夜雨聆风上海这桩AI大模型著作权案的二审判决出来之后，朋友圈里的律师群刷屏了一整天。不是因为判决多么颠覆，而是它把一个过去几年大家心照不宣、却谁都不愿先开口的问题，摆到了台面上：用别人的作品去训练AI，到底算不算侵权？
我办AI合规咨询这两年，几乎每个客户最关心的就这一条。这次的二审给了一个相对清晰的方向，但远没有"一锤定音"。
用作品训练大模型，等于侵权吗？
从已公开的裁判思路看，结论不是"训练即侵权"，也不是"训练无责"。法院的实际审查路径更细：未经许可、大规模使用受著作权保护的作品作为训练语料，且模型最终输出可能再现原作的"表达性元素"时，存在被认定为侵权的现实风险。
也就是说——法院看的是结果，不是只看训练动作本身。如果输出端能稳定地"长出"原作的具体表达（不是风格、不是题材，而是具体的人物名、台词、画面构图），那训练阶段的数据使用就很难再用"合理使用"撇清。
AI生成物涉嫌侵权，谁来担责？
这是我经手案件里争议最大的问题。三方——模型服务提供者、平台、终端用户——责任怎么分？
二审给出的方向是：模型服务提供者负有较高的注意义务，不是"中立通道"。具体责任分配会看三件事：一是上线前是否对训练语料做了合规审查；二是有没有对用户输入和模型输出设置敏感词/版权拦截机制；三是收到权利人投诉后，是否及时下架、断开访问。
这个尺度对国内做AIGC的初创团队是一记硬警告。"我们只提供工具，用户怎么用我管不着"——这套互联网时代的话术，在AI赛道已经站不住了。
出海AI企业，要怎么对接境外法？
这是我做涉外业务这几年遇到最多的延伸问题。一家在国内训练、向境外提供AI服务的企业，要同时面对三套法：
—— 国内的《生成式人工智能服务管理暂行办法》《深度合成服务管理规定》；
—— 目的地国家的版权法（美国的fair use、欧盟AI Act、日本2018年著作权法第30条之四的"非表达型利用"特例，各国差异极大）；
—— 数据合规法（中国PIPL、欧盟GDPR、巴西LGPD）。
举一个我去年办的真实场景（已脱敏）：一家深圳AI公司想把模型服务卖到拉美，训练语料里用了大量中文网络小说和部分英文文献。他们最初的方案是"在国内训练完，把模型权重打包带出去"。我建议他们重做语料合规清单，把可能涉及第三方著作权的部分单独标识、留底授权链路，否则一旦在巴西被ANPD或权利人投诉，国内的"训练合法性"在境外法院根本不构成抗辩。
实操层面，企业现在该做什么？
三件事可以立刻做：
第一，盘点训练语料。区分"公共领域 / 已获授权 / 灰色来源"三类，灰色来源要么去拿授权，要么从训练集中清理。
第二，建立输出端拦截机制。对高风险作品（已成讼的作品、明星IP、知名角色）设置输出过滤。这一步在合规审计中现在是硬指标。
第三，准备好"通知-处理"流程。权利人发函后48小时内的响应，是减轻或免除责任的关键证据。
AI不是法外之地，但也不是"一动就侵权"的雷区。司法的方向是要求模型方承担起与其技术能力相称的注意义务——这件事，在大湾区做跨境AI业务的客户，越早建立合规底盘越省心。
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吴展鵾律师 · 涉外律师
涉外/跨境为主 · 办理广州/大湾区/全国刑事民商诉讼与法律顾问 · 中/英/西/日4语
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