大模型训练数据版权合规性自查清单
在人工智能与大模型技术快速发展的背景下，训练数据的合法合规使用已成为企业面临的核心挑战之一。为确保您的项目稳健发展，规避法律风险，建议依据以下清单进行系统性自查。
一、 数据来源审查
1. 来源识别：是否清晰记录所有训练数据的直接获取来源（如自有数据库、公共网络爬取、第三方采购、开源数据集等）？
2. 权利调查：对于非自有数据，是否已追溯并确认其最初的版权方、许可方或创作者？
3. 公开数据审慎：是否意识到“公开可获取”并不等同于“可自由商用”，并已对这类数据的特定使用限制（如网站Robots协议、服务条款）进行了审查？
二、 授权与许可审查
1. 许可证明：是否已获取所有必要数据的正式授权文件或许可协议？
2. 许可范围核对：授权许可的范围是否明确覆盖您计划进行的“机器学习训练”、“模型商用”、“分发”等活动？
3. 约束条件遵守：是否严格遵守了授权附带的各项条件（如署名要求、禁止用途、开源协议传染性条款等）？
4. 采购合同审查：若从第三方数据供应商采购，合同是否明确约定供应商拥有完整权利并可向您进行合规授权？是否设置了供应商侵权时的责任追究与赔偿条款？
三、 数据内容审查
1. 个人信息保护：数据集中是否包含个人信息（如姓名、身份证号、生物识别信息等）？如果包含，收集与处理是否符合《个人信息保护法》等相关法规，是否已获得充分同意或具备其他合法处理基础？
2. 特殊内容过滤：是否已建立机制，识别并过滤掉数据中可能存在的违法侵权内容（如明显侵犯他人著作权、肖像权、隐私权的材料）？
3. 内容独创性注意：对于数据中的作品片段（如文章、代码、图片、音乐），是否考虑过其可能受版权保护，而非单纯的事实信息？
四、 数据处理与使用审查
1. 预处理合规：在数据清洗、标注等预处理过程中，是否确保了原始数据的完整性，未进行可能歪曲原意的篡改？
2. 输出监控：是否建立机制，对模型生成内容的侵权风险进行监测与评估，防止其产生与训练数据中受版权保护内容实质性相似的输出？
3. 记录留存：是否完整保存了数据来源、授权文件、处理流程的记录，以备可能出现的合规审计或权利申诉？
五、 持续合规机制
1. 政策与流程：是否制定了内部的数据版权合规政策与操作流程，并对相关团队进行了培训？
2. 动态跟踪：是否建立了机制，以跟踪数据许可条款的更新、相关法律法规的变化，并及时调整数据策略？
3. 申诉响应：是否设立了畅通的渠道，用于接收和处理版权方或权利人的查询与投诉？
使用说明：
本清单旨在提供关键检查要点，不构成正式法律意见。数据版权合规问题复杂且处于动态发展中，对于重大项目和关键数据，强烈建议咨询知识产权领域的专业律师，获取针对您具体业务场景的法律意见。通过严谨的自查与专业的法律支持，方能构建坚实的数据基础，保障大模型业务的长期健康发展。
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