本期成果速递为大家分享中南大知识产权研究中心讲师李安的文章《人工智能训练数据的版权信息披露：理论基础与制度安排》，本文原载于《比较法研究》2024年第5期，注释与参考文献从略，详情请参考原文。

本文作者李安系中南财经政法大学知识产权研究中心讲师，法学博士。如需查看或引用原文，请参考如下信息：

李安.人工智能训练数据的版权信息披露：理论基础与制度安排[J].比较法研究,2024,(05):136-152.

摘要：人工智能训练数据的版权信息披露是当前全球人工智能法治热切关注的问题。在透明度议题下，训练数据版权信息披露具有实现法律问责、促进技术改良的工具价值，同时也具备增进信任、责任心和合作的内在价值。在版权法视野下，披露训练数据中的版权信息，一方面是对作者精神权利的承认和尊重，另一方面可为著作财产利益的实现提供便利。欧美法律实践表明，训练数据版权信息披露应妥当设置披露范围、披露自由度、披露标准、披露例外等，以实现人工智能企业、版权人和消费者之间的利益衡平。我国应以透明价值和版权目标为取向，为不同类型人工智能的训练数据版权信息披露梯次配置柔性规范、中性规范、刚性规范，并对特定情形作出例外规定，同时构建多方参与的规范实施机制。

关键词：文本数据挖掘；透明度；版权信息披露；合理使用；人工智能法

目录：

一、问题的提出

二、透明度议题下训练数据版权信息披露的价值意蕴

三、版权法视野下训练数据版权信息披露的法理逻辑

四、人工智能训练数据版权信息披露的比较法分析

五、人工智能训练数据版权信息披露的中国方案

六、结语