针对某个IP”，律师该怎么帮他们核实这句话的法律含量？通用训练与LoRA微调之间，法律边界真的清晰吗？
在“杭州奥特曼案”中，判决认定生成式人工智能服务提供者兼具内容生产者与平台管理者的双重身份，其生成式人工智能服务属于一种新型网络服务；被告并非内容提供者，而是生成式人工智能技术服务的提供者，但因未尽合理注意义务而存在过错；用户上传图片训练微调模型的行为属于合理使用。
这套裁判逻辑，意味着什么？对律师设计合规方案时的结构选择，又有哪些具体影响？
更棘手的是UGC数据问题。
平台上的用户生成内容，是否可以用于AI训练？平台与用户之间的用户协议，究竟能不能构成授权链条中的一个有效环节？如果用户协议里写了“您授权本平台将您的内容用于改善产品”，这一条款是否足以覆盖AI模型训练的用途？
答案恐怕远比大多数人想象的复杂——而这个问题，正是当下许多企业在数据合规中最容易遗漏的一块。
到了输出端，还有一个律师更难把握的判断：生成内容与原作品之间，相似到什么程度算构成侵权？“实质性相似”在图片、文字、代码三类内容上，认定标准是否一致？
如果客户开放了模型共享功能，允许用户下载权重文件，这个动作是否会单独触发信息网络传播权的风险？
而跨境业务中，中美欧三套规则叠加时，律师又该如何为客户设计一套“全球合规最高标准”？
比如，欧盟要求权利人主动标注“禁止训练”方可生效，美国的“合理使用”仍在通过判例逐案演进，中国则是“实质穿透监管+明确要求合法数据来源”……
这三套逻辑同时适用于一家有海外布局的中国企业时，合规方案的设计从哪里切入？
从全球诉讼的实务警示，到中美焦点判例的深度拆解，再到输入端、训练端、输出端的逐层风险图谱，最终落到律师真正可操作的合规建议——这门课试图给出的，正是这样一套面对AI版权问题时、律师能够独立判断并对客户清晰交付的思维框架。
对于正在做知产业务、或者想认真布局AI合规方向的律师而言，这个领域的机会窗口正在打开——懂AI加法律的复合型律师极少，头部律所的专项团队也才刚刚起步，能带走的是在这个赛道上真正能够立足的判断能力。
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课程大纲
一、课程开篇：AI训练数据版权风险全景
二、诉讼实景扫描：全球高发案件与实务警示
1.全球诉讼高发：Anthropic侵权和解；OpenAI等巨头遭集体起诉
2.新型争议：Meta、苹果涉非法抓取训练争议
3.国内司法红线：商业训练不属合理使用，公开内容不可免费训练
4.新增风险：多模态IP/肖像纠纷、“蒸馏攻击”窃取模型输出
三、立法动向研判：全球三大法域监管图谱
1.欧盟：权利保留+高额处罚
2.美国：人类创作+合理使用+肖像权保护
3.中国：实质穿透监管
四、中美焦点案件深度解析
1.美国案件
·Anthropic案：通用AI训练或具转换性；盗版数据库训练绝对不属于合理使用
·ROSS案：打破“中间复制”免责幻觉，市场替代即构成侵权
2.中国案件
·“奥特曼”案：平台未履行审核义务、借侵权内容获利，构成帮助侵权
五、AI 训练全链条侵权风险拆解
1.输入端（收集与整理）
·公开内容≠可免费使用
·商业化爬虫高侵权风险
·UGC 数据需核查用户协议是否允许训练使用
2.训练端（模型与微调）
·通用训练：学习规律，风险较低
·定向复刻（LoRA）：针对特定 IP 微调，法律风险极高
3.输出端（生成与分发）
·生成物实质性相似构成侵权
·模型共享触发信息网络传播权风险
六、律师给中国企业提供AI版权风控服务的实操建议
1.建议一：寻找合规数据“水源”
2.建议二：遵循全球合规最高标准
3.建议三：精细化合同治理
讲师介绍
黄荣楠
君合律师事务所上海分所副主任
第四届东方大律师
黄荣楠律师于2010年6月加入君合律师事务所，现在君合上海分所执业。担任上海分所副主任。
在诉讼及仲裁领域拥有非常丰富的经验，特别对于文化传媒领域纠纷、涉外商事纠纷、公司股权纠纷、不正当竞争等领域具有充分的案例积累。长期担任多家大型网络平台、电影、电视剧、动画以及网络游戏公司的常年法律顾问，为其提供知识产权领域的合规体系建设提供法律意见。并关注互联网及新科技领域的发展，在元宇宙、NFT等领域为客户提供结构设计及法律合规服务。
黄荣楠律师是上海市律师协会理事，规划及规则委主任，文化传媒研究委员会主任。
黄荣楠律师获得“东方大律师”、上海市“一级律师”、“上海市劳动模范”等称号，并获评钱伯斯亚太娱乐及传媒第一等律师。
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