归属学者：

张惠彬

归属院系：

民商法学院（知识产权学院）

作者：

张惠彬 ; 何嘉怡

摘要：

生成式人工智能正以技术革新深刻重塑内容创作与分发流程。“复制+发行”作为出版产业版权生态链的基础，大模型数据训练的法律定性不仅关乎技术规范，更直接影响出版业内容生产、传播与价值实现。大模型数据训练是否被认定为法律意义上的“复制”，出版业将呈现出两种截然不同的生态演化路径。如若认定为“复制”将推动数据资产化转型，强化出版商控制权，但需防范“数据贫富差距”的出现；如若认定为“非复制”将可能导致内容价值贬损与内容传播主导权的丧失，加剧市场稀释效应及法律伦理冲突。面对现行法律的不确定性，出版商需针对大模型数据训练属性认定的双重效应进行适应性调整。“复制”认定下，可通过内容数据资产化运营、推动资源聚合与预防垄断、优化利益分配实现产业平衡；“非复制”认定下，可以通过强化数据产权声明与加强技术防御，依托反不正当竞争法缓解市场稀释，并加强数据合法性监督与“数据幻觉”治理，以期构建良好的大模型数据训练产业生态。

语种：

中文

出版日期：

2025-10-15

学科：

民商法学

收录：

北大核心期刊; CSSCI

提交日期：

2025-12-09

引用参考：

张惠彬; 何嘉怡. 出版业的“复制危机”：大模型数据训练属性认定的双重效应与应对策略[J]. 出版发行研究,2025(10):5-13.

全文附件授权许可：

知识共享许可协议-署名